Makine Öğrenimi İçin En İyi Sunucu Donanımları: Hangi Bileşenler Önemli?

Makine öğrenimi projelerinde başarıya giden yol, doğru donanım seçiminden geçer. Eğitim süresi, model doğruluğu ve altyapının ölçeklenebilirliği; CPU, RAM, depolama ve özellikle GPU seçimleriyle doğrudan bağlantılıdır. Yanlış seçilen bileşenler, projelerin hem maliyetini hem de performansını olumsuz etkiler. Bu rehberde, makine öğrenimi projeleriniz için en kritik sunucu bileşenlerini ele alıyoruz.

1) CPU (İşlemci): Doğru Temeli Atmak

• Çok çekirdek (AMD EPYC, Intel Xeon) veri ön işleme ve GPU’ları beslemek için kritik.
• Yüksek cache ve bellek hattı verimliliği darboğazı azaltır.
• Batch hazırlığı, veri temizleme gibi CPU-yoğun işler hızlanır.

Öneri: En az 32 çekirdekli, yüksek saat hızlı CPU tercih edin.

2) RAM (Bellek): Büyük Veri İçin Geniş Alan

• Küçük/orta modeller: 128–256 GB başlangıç için uygundur.
• LLM veya büyük görüntü işleme: 512 GB – 1 TB+ gerekebilir.
• Geniş bellek kanalları ve DDR5 ECC stabilite ve bant genişliği sağlar.

Öneri: GPU belleği ve veri seti büyüklüğüne uyumlu olacak şekilde en az 256 GB DDR5 ECC ile başlayın.

3) Depolama: Hız ve Dayanıklılık

• NVMe SSD eğitim verilerini GPU’ya hızlı taşır.
• RAID (1/10) iş sürekliliği ve veri güvenliği sunar.
• Arşiv için yüksek kapasiteli SAS/SATA HDD ile hibrit yapı.

Öneri: Aktif set için NVMe, arşiv için HDD kullanın; gerekiyorsa Ceph/BeeGFS gibi ölçeklenebilir depolama ekleyin.

4) GPU (Ekran Kartı): Makine Öğreniminin Kalbi

• CUDA/Tensor çekirdekleri paralel hesaplamada belirleyicidir.
• VRAM kapasitesi model boyutuna göre seçilmelidir.
• NVLink/NVSwitch çoklu GPU iletişiminde gecikmeyi düşürür.

Öneri: Tek sunucuda denemeler için RTX Pro 6000; kurumsal LLM eğitimi için NVLink destekli H200/B200 sınıfı GPU’lar idealdir.

5) Ağ ve Ölçeklenebilirlik

• Çoklu sunucu/GPU cluster’larda 25G–100G Ethernet veya InfiniBand tercih edin.
• HPC’de düşük gecikme ve yüksek bando genişliği kritik önemdedir.

Sık Sorulan Sorular

LLM için minimum GPU belleği ne olmalı?

Küçük/orta ölçekli modeller için 48–96 GB VRAM; 70B+ parametreli modeller için 141 GB HBM3e (H200 NVL) ve çoklu GPU ile NVLink önerilir.

NVMe mi, SATA SSD mi?

NVMe PCIe Gen4/Gen5 sürücüler, eğitim veri akışında SATA SSD'lere kıyasla çok daha yüksek IOPS ve bant genişliği sağlar.

Ethernet mi, InfiniBand mi?

Çok düğümlü dağıtık eğitimlerde düşük gecikme ve yüksek throughput için 100G+ InfiniBand avantajlıdır; tek düğümde 25G/100G Ethernet yeterli olabilir.

Sonuç

Doğru donanım = daha kısa eğitim süresi ve daha yüksek verimlilik. CPU, RAM, depolama ve GPU’yu dengeli seçmek toplam sahip olma maliyetini düşürür ve proje başarısını artırır.