GPU Sunucu: GPU Sunucu Kirala, Gücü Keşfet

Yapay zekâ, oyun, emülatör ve render projeleri için NVIDIA ve AMD ekran kartlarına sahip fiziksel sunucular.

  • NVIDIA ve AMD GPU seçenekleri
  • NVMe disk ve yüksek hızlı ağ altyapısı
  • %99,9 çalışma süresi ve düşük ping avantajı
Tek sunucu kasası içinde altı GPU kartını gösteren temsili donanım görseli

Ekran Kartlı Sunucu Paketleri

İhtiyacınıza uygun işlemci, bellek ve ekran kartı seçeneğiyle fiziksel GPU sunucunuzu yapılandırın.

GPU-3

Başlangıç
Ekran kartı seçeneği
AMD Radeon Graphics / NVIDIA RTX
İşlemci
AMD Ryzen 5 5600G
4.4 GHz · 6 Core / 12 Thread
RAMBellek16 GB DDR4 ECC
SSDDisk250 GB NVMe SSD
NETPort1 Gbps
TBTrafik3 TB / Ay
₺2.500Aylık fiyat
Yıllık alımda
1 ay hediye
Sunucuyu Yapılandır
Fiziksel GPU · Uzaktan erişim · Türkiye lokasyonu

GPU-5

Yüksek Performans
Ekran kartı seçeneği
AMD Radeon Graphics / NVIDIA RTX
İşlemci
AMD Ryzen 7 5700G
4.6 GHz · 8 Core / 16 Thread
RAMBellek32 GB DDR4 ECC
SSDDisk512 GB NVMe SSD
NETPort1 Gbps
TBTrafik3 TB / Ay
₺3.500Aylık fiyat
Yıllık alımda
1 ay hediye
Sunucuyu Yapılandır
Fiziksel GPU · Uzaktan erişim · Türkiye lokasyonu
İŞ YÜKÜNÜZE UYGUN İŞLEM GÜCÜ

GPU sunucu kiralama ile
yoğun işlerinize alan açın

Ekran kartlı sunucu seçimi yalnızca GPU sayısından ibaret değildir. Uygulamanızın ihtiyaç duyduğu grafik işlemci, VRAM, CPU ve depolama kaynaklarını birlikte planlayarak projenize uygun bir altyapı oluşturun.

01

Render ve 3D üretim

Mimari görselleştirme, animasyon ve ürün sahnelerinde GPU destekli render motorlarıyla çalışın. Sahne ve doku boyutlarına uygun bellek kapasitesini seçin.

Sahne boyutu · VRAM · Render motoru
02

Yapay zekâ ve veri işleme

Model geliştirme, çıkarım ve görüntü işleme projeleriniz için yazılımınızla uyumlu GPU kaynaklarını değerlendirin. Modelin bellek ihtiyacını önceden belirleyin.

Model boyutu · Framework · Veri seti
03

Video ve uzak çalışma

GPU destekli video işleme ve uzaktan kullanılan grafik uygulamalarını sunucu ortamına taşıyın. Codec desteği, depolama hızı ve bağlantı koşullarını birlikte inceleyin.

Codec · Disk erişimi · Bağlantı
DENGELİ DONANIM

GPU’nun gücü,
doğru altyapıyla tamamlanır.

CPU veriyi hazırlar, sistem belleği uygulamayı besler, GPU desteklenen hesaplamaları yürütür. NVMe depolama ise veri setleri ve proje dosyaları için hızlı erişim sağlar.

Çoklu GPU kullanımı, uygulamanın iş dağıtımı ve bellek yönetimi desteğine bağlıdır. İş yükünüzü tanımak, yalnızca daha fazla ekran kartı seçmekten daha doğru bir başlangıçtır.

CPUİş hazırlığıRAMSistem belleği
GPU01GPU02GPU03GPU04GPU05GPU06
NVMe depolama Veri setleri · Proje dosyaları
Temsili iş dağılımı; çoklu GPU desteği uygulamaya bağlıdır.
SEÇİM REHBERİ

Ekran kartlı sunucu seçerken dört temel nokta

01

GPU ve VRAM

Tam kart modelini, ekran kartı belleğini ve uygulama desteğini karşılaştırın.

02

CPU ve RAM

Veri hazırlama, çoklu uygulama ve eşzamanlı işler için yeterli sistem kaynağı ayırın.

03

Disk ve veri aktarımı

Proje boyutunu, dosya okuma hızını ve aylık trafik ihtiyacını değerlendirin.

04

Yazılım uyumluluğu

İşletim sistemi, sürücü, framework ve uygulama lisanslarını kontrol edin.

SIK SORULAN SORULAR

GPU sunucular hakkında merak edilenler

GPU sunucu nedir?

GPU sunucu, işlemci ve sistem belleğine ek olarak grafik işlemci kaynakları sunan bir sunucudur. Ekran kartını kullanabilen render, görüntü işleme ve hesaplama uygulamaları için değerlendirilir.

Hangi ekran kartını seçmeliyim?

Kullandığınız yazılımın desteklediği GPU ailesini ve gereken ekran kartı belleğini belirleyin. Ardından CPU, RAM ve disk ihtiyacını birlikte değerlendirin. Paket seçimi sırasında ekran kartının tam modeli ve VRAM kapasitesi teyit edilmelidir.

Birden fazla GPU her uygulamayı hızlandırır mı?

Hayır. Uygulamanın işi birden fazla GPU’ya dağıtabilmesi gerekir. Performans; yazılımın çoklu GPU desteğine, veri aktarımına ve iş yüküne bağlıdır. Kart sayısıyla aynı oranda hız artışı beklenmemelidir.

GPU bellekleri tek bir büyük bellek gibi çalışır mı?

Bu, donanım bağlantısına ve yazılımın bellek yönetimine bağlıdır. Birden fazla kartın VRAM kapasitesini doğrudan toplayarak kullanılabilir bellek hesabı yapmayın. Model veya sahnenin bellek ihtiyacını uygulamanızın çalışma biçimine göre değerlendirin.

Render için GPU sunucu kullanabilir miyim?

GPU hızlandırmasını destekleyen render motorlarıyla kullanılabilir. Yazılım sürümü, sürücü ve kart uyumluluğu kontrol edilmelidir. Büyük sahnelerde VRAM kapasitesi, doku boyutları ve sistem belleği birlikte önem kazanır.

Yapay zekâ için hangi özelliklere bakmalıyım?

Model boyutu, eğitim veya çıkarım amacı, veri türü ve eşzamanlı iş sayısı başlangıç noktalarıdır. Framework, GPU sürücüsü ve hızlandırma kütüphanelerinin uyumunu kontrol edin. Tek bir paket tüm modeller için uygun olmayabilir.

Sunucuya nasıl bağlanırım?

Seçilen işletim sistemi ve yapılandırmaya göre SSH veya uzak masaüstü gibi yöntemler kullanılabilir. Erişim izinleri ve güvenlik ayarları kurulum sırasında belirlenir.

Sliderdaki altı ekran kartı her pakete dahil mi?

Hayır. Görsel, çoklu GPU sunucu mimarisini anlatan bir temsildir. Satın alınacak sunucunun ekran kartı modeli, sayısı ve diğer donanım özellikleri seçilen yapılandırmaya göre belirlenir.

İş yükünüzü anlatın,
donanımı birlikte belirleyelim.

Uygulama adını, proje boyutunu ve GPU ihtiyacınızı paylaşın.

GPU sunucu için görüşelim →