Yapay Zekâ Donanımı ve Alt Yapı

Blog

AI Altyapısı: GPU, TPU, Edge ve Dağıtık Eğitim Terimleri (Bütçe Rehberi)

GPU, TPU, edge AI ve dağıtık eğitim terimlerini; ne zaman hangisinin mantıklı olduğunu ve bütçe planlamasında hangi maliyet kalemlerine bakmanız gerektiğini anlatan pratik bir rehber. Sonuçların iş yüküne göre değiştiğini vurgular ve kendi benchmark’ınızı planlamanız için adım adım bir kontrol listesi sunar.

GPU, TPU ve Bulut: Eğitim ve Çıkarım için Pratik Donanım Rehberi

Bu rehber, yapay zekâ eğitim (training) ve çıkarım (inference) iş yükleri için GPU, TPU ve bulut hızlandırıcılarını pratik kriterlerle karşılaştırır. Model boyutu, hassasiyet (FP16/BF16/FP8), gecikme/throughput hedefleri, yazılım ekosistemi ve toplam sahip olma maliyeti gibi faktörlere göre kısa POC yaparak doğru donanımı seçmenize yardımcı olur.

Yapay Zekâ Altyapısında Bulut Teknolojilerinin Rolü ve Önemi

Bu makalede, yapay zekâ uygulamalarında kullanılan bulut teknolojileri ve altyapı çözümlerinin önemi detaylı şekilde incelenmektedir. 2026 yılında sektördeki gelişmeler ışığında, bulut tabanlı donanım ve hizmetlerin yapay zekâ projelerindeki etkisi açıklanmaktadır.

Yapay Zekâ Altyapısında Güvenlik Önlemleri: Kritik Bir Bakış

Yapay zekâ altyapılarının güvenliği, sistem bütünlüğü ve veri gizliliği için temel bir gerekliliktir. Bu yazıda, yapay zekâ sistemlerinde güvenlik önlemlerinin nasıl entegre edildiği, alt yapı ve donanım kaynaklı risklerin nasıl yönetildiği detaylı şekilde ele alınmaktadır.