"Yapay zeka altyapısı" etiketiyle yayınlanan makaleler

1. Yapay Zeka Eğitimi İçin Raf Tipi Sunucu Seçimi Nasıl Yapılır?
   Selen Gong

   6
   Bulut tabanlı yapay zeka deneylerinden büyük ölçekli, şirket içi dağıtıma geçiş hızlanıyor. Birçok kuruluş için yapay zeka iş yüklerini şirket içinde çalıştırmak artık sadece teknik bir seçim değil; maliyet, performans ve veri kontrolüyle yönlendirilen stratejik bir karar. Ancak, yapay zeka eğitimi...
2. Yüksek Performanslı Yapay Zeka Hızlandırıcıları ve GPU'lar Mimari, Küme Ölçeklendirme ve Doğrulanmış Tedarik Kılavuzu (2026)
   Selen Gong

   25
   Kurumsal yapay zeka altyapısı, "bir GPU seçmekten" gerçek dünya kısıtlamaları altında tam ölçekli bir hesaplama sistemi tasarlamaya doğru evrildi. Modern kararlar, hesaplama performansı (TFLOP), bellek bant genişliği (HBM3 / HBM3e), küme ara bağlantısı (NVLink / NVSwitch), tedarik zinciri gibi faktörler arasında denge kurmayı gerektiriyor...
3. Büyük Veri Depolama ve Yapay Zeka Ölçeklendirme için Yüksek Yoğunluklu Kurumsal HDD'ler Kılavuzu 2026
   Selen Gong

   24
   Kurumsal veri altyapısı, depolama ölçeklendirmesinin artık isteğe bağlı değil, temel bir unsur haline geldiği bir aşamaya giriyor. Yapay zeka iş yüklerinin çok petabaytlık veri kümeleri üretmesi ve tüketmesiyle, yüksek yoğunluklu kurumsal HDD'ler, büyük ölçekli veri gölleri, soğuk depolama vb. için en uygun maliyetli altyapı olmaya devam ediyor.
4. Yapay Zeka Kümeleri İçin 100G Ethernet Yeterli mi? 400G'ye Ne Zaman Yükseltilmeli?
   Selen Gong

   34
   Yapay zekâ altyapısı oluştururken veya ölçeklendirirken, kuruluşlar genellikle işlem katmanıyla başlar ve en yeni GPU'lara yoğun yatırım yaparlar. Ancak, mimari planlama aşamasında genellikle kritik bir soru ortaya çıkar: 100G Ethernet, yapay zekâ kümeleri için yeterli mi, yoksa pahalı GPU'larınızın performansını düşürecek mi?
5. Yapay Zeka Ağlarında NVIDIA Spectrum-X ve Geleneksel Ethernet Karşılaştırması
   Selen Gong

   32
   Yapay zeka altyapı mimarları ve veri merkezi mühendisleri için modern GPU'ların dağıtımı artık asıl zorluk değil; asıl kısıtlama, ağın bu GPU'ların tam kapasiteyle kullanılmasını sağlayıp sağlayamayacağıdır. Kuruluşlar küçük yapay zeka ünitelerinden yüzlerce veya daha fazla GPU'ya sahip büyük ölçekli LLM eğitim kümelerine doğru ölçeklendikçe...
6. Tek Noktadan Yüksek Performanslı Ağ Tedarik Zinciri ile Küresel Yapay Zeka Altyapısı Tedarikini Nasıl Basitleştirebilirsiniz?
   Selen Gong

   18
   Kendi ID’n ile mağazalarını oluştur
7. NVIDIA Mellanox MQM8790-HS2F Anahtarlarının Orijinalliğini Nasıl Doğrulayabilirsiniz?
   Selen Gong

   18
   Özetle, NVIDIA Mellanox MQM8790-HS2F anahtarının orijinalliğini doğrulamak, titiz ve çok katmanlı bir sahtekarlık önleme iş akışı gerektirir. Satın alma ekipleri, yüzeysel kontrollerin ötesine geçerek, fabrika mühürlü QR kodlarını çapraz referanslamalı, sistem seri numaralarını doğrulamalı...