AI & GPU Cloud
Training, fine-tuning, reasoning ve yüksek hacimli inference iş yükleri için tasarlanmış AI-native compute platformu. Amaç yalnız GPU erişimi değil; veri yolu, scheduler, storage ve reserved capacity ile birlikte çalışan bütünsel bir AI altyapısı sunmaktır.
AI ürün portföyü
Her AI müşterisi aynı şeyi istemez. Bu nedenle ürünleri training, inference ve dedicated hardware ekseninde ayırıyoruz.
AI Supercomputer
Rack-scale AI sistemleri, scale-up domain ve 800G scale-out fabric ile çok büyük model eğitimleri.
GPU Cluster
8-GPU node’lardan çok node’lu training cluster’lara kadar topology-aware dağıtık eğitim altyapısı.
Dedicated GPU
Tek tenant kullanım, yerel NVMe, RDMA ve reserved capacity ile kurumsal acceleration.
Serverless Inference
Model yayınlama, autoscaling ve token odaklı kullanım modeli ile yönetilen inference katmanı.
Fine-tuning & RL
Dataset, checkpoint, model registry ve distributed scheduler ile yönetilen eğitim iş akışları.
Çoklu Accelerator
NVIDIA ve AMD sınıflarıyla donanımdan bağımsız uzun vadeli ürün stratejisi.
AI sayfasını yalnız teknik değil, ikna edici hale getiriyoruz.
- Reserved AI Capacity ve Dedicated GPU gibi satın alma dili netleştirildi.
- Kurumsal müşterinin beklediği “time-to-train”, “token throughput” ve “data path” başlıkları öne çıktı.
- AI veri yolu ve scheduler mantığı metne sıkışmadan anlatıldı.
- GPU cluster ürünleri ile serverless inference ürünleri birbirinden ayrıldı.
Örnek hizmet katmanları
Bu katmanlar görsel sunum ve ilk teklif aşaması için referans çerçevedir.
Inference Node
Model hosting, embeddings, reranking ve kurumsal API iş yükleri.
- Tek / az sayıda GPU node
- Autoscaling inference uçları
- Model cache ve object storage entegrasyonu
Training Cluster
Fine-tuning, RL ve orta ölçekli distributed training için ayrılmış kümeler.
- 8-GPU node aileleri
- Parallel AI storage
- Reserved capacity seçenekleri
AI Superzone
Rack-scale sistemler, scale-up domain ve büyük model eğitimi.
- AI fabric island
- Power / cooling aware scheduler
- Özel mimari çalışma
Kimler için?
Model sağlayıcıları
Reserved GPU capacity, yüksek I/O ve checkpoint akışı gerektiren eğitim ekipleri.
Ürün şirketleri
Inference, embeddings ve kendi uygulamasına gömülü AI özellikleri sunmak isteyen ekipler.
Kurumsal AI laboratuvarları
Özel donanım tahsisi, private connectivity ve güvenlik odaklı çalışma isteyen kurumlar.