ScaleOps’un Yeni AI Altyapı Ürünü, Kurumsal LLM’ler İçin GPU Maliyetlerini Yarıya İndiriyor
ScaleOps’un Yeni AI Altyapı Ürünü, Kurumsal LLM’ler İçin GPU Maliyetlerini Yarıya İndiriyor
ScaleOps, kendi sunucularında büyük dil modelleri barındıran şirketler için GPU maliyetlerini %50’ye kadar azaltan yeni AI Infra Product’u tanıttı.
Önemli Noktalar
- ScaleOps’un AI Infra Product’u, erken kullanıcılar için GPU maliyetlerinde %50-70 oranında tasarruf sağladı.
- Platform, kod değişikliği gerektirmeden mevcut altyapılara kolayca entegre edilebiliyor.
- Kurumsal müşteriler, kaynak yönetimi ve ölçeklendirme süreçlerinde önemli verimlilik artışları raporladı.
Yeni AI Altyapı Ürünü Neler Sunuyor?
ScaleOps, bulut kaynak yönetim platformunu, kendi sunucularında büyük dil modelleri (LLM) ve GPU tabanlı yapay zeka uygulamaları çalıştıran şirketler için geliştirdiği yeni AI Infra Product ile genişletti. Bu ürün, büyük ölçekli AI dağıtımlarında verimli GPU kullanımı, öngörülebilir performans ve operasyonel yükü azaltma ihtiyacına yanıt veriyor.
Şirket, sistemin halihazırda kurumsal üretim ortamlarında kullanıldığını ve erken kullanıcılar için GPU maliyetlerinde %50 ile %70 arasında tasarruf sağladığını açıkladı. Ürünün kurumsal fiyatları kamuya açık olarak paylaşılmıyor; ilgilenen müşteriler operasyonlarının büyüklüğüne göre özel teklif alabiliyor.
CEO ve Kurucu Ortak Yodar Shafrir, platformun ani yük artışlarında performans kaybı olmadan çalışabildiğini ve kaynak yönetimini otomatikleştiren mekanizmalarla GPU soğuk başlatma gecikmelerini en aza indirdiğini belirtti.
Kaynak Otomasyonunun AI Altyapısına Genişletilmesi
Kendi sunucularında AI modelleri çalıştıran kurumlar, performans dalgalanmaları, uzun yükleme süreleri ve GPU kaynaklarının yetersiz kullanımı gibi sorunlarla karşılaşıyor. ScaleOps’un AI Infra Product’u, bu sorunlara doğrudan çözüm sunmayı hedefliyor.
Platform, trafik talebindeki değişikliklere gerçek zamanlı olarak uyum sağlıyor ve mevcut model dağıtım süreçlerinde veya uygulama kodunda değişiklik gerektirmiyor. ScaleOps’un müşterileri arasında Wiz, DocuSign, Rubrik, Coupa, Alkami, Vantor, Grubhub, Island, Chewy ve Fortune 500 şirketleri yer alıyor.
AI Infra Product, talep artışlarında performansı korumak için proaktif ve reaktif kapasite ayarlamaları yapan ölçeklendirme politikaları sunuyor. Bu sayede büyük AI modellerinin yüklenmesindeki gecikmeler azaltılarak, trafik artışlarında yanıt süresi iyileştiriliyor.
Teknik Detaylar ve Platform Uyumluluğu
Ürün, tüm Kubernetes dağıtımları, büyük bulut platformları, şirket içi veri merkezleri ve kapalı ağ ortamlarıyla uyumlu olacak şekilde tasarlandı. Kurulum için kod veya altyapı değişikliği gerekmiyor; mevcut GitOps, CI/CD, izleme ve dağıtım araçlarıyla çalışabiliyor.
Shafrir, platformun mevcut model dağıtım süreçlerine sorunsuz entegre olduğunu ve iş akışlarını bozmadan, özel zamanlayıcı veya ölçeklendirme mantığıyla çakışmadan çalıştığını vurguladı. Sistem, mevcut yapılandırma sınırlarına saygı göstererek zamanlayıcılar, otomatik ölçekleyiciler ve özel politikaları gerçek zamanlı operasyonel bağlamla güçlendiriyor.
Performans, Görünürlük ve Kullanıcı Kontrolü
Platform, GPU kullanımı, model davranışı, performans metrikleri ve ölçeklendirme kararlarına dair kapsamlı görünürlük sunuyor. Varsayılan ölçeklendirme politikaları uygulanırken, mühendislik ekipleri gerektiğinde bu ayarları özelleştirebiliyor.
ScaleOps, DevOps ve AIOps ekiplerinin manuel ayarlama gereksinimini azaltmayı veya ortadan kaldırmayı amaçlıyor. Kurulumun yalnızca iki dakikada, tek bir helm parametresiyle tamamlanabileceği ve optimizasyonun tek bir işlemle etkinleştirilebileceği belirtiliyor.
Maliyet Avantajları ve Kurumsal Başarı Hikayeleri
ScaleOps, AI Infra Product’un erken dağıtımlarında müşteri ortamlarında GPU maliyetlerinde %50–70 arasında tasarruf sağlandığını raporladı. İki örnek dikkat çekiyor:
- Binlerce GPU kullanan büyük bir yaratıcı yazılım şirketi, ScaleOps öncesi %20 ortalama kullanım oranına sahipti. Ürün sayesinde kullanım artırıldı, atıl kapasite konsolide edildi ve GPU düğümleri azaltıldı. Sonuç olarak GPU harcamaları yarıdan fazla azaldı ve ana iş yüklerinde %35 gecikme azalması sağlandı.
- Küresel bir oyun şirketi, yüzlerce GPU üzerinde çalışan dinamik bir LLM iş yükünü optimize etti. Ürün, kullanım oranını yedi kat artırırken hizmet seviyesini korudu. Bu iş yükünden yıllık 1,4 milyon dolar tasarruf öngörüldü.
ScaleOps, platformun toplam sahip olma maliyetinin genellikle sağlanan GPU tasarruflarından düşük olduğunu ve sınırlı altyapı bütçesine sahip müşterilerin hızlı yatırım geri dönüşü elde ettiğini belirtiyor.
Sektörel Bağlam ve Şirketin Perspektifi
Kendi sunucularında AI modelleri kullanan şirketler, özellikle GPU verimliliği ve büyük iş yüklerini yönetme karmaşıklığı konusunda yeni operasyonel zorluklarla karşılaşıyor. Shafrir, “bulut tabanlı AI altyapısının bir dönüm noktasında” olduğunu ifade etti.
Shafrir, bulut tabanlı mimarilerin esneklik ve kontrol sağlarken aynı zamanda karmaşıklığı artırdığını, GPU kaynaklarını büyük ölçekte yönetmenin kaotik hale geldiğini ve maliyetlerin hızla yükseldiğini vurguladı. ScaleOps platformunun bu sorunları çözmek için geliştirildiğini, kurumsal şirketlerin LLM ve AI uygulamalarını daha verimli ve ekonomik şekilde çalıştırmasına olanak tanıdığını belirtti.
Ürün, farklı iş yüklerini ölçekli şekilde yönetmek için gereken tüm bulut kaynak yönetimi fonksiyonlarını bir araya getiriyor ve sürekli, otomatik optimizasyon sağlayan bütüncül bir sistem olarak konumlanıyor.
Gelecek İçin Birleşik Bir Yaklaşım
AI Infra Product ile ScaleOps, mevcut kurumsal altyapılarla entegre olan birleşik bir GPU ve AI iş yükü yönetimi yaklaşımı sunmayı hedefliyor. Platformun erken performans verileri ve maliyet avantajları, kendi sunucularında AI dağıtımlarının verimliliğini ölçülebilir şekilde artırmaya odaklandığını gösteriyor.
Kaynak: venturebeat.com