GPU Kiralama Nedir, Nasıl Yapılır? 2026 Türkiye Rehberi

Kısa cevap: GPU kiralama nedir?

GPU kiralama, yapay zeka eğitimi, LLM çalıştırma ya da 3D render için gereken güçlü ekran kartlarını (GPU) satın almadan bir sağlayıcının sunucusunda kullanmaktır; sunucuya uzaktan bağlanırsınız, elektrik, soğutma ve bakım sağlayıcıdadır. Üç yaygın türü var: saatlik bulut GPU, GPU VDS ve paylaşımsız (dedicated) GPU sunucu. Biz İstanbul Bağcılar'daki kendi tesisimizde aylık paylaşımsız GPU sunucular kiralıyoruz; verileriniz Türkiye'de kalır.

Doğru GPU'yu seçmenin kısa yolu, çalıştıracağınız modelin ne kadar bellek (VRAM) istediğini bilmektir. Bellek yeterliyse hız ikinci sıradaki sorudur. Bu rehberde kiralama türlerini karşılaştırıyor, bellek hesabını gösteriyor, hangi işe hangi GPU'nun uygun olduğunu ve kiralamanın adım adım nasıl yapıldığını anlatıyoruz.

GPU'yu kimler kiralar?

• Yapay zeka girişimleri: Kendi modeline ince ayar (fine-tuning) yapan, bir LLM'i ürününe API olarak gömen ya da görsel üretim servisi kuran ekipler.
• KOBİ'ler ve ajanslar: Müşteri verisiyle çalışan sohbet botları ve şirket içi asistanlar, belge işleme, ürün görseli üretimi.
• Araştırmacılar ve öğrenciler: Tez ve proje kapsamında model eğitenler. Üniversitedeyseniz TRUBA ve BAP seçenekleri için akademik GPU rehberimize bakın.
• Render ve video ekipleri: 3D render ve video işleme için GPU gücüne ihtiyaç duyanlar.

Ortak nokta şu: Veri merkezi sınıfı tek bir GPU'yu satın almak bile büyük bir yatırımdır; sunucu, elektrik, soğutma ve bakım da eklenince satın almak çoğu ekip için ilk adımda mantıklı değildir. İş yüküne göre önerdiğimiz GPU'ları yapay zeka sunucu kiralama sayfamızda topladık.

GPU kiralama türleri nelerdir?

"GPU kiralama" denince üç farklı ürünle karşılaşırsınız. Aralarındaki fark, ekran kartının size nasıl ayrıldığı ve nasıl ücretlendirildiğidir:

Kural basit: GPU'yu ayda birkaç saat kullanıyorsanız saatlik bulut ya da Google Colab daha ucuzdur. Her gün kullanıyor, modelinizi 7/24 bir servis olarak çalıştırıyor ya da verinin Türkiye'de kalmasını istiyorsanız aylık kiralama daha öngörülebilirdir. GPU VDS paketlerinde, kiralamadan önce kartın tamamının mı yoksa bir diliminin mi size verildiğini sorun: sanal GPU teknolojileri tek bir fiziksel kartın birden fazla sanal makine arasında paylaşılmasını sağlar. Maliyet ve performans farkını bulut GPU kiralama ile fiziksel GPU sunucusu karşılaştırmamızda, ücretsiz seçenekleri Colab ve GPU kiralama karşılaştırmamızda ele aldık.

Hangi GPU'yu seçmeli?

Belleği yeten kartlar arasından fiyatı en düşük olanı genellikle doğru seçimdir; bellek hesabı bir sonraki bölümde. Kiralık NVIDIA GPU modellerimiz ve en uygun oldukları işler:

Fiyatlar GPU başına, aylık ve KDV hariçtir. Yıllık kiralamada aylık fiyata %20 indirim uygulanır.

Kullanım alanına göre daha ayrıntılı rehberler:

• Görüntü üretimi: Stable Diffusion ve FLUX için GPU seçimi
• Model ince ayarı: LLM fine-tuning maliyeti
• Üst segment karşılaştırması: H100 mü A100 mü?

Bellek ihtiyacını kabaca hesaplamak

Bir modelin ağırlıklarının kapladığı yer: parametre sayısı × parametre başına bayt.

• BF16/FP16: 2 bayt
• FP8: 1 bayt
• 4-bit: yaklaşık 0,5 bayt

Çalıştırmak (inference) için buna KV önbelleği ve çalışma payı eklenir. 8K bağlam ve tek kullanıcıda bu ek, ağırlıkların yaklaşık %8–30'u kadardır (model büyüdükçe oran düşer); bağlam ve eşzamanlı kullanıcı sayısı arttıkça büyür. Kartın belleğinin de tamamı kullanılamaz: hesaplayıcımız %92'sini kullanılabilir sayar. Hesaplayıcımızla bulunan örnekler (8K bağlam, tek istek):

• Llama 3.1 8B, BF16: 16,1 GB ağırlık, toplam yaklaşık 18,9 GB. Bu hassasiyette 16 GB'lık bir karta sığmaz, FP8'de (yaklaşık 10,5 GB) sığar; 24 GB'lık RTX PRO 4000'e BF16'da da sığar, RTX 5090 ve L40S rahat.
• Qwen3 32B, FP8: 32,8 GB ağırlık, toplam yaklaşık 37,6 GB. Tek RTX PRO 5000 ya da L40S (48 GB) yeter.
• Llama 3.3 70B, FP8: 70,6 GB ağırlık, toplam yaklaşık 77,8 GB. Tek H100'e (80 GB) sığmaz; tek RTX PRO 6000 (96 GB) ya da H200 (141 GB) yeter.
• Llama 3.3 70B, BF16: 141,2 GB ağırlık, toplam yaklaşık 151,9 GB. Tek karta sığmaz; en az 2 × RTX PRO 6000 ya da 2 × H200 gerekir.

Kendi modeliniz, bağlam uzunluğunuz ve kullanıcı sayınız için LLM VRAM hesaplama aracımızı kullanabilirsiniz; hangi GPU'ya kaç kartla sığdığını aylık fiyatıyla gösterir. Eğitim ve ince ayar çok daha fazla bellek ister; yöntemlere göre hesabı fine-tuning yazımızda bulabilirsiniz.

GPU kiralama nasıl yapılır? 4 adımda süreç

Kısaca: modeli, dönemi ve GPU sayısını seçip sipariş formunu doldurursunuz; 1 iş günü içinde proforma fatura gelir, ödeme havale veya EFT ile yapılır, yapılandırma ve teslim tarihi sizinle birlikte planlanır.

1. Model ve dönemi seçin. GPU sunucu fiyat listesinden modeli, aylık ya da yıllık dönemi ve GPU sayısını (tek siparişte en fazla 8) seçip sipariş formunu doldurun. Çalıştıracağınız işi mesaj alanına yazmanız, sunucu yapılandırmasını doğru kurmamıza yardımcı olur.
2. Proforma fatura. Talebinizi aldıktan sonra 1 iş günü içinde size proforma fatura gönderiyoruz.
3. Ödeme. Havale veya EFT ile ödeme yapılır. Fiyatlar dolar bazlıdır; faturanız, düzenlendiği günkü TCMB döviz satış kuruyla Türk lirası olarak, KDV eklenerek kesilir.
4. Sunucu kaynakları ve teslim. Sunucu kaynakları GPU belleğine göre baştan bellidir: Her 4 GB GPU belleği için 1 CPU çekirdeği ve GPU belleğinin 1,5 katı RAM verilir; 1 TB SSD ve size özel bir IP adresi her siparişe dahildir. Teslim tarihi bu görüşmede sizinle birlikte planlanır; planlanan tarihte sunucunuzun erişim bilgileri e-postanıza gelir.

En kısa kiralama süresi 1 aydır; saatlik kiralama sunmuyoruz.

Maliyeti düşürmenin yolları

• Yetecek en küçük belleği seçin, nicemleme kullanın. FP8 belleği BF16'ya göre yarıya indirir; modeliniz 48 GB'a sığıyorsa 96 GB'lık kart için ödeme yapmayın.
• GPU'yu boş bırakmayın. Aylık sabit fiyatta kart ne kadar çok çalışırsa iş başına maliyet o kadar düşer; gündüz geliştirme, gece eğitim ya da toplu işlem planlayın.
• Sürekli kullanıyorsanız yıllık plana geçin. Yıllık kiralamada %20 indirim uygulanır.

Aşamaya göre on ipucunu girişimler için GPU maliyetini düşürmenin 10 yolu yazımızda topladık.

Satın almak mı, kiralamak mı?

GPU'yu yıllarca neredeyse kesintisiz kullanacak ve barındırma, elektrik, soğutma ve bakım işlerini üstlenebilecekseniz satın almak uzun vadede daha ucuz olabilir; kullanımınız henüz belli değilse önce kiralayıp gerçek ihtiyacınızı ölçmek daha az risklidir. Donanım maliyetleri ve örnekli başa baş hesabı için GPU kiralama mı, satın alma mı? yazımıza bakın.

Veri konumu ve KVKK

Kişisel veri içeren veri setlerini yurt dışındaki sunucularda işlemek, KVKK kapsamında yurt dışına aktarım şartlarını gündeme getirir. Sunucularımız İstanbul Bağcılar'daki kendi tesisimizde olduğu için verileriniz Türkiye'de kalır. Yine de kişisel veri işleyen her proje için kendi hukuki değerlendirmenizi yapmanızı öneririz. 2024'te değişen yurt dışı aktarım kurallarını KVKK ve GPU kiralama rehberimizde anlattık.

Kısa kontrol listesi

• Çalıştıracağım model ve yöntem (inference, LoRA, full fine-tuning) belli mi?
• Bellek ihtiyacımı hesapladım mı?
• GPU'yu ayda kaç saat kullanacağım? Sürekli mi, ara sıra mı?
• Verim kişisel veri içeriyor mu, Türkiye'de kalması gerekiyor mu?
• Kiralayacağım ekran kartı yalnızca bana mı ayrılıyor, yoksa sanal bir dilim mi (GPU VDS)?
• Ortamı nasıl kuracağım? (Sürücü, PyTorch ve Docker için kurulum rehberimiz)

Sorularınız için iletişim sayfamızdan bize ulaşabilir ya da doğrudan sipariş formunu doldurabilirsiniz.

Özet

• GPU kiralama, pahalı ekran kartlarını satın almadan bir sağlayıcının sunucusunda kullanmaktır. Üç yaygın türü var: saatlik bulut GPU, GPU VDS ve paylaşımsız (dedicated) GPU sunucu. Saatlik bulut ara sıra yapılan işler, aylık paylaşımsız sunucu sürekli işler için uygundur.
• GPU kiralama 4 adımda yapılır: model, dönem ve GPU sayısı seçilip sipariş verilir; proforma fatura gelir; ödeme havale veya EFT ile yapılır; yapılandırma ve teslim tarihi birlikte planlanır.
• Doğru GPU'yu bellek ihtiyacı belirler: parametre sayısı × parametre başına bayt (BF16'da 2, FP8'de 1, 4-bit'te ~0,5), üzerine KV önbelleği ve çalışma payı.
• Llama 3.1 8B BF16'da yaklaşık 18,9 GB, Llama 3.3 70B FP8'de yaklaşık 77,8 GB bellek ister (8K bağlam, tek istek).
• Maliyeti düşürmenin yolları: yetecek en küçük GPU, nicemleme, GPU'yu boş bırakmamak ve sürekli kullanımda yıllık plan.
• Kişisel veriyle çalışıyorsanız verinin Türkiye'de işlenmesi KVKK yükünü azaltır.

Kaynaklar

• NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell ürün ailesi
• NVIDIA H100
• NVIDIA H200
• NVIDIA L40S
• Kişisel Verileri Koruma Kurumu: Kişisel Verilerin Yurt Dışına Aktarılması Rehberi
• NVIDIA RTX PRO 4000 Blackwell
• NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell
• NVIDIA GeForce RTX 5090
• NVIDIA vGPU for Compute: genel bakış (sanal GPU paylaşımı)
• Model kartları: Llama 3.1 8B, Qwen3 32B, Llama 3.3 70B

Kaynaklara son erişim: 24 Ekim 2026.