GPU VDS Nedir? GPU VDS ile Paylaşımsız GPU Sunucu Farkı (2026)

Kısa cevap

GPU VDS (GPU VPS ya da GPU'lu sanal sunucu), başka müşterilerle paylaşılan bir fiziksel sunucuda çalışan ve bir ekran kartına erişimi olan sanal makinedir. Kart size tamamen (passthrough) ya da bir dilim olarak (vGPU, MIG) verilebilir; işlemci, bellek, disk ve ağ ise aynı sunucudaki diğer sanal makinelerle paylaşılır. Paylaşımsız GPU sunucuda fiziksel sunucunun tamamı ve kartlar yalnızca size ayrılır.

GPU VDS nedir, GPU VPS'ten farkı var mı?

VDS (virtual dedicated server) ve VPS (virtual private server) adları sağlayıcıya göre farklı kullanılır, ama teknik olarak ikisi de bir sanal makinedir: Bir fiziksel sunucu, hipervizör adı verilen bir yazılımla birden çok sanal makineye bölünür ve her müşteri bunlardan birini kiralar. Adındaki "dedicated" sözcüğü işlemci çekirdeklerinin ya da belleğin sanal makineye ayrıldığını anlatsa bile anakart, disk denetleyicisi ve ağ kartı ortaktır. GPU VDS, bu sanal makineye bir ekran kartının ya da kartın bir parçasının bağlandığı pakettir.

Sanallaştırmanın da bir bedeli vardır. Red Hat'in KVM belgelerine göre:

• Sanal makineler, ana makineye göre her zaman bir miktar performans kaybı yaşar.
• Sanal işlemciler (vCPU), ana makinede sıradan iş parçacıkları (thread) olarak zamanlanır.
• Sağlayıcı, sanal makinelere fiziksel işlemciden fazla vCPU dağıtabilir (overcommit). Yükü %100'ün altında kalan sistemler için tipik güvenli oran fiziksel işlemci başına 5 vCPU'dur; çekirdek başına 10 vCPU'nun üstüne çıkılması önerilmez.
• RHEL'de bellek için de fazla tahsis varsayılan olarak açıktır. Sanal makineye bir aygıt (ör. ekran kartı) doğrudan atanmışsa bellek fazla tahsisi desteklenmez; o sanal makinenin belleği baştan ayrılır.

Yani "8 vCPU" yazan bir paket, 8 fiziksel çekirdeğin yalnızca size ayrıldığı anlamına gelmeyebilir.

GPU VDS'te ekran kartı size mi ayrılıyor?

GPU VDS kiralarken sorulacak ilk soru budur. Cevap, sağlayıcının kullandığı yönteme bağlıdır. NVIDIA'nın belgelerinde üç yol var.

Tam kart: PCIe passthrough

NVIDIA'nın tanımıyla passthrough modunda fiziksel GPU'nun tamamı doğrudan tek bir sanal makineye atanır. Kartı yalnızca o sanal makinedeki NVIDIA sürücüsü kullanır; kart başka sanal makinelerle paylaşılmaz. Ekran belleğinin tamamı ve kartın hesap gücü sizindir. Ancak sanal makine yine paylaşılan bir sunucuda çalışır: İşlemci, sistem belleği, disk ve ağ diğer müşterilerle ortaktır.

Zaman paylaşımlı vGPU

NVIDIA vGPU yazılımı tek bir fiziksel kartı birden çok sanal GPU'ya böler. Her vGPU'ya oluşturulurken sabit miktarda ekran belleği ayrılır ve bu bellek vGPU silinene kadar yalnızca ona aittir. Hesap birimleri ise paylaşılır: Zaman paylaşımlı bir vGPU'daki işler sırayla çalışır ve her vGPU, diğer vGPU'lardaki işler çalışırken bekler.

Örneğin NVIDIA'nın profil tablosuna göre 48 GB'lık bir L40S, altı adet 8 GB'lık (L40S-8Q) ya da iki adet 24 GB'lık (L40S-24Q) vGPU'ya bölünebilir.

MIG: donanım düzeyinde bölme

Multi-Instance GPU (MIG), Ampere ve sonraki nesillerden belirli kartları en fazla yedi ayrı GPU örneğine böler. Her örneğin kendi hesap birimleri, L2 önbelleği, bellek denetleyicileri ve bellek yolu vardır. NVIDIA'ya göre MIG, bir müşterinin diğer müşterilerin işini ya da iş zamanlamasını etkilemesini engeller.

MIG her kartta yoktur. NVIDIA'nın belgelerine göre A100, H100, H200, B200, RTX PRO 6000 Blackwell ve RTX PRO 5000 Blackwell MIG destekler; L40S ve GeForce RTX 5090 desteklemez. Dilim boyutları da sabittir:

• Bir H200'ün en küçük MIG dilimi 18 GB bellek ve hesap birimlerinin yedide biridir.
• RTX PRO 6000 Blackwell en fazla dört adet 24 GB'lık dilime bölünür.
• RTX PRO 5000 Blackwell en fazla iki adet 24 GB'lık dilime bölünür.

MIG dilimleri sanal makinelere vGPU olarak da atanabilir.

GPU VDS'te VRAM ve performans nasıl etkilenir?

Ekran belleği: dilim neyse o

vGPU ve MIG'de kullanabileceğiniz bellek profilin boyutuyla sınırlıdır; kartın geri kalanı başka sanal makinelere aittir. Bir dil modelini çalıştırmak için ağırlıkların ve bağlam önbelleğinin bu dilime sığması gerekir. Aşağıdaki değerler VRAM hesaplayıcımızdan alındı. Hesap 8K bağlam ve tek istek içindir ve belleğin %92'sinin kullanılabildiğini varsayar.

Performans: komşular etkiler mi?

Zaman paylaşımlı vGPU'da etkileyebilir. Hız, sağlayıcının seçtiği zamanlayıcıya bağlıdır. NVIDIA üç zamanlayıcı tanımlar:

• Best effort (varsayılan): Bir vGPU, diğerlerinin kullanmadığı hesap döngülerini kullanabilir. NVIDIA, grafik açısından yoğun bir uygulama çalıştıran sanal makinenin diğer sanal makinelerdeki grafik açısından hafif uygulamaları yavaşlatabileceğini belirtir.
• Equal share: Kart, çalışan vGPU'lar arasında eşit bölünür. Aynı karta yeni vGPU'lar eklendikçe sizin payınız düşer, durdurulanlar oldukça artar.
• Fixed share: Her vGPU'nun payı sabittir. Performans komşulara göre değişmez, ama paya bağlı bir tavanı vardır; örneğin bir A10 kartına en fazla üç A10-8Q sığdığı için her A10-8Q, hesap döngülerinin üçte birini alır.

MIG'de etkisi sınırlıdır. NVIDIA'ya göre her MIG örneği, komşu örnekler önbelleklerini ya da bellek bant genişliklerini zorlasa bile öngörülebilir verim ve gecikmeyle çalışır.

Passthrough'da GPU size aittir, ama işlemci, disk ve ağ paylaşılır. Veriyi diskten okuyup işlemcide hazırlayan eğitimlerde GPU bu paylaşılan bileşenleri bekleyebilir. Linux'ta top komutundaki st değeri, hipervizörün sanal makinenizden "çaldığı" işlemci zamanını gösterir. Bu değer sürekli yüksekse işlemci paylaşımından etkileniyorsunuz demektir.

vGPU'da sürücü, CUDA ve lisans nasıl işler?

Kart sanallaştırıldığında yazılım tarafında da sınırlar oluşur:

• Sürücü sürümü ana makineye bağlıdır. NVIDIA, ana makinedeki vGPU yöneticisi (Virtual GPU Manager) ile sanal makinedeki sürücünün uyumlu olması gerektiğini yazar. Uyumsuz bir sürümde sanal makine vGPU devre dışı olarak açılır. Linux'ta CUDA'yı kurarken de sürücü bileşenini seçmemeniz gerekir, yoksa vGPU sürücüsünün üzerine yazılır.
• CUDA her profilde çalışmaz. CUDA ve OpenCL yalnızca belirli vGPU tiplerinde ve kartlarda desteklenir.
• Bazı özellikler varsayılan olarak kapalıdır. Unified memory kapalıdır. CUDA-GDB, Nsight Systems ve Nsight Compute gibi hata ayıklama ve profil araçları da kapalıdır ve yalnızca Linux sanal makinelerde desteklenir. Bunları açmak için sağlayıcının ana makinede her vGPU için ayrı ayar yapması gerekir.
• Lisans gerekir. Hesap işleri için kullanılan NVIDIA vGPU for Compute yalnızca NVIDIA AI Enterprise ile lisanslanır ve lisans yazılımla denetlenir. Lisans alamayan bir sanal makine ilk 20 dakika tam kapasiteyle çalışır; sonra NVIDIA'ya göre hesap performansı, geçerli lisans alınana kadar boşta seviyesine düşürülür. Lisanslı bir makine lisans sunucusuyla bağlantısını kaybederse bir ek süre boyunca tam performansla çalışmaya devam eder; bu süre NVIDIA'nın bulut lisans hizmetinde (CLS) varsayılan olarak 7 gündür.

Passthrough'da ve paylaşımsız sunucuda kart vGPU yöneticisinden geçmez; bu yüzden vGPU'ya özgü sürücü uyumu ve CUDA araç kısıtları söz konusu olmaz. Ancak NVIDIA'nın vGPU yazılımını passthrough'da ya da doğrudan fiziksel sunucuda (bare metal) profesyonel 3D grafik için kullanırsanız NVIDIA yine RTX Virtual Workstation (vWS) lisansı ister.

Paylaşımsız GPU sunucuda ne değişir?

Paylaşımsız (dedicated) GPU sunucuda fiziksel sunucunun tamamı tek müşteriye ayrılır. Ekran kartları, işlemci çekirdekleri, sistem belleği, diskler ve ağ kartı başka bir müşteriyle bölüşülmez. Sağlayıcının kurduğu bir hipervizör yoksa sanallaştırma kaybı ve vCPU fazla tahsisi de yoktur.

Bedeli esneklikte ödenir: Kartın bir dilimini değil tamamını kiralarsınız. Birkaç GB belleğe sığan küçük bir iş için bu fazla gelebilir. Genel tanım ve kiralama koşulları için paylaşımsız GPU sunucu kiralama sayfamıza bakabilirsiniz.

GPU VDS mi, paylaşımsız (dedicated) GPU sunucu mu?

Saatlik bulut GPU ile aylık sunucu arasındaki maliyet farkını bulut GPU mu, fiziksel GPU mu yazımızda ayrıca ele aldık.

GPU VDS kiralamadan önce hangi sorular sorulmalı?

İster "GPU VDS" ister "ekran kartlı sunucu" adıyla satılsın, satın almadan önce şu soruları yazılı olarak sorun:

Kişisel veriyle çalışıyorsanız konum sorusunun ayrıntılarını KVKK rehberimizde, güvenlik ve SLA sorularını ise kurumsal GPU kiralama rehberimizde bulabilirsiniz.

GPU VDS ne zaman yeterli?

GPU VDS her iş için kötü bir seçim değildir. Şu durumlarda işinizi görebilir:

• Küçük modellerle deneme ve öğrenme: VRAM hesaplayıcımıza göre 4-bit Llama 3.1 8B, 8K bağlam ve tek istekle 8 GB'lık bir dilime sığar.
• Sanal masaüstü ve sanal iş istasyonu: NVIDIA'nın Q ve B serisi vGPU profilleri zaten bu kullanım için tasarlanmıştır.
• Seyrek ve kısa kullanım: Ayda yalnızca birkaç saat GPU gerekiyorsa küçük bir dilim ya da saatlik ücretlendirilen bir hizmet, aylık sabit bir sunucudan daha ucuza gelebilir.
• Tek kartlık, işlemciye ve diske az yük bindiren işler: Passthrough ile kartın tamamı size ait olduğu için paylaşılan bileşenlerin etkisi daha az hissedilir.

Paylaşımsız sunucu ise şu durumlarda daha mantıklıdır:

• Model dilime sığmıyorsa. Örneğin 8K bağlam ve tek istekle BF16'da Qwen3 14B için 33,4 GB, FP8'de Llama 3.3 70B için 77,8 GB gerekir. Kartın tamamını veren passthrough'lu bir VDS de bu işi görür; fark, işlemci, disk ve ağın da size ayrılmasıdır.
• Günlerce süren bir eğitim ya da 7/24 çalışan bir model API'si için performansın komşulara bağlı olmasını istemiyorsanız.
• Belirli bir sürücü ve CUDA sürümüne ya da profil araçlarına ihtiyacınız varsa.
• Donanımı başka bir müşteriyle paylaşmak istemiyorsanız.

GPU kiralama türlerinin genel karşılaştırmasını GPU kiralama rehberimizde bulabilirsiniz.

Bizde nasıl?

Sunduğumuz hizmet GPU VDS değil, paylaşımsız GPU sunucu kiralamadır. Kiraladığınız ekran kartları ve sunucu kaynakları yalnızca size ayrılır; kartlar dilimlenip başka müşterilere verilmez. Sunucular İstanbul Bağcılar'daki kendi tesisimizde çalışır ve verileriniz Türkiye'de kalır. Tek siparişte en fazla 8 GPU kiralayabilirsiniz. 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.

Kiralama aylıktır ve en az 1 ay sürer; saatlik ücretlendirme yoktur. Giriş modellerimizden 24 GB'lık RTX PRO 4000'in aylık fiyatı $450 (KDV hariç). Saatlik bulutlarla karşılaştırmak isterseniz bu, 7/24 kullanımda saat başına $0,62 karşılığına gelir (aylık fiyat ÷ 730). Fiyatlar ABD doları cinsindendir; fatura, düzenlendiği günkü TCMB döviz satış kuru üzerinden Türk lirası olarak kesilir. Yıllık kiralamada %20 indirim uygulanır.

Tüm modelleri ve fiyatları fiyatlandırma sayfasında, kartların bellek ve özelliklerini GPU modelleri sayfasında bulabilirsiniz.

Kaynaklar

• NVIDIA Virtual GPU Software: Introduction (passthrough, CUDA desteği ve kurulumu, unified memory, geliştirme araçları)
• NVIDIA Virtual GPU Software: vGPU mimarisi, ekran belleği ayrımı, sürücü uyumu ve vGPU serileri
• NVIDIA Virtual GPU Software: Zaman paylaşımlı vGPU zamanlayıcıları
• NVIDIA Virtual GPU Software: vGPU tipleri (L40S profilleri)
• NVIDIA Virtual GPU Software: Lisanslama (vWS, vPC, vApps; passthrough ve bare metal)
• NVIDIA Virtual GPU Software: Sanal makine içinden vGPU ve passthrough ayrımı (NVML)
• NVIDIA AI Enterprise: vGPU for Compute genel bakış
• NVIDIA AI Enterprise: vGPU for Compute lisanslama (20 dakika, 7 günlük ek süre)
• NVIDIA MIG kullanıcı kılavuzu: Giriş
• NVIDIA MIG kullanıcı kılavuzu: Desteklenen GPU'lar
• NVIDIA MIG kullanıcı kılavuzu: MIG profilleri (H100, H200, RTX PRO 6000)
• NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell veri sayfası (PDF)
• Red Hat Enterprise Linux 9: Sanal makine performansını iyileştirme (vCPU ve bellek fazla tahsisi, aygıt atamasında bellek)
• top(1) Linux kılavuz sayfası (st: steal time)