Veri Bilimi GPU

Veri Bilimi GPU arayan ekipler için optimize edilmiş GPU altyapısı. Projenizin ölçeğine göre saatlik veya aylık kiralama seçenekleri mevcut.

Hedef sektör
6 sektör
Fintech, Üretim AI
Önerilen GPU
4 model
A100, A10
Şehir kapsamı
6 şehir
İstanbul, Ankara

Veri Bilimi GPU Kiralama Hakkında

Veri bilimi ve makine öğrenmesi ekipleri için A100, A10, H200 ve RTX 5090 GPU kiralama sunuyoruz. İstanbul fintech analitiklerinden Kayseri üretim veri bilimcilerine, Mersin lojistik optimizasyonundan Diyarbakır tarım analitiğine kadar JupyterLab, RAPIDS, cuDF ve XGBoost GPU ortamları hazır gelir. Spark/Dask ile dağıtık işler ve KVKK uyumlu depolama ile keşif → feature → model döngüsü tek altyapıda yürütülebilir.

Türkiye erişim ağı

Türkiye'de Veri Bilimiİstanbul, Ankara, Kayseri erişim

Veri bilimi GPU erişimi Türkiye backbone üzerinden sağlanır. İstanbul ve Kocaeli ekipleri düşük tek/çift haneli ms; Ankara, Kayseri, Mersin ve Diyarbakır ekipleri tipik 8–25 ms bandında JupyterLab kullanabilir. Şehir sayfalarından yerel sektör eşleşmelerine, A100/A10 model sayfalarından kapasiteye bakın.

Kullanım Alanları

Veri Bilimi için en sık tercih edilen senaryolar.

  • 01

    Keşifsel analiz: pandas / cuDF ile büyük veri inceleme

  • 02

    Feature engineering: GPU hızlandırmalı preprocessing

  • 03

    Tabular ML: XGBoost GPU, scikit-learn, PyTorch

  • 04

    Zaman serisi: fintech, enerji, lojistik forecasting

  • 05

    Graph analytics: tedarik zinciri ve ağ analizi (cuGraph)

Hedef Sektörler

FintechÜretim AILojistik AITarım teknolojisiEnerjiPerakende analitik

Hizmet Avantajları

  • JupyterLab, RAPIDS ve cuDF hazır ortamlar

  • Pandas, scikit-learn ve XGBoost GPU hızlandırma

  • Spark ve Dask distributed computing desteği

  • Veri seti depolama ve snapshot

  • KVKK uyumlu Türkiye lokasyonlu depolama

  • Saatlik faturalandırma ile POC maliyeti kontrolü

Neden Bizden Kiralamalısınız?

  • 7/24 Türkçe teknik destek

  • Saatlik faturalandırma ile maliyet kontrolü

  • Docker ve Jupyter hazır ortamlar

  • Multi-GPU cluster desteği

  • Anlık ölçeklendirme imkânı

Önerilen GPU Modelleri

Veri Bilimi projeleri için uygun GPU modelleri — detay sayfalarına geçin.

Sık Sorulan Sorular

Keşif ve orta ölçekli tabular modellerde A10 veya RTX 5090 sık yeterlidir. Büyük veri / ağır eğitimde A100 veya H200 önerilir. Dataset boyutu ve framework birlikte seçilir.
Evet. RAPIDS, cuDF, cuML ve cuGraph önceden yapılandırılmış conda ortamlarında gelir. JupyterLab üzerinden kullanabilirsiniz.
SFTP, S3-uyumlu API veya desteklenen transfer ile CSV, Parquet, JSON ve HDF5 yükleyebilirsiniz. Depolama kotası plana göre belirlenir.
Evet. GPU hızlandırmalı Spark (RAPIDS Accelerator) veya Dask cluster planlanabilir. Kazanım oranı veri ve iş tipine göre değişir; sabit çarpan vaat edilmez.
Kayseri, Mersin, Diyarbakır ve benzeri şehirlerden backbone üzerinden erişim sağlanır; tipik gecikme 15–25 ms bandındadır. Şehir sayfalarında yerel notlar vardır.