LLM bütçenizi yönetin. Donanım verimliliği, token maliyeti ve eğitim süresini saniyeler içinde simüle edin.
Analizler; 6P * D FLOPs formülü ve donanım başına ortalama %45 Model FLOPs Utilization (MFU) baz alınarak yapılmaktadır.
Model ölçeği ve GPU seçiminizi analiz etmek için butona tıklayın.
Fiyatlar 2025 bulut piyasası ortalamasıdır.
NVIDIA'nın yeni Blackwell mimarisi, Hopper serisine göre FP8 eğitiminde 2.5 kat daha fazla performans vaat ediyor. Ancak enerji tüketimi ve soğutma maliyetleri (Liquid Cooling gereksinimi) TCO hesaplamalarında dengeleri değiştiriyor. H100 hala fiyat/performans noktasında en güvenli liman.
Binlerce GPU ile eğitim yaparken hızınızı belirleyen şey çiplerin kendisi değil, aralarındaki iletişim hızıdır. NVLink 4.0 ve InfiniBand NDR800 teknolojileri kullanılmadığında, MFU oranınız %20'lere kadar düşebilir. Küçük clusterlarda 400G Ethernet yeterliyken, 100B+ modellerde yüksek bant genişliği kritiktir.
Büyük modellerin eğitimi megawattlarca enerji tüketir. Model budama (pruning), düşük hassasiyetli eğitim (FP8/Int8) ve kule (checkpoint) stratejileri ile karbon ayak izinizi ve elektrik faturanızı %30 oranında düşürebilirsiniz. Sürdürülebilir yapay zeka sadece etik değil, artık finansal bir zorunluluktur.
Modern yapay zeka geliştirme süreçlerinde maliyet yönetimi, algoritma tasarımının önüne geçmiş durumdadır. Bir "Chinchilla Optimal" eğitim döngüsü için gereken trilyonlarca token, beraberinde devasa bir bulut bilişim harcamasını getirmektedir. ComputeCost AI olarak yaptığımız analizler, 2025 yılında donanım verimliliğinin sadece çiplerin saat hızıyla değil, bellek bant genişliği ve ağ topolojisiyle ölçüldüğünü göstermektedir.
Bir donanımın kağıt üzerindeki TFLOPS değeri ile gerçek eğitim hızı arasındaki farka MFU (Model FLOPs Utilization) denir. Optimize edilmemiş bir kod tabanında bu oran %25 iken, Flash Attention 3 ve özel kernel optimizasyonları ile %55 seviyelerine çıkarılabilir. Bu fark, milyon dolarlık bir eğitim bütçesinde yarı yarıya tasarruf anlamına gelir. Özellikle H100 SXM5 kümeleri, PCIE versiyonlarına göre çok daha yüksek bir verimlilik sunarak karmaşık modellerin eğitim süresini haftalarca kısaltabilir.
Eğitim süreçlerini planlarken "Reserved" ve "Spot" instance kullanımı bütçenin bel kemiğidir. Kritik eğitim aşamalarında kesintisiz bağlantı için AWS veya Azure gibi devlerden kapasite rezerve etmek mantıklıyken, hiperparametre denemeleri için RunPod veya Vast.ai gibi platformlardan Spot GPU kiralamak maliyetleri %70 oranında aşağı çeker. 2025 projeksiyonumuzda, kurumsal yapıların kendi GPU kümelerini kurmak yerine, dinamik ihtiyaçlara göre şekillenen hibrit bir yapı kurguladıklarını görüyoruz.
Eğitim Öngörüsü
100B+ parametreli bir modelin eğitimi için asgari 512 adet H100 GPU kümesi önerilir.
ComputeCost AI, yapay zeka mühendisleri ve teknoloji yöneticileri için geliştirilmiş bağımsız bir analiz platformudur. Amacımız, kapalı kapılar ardında yapılan bütçe hesaplamalarını demokratikleştirerek her seviyeden geliştiricinin altyapı maliyetlerini şeffaf bir şekilde görmesini sağlamaktır.
Hesaplamalarımız pazarlama verilerine değil, sektör standardı olan MLPerf benchmarklarına dayanır.
Yol haritamızda B200, MI300X ve özel LPU donanımlarının analizleri yer almaktadır.
Veri gizliliğiniz ComputeCost AI için bir önceliktir. Platformumuz, hesaplama motorunda girdiğiniz değerleri sunucu taraflı saklamaz.
Google AdSense çerezlerini, size ilgili bulut bilişim tekliflerini göstermek amacıyla kullanıyoruz. Bu veriler kişisel kimliğinizi açığa çıkarmaz.
Sitemizi kullanarak şu şartları kabul edersiniz: