Vultr, HPE ve NVIDIA: HPE Discover 2026’da Yeni Nesil Yapay Zeka Veri Merkezinin İç Yüzü

• Yapay Zeka Performansı: 1.440 PFLOPS'a kadar FP4 AI performansı
• Bellek: GPU başına 279 GB HBM3e bellek (raf genelinde toplam 37 TB) ve GPU başına 8 TB/s bellek bant genişliği
• Mimari: 1 trilyon parametrenin üzerindeki büyük yapay zeka modellerinin eğitimi, ince ayarı ve gerçek zamanlı çıkarımı için optimize edilmiştir
• Soğutma: Tamamen sıvı soğutmalı tasarım, HPE'nin AI fabrikası mimarisine entegre edilmiştir

GB300 NVL72, sektörün yapay zeka modellerini gerçek zamanlı uygulamalar için ölçeklendirme çabasını yansıtan, açık bir "token başına maliyet" (cost-per-token) anlatısına sahip "yeni çıkarım/eğitim iş makinesi" olarak tanımlanıyor . NVIDIA'nın ürün sayfasına göre, NVIDIA Blackwell GPU'larına kıyasla 1,5 kat daha yoğun FP4 Tensor Core FLOPS ve 2 kat daha yüksek dikkat (attention) performansı sunuyor .

Yüksek Bantlı Ağ: Yapay Zeka Çıkarımının Omurgası

Yüksek bantlı ağ altyapısı, bu yatırımın temel direklerinden biri. NVIDIA GB300 NVL72 sistemleri, çok düğümlü yapay zeka iş yüklerinde darboğazları ortadan kaldırmak için tasarlanmış kayıpsız, yüksek verimli bir Ethernet dokusu olan NVIDIA Spectrum-X Ethernet ağı ile birbirine bağlanıyor .

Yatırım kapsamında 400GbE ve 800GbE ara bağlantıları, optik alıcı-vericiler, NVIDIA Spectrum-X Ethernet anahtarları ve SuperNIC'ler kullanılıyor . Bu altyapı olmadan, çıkarımı kurumsal düzeyde bir verime ölçeklendirmek, dayanılmaz gecikme ve bant genişliği darboğazları yaratırdı. NVIDIA Enterprise Referans Mimarisi, bu çift katmanlı ağ yapısının, gerçek zamanlı uygulamalar ve trilyon parametreli modeller için devasa ölçekte yapay zeka eğitimi ve çıkarımı yapacak şekilde tasarlandığını doğruluyor .

Stratejik Dönüşüm: Eğitimden Çıkarıma Geçiş

Altyapı hem eğitimi hem de çıkarımı desteklese de , duyuru kurumsal odakta yapay zeka çıkarımının (üretim dağıtımı) eğitimin yanında giderek daha fazla önem kazandığını vurguluyor. Bu dönüşüme işaret eden birkaç sinyal var:

• GB300 NVL72, özellikle "test-zamanı ölçekleme çıkarımı ve yapay zeka akıl yürütme görevleri" için üretildi
• Değer, ham eğitim verimliliğinden ziyade çıkarım çıktısıyla ölçülüyor
• HPE'nin etkinlikteki genel mesajı, yapay zekayı güvenlik, yönetişim, ölçek ve egemenlikle üretime sokmaya odaklanmıştı

Buradaki mesaj açık: Şirketler deneme aşamasını geride bıraktı ve artık yapay zeka modellerini üretim ortamlarında ölçeklendirmek için optimize edilmiş altyapı arıyor.

HPE Discover Las Vegas 2026'daki Diğer Duyurular

Vultr ortaklığının ötesinde, HPE birkaç önemli girişimi daha duyurdu:

• Ajanik Yapay Zeka Hamlesi: HPE, NVIDIA ile birlikte ajanik yapay zekayı (agentic AI) güvenlik, yönetişim, ölçek ve egemenlik vurgusuyla üretime sokmayı hedefleyen daha geniş bir girişim başlattı
• Müşteri Dağıtımları: Sk y Co., Ltd., NVIDIA AI Computing by HPE portföyünün bir parçası olarak HPE Private Cloud AI'yı devreye aldı
• Arjantin'de Nubax: Şirket, kullanım bazlı bir AI-as-a-service modeli başlattı ve NVIDIA AI Computing by HPE ile %62,5 daha iyi tedarik zinciri tahmini, %35 daha kısa bekleme süresi ve %40 maliyet tasarrufu elde ettiğini açıkladı

Bunun Kurumsal Yapay Zeka İçin Anlamı

Vultr'ın HPE ve NVIDIA'yı seçmesi, önemli bir dönüm noktasına işaret ediyor. En büyük özel hiper ölçekli bulut sağlayıcısı olarak Vultr, kurumsal müşterilerin hem eğitimi hem de gerçek zamanlı çıkarımı bulut ölçeğinde yönetebilecek bir altyapıya ihtiyaç duyduğuna inanıyor. Vultr, NVIDIA'nın raf ölçekli GPU bilgi işlemini HPE'nin AI fabrikası mimarisi, sıvı soğutma ve hizmetleriyle birleştirerek, trilyon parametreli modellerde model eğitiminden üretim çıkarımına kadar kurumsal yapay zeka iş yüklerinin bir sonraki dalgasına hizmet etmeye hazırlanıyor.