Halkalı merkez mahallesi fatih cd ozgur apt no 46 , Küçükçekmece , İstanbul , 34303 , TR
GPU sunucu fiyatı yalnız 'ekran kartı var mı' sorusuyla belirlenmez. GPU modeli, VRAM, CPU, RAM, NVMe ve fiziksel kaynak tahsisi birlikte önemlidir. EKA Sunucu'nun mevcut katalog seçeneklerinin önemli bölümü entegre Radeon grafikli fiziksel sunuculardır; CUDA gerektiren projelerde NVIDIA/CUDA uyumluluğu ayrıca teyit edilmelidir.
18 Ağustos 2026 kataloğunda ekran kartlı/fiziksel seçenekler 1.750 ₺/ay Athlon 3000G + Vega 3, 2.950 ₺/ay Ryzen 5 5600G, 5.000 ₺/ay Ryzen 5 8600G + Radeon 760M ve 13.850 ₺/ay üst seviye 64 GB/2 TB NVMe yapılandırmaya kadar listeleniyor. Bazı paketler stokta değil; sipariş öncesi stok kontrolü şarttır.
Stok durumu ayrı kontrol edilmelidir. Fiyatlar donanım konfigürasyonunu gösterir; AI performansı için GPU mimarisi ve yazılım uyumluluğu ayrıca değerlendirilmelidir.
TensorFlow/PyTorch projesinde CUDA gerekiyorsa entegre Radeon grafik ile NVIDIA CUDA aynı şey değildir. Kullandığınız framework'ün ROCm, DirectML, OpenCL veya CUDA ihtiyacını netleştirin.
İş yükü yazılım API'sine ve bellek ihtiyacına göre farklı donanım ister.
Komut kullanılabilirliği GPU vendor'ına göre değişir. PCI cihazı ve OpenGL/OpenCL görünürlüğü ilk kontrolde faydalıdır.
Türkiye (Türkçe)
Almanya (German)
Worldwide (English)
lspci | grep -Ei 'vga|3d|display'glxinfo -B 2>/dev/null | head -n 20clinfo 2>/dev/null | head -n 40nvidia-smi 2>/dev/null || truerocminfo 2>/dev/null | head -n 30 || trueCPU, RAM ve disk yüksek olsa bile kullanılan GPU modeli framework'ün hızlandırma yoluna uymuyorsa yatırım boşa gidebilir.
Uygun bütçe, sınırlı compute
CPU + grafik dengesi
VRAM/API uyumuna göre
EKA Sunucu ekran kartlı sunucu kataloğunda 18 Ağustos 2026 itibarıyla 1.750 ₺/aydan başlayan listelenmiş fiziksel seçenekler bulunuyor; stok durumu değişebilir.
Listelenen model AMD Athlon 3000G ve Radeon Vega 3 grafik içerir. NVIDIA CUDA gerektiren bir proje için uygunluk ayrıca doğrulanmalıdır.
Model boyutu, quantization, context ve eş zamanlı istek sayısına göre değişir; önce hedef modelin gerçek VRAM ihtiyacı hesaplanmalıdır.
LLM, render, video veya grafik uygulamanızı paylaşın; CUDA/ROCm/OpenCL ve VRAM ihtiyacını doğrulayıp uygun fiziksel/GPU sunucu sınıfını belirleyelim.