Bir yapay zekâ modelinin çalışmaması yalnızca yetersiz VRAM anlamına gelmez. GPU mimarisi, kernel desteği, framework sürümü ve cihazlar arasındaki iletişim de çalışma yolunu belirler. Bu kategoride altyapı sorunlarını belirti ile neden arasında ayrım yaparak inceliyoruz. Kernel rehberi MatMul, softmax ve attention hesabının bellek hareketiyle ilişkisini açıklar.
GPT-OSS uyumluluk yazısı adapter yükleme sorunu ile attention backend sorununu birbirinden ayırır. A40 incelemesi ise çoklu GPU bağlantısında timeout, P2P ve NCCL gibi farklı katmanları değerlendirir. Bir hata mesajını tüm donanım ailesi için genel bir yasak olarak yorumlamak yanıltıcı olabilir. Teşhis sırasında sürüm, topoloji ve tekrarlanabilir örnek kaydedilmelidir.
Optimizasyon ile doğruluk ayrı hedeflerdir; hızlı bir kernel ancak uygun mimaride ve desteklenen veri tipinde anlamlıdır. Model eğitimi yöntemlerinin ayrıntıları eğitim kümesinde bulunur. Buradaki yazılar donanım seçimi yapan geliştiriciler, altyapı ekipleri ve deneylerini dağıtıma taşıyan araştırmacılar için hazırlanmıştır. Önce küçük bir doğrulama testi, ardından bellek ve gecikme ölçümü yapmak güvenilir bir çalışma düzenidir.
Kiralık GPU ortamlarında aynı model adı farklı yazılım yığınlarıyla sunulabilir. Bu nedenle karşılaştırmalar yalnızca cihaz adına değil, çalıştırılan konfigürasyona da dayanmalıdır.