Bilgisayar ve Bilişim Teknolojileri Fakültemiz koordinasyonunda kurulan bu altyapı, yalnızca bir donanım yatırımı olmanın ötesinde; bilimsel üretimi hızlandırmayı, nitelikli araştırmayı desteklemeyi ve disiplinler arası çalışmaları sürdürülebilir bir zemine taşımayı hedefleyen bütüncül bir araştırma yaklaşımının somut bir göstergesi olarak konumlanıyor.

Hizmete alınan GPU hesaplama kümesi; 522 TFLOPS FP32, yaklaşık 1 PFLOPS FP16 ve yaklaşık 8,4 PFLOPS FP8 Tensor Core hesaplama kapasitesiyle, özellikle yapay zekâ ve derin öğrenme uygulamaları, büyük dil modelleri, ileri veri analitiği ve bilimsel simülasyonlar gibi yüksek hesaplama gücü gerektiren alanlarda araştırmacılara ileri düzey imkânlar sunuyor. Bu kapasite, Üniversitemizin yalnızca mevcut akademik çalışmaları desteklemesini değil, aynı zamanda yeni nesil araştırma konularında söz sahibi olmasını da mümkün kılıyor.

Bu altyapı üzerinde yürütülmesi planlanan öncü çalışmalardan biri de Bilgisayar ve Bilişim Teknolojileri Fakültesi öğretim üyelerinden Dr. Öğr. Üyesi Ahmet Herekoğlu tarafından yürütülen “Kapadokya Bölgesi Turizm Verileriyle İnce Ayarlanmış Türkçe Büyük Dil Modeli Geliştirilmesi ve Akıllı Turizm Asistanı Uygulaması” projesidir. Söz konusu proje kapsamında, bölgeye özgü turizm verileri kullanılarak eğitilecek büyük dil modeli ile ziyaretçilere, yerel işletmelere ve kamu paydaşlarına yönelik akıllı, bağlamsal ve Türkçe odaklı bir dijital turizm asistanı geliştirilmesi hedeflenmektedir. GPU hesaplama altyapısı, bu tür büyük ölçekli model eğitimi ve ince ayar süreçlerinin Üniversitemiz bünyesinde, güvenli ve sürdürülebilir biçimde gerçekleştirilmesine olanak tanıyacaktır.

Altyapının Slurm ve JupyterHub entegrasyonu ile yapılandırılması, KÜN’ün bu yatırımı erişilebilirlik, adil kaynak kullanımı ve güvenli çalışma ilkeleri üzerine inşa ettiğini ortaya koyuyor. Akademisyenler, araştırmacılar ve öğrenciler; web tabanlı bir ortam üzerinden kaynaklara kontrollü biçimde erişerek projelerini eş zamanlı ve verimli şekilde yürütebilecek. Bu yaklaşım, bireysel çalışmaların yanı sıra çok disiplinli ve ortak projelerin gelişmesini de doğrudan destekliyor.

Üniversitemiz bu yatırımla, eğitim ve araştırma alanlarında dijital dönüşümü yalnızca takip eden değil, bu dönüşümü akademik üretime entegre eden bir üniversite olma farkını ortaya koyuyor. GPU hesaplama altyapısının temel amacı;  araştırma kapasitemizi niteliksel olarak artırmak, ileri teknoloji temelli bilimsel çıktıları teşvik etmek ve ulusal-uluslararası ölçekte rekabet edebilecek araştırma ortamını kalıcı biçimde güçlendirmek olarak öne çıkıyor.