29 Ağustos 2026 Cumartesi

AI Veri Merkezlerinde Liquid Cooling ve CDU Tasarımı: FWS, TCS, Pompa ve Kontrol Mimarisi

 AI sunucuları ve yüksek yoğunluklu işlem sistemleri, klasik hava soğutmalı veri merkezi tasarımlarının sınırlarını hızla zorluyor. Özellikle GPU yoğun rack’lerde artan ısı yükü nedeniyle direct-to-chip liquid cooling ve buna bağlı CDU, yani Coolant Distribution Unit mimarileri daha fazla önem kazanıyor.

Bir CDU’nun temel görevi, bina tarafındaki Facility Water System (FWS) ile IT ekipmanlarını besleyen Technology Cooling System (TCS) arasında kontrollü bir termal ve hidrolik sınır oluşturmaktır. Bu sayede sunucu tarafındaki soğutma devresi, tesis suyunun basınç, kimya ve kirlenme risklerinden ayrıştırılabilir.

CDU tasarımında ilk bakılması gerekenler

Bir CDU yalnızca bir ısı eşanjörü ve pompadan ibaret değildir. Tasarım sırasında en az şu başlıkların birlikte değerlendirilmesi gerekir:

  • IT tarafındaki toplam tasarım ısı yükü
  • TCS besleme ve dönüş sıcaklıkları
  • Gerekli soğutucu akışkan debisi
  • Isı eşanjörü kapasitesi ve yaklaşım sıcaklığı
  • Kritik hidrolik hattaki toplam basınç kaybı
  • Pompa basma yüksekliği ve değişken hızlı kontrol
  • N+1 veya benzeri redundancy yaklaşımı
  • Akışkan kimyası ve malzeme uyumluluğu
  • Kaçak algılama
  • Lokal kontrolörün BMS’den bağımsız çalışabilmesi
  • Bakım izolasyonu ve commissioning senaryoları

Temel termal hesap ilişkisi şöyledir:

Q = ṁ × Cp × ΔT

Burada Q taşınması gereken ısı yükünü, ṁ kütlesel debiyi, Cp akışkanın özgül ısısını ve ΔT ise besleme-dönüş sıcaklık farkını ifade eder.

Ancak gerçek bir CDU tasarımında yalnızca debiyi hesaplamak yeterli değildir. Isı eşanjörü, filtreler, vanalar, borular, manifoldlar, hortumlar ve cold plate’ler üzerindeki basınç kayıpları da birlikte değerlendirilmelidir.

FWS ve TCS neden ayrılır?

Liquid cooling sistemlerinde en kritik tasarım kararlarından biri FWS ve TCS devrelerinin nasıl ayrılacağıdır.

FWS genellikle tesisin chilled water veya başka bir merkezi su sistemine bağlıdır. TCS ise doğrudan IT ekipmanlarının cold plate’lerini besler. Bu iki tarafın çalışma basınçları, su kalitesi, malzeme uyumluluğu ve arıza davranışları birbirinden farklı olabilir.

Bu nedenle CDU, yalnızca bir ısı transfer ekipmanı değil, aynı zamanda iki farklı sistem arasında bir güvenilirlik sınırı görevi görür.

Pompa redundancy’si tek başına yeterli değildir

Bir CDU içinde iki pompa bulunması sistemin tamamının N+1 olduğu anlamına gelmez.

Örneğin aşağıdaki elemanlar ortak kalıyorsa hâlâ single point of failure oluşabilir:

  • tek heat exchanger
  • tek kontrolör
  • tek elektrik beslemesi
  • ortak header
  • ortak kontrol vanası

Bu nedenle redundancy değerlendirmesi yalnızca ekipman adedine göre değil, failure domain yaklaşımıyla yapılmalıdır.

BMS mi, lokal kontrol mü?

CDU üzerindeki kritik akış ve sıcaklık kontrolünün yalnızca merkezi BMS’e bağlı olması iyi bir tasarım yaklaşımı değildir.

BMS haberleşmesi kaybolsa bile CDU’nun lokal kontrolörü:

  • pompaları çalıştırabilmeli,
  • TCS differential pressure veya flow kontrolünü sürdürebilmeli,
  • sıcaklık kontrolünü devam ettirebilmeli,
  • güvenli fallback setpoint’lerine geçebilmeli,
  • alarm durumlarını lokal olarak yönetebilmelidir.

BMS burada supervisory layer olarak düşünülmelidir; temel soğutma fonksiyonunun tek kontrol noktası olmamalıdır.

Centralized, in-row ve rack-level CDU

CDU yerleşimi de failure domain üzerinde doğrudan etkilidir.

Centralized CDU daha az ekipmanla büyük bir alanı besleyebilir, ancak tek bir arıza daha büyük bir IT alanını etkileyebilir.

In-row CDU çözümleri daha küçük failure domain sağlar ve TCS borulamasını kısaltabilir.

Rack-level CDU ise en küçük etki alanını sağlar ancak ekipman sayısını, bakım ihtiyacını ve rack içindeki yer kullanımını artırır.

Bu nedenle “hangi CDU mimarisi daha iyidir?” sorusunun tek bir cevabı yoktur. Tasarım; rack yoğunluğu, bina yerleşimi, redundancy stratejisi, bakım modeli ve büyüme planına göre yapılmalıdır.

Daha kapsamlı teknik kaynak

CDU tasarımı, FWS/TCS ayrımı, pompa mimarisi, redundancy, kontrol yaklaşımı, failure modes ve commissioning konularını daha ayrıntılı incelemek için şu mühendislik rehberine bakılabilir:

Data Center CDU Design Guide
https://datacenterguidelines.com/guides/cdu-design

Bu bağlantıda daha detaylı mimari açıklamalar, tasarım kararları, TCS loop yapısı, failure mode örnekleri ve ilgili ASHRAE/OCP referansları bulunuyor.

31 Ocak 2026 Cumartesi

Fourier Dönüşümü ile Yazı Çizmek: Epicycle’dan Osiloskopa (FATİH)

 


Dün gece epicycle'lar hakkında bir youtube videosu izledim ve kendi adımı epicycle'lar ile yazmaya karar verdim :) 

Bu videoda Fourier dönüşümünün soyut bir matematik kavramı olmadığını, doğru yaklaşımla nasıl görsel ve fiziksel bir deneye dönüştürülebileceğini gösteriyorum. 

Python ile, “FATIH” yazısını önce nokta tabanlı bir kontur olarak oluşturdum.

Bu konturu kompleks bir sinyal gibi (x+iy) ele alarak FFT ile frekans bileşenlerine ayırdım. Ve seçilen Fourier katsayılarıyla yazıyı epicycle (döner daireler) yöntemiyle yeniden çizdim. 

Platform olarak google colab üzerinde python ve kodlama için AI desteği ile hızla tamamladım.

Her karmaşık şekil sinüsüsoidal sinyallerin toplamı olarak ifade edilebiliyor. Ben de yaptım :)

Ayrıca ilerleyen günlerde osiloskop ekranına ismimi yazdırabilirim o da güzel gözüküyor.



24 Aralık 2025 Çarşamba

Kıyamet Günü ve Direniş

Geçenlerde galerimi temizlerken 2021'de bizim teknik servisteki arkadaşların tamirden artan komponentleri birleştirerek yaptığı bir robot modelinin fotoğrafına denk geldim. Orjinal fotoğrafı şu anda bulamadım ama, orjinal fotoğrafın arkaplanını ai ile değiştirdim ve şu şekilde bir fotoğraf ürettim.




Akabinde bu fotoğrafı linkedin'de yayınladım: Post | Feed | LinkedIn


Az önce de bu fotoğraftan bir video üretebilir miyim acaba diye düşünüp hemen yine AI'a danıştım. 

Aşağıda izleyebilirsiniz.


Bakalım nereye gidecek bu işin sonu.


Tabi AI'a bu kadar danışmışken, AI'sız dijital alanlar yazımı da hatırlatmadan bitirmeyeyim.

14 Aralık 2025 Pazar

Kürk Mantolu Madonna

Oruç Aruoba Kütüphanesi'nde Alp'i beklerken uzun süredir okumak isteyip de ertelediğim Sebahattin Ali'nin, Kürk Mantolu Madonna kitabını okudum. 

Genellikle duygular üzerine düşünmemeyi, hayata pratik fayda sağlayan konular üzerine düşünmeyi tercih ederim. Bu tarz, yaş aldıkça belki biraz da bilinçli bir tercih ile geliştirdiğim bir düşünce tarzı olabilir. Fakat Kürk Mantolu Madonna, kitabı okuduğum süre içerisinde bu tercihimi esnetmeyi başardı. 

Raif Efendi'nin aşkı tüm ömrünü ele geçiriyor. Yaşanan kadar, yaşanamayanlar da Raif Efendi'nin hayat hikayesinde yer alıyor. Kişiliğinin içine gömülen bir keder gibi. Etrafındakilerin, hayatla işi kalmamış, silik, sessiz bir kişilik olarak gördüğü Raif'in içinde bitmeyen bir hikaye var, kimsenin duymadığı, kimsenin sormadığı... Burada, romanın rahatsız edici bir tarafı var. Raif Efendi'nin yası, Maria'nın yokluğundan değil, Maria’nın yanında var olabilen Raif’in yokluğundan kaynaklanıyor.

Okuyun, zaman geçiyor...

6 Aralık 2025 Cumartesi

Humanoid Robot Dünyasında Köklü Oyuncular Ne Anlatıyor?

 "Next Big Thing"lerin ortaya çıkması arasındaki süre gerçekten kısaldı gibi geliyor bana.

Televizyon, internet, akıllı telefonlar, sosyal medya, bulut ve mobil uygulamalar derken, son birkaç yılda generative AI ve büyük dil modelleri hayatımıza girdi. Şimdi de Robocop ve Terminator filmleriyle hayal dünyamızda yer eden “cyborg” ve humanoid robotların gerçeğe dönüştüğü bir döneme, düşündüğümüzden çok daha hızlı giriyoruz.

Bu resmin bir tarafında ABD, diğer tarafında ise Çin var. Çin’in üst düzey ekonomik planlama kurumu NDRC, kısa süre önce yaptığı açıklamada ülkede 150’den fazla humanoid robot üreticisi olduğunu, bu alanda ciddi bir yatırım iştahı oluştuğunu ve bunun bir balon riski taşıdığını vurguladı. Aynı açıklamada, şirketlere tekrarlayan ürünler geliştirmek yerine daha akıllı, farklılaşan yatırımlara odaklanmaları yönünde çağrı yaptı.  

Özetle, çok sayıda yeni girişimin hızla humanoid robot işine girdiği, bazılarının kısa sürede milyar dolar seviyesine koştuğu, koşacağı bir dönemden geçiyoruz. Diğer tarafta ise, Yaskawa gibi bugünkü sanayinin şekillenmesine doğrudan katkıda bulunmuş köklü üreticiler var. Bu ölçekte, bu kadar uzun süre ayakta kalmış firma sayısı, gerçekten de bir elin parmaklarını geçmiyor.

Böyle şirketlerin rotayı bir anda kırması pek mümkün değil. Kurumsal ağırlıkları, global organizasyonları, ürün sorumlulukları var. Bu yüzden hızlı zigzaglar yerine, yavaş ama kalıcı dönüşümlerle ilerliyorlar. Bu sebeple köklü firmaların bu hızla Physical AI tarafında sahaya inmesi bence ciddi bir gösterge, bu firmalar güvenlik, fonksiyonel emniyet ve standartlar konusunda çıtayı yukarı taşıyarak bir dönüşümü sırtlayabilirler ve hype döneminden sonra ayakta kalacak kalıcı altyapıyı inşa edebilirler.

Ben SoftBank ile Yaskawa’nın, SoftBank’in AI RAN girişimi ile Yaskawa’nın AI destekli robotik yetkinliklerini birleştirerek, Fiziksel Yapay Zeka’nın toplumsal ölçekte hayata geçirilmesi için imzaladığı mutabakatı ve açıkladıkları memorandumu bu çerçevede okuyorum. 

SoftBank’in tanımıyla Physical AI, robotların sensörlerden, kameralardan ve dış sistemlerden topladıkları veriyi yapay zeka ile analiz ederek, duruma göre esnek ve karmaşık fiziksel hareketler yapabilmesini sağlayan bir teknoloji katmanı. Fiziksel Ajan. 

Burada küçük bir not düşmek istiyorum. AI dünyasında kullanılan "agent / ajan" tabirini şahsen pek benimseyemedim, kulağıma sanki gizlice bilgi toplayan dijital varlıklardan bahsediyormuşuz gibi geliyor. Ama yazılım dünyası buna "ajan" demeye çoktan başladı, ben de bu kısa yazıda kelimeyi yeniden icat etmeye çalışmayacağım. Sigorta sektörünün burada daha iyi bir sınav verdiğini düşünüyorum, agentı doğrudan "acenta" diye çevirdiler ve konu kapandı.

Konumuza döneyim. Yaskawa ve SoftBank açıklamalarından anladığım kadarıyla iş birliğinin ilk fazında, bina yönetim sistemleri ile entegre çalışan, MEC üzerinde koşan AI ile beslenecek, ofis odaklı bir Fiziksel AI robotu kurgulanıyor. MEC tarafındaki yapay zeka; bina, envanter, sensör ve kamera verilerini gerçek zamanlı analiz ederek robota görevler üretecek, robot tarafındaki AI ise bu görevleri somut aksiyona çevirecek. MEC'i de açmak gerekiyor. MEC (Multi-access Edge Computing) mobil şebekenin baz istasyonları gibi uç noktalarına yerleştirilmiş mini veri merkezleri gibi düşünebileceğimiz, veriyi buluta göndermeden, kullanıcıya çok yakın bir noktada, çok düşük gecikmeyle işleyen bir altyapı. Yani robotun "beyninin" önemli bir kısmı, fiziksel olarak da ona oldukça yakın bir ortamda koşuyor.

Böylece tek bir robot, klasik tek işi sürekli tekrar eden bir "ajan" olmaktan çıkıyor ve birden fazla rol üstlenebilen ve teoride çok yetenekli bir ofis çalışanına dönüşüyor.

SoftBank MEC ortamını ve görev üreten VLM tabanlı MEC AI katmanını, Yaskawa tarafı ise robotu ve aksiyonu üreten VLA tabanlı Robot AI katmanını sağlıyor. Ortaya çıkan yapıyı endüstriyel robotların güvenlik ve hassasiyet yaklaşımını ofis, hastane, okul gibi dinamik ve insan yoğun ortamlara taşıyan, yeni bir fiziksel zeka altyapısı olarak okumak lazım.

Tokyo Big Sight'ta Yaskawa standında sergilenen "yakın gelecek ofisi" teması Japan Times'a da haber olmuş. Haber linkini yazının sonuna ekliyorum. 

Bu mimarinin, ofislerden sonra hastanelere, lojistik merkezlerine ve zaten Yaskawa’ya aşina üretim ortamlarına ne kadar hızlı yayılacağı, önümüzdeki dönemde yakından takip edilmesi gereken başlıklardan biri olacak.

Kaynaklar

  • https://www.yaskawa-global.com/newsrelease/news/178574
  • https://www.softbank.jp/en/corp/news/press/sbkk/2025/20251201_02/
  • https://www.japantimes.co.jp/business/2025/12/05/tech/humanoid-robots-tokyo/

30 Kasım 2025 Pazar

Aswath Damodaran

Finans dünyasına yakın olanlar kendisini zaten tanıyorlar.

Fakat finans dünyasına uzak olanların da tanıması için blog sayfasını şuraya bırakayım: Damodaran Online

Aswath Damodaran değerleme alanında dünyada referans kabul edilen bir profesör, NYU Stern Stern School of Business’ta kurumsal finans ve şirket değerleme dersleri veriyor. Yukarıda bağlantısını bıraktığım blog sayfasında, ücretsiz veri setleri ve excel modelleri paylaşıyor. 

Finans ve değerleme ilginizi çekiyorsa, fakat henüz bir başlangıç yapmadıysanız, başlangıç noktanız burası olmuş olsun.

Şu iki kitabını da tavsiye ederim:

23 Kasım 2025 Pazar

AI'sız Dijital Alanlar

Bugün, son dönem trendinin tersine kürek çeken bir sosyal medya projesinden, “Yapay Zeka Eli Değmemiş” sözlük antisamsadan bahsetmek istiyorum. Fakat daha önce çocukluğumdan bu yana, teknoloji ile nasıl bir ilişkim olduğu konusuna kısaca bir giriş yapmam gerekiyor.

Yapay zekayı bir konsept olarak hayatıma ne zaman soktuğumu düşününce, epey geriye gidiyorum. Babamın mesleği gereği ilkokulda BASIC ile, ortaokulda Pascal ile tanışmıştım. Karar ağaçlarıyla basit kural setleri tanımlayıp, insanlarla basit sohbetler yapan küçük programlar yazdığımı hatırlıyorum. Babamın lise öğrencileriyle birlikte kurduğu ve bilgisayar toplayıp sattığımız küçük firma için basit bir muhasebe programı yazmaya çalıştığım da olmuştu. Fakat bilgisayarlarda sanırım beni ilk olarak derinden etkileyen gelişme, Barbarian isimli DOS tabanlı basit bir oyunda bilgisayarın insan gibi konuşarak bir kelime söylemesiydi. Sonrasında Star Trek ve 1991’de vizyona giren Terminator 2 ile insan gibi düşünen makine fikrini benimsedim. Mühendisliği seçmemde bu iki filmin mutlaka etkisi vardır. Backpropagation ile ilk tanıştığımda kara kutu sistem modellemenin geleceği noktayı düşününce çok heyecanlandığımı da mutlaka yazmalıyım. 

Günümüz teknolojilerinin gelişimi neredeyse tek bir insan ömrüne sığdı. Ben çocukken Türkiye’de sürekli televizyon yayını yoktu, sabah İstiklal Marşı ile televizyon açılır, akşam yine İstiklal Marşı ile yayın biterdi. Amstrad bilgisayarlardan, internetin gelişimine, yapay sinir ağları kavramının bugünkü AI ekosistemine evrilmesine kadar bu teknolojik dönüşümün hemen her safhasına hem tanıklık ettim hem de içinde bir yerlerde bulundum. 

Bugün gelinen noktada, yapay zekanın demokratikleşerek gelişimini desteklerken, bir taraftan da verinin kullanımı, mahremiyet, ifade özgürlüğü ve emek gibi konularda dijital toplum sözleşmesinin daha çok konuşulması gerektiğini düşünüyorum fakat burayı çok dallandırmadan, çeşitliliğin ve çok sesliliğin korunması adına, tıpkı nesli tükenmekte olan canlıların korunduğu doğal alanlar gibi, AI’sız dijital alanların da bilinçli olarak oluşturulması gerektiğine inandığımı söylerek bu giriş faslını bitirmiş olayım :)

İTÜ’den arkadaşım Levent Divilioğlunun kaptanlığını ve yazılımını üstlendiği, henüz emekleme aşamasını yeni yeni tamamlayan antisamsa, tam da böyle bir yer. Yapay zeka eli değmemiş bir sözlük projesi.

Burada tüm içeriğin doğrudan insan üretimi olması bekleniyor. İlginizi çekerse bir göz atmanız için linki şuraya bırakıyorum.

https://antisamsa.com/