Yapay zeka (AI) alanı, Büyük Dil Modellerinin (LLM’ler) bu dönüşümün merkezinde yer aldığı bir devrim yaşıyor. LLM’lerin gücünden yararlanmak isteyen işletmeler ve araştırmacılar için yüksek performanslı çıkarım yetenekleri çok önemlidir. NVIDIA, Blackwell mimarisine sahip GPU’ları ile LLM çıkarımının sınırlarını bir kez daha zorlayarak kullanıcılara eşi görülmemiş hız ve verimlilik sunuyor.
Blackwell Mimarisi: LLM Çıkarımı İçin Güçlü Motor
NVIDIA’nın Blackwell mimarisi GPU’ları, özellikle LLM alanında öne çıkarak, yapay zeka iş yüklerini hızlandırmak için tasarlanmıştır. Güçlü işlem kapasitesi ve optimize edilmiş donanım mimarisi, karmaşık LLM çıkarım görevlerini inanılmaz hızlarda işlemesini sağlar.
NVIDIA yakın zamanda, sekiz NVIDIA Blackwell GPU ile donatılmış bir NVIDIA DGX B200 düğümünün, 400 milyar parametreye sahip Llama 4 Maverick modelini kullanırken, kullanıcı başına saniyede 1000’den fazla token (TPS) hızlarına ulaştığını duyurdu. Bu hız, bağımsız bir yapay zeka kıyaslama hizmeti olan Artificial Analysis tarafından ölçülmüş ve Blackwell mimarisinin olağanüstü performansını daha da doğrulamıştır.
Peki, TPS nedir? Basitçe söylemek gerekirse, TPS, LLM çıkarım hızını ölçmek için kullanılan önemli bir ölçüttür. Modelin saniyede üretebildiği token sayısını temsil eder; tokenler, kelimeler, alt kelimeler veya karakterler olabilen metnin temel birimleridir. Daha yüksek TPS, daha hızlı yanıt süreleri ve daha akıcı bir kullanıcı deneyimi anlamına gelir.
Llama 4 Maverick: Ölçek ve Performansın Mükemmel Birleşimi
Llama 4 Maverick modeli, Llama 4 serisinin en büyük ve en güçlü sürümüdür. 400 milyar parametreye sahiptir, bu da karmaşık metni anlama ve oluşturma ve çeşitli doğal dil işleme görevlerini gerçekleştirme olanağı sağlar.
Böylesine büyük bir model, etkili çıkarım için güçlü işlem kaynakları gerektirir. NVIDIA Blackwell mimarisi GPU’larının ortaya çıkışı, Llama 4 Maverick’in gerçek zamanlı çıkarımını mümkün kılarak çeşitli uygulama senaryoları için yeni kapılar açıyor.
NVIDIA ayrıca, Blackwell mimarisinin maksimum verim yapılandırmasında 72.000 TPS/sunucuya ulaşabileceğini iddia ediyor. Bu, Blackwell’in yalnızca tek bir kullanıcıya hızlı çıkarım hızları sağlayabileceğini değil, aynı zamanda farklı ölçeklerdeki uygulama ihtiyaçlarını karşılayarak aynı anda çok sayıda kullanıcıyı destekleyebileceğini de gösteriyor.
Yazılım Optimizasyonu: Blackwell’in Tüm Potansiyelini Serbest Bırakmak
Donanımın gücü başarının sadece bir yarısıdır; yazılım optimizasyonu da aynı derecede önemlidir. NVIDIA, bir dizi yazılım optimizasyon tekniği aracılığıyla Blackwell mimarisinin LLM çıkarım performansını daha da artırdı.
TensorRT-LLM: LLM Çıkarımını Hızlandırma Motoru
TensorRT-LLM, NVIDIA’nın LLM çıkarımını hızlandırmak için özel olarak geliştirdiği bir yazılım kütüphanesidir. Modelin hesaplama miktarını ve bellek ayak izini azaltmak ve böylece çıkarım hızını artırmak için niceleme, budama ve çekirdek birleştirme gibi çeşitli optimizasyon tekniklerinden yararlanır.
Spekülatif Kod Çözme: Geleceği Tahmin Eden Hızlandırma Teknolojisi
NVIDIA ayrıca, EAGLE-3 teknolojisini kullanarak spekülatif bir kod çözme taslak modeli eğiterek spekülatif kod çözme teknolojisini de benimsemiştir. Spekülatif kod çözme, modelin bir sonraki üretebileceği tokenleri tahmin ederek çıkarımı hızlandıran bir tekniktir. Olası tokenleri önceden oluşturarak, modelin bekleme süresi azaltılabilir ve böylece genel çıkarım hızı artırılabilir.
NVIDIA, TensorRT-LLM ve spekülatif kod çözme teknolojilerini birleştirerek Blackwell mimarisinin performansını 4 kat artırmayı başardı ve onu mevcut en hızlı LLM çıkarım platformu haline getirdi.
Gecikme ve Verim: Blackwell’in Esnek Seçimi
LLM çıkarımında gecikme ve verim, iki önemli performans ölçütüdür. Gecikme, modelin bir yanıt oluşturmak için gereken süreyi ifade ederken, verim, modelin saniyede işleyebileceği istek sayısıdır.
Farklı uygulama senaryoları, gecikme ve verim için farklı gereksinimlere sahiptir. Örneğin, gerçek zamanlı konuşma uygulamalarında, kullanıcıların anında yanıt almasını sağlamak için düşük gecikme çok önemlidir. Toplu işleme uygulamalarında ise, çok sayıda isteğin hızlı bir şekilde işlenmesini sağlamak için yüksek verim daha önemlidir.
NVIDIA Blackwell mimarisi GPU’ları, farklı uygulama gereksinimlerine göre gecikmeyi ve verimi esnek bir şekilde optimize edebilir. Verimi en üst düzeye çıkarabilir, verim ve gecikmeyi dengeleyebilir veya tek bir kullanıcının gecikmesini en aza indirebilir, bu da onu çeşitli LLM uygulama senaryoları için ideal bir seçim haline getirir.
NVIDIA bir blog gönderisinde şunları belirtiyor: “Üretken yapay zeka uygulama senaryolarının çoğu, birçok müşterinin aynı anda ‘yeterince iyi’ bir deneyimin keyfini çıkarabilmesi için verimi ve gecikmeyi dengelemeyi gerektirir. Bununla birlikte, hızlı bir şekilde önemli kararlar almak gereken kritik uygulamalar için, tek bir istemcinin gecikmesini en aza indirmek çok önemlidir. TPS/kullanıcı kayıtlarının gösterdiği gibi, Blackwell donanımı, verimi en üst düzeye çıkarmanız, verimi ve gecikmeyi dengelemeniz veya tek bir kullanıcının gecikmesini en aza indirmeniz gerekip gerekmediğine bakılmaksızın her görev için en iyi seçimdir.”
Çekirdek Optimizasyonu: İnce Ayarlı Performans İyileştirmeleri
NVIDIA, Blackwell mimarisinin performansını daha da artırmak için çekirdeklerinde ince ayarlı optimizasyonlar yaptı. Bu optimizasyonlar şunları içerir:
- Düşük gecikmeli GEMM çekirdekleri: GEMM (Genel Matris Çarpımı), LLM çıkarımında temel bir işlemdir. NVIDIA, hesaplama süresini azaltmak için birden çok düşük gecikmeli GEMM çekirdeği uyguladı.
- Çekirdek birleştirme: NVIDIA ayrıca FC13 + SwiGLU, FC_QKV + attn_scaling ve AllReduce + RMSnorm gibi çeşitli çekirdek birleştirme teknikleri de uyguladı. Çekirdek birleştirme, bellek erişimini ve hesaplama yükünü azaltmak için birden çok işlemi tek bir işlemde birleştirmektir.
- FP8 veri türü: GEMM, MoE ve Dikkat işlemleri için FP8 veri türünü kullanarak optimizasyon, model boyutunu küçültmek ve Blackwell Tensor Core teknolojisinin yüksek FP8 veriminden tam olarak yararlanmak için.
Bu çekirdek optimizasyonları, Blackwell mimarisinin minimum gecikmeyle olağanüstü performans elde etmesini sağlar.
Uygulama Senaryoları: Blackwell’in Sınırsız Potansiyeli
NVIDIA Blackwell mimarisi GPU’larının olağanüstü performansı, çeşitli LLM uygulama senaryoları için yeni kapılar açıyor. İşte olası bazı uygulama senaryoları:
- Sohbet robotları: Blackwell, sohbet robotlarına daha hızlı yanıt süreleri ve daha akıcı sohbet deneyimleri sağlayabilir.
- İçerik oluşturma: Blackwell, makale yazma, kod oluşturma ve görüntü oluşturma gibi içerik oluşturma görevlerini hızlandırabilir.
- Makine çevirisi: Blackwell, makine çevirisinin doğruluğunu ve hızını artırabilir.
- Finansal analiz: Blackwell, risk yönetimi, dolandırıcılık tespiti ve portföy optimizasyonu gibi finansal analizler için kullanılabilir.
- Sağlık hizmetleri: Blackwell, hastalık teşhisi, ilaç keşfi ve kişiselleştirilmiş tedavi gibi sağlık hizmetleri için kullanılabilir.
LLM teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, NVIDIA Blackwell mimarisi GPU’ları daha fazla alanda önemli bir rol oynayacak, yapay zeka uygulamalarının yeniliğini ve gelişimini teşvik edecektir.
NVIDIA’nın Sürekli Yeniliği
NVIDIA, yapay zeka teknolojisinin ilerlemesini teşvik etmeye kendini adamıştır ve Blackwell mimarisi GPU’larının piyasaya sürülmesi, NVIDIA’nın sürekli yenilik çabalarının bir başka örneğidir. NVIDIA, donanımı ve yazılımı sürekli olarak iyileştirerek kullanıcılara daha güçlü, daha verimli yapay zeka çözümleri sunarak çeşitli zorlukları çözmelerine ve yeni değerler yaratmalarına yardımcı oluyor.
Sonuç
NVIDIA Blackwell mimarisi GPU’ları, olağanüstü performansı ve esnek optimizasyon yetenekleri sayesinde LLM çıkarımı için ideal bir seçimdir. Çeşitli uygulama senaryoları için eşi görülmemiş hız ve verimlilik sağlar ve yapay zeka teknolojisinin ilerlemesini teşvik eder. NVIDIA’nın sürekli yeniliği ile Blackwell mimarisinin gelecekteki yapay zeka alanında daha da önemli bir rol oynayacağına inanmak için sebeplerimiz var.