Anlık Bildirim

Nvidia Helix Parallelism: Yapay zeka artık milyonlarca kelimeyi anında hatırlayacak

Nvidia’nın yeni tekniği Helix Parallelism, yapay zeka modellerinin milyonlarca kelimelik içerikleri gerçek zamanlı işlemesini sağlıyor. Aynı anda 32 kat daha fazla kullanıcıya hizmet verilebiliyor.

Nvidia Helix Parallelism: Yapay zekada uzun bağlam sorunu çözüldü Tam Boyutta Gör
Nvidia, yapay zeka dünyasında çığır açabilecek yeni bir paralel çalışma yöntemi tanıttı. Helix Parallelism adı verilen bu teknik, yapay zeka modellerinin milyonlarca kelimelik uzun içerikleri anlık olarak işlemesine olanak tanıyor. Yeni sistem, Nvidia’nın en son GPU mimarisi Blackwell için özel olarak geliştirildi.

Uzun içerikler artık sorun değil

Modern yapay zeka sistemleri büyürken karşılaştıkları en büyük zorluklardan biri daha fazla veriyi aynı anda işleyebilmek. Özellikle hukuk odaklı asistanlar gibi tüm yasa arşivini taraması gereken veya sohbet geçmişini aylar boyunca hatırlaması gereken uygulamalarda bu durum bir darboğaza dönüşüyordu.

Her yeni kelime üretildiğinde modelin geçmişteki her kelimeyi taraması gerekiyor. Bu işlem sırasında kullanılan KV önbelleği (Key-Value cache) GPU belleğini ciddi şekilde yoruyor. Aynı anda modelin her kelime için büyük boyutlu FFN ağırlıklarını (Feed-Forward Network) belleğe tekrar tekrar çağırması da süreci daha da yavaşlatıyor.

Nvidia Helix Parallelism: Yapay zekada uzun bağlam sorunu çözüldü Tam Boyutta Gör
Nvidia, Helix ile bu iki temel darboğaza çözüm getiriyor. Helix, bir yapay zeka modelinin katmanlarını ikiye ayırıyor: dikkat (attention) ve feed-forward (FFN). Dikkat kısmında KV Parallelism (KVP) yöntemiyle geçmiş veri GPU’lara bölüştürülüyor. Böylece her GPU yalnızca bir parçayı işliyor, tüm geçmişi tekrar tekrar taramak yerine görev bölüşümü yapılıyor.

Sonrasında, aynı GPU'lar klasik Tensor Parallelism (TP) moduna geçerek FFN işlemini yürütüyor. Bu sayede kaynaklar verimli kullanılıyor ve GPU'lar boşta beklemiyor. Veri iletimi ise Nvidia’nın yüksek hızlı bağlantı sistemleri olan NVLink ve NVL72 ile sağlanıyor. Ayrıca HOP-B adı verilen yeni bir yöntemle iletişim ve hesaplama işlemleri üst üste bindirilerek gecikmeler azaltılıyor.

Performansta dev sıçrama

Yapılan simülasyonlara göre, DeepSeek-R1 671B adlı dev modelle yapılan testlerde Helix, önceki yöntemlere göre 32 kat daha fazla kullanıcıya aynı gecikmeyle hizmet verebiliyor. Düşük yoğunluklu kullanım senaryolarında ise tepki süresini 1.5 kata kadar kısaltıyor.

Helix ayrıca milyonlarca kelimelik içeriklerde bile belleği dengede tutarak yüksek verimlilik sağlıyor. KV önbelleği, GPU’lara dönüşümlü olarak dağıtılıyor ve bu da ani bellek yüklenmelerinin önüne geçiyor.

Bu haberi ve diğer DH içeriklerini, gelişmiş mobil uygulamamızı kullanarak görüntüleyin: DH App Gallery Uygulamasını İndir DH Android Uygulamasını İndir DH iOS Uygulamasını İndir
Sorgu:

Editörün Seçtiği Sıcak Fırsatlar

Sıcak Fırsatlar Forumunda Tıklananlar

Tavsiyelerimiz

Yeni Haber
şimdi
Geri Bildirim