NVIDIA, 32 Kat Fazla Kullanıcıya Aynı Anda Hizmet Veren Dünyanın İlk Uzun Bağlamlı Yapay Zeka Sistemini Tanıttı

Blackwell mimarisi için geliştirilen Helix, uzun bağlam çözümlemesini dönüştürerek hızlı ve çok kullanıcılı YZ etkileşimlerinde yeni bir standart belirliyor.

NVIDIA, yapay zeka modellerinin büyük metin bağlamlarını işlemesini köklü biçimde iyileştirecek yeni bir paralel işlem tekniği tanıttı. Helix Parallelism olarak adlandırılan inovasyon, yapay zeka ajanlarının ansiklopedi gibi milyonlarca kelimelik verileri aynı anda analiz etmesini sağlıyor ve bu işlemi son derece hızlı şekilde gerçekleştirebiliyor.

Sistem, NVIDIA’nın yeni nesil GPU mimarisi olan Blackwell için birlikte tasarlandı. Blackwell, ultra yüksek bellek bant genişliği ve FP4 hesaplama desteği sunuyor. Hukuki yardımcılar gibi tüm içtihat arşivlerini okuyabilen veya aylar süren konuşmaları takip edebilen sohbet botları gibi karmaşık yapay zeka uygulamalarının ölçeği ve karmaşıklığı arttıkça, bu tür iyileştirmeler daha da kritik hale geliyor. NVIDIA’nın bu atılımı sayesinde, sistemler daha fazla kullanıcıya çok daha hızlı hizmet sunabilecek.

YZ Sistemlerinin İki Büyük Darboğazına Çözüm

Büyük dil modellerinin temel sorunu yalnızca büyüklükleri değil, aynı zamanda daha önceki girdilerden oluşan devasa "bağlam" yığınını işlerken karşılaştıkları darboğazlar. Bir yapay zekanın her yeni kelime üretiminde geçmişteki tüm kelimeleri (token'ları) KV önbelleğinde (Key-Value cache) taraması gerekiyor. Bu işlem, GPU’nun bellek bant genişliği üzerinde yoğun baskı yaratıyor.

Aynı zamanda, yapay zeka her kelime üretiminde besleme ileri ağlarının (FFN) ağırlıklarını belleğe yüklemek zorunda kalıyor. İşlem özellikle sohbet gibi gerçek zamanlı senaryolarda sistemi ciddi şekilde yavaşlatıyor. Daha önce bu yükü yaymak için geliştiriciler Tensor Parallelism (TP) yöntemini kullanıyordu. Ancak belirli bir model büyüklüğünün ötesinde, bu yaklaşım GPU’lar arasında KV önbellek kopyalamalarına yol açıyor ve bellek kullanımı daha da artıyor.

Helix Sistemi Nasıl Fark Yaratıyor?

Helix, modelin dönüştürücü katmanlarını (transformer layers) ikiye ayırarak işlemeyi yeniden yapılandırıyor: dikkat mekanizması (attention) ve besleme ileri ağı (FFN). Dikkat aşamasında Helix, KV Parallelism (KVP) adını verdiği yeni bir yöntemle devasa KV önbelleğini GPU’lar arasında etkin şekilde paylaştırıyor.

Bu yöntem veri tekrarını önlüyor ve bellek erişimini verimli hale getiriyor. Her GPU artık tüm bağlamı değil, yalnızca kendi sorumluluğundaki bölümü tarıyor. Ardından GPU’lar TP moduna geçerek FFN katmanını çalıştırıyor. Böylece kaynak kullanımı optimize ediliyor ve işlem sırasında GPU’ların boşta kalması engelleniyor.

Helix, verileri GPU’lar arasında hızlıca aktarabilmek için NVLink ve NVL72 bağlantı teknolojilerini tam kapasiteyle kullanıyor. Aynı zamanda HOP-B adlı bir teknikle, GPU’lar arası iletişim ve hesaplama süreçlerini çakıştırarak gecikmeleri daha da azaltıyor.

Performansta Büyük Sıçrama

DeepSeek-R1 671B gibi bir milyon kelimelik bağlamı olan devasa modellerle yapılan simülasyonlarda Helix, eski yöntemlere kıyasla aynı gecikme süresiyle 32 kat fazla kullanıcıya hizmet verebildi. Ayrıca, token-to-token gecikmesini düşük yoğunluklu senaryolarda 1.5 kata kadar azaltmayı başardı.

YZ sistemlerinin milyonlarca kelimelik bağlamları işlemeye başladığı yeni dönemde, Helix hem bellek kullanımını dengede tutuyor hem de yüksek işlem hacmini koruyor. Sistem, KV önbellek güncellemelerini sırayla (round-robin) gerçekleştirerek GPU’ların aşırı yüklenmesini önlüyor.

Özetle, Helix, yapay zeka modellerinin hem boyut hem de hız açısından ölçeklenmesini mümkün kılıyor. Sanal asistanlar, hukuki botlar ve YZ yardımcıları, gerçek zamanlı performanstan ödün vermeden artık çok daha büyük iş yüklerini rahatlıkla yönetebilecek.

‍

‍

‍

‍

‍

Kaynak: https://interestingengineering.com/innovation/nvidia-helix-breakthrough-long-context-ai