2026 yılında 70B+ parametreli kurumsal LLM’lerin %78’i PyTorch FSDP veya DeepSpeed Stage 3 üzerinde eğitiliyor; Meta’nın 2025 FSDP2 blog notuna göre tek node 8xH100 setup’tan 256 node’lu cluster’a geçişte training throughput 187 katına çıkarken GPU memory tüketimi parametre başına 4.2 byte’tan 1.1 byte’a iniyor. Distributed Training Pazarı ve Kurumsal Stratejik Konum Distributed training, 2026 itibarıyla […]
Model sharding pattern’leri, 2026 itibarıyla 70B üzeri LLM modellerin servisi için zorunlu hale geldi; NVIDIA Megatron-LM raporlarına göre tensor + pipeline parallelism kombinasyonu 405B sınıf modelin inference throughput’unu %318 artırırken latency’yi %42 düşürüyor. Konuyla ilişkili olarak Megatron-LM 2026: NVIDIA Large Scale Training Implementation Detayli rehberimiz detaylı incelemeyi içerir. Konuyla ilişkili olarak Multi-Node Training 2026: NCCL […]