NVIDIA Hopper Transformer Engine üzerinde FP8 quantization, Llama 3.1 70B modelinde inference throughput’unu FP16 baseline’ına göre 2.1x artırırken MMLU benchmark’ında ortalama %0.6 doğruluk kaybı raporladı; 2026 itibarıyla kurumsal LLM serving’in altın oranı. Konuyla ilişkili olarak Megatron-LM 2026: NVIDIA Large Scale Training Implementation Detayli rehberimiz detaylı incelemeyi içerir. FP8 Quantization 2026 Pazar Bağlamı LLM inference’in en […]
2026 Q1 itibarıyla kurumsal LLM inference dünyasında HuggingFace TGI, vLLM ve SGLang üçlüsü pazarın %78’ini kontrol ediyor; HuggingFace’in Şubat 2026 raporuna göre SGLang yapılandırılmış çıktı senaryolarında diğer iki framework’e kıyasla %52 daha yüksek throughput sağlıyor. Konuyla ilişkili olarak Guidance, LMQL ve SGLang: LLM Programming 2026 Karşılaştırma rehberimiz detaylı incelemeyi içerir. Inference Endpoints Pazarı ve 2026 […]
AI agent geliştirme pazarı 2026 yılında 13,8 milyar USD seviyesine ulaşmış ve Gartner 2025 Hype Cycle raporuna göre kurumsal otonom ajan uygulamalarının yıllık bileşik büyüme oranı (CAGR) %44,8 olarak ölçülmüştür. McKinsey Global AI Survey 2024 verilerine göre AI agent projeleri için ortalama MVP bütçesi 25.000-80.000 USD, kurumsal ölçekli projeler ise 150.000-500.000 USD aralığındadır. Ancak fizibilite […]
KV cache yönetimi, 2026 itibarıyla LLM inference maliyetinin %44’ünü ve p99 latency’sinin %58’ini belirleyen tek tekno-mimari katman; vLLM PagedAttention ve SGLang RadixAttention birleşimi prefix-cache hit rate’ini ortalama %58’e taşıyarak token başına maliyeti %78 düşürdü. KV Cache 2026 Pazar Bağlamı ve Stratejik Önemi Transformer decode aşamasının kalbinde key-value cache yatıyor. Her decode adımında modeli baştan çağırmak […]
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 […]
NVIDIA Triton Inference Server 2026 sürümü, multi-model serving senaryolarında dinamik batching ve ensemble pipeline özellikleriyle ortalama %57 GPU kullanım artışı ve %43 latency düşüşü sağlayarak kurumsal MLOps stack’inin omurgası haline geldi. Triton Inference Server 2026 Pazar Konumu Üretim ortamlarında 8-12 farklı modeli aynı GPU kümesinde servis etme ihtiyacı, 2024-2026 döneminde kurumsal MLOps stack’inin merkezine yerleşti. […]
Continuous batching ve PagedAttention birleşimi, 2026 itibarıyla LLM inference throughput’unu klasik static batching’e göre ortalama 23.7x artırarak kurumsal GPU yatırımının geri dönüşünü %78 hızlandıran tek tekno-teknik kombinasyon haline geldi. Continuous Batching 2026 Pazar Bağlamı Klasik request-response inference’ta her sorgu ardışık gelir, GPU çoğunluk zamanda kısmi atıl kalır. Bir 70B sınıf model batch=1 ile çalıştığında H100 […]
Edge LLM deployment 2026 itibarıyla kurumsal AI mimarisinin en hızlı büyüyen segmenti; llama.cpp, MLX ve MLC üçlüsü farklı donanım profilleri için 7B-70B sınıf modelleri tüketici cihazlarında ortalama 18-92 token/saniye hızında çalıştırarak cloud bağımsızlığı sağlıyor. Konuyla ilişkili olarak Edge AI Deployment 2026: ONNX, TensorRT ve CoreML Üretim Pattern'leri rehberimiz detaylı incelemeyi içerir. Konuyla ilişkili olarak Django […]
Speculative sampling teknikleri, 2026 itibarıyla LLM decode latency’sini ortalama 2.8x düşürürken kalite kaybı sıfır; Medusa, Lookahead ve EAGLE üçlüsü kurumsal düşük-latency LLM uygulamalarının altın standardı haline geldi. Konuyla ilişkili olarak Speculative Decoding: LLM Inference 2-3x Hızlandırma 2026 rehberimiz detaylı incelemeyi içerir. Speculative Decoding 2026 Pazar Bağlamı LLM inference’in temel kısıtı autoregressive decode: token N+1 üretilmeden […]
Prompt engineering 2026 itibarıyla kurumsal LLM uygulamalarında doğruluğu %42’ye kadar artıran, çıktı tutarlılığını ölçülebilir biçimde iyileştiren ve token maliyetini %35’e varan oranlarda düşüren bir mühendislik disiplinine dönüşmüştür. Anthropic’in 2025 prompt rehberi, OpenAI Best Practices ve Google AI Gemini kılavuzu üç sağlayıcı üzerinde aynı temel ilkeleri tarif eder. Stanford HAI AI Index 2025 raporuna göre kurumsal […]
- 1
- 2