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 […]
2026 itibarıyla speculative decoding, vLLM ve TensorRT-LLM gibi inference motorlarında ortalama 2.5x-3.4x throughput artışı sağlayarak kurumsal LLM maliyet modellerini yeniden tanımlıyor; Stanford HAI AI Index 2025 raporuna göre GPT-4 sınıfı modellerin inference birim maliyeti son 18 ayda yüzde 280 düştü, bu düşüşün önemli bir kısmı algoritmik hızlandırma tekniklerinden geliyor. Konuyla ilişkili olarak Speculative Decoding: LLM […]
LLM inference altyapısı 2026 kurumsal AI yatırımlarının %62’sini tek başına oluştururken, vLLM, HuggingFace TGI ve NVIDIA TensorRT-LLM gibi production-grade inference engine’leri PagedAttention ve continuous batching teknikleriyle aynı GPU üzerinde 4-12x throughput, %52’ye kadar P99 latency düşüşü sağlıyor; doğru seçim yıllık GPU faturasını 6-8 haneli rakamlarda etkiliyor. Konuyla ilişkili olarak Speculative Decoding 2026: vLLM ve TensorRT-LLM […]
vLLM’in 2025 raporu PagedAttention ile throughput’u standart Hugging Face Transformers’a kıyasla 24 kat artırdığını gösteriyor. Anyscale 2025 benchmark’ında vLLM, TGI’a kıyasla %130 daha yüksek tokens-per-second sundu. Açık kaynak LLM serving 2026 on-prem AI yatırımının merkezinde. Konuyla ilişkili olarak Ollama vs vLLM vs TGI 2026: Lokal LLM Serving Karsilastirma rehberimiz detaylı incelemeyi içerir. Açık Kaynak LLM […]
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 […]
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 […]