vLLM ile 3x1090'da Maksimum Performans: Büyük Dil Modellerinde Devrim Mi?
vLLM ile 3x1090'da Maksimum Performans: Büyük Dil Modellerinde Devrim Mi?
vLLM ile 3x3090'da Maksimum Performans: Büyük Dil Modellerinde Devrim Mi?
NVIDIA 3090’ların artık eski nesil bir grafik kartı olarak görülmesi, hatalı bir algı. 2024’te bile, özellikle büyük dil modellerinin (LLM) çıkarım (inference) süreçlerinde, bu kartlar vLLM gibi optimize edilmiş bir çerçeveyle birleştiğinde, hatta en yeni H100’lere kıyasla bile rekabetçi performans sergiliyor. Son yıllarda özellikle Türkiye’deki AI laboratuvarları ve küçük ölçekli AI startup’ları, maliyet verimliliği adına 3090’ları tercih etmeye başlamıştı. Ama şimdi, bu tercih sadece bütçe kısıtlamasından kaynaklanmıyor — tamamen performansın bir zorunluluğu haline geldi.
vLLM Nedir, Neden Bu Kadar Önemli?
vLLM, Berkeley Üniversitesi’ndeki LMSYS organizasyonu tarafından geliştirilen, büyük dil modelleri için özel olarak tasarlanmış bir açık kaynaklı çıkarım motorudur. Temel amacı: token işleme hızını artırırken, GPU bellek kullanımını azaltmak. Geleneksel framework’ler (örneğin Hugging Face Transformers) her istek için modeli tamamen belleğe yükler ve bu, bellek parçalanmasına ve düşük throughput’a yol açar. vLLM ise PagedAttention adlı yenilikçi bir algoritma ile belleği bloklar halinde yönetir. Bu, bellekteki boşlukları doldurur, gereksiz kopyalamaları önler ve aynı anda binlerce isteği paralel işleyebilir hale getirir.
3x3090 ile Gerçekleşen Performans Patlaması
Bir araştırma grubu, 3 adet NVIDIA 3090 (her biri 24GB GDDR6) ile bir vLLM cluster kurdu ve LLaMA-2-70B modelini test etti. Sonuçlar şok ediciydi:
- Token/saniye: 1.200 token/saniye (geleneksel PyTorch ile 280 token/saniye)
- Latency: İlk token gecikmesi 210 ms (geleneksel sistemde 980 ms)
- İstek kapasitesi: Aynı anda 412 eşzamanlı istek işlenebildi
- GPU bellek verimliliği: %78 daha az bellek tüketimi
Bu sonuçlar, sadece donanımın gücüyle değil, vLLM’nin bellek yönetim mimarisiyle elde edildi. PagedAttention, belleği bir kitaplık gibi düşünülebilir: her blok bir sayfa, ve sadece gerekli sayfalar okunur. Bu, geleneksel yöntemlerdeki “bütün kitabın kopyalanması” gerekliliğini ortadan kaldırır.
SGLang ile Karşılaştırma: Neden vLLM Öne Çıkıyor?
Bazı araştırmacılar SGLang gibi alternatif framework’leri öneriyor. SGLang, özellikle programlanabilir sembolik üretimi (örneğin, JSON çıktısı, kontrol akışı) için güçlü. Ancak vLLM, doğrudan üretim hızı ve ölçeklenebilirlik açısından öne çıkıyor. SGLang, daha çok özel senaryolar için optimize edilirken, vLLM doğrudan endüstriyel servislerdeki en temel ihtiyaç olan: “Ne kadar çok kullanıcıya ne kadar hızlı yanıt veririm?” sorusuna en iyi cevabı veriyor.
Neden Bu Kadar Önemli? Ekonomik ve Teknolojik Etkiler
Bu performans artışı, sadece teknik bir başarı değil, ekonomik bir devrim. 3 adet 3090 (yaklaşık 15.000 TL) ile, bir H100 (yaklaşık 30.000 TL)’dan daha fazla işlem gücü elde ediliyor. Bu, küçük şirketlerin, üniversitelerin ve hatta bireysel geliştiricilerin, büyük dil modellerini üretim ortamında kullanabilmesini mümkün kılıyor. Türkiye’deki AI projeleri, artık Amazon veya Google’ın bulut fiyatlarına bağımlı kalmadan, kendi sunucularında yüksek performanslı LLM servisleri sunabiliyor.
Ek olarak, bu teknoloji enerji verimliliği açısından da büyük avantaj sağlıyor. Daha az GPU, daha az enerji tüketimi, daha az karbon ayak izi. vLLM, sadece hız değil, sürdürülebilirlik de getiriyor.
Gelecek: vLLM ve Türkiye’nin AI Yol Haritası
Türkiye’deki AI ekosistemi, büyük dil modelleri üzerindeki araştırmaları özellikle son 18 ayda hızla artırdı. Ankara, İstanbul ve İzmir’deki üniversiteler, vLLM’yi hem eğitim hem de araştırma projelerinde kullanmaya başladı. Hatta bazı startup’lar, vLLM tabanlı chatbot servislerini yerel dillere (Türkçe, Kürtçe, Arapça) optimize ederek hizmete sunuyor.
Gelecekte, vLLM gibi araçlar, sadece büyük modelleri değil, kişiye özel küçük modelleri de hızla çalıştırmayı mümkün kılacak. Bu, veri gizliliği ve yerel işlem gerektiren sağlık, hukuk ve eğitim uygulamalarında büyük bir dönüşüm yaratacak.
Yani 3090’lar artık “eski” değil, “akıllıca kullanılmış” donanımlar. vLLM ise, bu donanımların tam potansiyelini açan anahtar. Teknoloji tarihi, sadece en güçlü donanımı değil, en akıllı yazılımı kazanır. Bu sefer, vLLM ve 3090 birlikte kazanıyor.
