YAPAY ZEKÂ / TEKNOLOJİ HABERLERİ
KV Cache Nedir? Supermicro, NVIDIA ve IBM’in Yeni Çözümü
Ayrıca NVIDIA Spectrum-X, sunucular arasındaki veri iletişimini hızlandırmaya yardımcı olur.
KV Cache nedir? Büyük dil modelleri bu önbellekte önceki hesaplamaların ara sonuçlarını saklar. Böylece model, uygun koşullarda aynı işlemleri tekrar etmek zorunda kalmaz. Bu amaçla Supermicro, NVIDIA ve IBM, 5 Kasım 2026 tarihinde duyurdukları çözümle KV Cache verilerini yüksek hızlı paylaşımlı depolamaya taşıyor.
Özellikle uzun dokümanlarla çalışan asistanlar, kurumsal bilgi sistemleri ve çok kullanıcılı GPU sunucuları bu mimariden yararlanabilir. Bunun yanında farklı GPU düğümleri, uygun önbellek verilerine erişerek ortak bağlamları yeniden kullanabilir.
Yapay Zekâ Çıkarımı (AI Inference) Nedir?
Yapay zekâ sistemleri iki temel süreçten oluşur: eğitim (training) ve çıkarım (inference). Öncelikle model büyük veri kümelerinden örüntüler öğrenir. Daha sonra öğrendiklerini kullanarak yeni soruları ve komutları işler, yanıt üretir.
Model eğitimi
Öncelikle eğitim aşamasında sistem, verilerdeki örüntüleri öğrenerek belirli görevlerde yetkinlik kazanır.
Model çıkarımı
Çıkarım aşamasında model, eğitim sırasında öğrendiklerinden yararlanır. Ardından kullanıcı sorusunu analiz eder ve özet, sınıflandırma ya da başka bir yanıt üretir.
Örneğin bir çalışan 400 sayfalık ürün dokümanını yükleyip “Bu sistemin GPU gereksinimleri nedir?” diye sorabilir. Model, yanıtı oluştururken çıkarım yapar. Üstelik doküman uzadıkça ve kullanıcı sayısı arttıkça GPU belleği, ağ bağlantısı ve depolama altyapısı daha fazla önem kazanır.
KV Cache Nedir ve Neden Önemlidir?
KV Cache (Key-Value Cache), büyük dil modellerinin metni işlerken ürettiği belirli ara hesaplama sonuçlarını saklar. Özellikle modelin attention mekanizması, Key (Anahtar) ve Value (Değer) adlı matematiksel temsillerden yararlanır.
Örneğin aynı metin bağlamı yeniden gündeme geldiğinde model uygun önbellek verilerinden yararlanabilir. Böylece bazı hesaplamaları baştan yapmadan yanıt üretmeye daha hızlı başlayabilir.
Önemli ayrım
Burada önemli bir ayrım var: KV Cache hazır yanıtları saklamaz; modelin metni işlerken ürettiği ara hesaplama sonuçlarını korur. Dolayısıyla önbellek kullanımı tek başına daha doğru yanıt garantisi vermez.
Günlük bir örnekle açıklayalım
Bir kuruluşta onlarca çalışanın aynı teknik şartnameyi incelediğini düşünelim. Örneğin çalışanlar ortak doküman hakkında farklı sorular sorabilir. Sistem önbelleğe erişemezse bazı hesaplamaları tekrar gerçekleştirir. Buna karşılık KV Cache, sistemin daha önce hesapladığı ortak bağlamı yeniden kullanmasına yardımcı olur.
ÖNBELLEK DESTEĞİ OLMADAN
Bu durumda sistem aynı bağlam için ek GPU hesaplamaları yapabilir.
KV CACHE İLE YENİDEN KULLANIM
Buna karşılık sistem uygun KV verilerine erişerek tekrar eden işlem yükünü azaltabilir.
Geleneksel KV Cache Kullanımında Hangi Sınırlamalar Var?
Çoğu çıkarım sistemi KV Cache verilerini yüksek hızlı GPU belleğinde (VRAM) tutar. Ancak VRAM kapasitesi sınırlıdır. Bunun yanında uzun sohbetler, büyük kod depoları ve kapsamlı belgeler önbellek ihtiyacını artırır.
Üstelik birden fazla GPU sunucusu kullanan kurumlar hem veri aktarımını hem de tekrar eden hesaplamaları yönetmek zorundadır. Bu noktada paylaşımlı ve yüksek hızlı bir depolama katmanı, uygun iş yüklerinde önbellek yönetimini kolaylaştırabilir.
Konuyu Anlamak İçin Temel Teknoloji Kavramları
Yeni çözümün mantığını anlamak için birkaç temel kavramı bilmek yeterlidir. Bu amaçla önce terimleri açıklayalım; ardından şirketlerin mimarideki görevlerini inceleyelim.
HESAPLAMA
GPU Nedir?
GPU (Graphics Processing Unit), çok sayıda matematiksel işlemi aynı anda gerçekleştiren bir işlemcidir. Bu sayede yapay zekâ modellerinin ihtiyaç duyduğu hesaplama gücünü sağlar.
BELLEK
VRAM Nedir?
VRAM (Video Random Access Memory), GPU’nun hızlı eriştiği bellek alanıdır. Örneğin model verileri ve KV Cache gibi hesaplama durumları burada yer alabilir. Bununla birlikte kapasitesi sınırlıdır.
VERİ BİRİMİ
Token Nedir?
Token, modelin metni işlerken kullandığı küçük metin parçasıdır. Bu nedenle uzun dokümanlar, daha fazla token içerdiği için daha çok hesaplama ve önbellek gerektirebilir.
HIZ
İlk Token Süresi (TTFT) Nedir?
TTFT (Time to First Token), kullanıcı isteği ile yanıtın ilk parçası arasında geçen süreyi ölçer. Dolayısıyla daha düşük bir TTFT, kullanıcının yanıtı daha erken görmesi anlamına gelir.
DEPOLAMA
NVMe ve All-Flash Nedir?
NVMe, SSD’lerin yüksek hızla veri aktarmasına yardımcı olan bir teknolojidir. Öte yandan all-flash sistemler mekanik diskler yerine yalnızca flash tabanlı depolama aygıtları kullanır.
UYGULAMA
RAG Nedir?
RAG (Retrieval-Augmented Generation), yapay zekânın yanıt oluşturmadan önce ilgili kaynaklardan bilgi getirdiği bir yöntemdir. Özellikle kurumsal bilgi asistanları bu yöntemden yararlanır.
Supermicro, NVIDIA ve IBM’in Yeni Çözümü Nasıl Çalışıyor?
Bu doğrultuda Supermicro, NVIDIA ve IBM’in ortak mimarisi, KV Cache kapasitesini GPU belleğinin ötesine taşımak amacıyla kalıcı ve paylaşımlı depolamadan yararlanıyor. Bu sayede farklı GPU düğümleri ve sorgular uygun KV verilerine yeniden erişebiliyor.
SUPERMICRO
Sunucu ve depolama donanımı
Supermicro, kurumsal sunucu ve veri merkezi sistemleri geliştirir. Bu iş birliğinde ise önbellek verileri için yüksek performanslı fiziksel depolama altyapısını sunar.
NVIDIA
GPU, ağ ve çıkarım yazılımı
NVIDIA, GPU teknolojileri ve yapay zekâ hesaplama altyapıları geliştirir. Bu çözümde Dynamo yazılımı çıkarım süreçlerini yönetmeye yardımcı olurken Spectrum-X hızlı ağ iletişimini destekler.
IBM
Kurumsal veri yönetimi yazılımı
IBM (International Business Machines), 1911 yılında ABD’de faaliyetlerine başlayan küresel bir teknoloji şirketidir. Şirket kurumsal yazılım, veri depolama, bulut ve yapay zekâ alanlarında çalışır. Bu projede IBM Storage Scale, KV Cache verilerini paylaşımlı biçimde yönetmeye yardımcı olur.
Bu mimaride her şirket farklı bir görevi üstleniyor. Supermicro fiziksel sunucu ve depolama altyapısını sağlarken NVIDIA, GPU hesaplama, çıkarım yazılımı ve ağ iletişimini destekliyor. IBM ise Storage Scale yazılımıyla paylaşımlı verilerin yönetimine katkı sunuyor.
Çözümün Dört Temel Teknolojisi
DONANIM
Supermicro Petascale
Örneğin Supermicro, AMD EPYC 9005 işlemcili all-flash depolama sunucularıyla yüksek kapasiteli veri depolama altyapısı sunar.
VERİ YÖNETİMİ
IBM Storage Scale
Böylelikle KV Cache verilerini paylaşımlı depolama katmanında yönetir ve sunucuların bu verilere erişimini destekler.
ÇIKARIM YAZILIMI
NVIDIA Dynamo
Ayrıca NVIDIA Dynamo, dağıtık model çıkarımını ve önbellek süreçlerini yönetmeye yardımcı olur.
AĞ
NVIDIA Spectrum-X
Bunun yanında NVIDIA Spectrum-X, GPU ve depolama sistemleri arasında yüksek bant genişlikli, düşük gecikmeli Ethernet iletişimini destekler.
IBM Storage Scale neden önemli?
Özellikle birden fazla GPU sunucusu aynı KV Cache verilerinden yararlanmak istediğinde hızlı diskler tek başına yeterli olmaz. Bu noktada IBM Storage Scale, verilerin yönetimini ve ilgili sunucuların depolamaya erişimini destekler.
Sonuç olarak mimari, GPU’nun aynı bağlamı yeniden hesaplamak yerine uygun önbelleğe erişmesini hedefliyor. Ancak performans kazancını önbellek isabet oranı, ağ ve depolama gecikmesi ile iş yükünün özellikleri belirliyor.
KV Cache Performansı: Testler Ne Gösteriyor?
Peki, bu yaklaşım performansı nasıl etkiler? Şimdi de gerçek iş yüklerindeki sonuçları inceleyebiliriz. Supermicro’nun paylaştığı testlerde ekipler 120 milyar parametreli bir dil modeli ve uzun bağlamlı sorgular kullandı. Üreticilerin açıklamasına göre 130.000 tokenlık girdilerde KV Cache yeniden kullanımı, ilk token süresinde 56 kata kadar hızlanma sağladı.
TTFT (Time to First Token) nedir?
TTFT, kullanıcının sorgusu ile modelin ilk yanıt parçası arasındaki süreyi ölçer. Başka bir deyişle düşük TTFT, kullanıcının yanıtı daha erken görmesini sağlar.
Girdi uzunluğu 30.000’den 130.000 tokena çıktığında TTFT artışı
Grafik, testteki iki giriş uzunluğu arasındaki TTFT farkını karşılaştırır. Ancak toplam yanıt süresini ya da doğrudan 56× oranını göstermez.
Bununla birlikte bu değerler belirli model, donanım ve test koşullarına aittir. Dolayısıyla her kuruluş aynı hızlanmayı elde edemez. Örneğin önbellek isabet oranı, ağ kapasitesi, depolama gecikmesi ve eşzamanlı sorgu sayısı sonuçları değiştirir.
KV Cache Teknolojisinin Kurumlara Avantajları
Daha hızlı ilk yanıt
Sistem, ortak uzun bağlamları yeniden kullandığında model yanıt üretmeye daha hızlı başlayabilir. Böylece kullanıcı ilk yanıtı daha erken görebilir.
GPU kaynaklarının verimli kullanımı
Örneğin önbellek tekrar eden hesaplama ihtiyacını azaltabilir. Böylece GPU, yeni çıkarım görevlerine daha fazla kaynak ayırabilir.
Yüksek eşzamanlılık
Buna ek olarak çok sayıda sorgu ortak bağlamdan yararlandığında sistem daha fazla isteği verimli biçimde işleyebilir.
Esnek ölçekleme
Üstelik kuruluşlar paylaşımlı depolamayı genişleterek önbellek kapasitesini GPU belleğinden daha bağımsız biçimde artırabilir.
Hangi kullanım alanlarında değerlidir?
- Kurumsal dokümanlar üzerinde çalışan RAG ve bilgi erişim sistemleri
- Uzun sohbet geçmişi kullanan yapay zekâ asistanları ve ajanlar
- Geniş kod tabanları üzerinde çalışan yazılım geliştirme asistanları
- Çok kullanıcılı, uzun bağlamlı AI inference hizmetleri
Buna rağmen paylaşımlı KV Cache her sistem için gerekli değildir. Örneğin kısa sorguların ağırlıkta olduğu küçük kurulumlarda ek ağ ve depolama maliyeti sağlanan kazancı aşabilir. Bu nedenle kurumlar altyapı kararını gerçek iş yükü üzerinden vermelidir.
GPU Sunucuları Açısından Neden Önemli?
GPU sunucularında performansı yalnızca ekran kartı gücü ve VRAM kapasitesi belirlemez. Aynı zamanda veri erişimi, ağ mimarisi, bellek yönetimi ve çıkarım yazılımı toplam sonucu etkiler.
Bu nedenle yeni çözüm, GPU hesaplama gücünü yüksek hızlı depolama ve ağ teknolojileriyle birlikte ele alıyor. Özellikle çok düğümlü kurumsal sistemlerde doğru mimari, kaynak kullanımını iyileştirebilir.
KV Cache Hakkında Sık Sorulan Sorular
Aşağıda sık sorulan soruları yanıtlıyoruz. Ayrıntılar için ilgili başlığa tıklayın.
KV Cache, GPU belleğinin yerini alır mı?
Hayır. Paylaşımlı depolama GPU belleğinin yerini tamamen almaz. Çünkü model, sık eriştiği veriler ve aktif hesaplamalar için hâlâ hızlı belleğe ihtiyaç duyar.
KV Cache yanıt doğruluğunu artırır mı?
KV Cache’in temel amacı cevap doğruluğunu artırmak değil, uygun hesaplama sonuçlarını tekrar kullanarak çıkarım verimliliğini yükseltmektir.
Bu çözüm yalnızca büyük veri merkezlerine mi uygundur?
Özellikle ortak uzun bağlamları tekrar kullanan ve çok sayıda eşzamanlı isteği işleyen büyük ölçekli ortamlar bu mimariden yararlanabilir. Buna karşılık kurumlar küçük sistemlerde maliyet ve teknik uygunluğu ayrıca değerlendirmelidir.
Supermicro, NVIDIA ve IBM aynı işi mi yapıyor?
Hayır. Supermicro sunucu ve depolama donanımını sunar. NVIDIA çıkarım yazılımını ve ağ teknolojilerini destekler; IBM ise paylaşımlı depolamanın yönetimine katkı sağlar.
Sonuç: Yapay Zekâda Performans, Bütünleşik Altyapıyla Gelişiyor
Sonuç olarak KV Cache nedir ve neden önemlidir? Supermicro, NVIDIA ve IBM’in çözümü, uzun bağlamlı yapay zekâ uygulamalarında aynı hesaplamaları tekrar yapmanın maliyetini görünür kılıyor. Üstelik GPU, depolama, ağ ve çıkarım yazılımını birlikte tasarlamanın önemini ortaya koyuyor.
GTM Teknoloji olarak NVIDIA GPU çözümlerini ve Supermicro sunucu ile depolama teknolojilerini yakından takip ediyoruz. Bunun yanı sıra kurumların iş yüklerine uygun, ölçeklenebilir yapay zekâ altyapılarını değerlendirmelerine destek oluyoruz.