Nvidia, yapay zeka dünyasında çığır açabilecek yeni bir paralel çalışma sistemi tanıttı. Helix Parallelism ismi verilen bu teknik, yapay zeka modellerinin milyonlarca sözlük uzun içerikleri anlık olarak işlemesine imkan tanıyor. Yeni sistem, Nvidia’nın en son GPU mimarisi Blackwell için özel olarak geliştirildi. Uzun içerikler artık sorun değil
Modern yapay zeka sistemleri büyürken karşılaştıkları en büyük zorluklardan biri daha fazla bilgiyi tıpkı anda işleyebilmek. Bilhassa hukuk odaklı asistanlar üzere tüm yasa arşivini taraması gereken yahut sohbet geçmişini aylar boyunca hatırlaması gereken uygulamalarda bu durum bir darboğaza dönüşüyordu.
Her yeni söz üretildiğinde modelin geçmişteki her kelimeyi taraması gerekiyor. Bu süreç sırasında kullanılan KV önbelleği (Key-Value cache) GPU belleğini önemli biçimde yoruyor. Birebir anda modelin her söz için büyük boyutlu FFN ağırlıklarını (Feed-Forward Network) belleğe tekrar tekrar çağırması da süreci daha da yavaşlatıyor.
Nvidia, Helix ile bu iki temel darboğaza tahlil getiriyor. Helix, bir yapay zeka modelinin katmanlarını ikiye ayırıyor: dikkat (attention) ve feed-forward (FFN). Dikkat kısmında KV Parallelism (KVP) prosedürüyle geçmiş bilgi GPU’lara bölüştürülüyor. Böylelikle her GPU sadece bir parçayı işliyor, tüm geçmişi tekrar tekrar taramak yerine misyon bölüşümü yapılıyor. Sonrasında, birebir GPU’lar klasik Tensor Parallelism (TP) moduna geçerek FFN sürecini yürütüyor. Bu sayede kaynaklar verimli kullanılıyor ve GPU’lar boşta beklemiyor. Bilgi iletimi ise Nvidia’nın yüksek süratli irtibat sistemleri olan NVLink ve NVL72 ile sağlanıyor. Ayrıyeten HOP-B ismi verilen yeni bir prosedürle irtibat ve hesaplama süreçleri üst üste bindirilerek gecikmeler azaltılıyor.
Performansta dev sıçrama
Yapılan simülasyonlara nazaran, DeepSeek-R1 671B isimli dev modelle yapılan testlerde Helix, evvelki metotlara nazaran 32 kat daha fazla kullanıcıya tıpkı gecikmeyle hizmet verebiliyor. Düşük yoğunluklu kullanım senaryolarında ise tepki müddetini 1.5 kata kadar kısaltıyor.
Helix ayrıyeten milyonlarca sözlük içeriklerde bile belleği istikrarda tutarak yüksek verimlilik sağlıyor. KV önbelleği, GPU’lara dönüşümlü olarak dağıtılıyor ve bu da ani bellek yüklenmelerinin önüne geçiyor.
