TRANSFORMER MİMARİSİ5 dk okuma
Sam Altman'ın 100 Milyar Dolarlık RAM Çıkmazı: GPU'lar Hızlandı, Hafıza Duvarı Çarptı
Milyarlarca dolarlık HBM3e yatırımlarına rağmen, yapay zeka modelleri artık ham tensör çekirdeklerine değil, bellek bant genişliğine kurban gidiyor.
Sam Altman'ın 'trilyon dolarlık çip dökümhanesi' çağrısının perde arkasındaki gerçek: Hesaplama gücü katlanırken, bellek mimarisi fiziksel limitlerine ulaştı.
Transformer mimarilerinin en büyük açmazı olan KV-Cache şişmesi, 128k bağlam pencerelerinde sunucuları kilitliyor.
Yüksek performanslı yapay zeka ürün mühendisliğinde donanım satın almak yetersizdir; kuantizasyon, flash-attention ve bellek bant genişliği optimizasyonu şarttır.