Kog, GPU'lardan Daha Fazla Çıkarım Gücü Çıkarmak İçin Derinlere İniyor

GPU'larda Çıkarım Hızı

Yapay zeka dünyasında çıkarım (inference) hızı, modellerin gerçek dünyada kullanılabilirliği açısından kritik bir faktör haline geldi. Özellikle aracı tabanlı (agentic) iş akışlarında, kullanıcıların sonuç beklerken geçen süre, verimliliği doğrudan etkiliyor. Geleneksel olarak GPU'ların eğitim (training) aşamasında güçlü olduğu, ancak çıkarımda yetersiz kaldığı düşünülüyordu. Ancak Fransız girişimi Kog, bu algıyı değiştirmeye hazırlanıyor. Şirket, standart veri merkezi GPU'larının (örneğin AMD MI300X ve Nvidia H200) aslında sanıldığından çok daha hızlı çıkarım yapabileceğini savunuyor. Kog'un kurucusu ve CEO'su Gaël Delalleau, GPU'ların aracı iş akışlarına uygun olmadığı fikrinin bir yanılgı olduğunu düşünüyor. Ona göre, yeni nesil GPU'ların bellek bant genişliği (memory bandwidth) o kadar arttı ki, bu potansiyeli yazılım optimizasyonuyla açığa çıkarmak mümkün. Bu yaklaşım, pahalı özel çipler yerine mevcut altyapıyı kullanarak maliyetleri düşürmeyi vaat ediyor.

Kog'un Teknolojisi

Kog'un yaklaşımı, mevcut donanımların derinlemesine analizine dayanıyor. Şirket, her yeni GPU modeli için haftalar hatta aylar süren bir araştırma süreci yürütüyor. Bu süreçte, GPU'nun donanım mimarisi, bellek erişim desenleri ve işlemci komut setleri gibi düşük seviyeli detaylar inceleniyor. Delalleau, bu yaklaşımın savunma amaçlı siber güvenlik (white hat hacking) alanındaki deneyimlerinden beslendiğini belirtiyor. Bu sayede, GPU'ların tasarım amacı dışında kullanılabilecek potansiyellerini keşfediyorlar. Örneğin, bellek erişim sıralamasını optimize ederek veya paralel işleme birimlerini daha verimli kullanarak çıkarım hızını artırmak mümkün. Kog'un geliştirdiği Kog Inference Engine (KIE), bu araştırmaların sonucunda ortaya çıkan yazılım optimizasyonlarını uygulayarak çıkarım hızını artırıyor. Şirketin demo çalışması, saniyede 3.000 token işleme hızına (TPS) ulaştığını gösterdi, ancak bu başarı, yalnızca 2 milyar parametreli küçük bir model olan Laneformer 2B ile gerçekleştirildi. Bu rakam, mevcut endüstri standartlarının çok üzerinde; örneğin, tipik bir LLM çıkarımı saniyede 50-100 token ile sınırlı kalabiliyor.

Büyük Modellere Geçiş

Kog'un asıl hedefi, bu başarıyı büyük dil modellerine (LLM) taşımak. Şirket, ilk büyük modelini Eylül ayına kadar 10 kat hızlandırmayı planlıyor. Bu hedef, şirketin '30 kat daha hızlı LLM çıkarımı' vaadinin ilk adımı olacak. Delalleau, büyük modellerin çıkarım hızının artırılmasının, özellikle yazılım mühendisliği gibi profesyonel kullanım senaryolarında kritik olduğunu vurguluyor. Örneğin, Claude Code gibi araçlar bazen saatlerce sonuç bekletiyor ve bu durum kullanıcıların iş akışını olumsuz etkiliyor. Kog'un teknolojisi, bu tür gecikmeleri ortadan kaldırarak kullanıcıların daha hızlı sonuç almasını sağlayabilir. Şirket, bu alanda ciddi bir talep olduğunu gözlemlemiş durumda; teknoloji önizlemesi sonrası 200'den fazla iş bağlantısı kurmuş. Bu talebin büyük kısmı, yazılım geliştirme ve üretken uygulama (generative app) alanlarından geliyor. Kog ayrıca, kullanıcıların küçük modelleri ince ayar (fine-tuning) yapmaya hazır olmadığını fark ederek, doğrudan büyük modeller üzerinde çalışmaya odaklanmış durumda.

Pazar ve Rekabet

Kog, yalnızca yazılım optimizasyonuyla GPU performansını artırmaya odaklanan tek şirket değil. Fransa merkezli ZML, Nvidia'nın CUDA platformunu bypass ederek farklı çiplerde hızlı çıkarım sağlayan donanım-bağımsız bir yazılım geliştirdi. Ancak Delalleau, Kog'un yaklaşımının daha derin bir seviyede olduğunu, Stanford Üniversitesi'ndeki Hazy Research laboratuvarına benzediğini söylüyor. Bu derinlemesine yaklaşım, zaman ve kaynak yoğun olduğundan, şirketin şu anda yalnızca 11 kişilik ekibiyle sınırlı sayıda GPU üzerinde çalışmasına olanak tanıyor. Uzun vadede Kog, bu süreci otomatikleştirmek için aracı tabanlı sistemler kullanmayı ve böylece daha fazla çip ve modeli desteklemeyi planlıyor. Bu strateji, Avrupa'nın yapay zeka alanında kendi yeteneklerini geliştirme çabalarıyla da örtüşüyor. Kog, Scaleway'in desteğini alırken, Bpifrance ve French Tech 2030 programından da fon sağlıyor. Bu kurumsal destek, Avrupa'nın teknolojik bağımsızlık hedefleriyle uyumlu bir sinerji yaratıyor.

Neden Önemli?

Kog'un yaklaşımı, Türkiye ve Avrupa'daki yapay zeka ekosistemi için önemli bir umut kaynağı. Mevcut donanımların potansiyelini yazılımla açığa çıkarmak, özellikle kaynak kısıtı olan kurumlar için büyük bir fırsat. Yeni nesil GPU'lara yatırım yapmak yerine, mevcut altyapıyı optimize etmek, maliyetleri düşürürken performansı artırabilir. Türkiye'deki şirketler ve araştırma kurumları, genellikle sınırlı bütçelerle çalışıyor; Kog'un teknolojisi, bu kurumların mevcut GPU'larından maksimum verim almasını sağlayabilir. Ayrıca, bu tür yerli girişimlerin başarısı, Avrupa'nın yapay zeka alanında dışa bağımlılığını azaltabilir. Kog'un başarısı, yalnızca teknolojik bir ilerleme değil, aynı zamanda stratejik bir kazanım olarak da değerlendirilebilir. Türk şirketlerin de benzer yaklaşımları benimsemesi, küresel rekabette önemli bir avantaj sağlayabilir. Özellikle, doğal dil işleme (NLP) ve büyük dil modelleri üzerine çalışan Türk girişimleri, bu tür optimizasyon tekniklerini kullanarak uluslararası pazarda daha rekabetçi hale gelebilir. Kog'un Eylül ayındaki ilk büyük model performansı, bu alandaki beklentileri şekillendirecek.