---
title: "Yüksek Başarımlı LLM Çıkarımı ve Eğitimi: vLLM Mimarisine Derinlemesine Bakış"
url: https://blog.edumints.com/yuksek-basarimli-llm-cikarimi-ve-egitimi-vllm-mimarisine-der-e1ezugpx
category: "LLM"
date: 2026-09-25T07:13:26.498Z
publisher: Edumints Blog
lang: tr-TR
source_name: "dev.to"
source_url: https://dev.to/g_factor/high-throughput-llm-inference-training-a-deep-dive-into-vllm-5818
---

# Yüksek Başarımlı LLM Çıkarımı ve Eğitimi: vLLM Mimarisine Derinlemesine Bakış

*Editörün Notu: Bu makaledeki tüm test ve telemetri ölçümleri, gft-studio üzerindeki özel NVIDIA H100 ve H200 kümelerinde gerçekleştirilmiştir.*

Canlıya alınan bir LLM çıkarım (inference) sürecinde `nvidia-smi` panelini izlerken GPU hesaplama kullanımının yalnızca %12 seviyelerinde kaldığını, buna karşın kullanıcıların yavaş yanıt sürelerinden yakındığını gördüyseniz, modern büyük dil modellerinin en can alıcı gerçeğiyle yüzleşmişsiniz demektir: **Metin üretimi, hesaplama problemi kılığına bürünmüş bir bellek bant genişliği (memory bandwidth) problemidir.**

Bir transformer modeli token bazlı metin üretirken, binlerce dolarlık GPU'ların tensör çekirdekleri nadiren tam güçle çalışır. Donanım, hesaplama yapmak yerine bir depo forklifti gibi davranarak üretilen her kelimede model ağırlıklarını ve geçmiş Anahtar-Değer (KV) önbellek tensörlerini Yüksek Bant Genişlikli Bellek (HBM) üzerinde taşımakla vakit harcar. Tek kullanıcılı demoların ötesine geçip çok kullanıcılı üretime veya yüksek başarımlı pekiştirmeli öğrenme (RL) süreçlerine girildiğinde geleneksel PyTorch altyapıları hızla tıkanır: Bellek parçalanması (fragmentation) VRAM'i tüketir, statik gruplama GPU'yu atıl bırakan devasa balonlar yaratır ve sürücü gecikmeleri çipleri aç bırakır. vLLM'in çıkarım dünyasında standart haline gelmesi bir sihirle değil; işletim sistemleri mühendisliğinden ilham alan **PagedAttention** ve **sürekli gruplama (continuous batching)** mimarisiyle gerçekleşmiştir.

## Bir Bakışta Temel Kavramlar

- **Token:** Modelin giriş veya çıkış birimidir; tipik olarak İngilizce metinde 3–4 karaktere denk gelir.
- **Prefill Aşaması:** İstemin (prompt) paralel işlendiği, hesaplama yoğun matris çarpımı (GEMM) sürecidir.
- **Decode Aşaması:** Takip eden token'ların ardışık olarak üretildiği, bellek bant genişliği sınırına takılan matris-vektör (GEMV) işlemidir.
- **KV Önbelleği (KV Cache):** Dikkat (attention) mekanizmasının geçmiş token'ları tekrar hesaplamasını önlemek için geçmiş Key ve Value tensörlerini VRAM'de saklayan yapıdır.
- **Sürekli Gruplama (Continuous Batching):** Herhangi bir dizi tamamlandığında bekleyen istekleri derhal kabul eden iterasyon düzeyinde zamanlama mekanizmasıdır.

## 1. KV Önbelleği Darboğazı: Belleğin İntikamı

Özyineli (autoregressive) transformer modelleri çıktıyı bir anda oluşturmaz. Prompt ulaştığında model, girdi token'larını **prefill** aşamasında paralel işler; bu işlem GPU'ların en yüksek verimle yürüttüğü yoğun bir GEMM hesaplamasıdır. Ancak üretim (**decode**) aşamasına geçildiği anda durum kökten değişir.

Örneğin 501. token'ı üretebilmek için modelin önceki 500 token üzerinde öz-dikkat (self-attention) kurması gerekir. Tüm bu temsilleri her adımda sıfırdan hesaplamak $O(N^2)$ karmaşıklığında bir hesaplama felaketi doğurur. Bu nedenle ara Key ve Value vektör temsilleri VRAM'de önbelleğe alınır:

$$M_{\text{KV}} = 2 \times L \times H_{\text{KV}} \times d_{\text{head}} \times T \times b$$

Formüldeki 2 çarpanı hem Key hem Value tensörlerini kapsar. $L$ tam dikkat katmanı sayısını, $H_{\text{KV}}$ katman başına KV başlık sayısını, $d_{\text{head}}$ başlık boyutunu, $T$ aktif sekans uzunluğunu ve $b$ ise veri hassasiyetini (örneğin BF16 için 2 bayt) temsil eder.

**Yazılım Geliştiriciler İçin Çıkarımlar:**
Qwen3.6-27B gibi modern açık ağırlıklı modeller, bellek patlamasını engellemek için Gruplanmış Sorgu Dikkati (GQA) mimarisine güvenir (16 tam dikkat katmanı, 4 KV başlığı ve 256 başlık boyutu). 8.192 token uzunluğundaki bir sekansta dahi KV önbelleği gigabaytlarca VRAM tüketir. Geliştiriciler için temel öğrenme çıktısı şudur: Üretim ölçeğinde LLM sunumu yaparken odak noktası salt ham işlem gücü değil; bellek darboğazlarını yönetmek, doğru gruplama stratejilerini seçmek ve vLLM gibi bellek tahsisini sayfalı mimariyle optimize eden motorları entegre etmektir.

[Orijinal kaynağa buradan ulaşabilirsiniz.](https://dev.to/g_factor/high-throughput-llm-inference-training-a-deep-dive-into-vllm-5818)

---

Bu konuyu derinlemesine öğrenmek isterseniz: [Ölçeklendirme ve Optimizasyon](https://edumints.com/kesfet/embedding-ve-reranking-modelleri-productionda-depl-blu6) modülüne göz atın.

---

**Kaynak:** [dev.to](https://dev.to/g_factor/high-throughput-llm-inference-training-a-deep-dive-into-vllm-5818)
**Yayıncı:** [Edumints Blog](https://blog.edumints.com) · Alıntılarken bu URL'ye bağlantı verin: https://blog.edumints.com/yuksek-basarimli-llm-cikarimi-ve-egitimi-vllm-mimarisine-der-e1ezugpx