NVIDIA, Google DeepMind'ın DiffusionGemma Modelini Yerel Yapay Zeka İçin Hızlandırıyor

Google DeepMind tarafından geliştirilen ve metin üretiminde yeni bir yaklaşım sunan DiffusionGemma modeli duyuruldu. NVIDIA, geleneksel modellerin aksine metinleri bloklar halinde üreten bu mimariyi GeForce RTX GPU'lar, RTX PRO platformu ve DGX Spark sistemleri için optimize ettiğini açıkladı.

Otoregresif Modellerden Difüzyon Mimarisine Geçiş

Günümüzde yaygın olarak kullanılan LLM'lerin (Büyük Dil Modelleri) neredeyse tamamı otoregresif bir yapıya sahip. Bu durum, metnin her seferinde tek bir token üretilerek ve bir önceki kelimeye bağlı olarak oluşturulması anlamına geliyor. Etkileşimli yapay zekanın "yazıyormuş" gibi hissettirmesinin temel nedeni de bu sıralı işlem süreci.

DiffusionGemma ise tamamen farklı bir yol izliyor. Gemma 4 26B mixture-of-experts mimarisi üzerine inşa edilen model, metni difüzyon modellerinin görüntü ürettiği şekilde oluşturuyor. Tek bir token üretip diğerini beklemek yerine, gürültüden başlayarak tek seferde 256 token'a kadar olan metin bloklarını paralel olarak işliyor.

GPU Gücüyle Yüksek Performans ve Düşük Gecikme

Geleneksel modellerde tek tek token üretmek genellikle bellek bant genişliğine bağlı bir sorun yaratırken, difüzyon yaklaşımı bu denklemi değiştiriyor. 256 token'lık tam bir bloğu transformer üzerinden paralel olarak çekmek, tam da NVIDIA GPU'larının tasarlandığı yoğun işlem gücü gerektiren bir iş yükü sunuyor. NVIDIA Tensor Çekirdekleri ve CUDA yazılım yığını sayesinde model, özel bir fine-tuning işlemine gerek kalmadan yüksek verimlilikle çalışıyor.

Performans verileri de bu donanım uyumunu doğruluyor. DiffusionGemma, tek bir NVIDIA H100 GPU üzerinde saniyede 1.000 token, NVIDIA DGX Spark üzerinde ise saniyede 150 token üretim hızına ulaşıyor. Bu değerler, eşdeğer otoregresif modellere kıyasla yaklaşık 4 kat daha hızlı bir inference süreci anlamına geliyor.

Geliştiriciler İçin Ekosistem ve Yeni Araçlar

Modeli test etmenin en hızlı yolu, GeForce RTX 5090 veya DGX Spark üzerinde doğrudan çalışan Hugging Face Transformers üzerinden geçiyor. Daha yüksek throughput gerektiren işlemler için vLLM desteği sunulurken, modele özel uyarlamalar için Unsloth ve NVIDIA NeMo framework'ü kullanılabiliyor.

Öte yandan NVIDIA, yapay zeka ekosistemini genişletmeye devam ediyor. Şirket, tek bir görselden 720p çözünürlüğünde videolar üretebilen 2.6 milyar parametreli SANA-WM açık kaynaklı dünya modelini de duyurdu. Ayrıca Microsoft ile iş birliği yapılarak yerel Windows üzerinde çalışan agent sistemleri için yeni araç setleri kullanıma sunuldu.

--- **İlgili Kaynaklar:** SEO ve GEO eğitim platformu ihtiyaçlarınız için [GEO eğitim](https://geoakademi.com) doğru adres.