Yükleniyor
Llama 3.1, Qwen 2.5 veya DeepSeek modellerini üretim ortamında eşzamanlı kullanıcılara servis ederken vLLM (PagedAttention), SGLang (RadixAttention), Ollama (Statik Slotlar) ve TGI motorlarının GPU VRAM ihtiyacını, KV önbellek parçalanmasını ve OpenAI / Anthropic API faturalarına kıyasla yıllık tasarrufunu hesaplayın.
Endüstri Standardı PagedAttention & Sürekli Yığınlama
docker run --gpus all --shm-size 16g -p 8000:8000 \ vllm/vllm-openai:v0.7.2 \ --model meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct \ --max-model-len 8192 \ --gpu-memory-utilization 0.92 \ --kv-cache-dtype fp16 \ --enable-prefix-caching
| Servis Motoru | Dikkat Mekanizması | Yığınlama Türü | Toplam VRAM | Parçalanma | Throughput | Örnek GPU | Yıllık Tasarruf |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| vLLM | PagedAttention | Continuous (Iteration-Level) Batching | 18.8 GB | %3.5 | 523 tps | 1x RTX 4090 (24 GB) | +$2,580 |
| SGLang | RadixAttention | Radix Continuous Batching | 18.7 GB | %2.8 | 654 tps | 1x RTX 4090 (24 GB) | +$2,580 |
| Ollama (llama.cpp) | Statik Bellek Yuvaları | Sınırlı Sıralı Yığınlama (Limited Parallelism) | 18.4 GB | %64 | 135 tps | 1x RTX 4090 (24 GB) | +$2,580 |
| Hugging Face TGI | FlashAttention-2 + Paged KV-Cache | Dynamic Continuous Batching | 19 GB | %5 | 481 tps | 1x RTX 4090 (24 GB) | +$2,580 |
Geliştirici ortamlarında Ollama (llama.cpp) tekil kullanıcılar için harika bir deneyim sunsa da, üretim ortamında birden fazla eşzamanlı istek geldiğinde ciddi bir bellek ve kuyruk kilitlenmesi yaşanır. Bunun temel sebebi, geleneksel çıkarım motorlarının her istek için maksimum bağlam penceresini (örneğin 32K token) GPU VRAM üzerinde bitişik (contiguous) olarak önceden rezerve etmesidir.
UC Berkeley tarafından geliştirilen vLLM, işletim sistemlerinin sanal bellek (virtual memory) sayfalama mantığını KV önbelleğine uyarladı. 16 tokenlik küçük bloklar halinde tahsis edilen KV önbelleği sayesinde dahili bellek israfı %60-70'lerden %4'ün altına düşer. Aynı VRAM içine 4 kat daha fazla eşzamanlı kullanıcı sığdırılabilir.
Yapay zeka ajanları (AI Agents) ve çok turlu sohbet botlarında sistem promptları ve geçmiş mesajlar sürekli tekrarlanır.SGLang, Radix ağacı kullanarak bu ortak önekleri (prefix) GPU belleğinde önbelleğe alır ve yeni isteklerde tekrar hesaplamadan anında yanıt verir. Bu sayede ilk token gecikmesi (TTFT) %70 oranında düşer.
Geleneksel yığınlamada (static batching), bir gruptaki tüm istekler en uzun yanıt bitene kadar GPU'yu meşgul eder.vLLM ve SGLang ise her token üretim adımında (iteration-level) tamamlanan istekleri salıp yeni gelen istekleri gruba dahil eder. Bu mekanizma, GPU tensör çekirdeklerini %90+ kapasiteyle doyurarak 1.000+ TPS throughput sağlar.
Ayda 150-300 milyon token işleyen bir SaaS uygulaması veya kurum içi yapay zeka asistanı için kapalı model API'leriaylık $375 - $1.500 (yıllık $4.500 - $18.000+) fatura üretir. Üstelik şirket verileri üçüncü taraf sunucularda işlenir.
RunPod, Lambda Labs veya Hetzner üzerinden aylık $160 - $320 maliyetle kiralanacak 1x veya 2x RTX 4090 (ya da tek bir A100) sunucu üzerinde vLLM çalıştırarak sınırsız token üretebilir, verilerinizin sunucunuzda kalmasını sağlayarak hem KVKK uyumluluğu hem de yılda binlerce dolarlık net maliyet tasarrufu elde edebilirsiniz.