Engram Teknolojisi Nedir? Yapay Zekâ Eğitiminde Maliyetleri Azaltan Yeni Yaklaşım

Yapay zekâ alanında hızla büyüyen büyük dil modelleri, beraberinde ciddi donanım ve bellek maliyetlerini de getiriyor. Bu soruna çözüm üretmek isteyen DeepSeek, Peking Üniversitesi ile birlikte Engram adını verdiği yeni bir yapay zekâ eğitim yaklaşımını duyurdu. Engram yöntemi, bellek depolama ile hesaplama süreçlerini birbirinden ayırarak, uzun süredir büyük modellerde yaşanan performans ve maliyet problemlerini azaltmayı amaçlıyor.

Büyük Dil Modellerinde Bellek Darboğazı Sorunu

Geleneksel büyük dil modelleri, bilgiye hızlı erişim sağlayabilmek için yüksek bant genişliğine sahip bellek çözümlerine ihtiyaç duyuyor. Özellikle HBM (High Bandwidth Memory) kullanımı, sistem performansını artırsa da donanım maliyetlerini önemli ölçüde yükseltiyor.

Son dönemde HBM talebindeki artış, DRAM fiyatlarının kısa süre içinde yaklaşık 5 katına çıkmasına neden oldu. Bu durum, büyük ölçekli yapay zekâ projeleri yürüten şirketler için sürdürülebilirliği zorlaştıran bir etken olarak öne çıkıyor.

Gereksiz Hesaplama Yükü ve Kaybolan Verim

Araştırmacılar, mevcut yapay zekâ modellerinin hesaplama gücünün büyük bir bölümünü basit ve tekrar eden işlemler için kullandığını belirtiyor. Oysa bu kaynaklar, daha karmaşık akıl yürütme ve çıkarım yeteneklerinin geliştirilmesi için değerlendirilebilir.

Engram, bu noktada modelin temel bilgileri GPU belleğini doldurmadan hızlı şekilde erişilebilir hâle getiriyor. Böylece bellek kapasitesi, daha üst düzey analiz ve muhakeme işlemleri için kullanılabiliyor.

Engram Nasıl Çalışıyor?

Engram yöntemi, bilgiye erişimi hash’lenmiş N-gramlar üzerinden gerçekleştiriyor. Bu yapı sayesinde bellek erişimi, modelin anlık bağlamından bağımsız hâle geliyor ve daha istikrarlı bir sistem oluşturuluyor.

Elde edilen bilgiler, modelin gizli durumuyla uyumlu olacak şekilde bağlam farkındalığına sahip bir kapılama (gating) mekanizmasıyla ayarlanıyor. Bu mimari, uzun bağlamlı verilerin daha verimli işlenmesini sağlarken sistem seviyesinde önceden yükleme (prefetching) desteğini de mümkün kılıyor.

Test Sonuçları Ne Söylüyor?

Engram yaklaşımı, 27 milyar parametreli bir yapay zekâ modeli üzerinde test edildi. Yapılan kıyaslama testlerinde, sektörde yaygın olarak kullanılan yöntemlere kıyasla ölçülebilir performans artışları elde edildi.

Ayrıca Engram, Phison tarafından geliştirilen yapay zekâ çıkarım hızlandırıcıları gibi donanım dostu çözümlerle uyumlu şekilde çalışabiliyor. Statik bilgilerin yüksek hızlı bellek yerine sorgulama yoluyla elde edilmesi, HBM ihtiyacını önemli ölçüde azaltıyor.

SSD ve CXL ile Genişleyebilen Bellek Yapısı

Phison’ın sunduğu SSD tabanlı bellek genişletme çözümleri, Engram ve Mixture-of-Experts (MoE) gibi büyük ölçekli yapay zekâ sistemlerinde toplam bellek kapasitesinin daha düşük maliyetle artırılmasını sağlıyor.

Bu yaklaşım, GPU bellek darboğazlarını aşmayı hedefleyen CXL (Compute Express Link) standartlarıyla da uyumlu çalışıyor. Böylece hızlı bellek daha verimli kullanılırken, sistemlerin toplam bellek kapasitesi ekonomik şekilde büyütülebiliyor.

Hesaplama Maliyeti Artmadan Daha Güçlü Modeller

Engram, statik örüntü depolamayı dinamik hesaplamadan ayırarak Transformer mimarisini ek FLOP veya parametre artışı olmadan güçlendiriyor. DeepSeek, bu yapı için MoE hesaplama modülü ile Engram bellek modülü arasındaki parametre dağılımını optimize eden U şeklinde bir genişleme kuralı da tanımladı.

Yapılan testler, toplam seyrek parametre bütçesinin yaklaşık %20–25’inin Engram’a ayrılmasının, yalnızca MoE kullanılan modellere kıyasla daha iyi ve ölçeklenebilir sonuçlar verdiğini ortaya koyuyor.

Çoklu GPU ve Ölçeklenebilir Bellek Avantajı

Engram’ın deterministik bilgi erişim mekanizması, bellek kapasitesinin birden fazla GPU arasında doğrusal şekilde ölçeklenmesini mümkün kılıyor. Çıkarım sırasında asenkron önceden yükleme desteği sunan sistem, dikkat mekanizmalarının küresel bağlama daha fazla odaklanmasını sağlıyor.

Hiyerarşik önbellekleme yaklaşımı ise mevcut GPU ve sistem bellek mimarileriyle uyumlu çalışarak pahalı HBM yükseltmelerine olan ihtiyacı azaltabiliyor.

Sıkça Sorulan Sorular

Engram yapay zekâ maliyetlerini nasıl düşürüyor?

Bellek ve hesaplamayı ayırarak yüksek hızlı belleğe olan ihtiyacı azaltıyor.

Engram mevcut modellere entegre edilebilir mi?

Evet, özellikle MoE tabanlı mimarilerle uyumlu çalışacak şekilde tasarlandı.

Engram donanım bağımlılığını azaltır mı?

SSD ve CXL gibi çözümlerle çalışabildiği için pahalı bellek donanımlarına olan bağımlılığı düşürebilir.

Sonuç

Engram, yapay zekâ dünyasında giderek büyüyen bellek ve maliyet sorunlarına yenilikçi bir yaklaşım sunuyor. DeepSeek ve Peking Üniversitesi iş birliğiyle geliştirilen bu yöntem, büyük dil modellerinin daha verimli, ölçeklenebilir ve ekonomik hâle gelmesini hedefliyor. Erken test sonuçları, Engram’ın uzun vadede yapay zekâ sistemlerinin donanım maliyetlerini dengelemede önemli bir rol oynayabileceğini gösteriyor.