NVIDIA, DeepSeek V4 Çıkarım Maliyetini 5 Kat Düşürdü: Yazılım Optimizasyonunun Detaylı Analizi

NVIDIA Dynamo Çıkarım Framework'ü

Dynamo, çıkarım aşamalarını farklı GPU'lar arasında ayıran (disaggregate) açık kaynaklı bir dağıtık sunum framework'üdür. Ön yükleme (prefill) ve kod çözme (decode) aşamalarını birbirinden ayırır, istekleri doğru GPU'ya yönlendirerek gereksiz hesaplamayı önler ve NVLink tabanlı önbellekleme ile GPU belleğini daha uygun maliyetli depolama katmanlarına genişletir . Dynamo, SGLang, TensorRT-LLM ve vLLM'yi destekler ve bu açık kaynak motorlarla doğal olarak entegre olur . Framework, NVIDIA Blackwell'de sunulan istek sayısını SemiAnalysis InferenceX benchmark'ında gösterildiği gibi 7 kata kadar artırabiliyor .

TensorRT-LLM Optimizasyonları

NVIDIA, Blackwell lansmanından sonraki iki ay içinde yalnızca TensorRT-LLM optimizasyonuyla donanım değişikliği yapmadan token başına maliyette 5 kat azalma sağladı . Veri merkezi ölçeğinde token başına maliyetteki 5 katlık düşüş, aynı altyapı yatırımının gelir üretme kapasitesinde beş katlık bir iyileşme anlamına geliyor .

Ayrıştırılmış Sunum (Disaggregated Serving)

Ön yükleme ve kod çözme aşamalarını farklı GPU'lara ayırarak kaynak rekabetini ortadan kaldırır ve her aşamanın kendi ihtiyaçlarına göre bağımsızca optimize edilmesini sağlar . Bu, NVIDIA Dynamo framework'ünün temel bir özelliğidir .

Büyük Ölçekli Uzman Paralelliği (Large-Scale Expert Parallelism)

DeepSeek V4, 384 dağıtık uzman içeren bir Uzmanlar Karışımı (MoE) mimarisi kullanır . Optimize edilmiş yönlendirme, token'ları bu uzmanlar arasında azaltılmış gereksiz hesaplama ile dağıtarak GPU kümesi genelinde verimliliği artırır .

NVLink Tabanlı Paralel İletişim

NVIDIA'nın yüksek hızlı GPU ara bağlantısı, uzmanlar arasında verimli herkese-herkese (all-to-all) iletişim sağlar. Bu, uzman paralelliğinin GPU'lar arasında sık veri alışverişi gerektirdiği MoE modelleri için kritiktir .

NVFP4 Hassasiyeti

Çıkarım için 4-bit kayan nokta hassasiyeti kullanmak, önemli bir doğruluk kaybı olmadan bellek bant genişliği ve hesaplama gereksinimlerini azaltır . NVIDIA'nın NVFP4 nicemlemesi, DeepSeek-V3.2 için bellek ayak izini orijinal FP8 formatına kıyasla 1.7 kat azalttı (690 GB yerine 415 GB), bu da verim ve maliyet verimliliğinde önemli artışlara yol açtı .

Çoklu Token Tahmini (Multi-Token Prediction - MTP)

MTP, her ileri geçişte birden fazla token üreterek verimi artırır. DeepSeek V4 için ilk MTP desteği, 3. günde SGLang'dan geldi . SGLang, MTP kullanarak daha sonra GB300 NVL72 donanımında GPU başına saniyede 12.000 token'ı aştı .

Optimize Edilmiş CUDA Çekirdekleri

Tüm optimizasyonlar yalnızca NVIDIA'dan gelmedi. SemiAnalysis, DeepSeek V4'ün yeni mimarisi için NVIDIA'nın açık kaynaklı mHC (manifold-constrained hyper-connection) çekirdek başlatma kodunu düzeltmek zorunda kaldı, çünkü TensorRT-LLM başlangıçta modelle iyi çalışmadı . Bu topluluk katkısı, üretim kalitesinde çıkarım için gerekliydi.

SGLang Sunum Tarifleri

LMSYS Org, NVIDIA GB300 NVL72 donanımında SGLang kullanarak doğrulanmış 5 kat verim artışı elde etti. Kullanıcı başına saniyede yaklaşık 50 token hızında, GPU başına saniyede yaklaşık 2.200 token'den 11.200 token'e yükseldi . NVIDIA'nın Dynamo destek matrisi, lmsysorg/sglang:deepseek-v4-blackwell'i desteklenen bir yapılandırma olarak listeliyor .

Bu optimizasyonlar birleştiğinde, Blackwell'de GPU başına 20 kata kadar daha yüksek verim sağlıyor .

DeepSeek V4 Model Ailesi Teknik Özellikleri

DeepSeek V4, 24 Nisan 2026'da MIT lisansı altında iki kademeli bir model ailesi olarak yayınlandı .

Kaynaklar:

Hibrit dikkat mimarisi, Sıkıştırılmış Seyrek Dikkat (Compressed Sparse Attention - CSA) ve Yoğun Sıkıştırılmış Dikkat (Heavily Compressed Attention - HCA)'yi birleştirir. 1 milyon token bağlamında, DeepSeek-V3.2'nin tek token çıkarım FLOP'larının yalnızca %27'sini gerçekleştirir . Bu verimlilik, milyon token'lık ajan bağlamlarını hesaplama açısından uygulanabilir kılan şeydir.

Bu Optimizasyonları Kullanan Çıkarım Sağlayıcıları

Birçok sağlayıcı ve çıkarım motoru, DeepSeek V4 için NVIDIA'nın yazılım optimizasyonlarını Blackwell üzerinde kullanıma aldı:

• LMSYS Org (SGLang) — NVIDIA GB300 NVL72 donanımında doğrulanmış 5 kat verim artışı elde etti (23 Haziran 2026) . NVIDIA'nın Dynamo destek matrisi, lmsysorg/sglang:deepseek-v4-blackwell'i desteklenen bir yapılandırma olarak listeliyor . SGLang ayrıca aynı donanımda GPU başına 12.000 tok/s hızını aştı .
• NVIDIA NIM — NVIDIA'nın kendi çıkarım mikroservis yığını, NVIDIA API kataloğu aracılığıyla DeepSeek-V4-Pro uç noktaları sunar .
• vLLM — Açık kaynaklı çıkarım motoru, lansmandan günler sonra DeepSeek V4 desteğini yayınladı ve GB200 üzerinde dağıtık çıkarım için NVIDIA Dynamo ile entegre oldu .
• TensorRT-LLM — NVIDIA'nın kendi optimize edilmiş çalışma zamanı; ancak ilk benimseme sürecinde SemiAnalysis'in düzelttiği mHC çekirdek koduyla ilgili sorunlar yaşandı .
• DeepInfra — Giriş token'ları için $0.435/M, çıkış token'ları için $0.87/M fiyatla DeepSeek V4 Pro uç noktaları sunuyor .
• Together AI, Fireworks AI, Baseten — NVIDIA'nın blogu, bu sağlayıcıların GPU hızlandırmalı bulut uç noktaları aracılığıyla geniş çapta dağıtım yaptığını ve Hopper'a kıyasla token başına maliyeti 10 kata kadar düşürdüğünü belirtiyor .

NVIDIA'ya göre Together AI ve Baseten gibi sağlayıcılar, Blackwell'i benimsedikten sonra Hopper'a kıyasla token başına maliyeti %90'a kadar düşürdü .

NVIDIA'nın Ajan Tabanlı Yapay Zeka İş Yükleri İçin Ekonomik Çerçevesi

NVIDIA, token başına maliyeti, çıkarım toplam sahip olma maliyeti (TCO) için en önemli tek metrik olarak konumlandırıyor ve GPU başına saat maliyeti veya FLOPS başına dolar gibi eski metrikleri açıkça reddediyor . Jensen Huang, Nisan 2026'da "NVIDIA'nın token başına maliyeti dünyadaki en düşük seviyedir" diyerek bunu "mimari mükemmellik ve aşırı ortak tasarımın doğrudan bir sonucu" olarak tanımladı .

Bu metrik değişiminin ardındaki mantık doğrudan ajan tabanlı yapay zeka ile ilgilidir:

Ajan İş Yükleri Çıkarımda Hesaplama Patlaması Yaratıyor

Yapay zeka tek seferlik yanıtlardan çok adımlı akıl yürütmeye (planlama, bağlam alma, araç çağırma, yansıtma ve kendi kendini düzeltme) geçtikçe, sorgu başına üretilen token sayısı 100 ila 1.000 kat artabiliyor . Tek bir çok adımlı ajan görevi, çıkarım hesaplamasında $0.10 ila $1.00 arasında maliyet oluşturabiliyor . Gartner'ın Mart 2026 analizi, ajan tabanlı yapay zeka modellerinin standart sohbet robotlarına göre görev başına 5–30 kat daha fazla token gerektirdiğini doğruladı .

Çıkarım Artık Baskın Maliyet Merkezi

Sektör tahminleri, kurumsal yapay zeka GPU harcamalarının %55-80'inin eğitime değil, çıkarıma gittiğini gösteriyor . Deloitte, 2026'da çıkarımın tüm yapay zeka hesaplamalarının yaklaşık üçte ikisini oluşturduğunu tahmin ediyor; bu oran 2023'te üçte bir seviyesindeydi . Çıkarım ayrıca bir üretim yapay zeka sisteminin ömür boyu maliyetinin yüzde 80 ila 90'ını oluşturuyor .

Yazılım Optimizasyonu, Yeni Donanım Olmadan Büyük Değer Yaratıyor

NVIDIA bunu stratejik bir avantaj olarak açıkça ifade ediyor: "NVIDIA, Blackwell lansmanından sonraki iki ay içinde yalnızca TensorRT-LLM optimizasyonuyla, donanım değişikliği olmadan token başına maliyette 5 kat azalma sağladı" . Veri merkezi ölçeğinde token başına maliyetteki 5 katlık düşüş, ajan tabanlı yapay zeka iş yüklerinin ekonomik olarak uygulanabilir olup olmayacağını doğrudan belirliyor . NVIDIA'nın çıkarım yazılımı, yapay zeka altyapısı konuşlandırıldıktan çok sonra bile token maliyetlerini düşürmeye devam ediyor .

Token Başına Maliyet "Önemli Olan Tek TCO Metriği"

NVIDIA, token başına maliyetin donanım performansını, yazılım optimizasyonunu, ekosistem desteğini ve gerçek dünya kullanımını doğrudan hesaba katan tek metrik olduğunu savunuyor . Şirket, "en düşük token maliyeti"ni Blackwell'in başlıca değer önerisi olarak yayınlıyor . NVIDIA B200, GPT-OSS-120B'de milyon token başına iki sente ulaşıyor ve mimari, önceki nesle kıyasla milyon token başına maliyeti 15 kat düşürdü .

Özetle NVIDIA'nın mesajı açık: Ajan tabanlı yapay zeka, görev başına dramatik olarak daha fazla çıkarım token'ı gerektirir; Blackwell'deki yazılım düzeyindeki çıkarım optimizasyonları, bu token maliyetlerini yeni donanım olmadan 5 kat azaltabilir ve büyük ölçekli ajan dağıtımlarının karlı olup olmayacağını doğrudan belirler .