GPU Tavanına Karşı Kog: Sadece Yazılımla 30 Kat Daha Hızlı LLM Çıkarımı Nasıl Mümkün Olabilir?
Kog, özel bir donanım üretmeden, mevcut AMD MI300X ve NVIDIA H200 GPU'larında saniyede 3.000 token çıktısı üretebilen bir yazılım motoru geliştirdi. Şirketin temel yeniliği, Gecikmeli Tensör Paralelliği (DTP) ile GPU'lar arası iletişim gecikmesini hesaplamayla çakıştırarak sıfıra indirmek.
YayımlayanDeepSeek-V4-Flash ile düzenlendiGörseller GPT Image 1.5 ile oluşturuldu
Kog, özel bir donanım üretmeden, mevcut AMD MI300X ve NVIDIA H200 GPU'larında saniyede 3.000 token çıktısı üretebilen bir yazılım motoru geliştirdi.
Şirketin temel yeniliği, Gecikmeli Tensör Paralelliği (DTP) ile GPU'lar arası iletişim gecikmesini hesaplamayla çakıştırarak sıfıra indirmek.
Kog, iddiasını şimdilik sadece 2.3 milyar parametreli küçük bir modelle (Laneformer 2B) kanıtlayabildi.
What is Kog's approach to achieving up to 30x faster LLM inference on existing GPUs, how does its software-first strategy work, what resultsKog's software-only strategy eliminates GPU stalls through co-designed model architecture and kernel design.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Kog's approach to achieving up to 30x faster LLM inference on existing GPUs, how does its software-first strategy work, what results. Article summary: ## Kog's Approach and Results. Topic tags: general, documentation, general web, user generated, academic. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
openai.com
Kog, Fransız bir girişim olarak, mevcut veri merkezi GPU'larında büyük dil modellerinin (LLM) çıkarımını 30 kata kadar hızlandırabileceğini iddia ediyor. Bu başarıyı, özel bir model mimarisi (Laneformer), tek çekirdekli bir çıkarım motoru (KIE) ve özel bir iletişim katmanı (KCCL) tasarlayarak, kod çözme döngüsündeki her tıkanıklığı ortadan kaldıran, derinlemesine bir yazılım optimizasyonu yığını ile elde ediyor.
Kog, özel ASIC'ler üretmek veya egzotik donanımlar edinmek yerine, üç katmanı tek bir ortak tasarım sistemi olarak ele alıyor:
Monokernel (tek kalıcı CUDA çekirdeği): LLM kod çözme aşamasının tamamı, katmanlar arasında herhangi bir çekirdek başlatma veya kesinti olmaksızın tek bir kalıcı çekirdek olarak çalışır ve GPU başlatma yükünü tamamen ortadan kaldırır.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "GPU Tavanına Karşı Kog: Sadece Yazılımla 30 Kat Daha Hızlı LLM Çıkarımı Nasıl Mümkün Olabilir?"?
Kog, özel bir donanım üretmeden, mevcut AMD MI300X ve NVIDIA H200 GPU'larında saniyede 3.000 token çıktısı üretebilen bir yazılım motoru geliştirdi.
What are the key points to validate first?
Kog, özel bir donanım üretmeden, mevcut AMD MI300X ve NVIDIA H200 GPU'larında saniyede 3.000 token çıktısı üretebilen bir yazılım motoru geliştirdi. Şirketin temel yeniliği, Gecikmeli Tensör Paralelliği (DTP) ile GPU'lar arası iletişim gecikmesini hesaplamayla çakıştırarak sıfıra indirmek.
What should I do next in practice?
Kog, iddiasını şimdilik sadece 2.3 milyar parametreli küçük bir modelle (Laneformer 2B) kanıtlayabildi.
GPU Tavanına Karşı Kog: Sadece Yazılımla 30 Kat Daha Hızlı LLM Çıkarımı Nasıl Mümkün Olabilir?
Kog, özel bir donanım üretmeden, mevcut AMD MI300X ve NVIDIA H200 GPU'larında saniyede 3.000 token çıktısı üretebilen bir yazılım motoru geliştirdi. Şirketin temel yeniliği, Gecikmeli Tensör Paralelliği (DTP) ile GPU'lar arası iletişim gecikmesini hesaplamayla çakıştırarak sıfıra indirmek.
YayımlayanDeepSeek-V4-Flash ile düzenlendiGörseller GPT Image 1.5 ile oluşturuldu
Kog, özel bir donanım üretmeden, mevcut AMD MI300X ve NVIDIA H200 GPU'larında saniyede 3.000 token çıktısı üretebilen bir yazılım motoru geliştirdi.
Şirketin temel yeniliği, Gecikmeli Tensör Paralelliği (DTP) ile GPU'lar arası iletişim gecikmesini hesaplamayla çakıştırarak sıfıra indirmek.
Kog, iddiasını şimdilik sadece 2.3 milyar parametreli küçük bir modelle (Laneformer 2B) kanıtlayabildi.
What is Kog's approach to achieving up to 30x faster LLM inference on existing GPUs, how does its software-first strategy work, what resultsKog's software-only strategy eliminates GPU stalls through co-designed model architecture and kernel design.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Kog's approach to achieving up to 30x faster LLM inference on existing GPUs, how does its software-first strategy work, what results. Article summary: ## Kog's Approach and Results. Topic tags: general, documentation, general web, user generated, academic. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
openai.com
Kog, Fransız bir girişim olarak, mevcut veri merkezi GPU'larında büyük dil modellerinin (LLM) çıkarımını 30 kata kadar hızlandırabileceğini iddia ediyor. Bu başarıyı, özel bir model mimarisi (Laneformer), tek çekirdekli bir çıkarım motoru (KIE) ve özel bir iletişim katmanı (KCCL) tasarlayarak, kod çözme döngüsündeki her tıkanıklığı ortadan kaldıran, derinlemesine bir yazılım optimizasyonu yığını ile elde ediyor.
Kog, özel ASIC'ler üretmek veya egzotik donanımlar edinmek yerine, üç katmanı tek bir ortak tasarım sistemi olarak ele alıyor:
Monokernel (tek kalıcı CUDA çekirdeği): LLM kod çözme aşamasının tamamı, katmanlar arasında herhangi bir çekirdek başlatma veya kesinti olmaksızın tek bir kalıcı çekirdek olarak çalışır ve GPU başlatma yükünü tamamen ortadan kaldırır.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "GPU Tavanına Karşı Kog: Sadece Yazılımla 30 Kat Daha Hızlı LLM Çıkarımı Nasıl Mümkün Olabilir?"?
Kog, özel bir donanım üretmeden, mevcut AMD MI300X ve NVIDIA H200 GPU'larında saniyede 3.000 token çıktısı üretebilen bir yazılım motoru geliştirdi.
What are the key points to validate first?
Kog, özel bir donanım üretmeden, mevcut AMD MI300X ve NVIDIA H200 GPU'larında saniyede 3.000 token çıktısı üretebilen bir yazılım motoru geliştirdi. Şirketin temel yeniliği, Gecikmeli Tensör Paralelliği (DTP) ile GPU'lar arası iletişim gecikmesini hesaplamayla çakıştırarak sıfıra indirmek.
What should I do next in practice?
Kog, iddiasını şimdilik sadece 2.3 milyar parametreli küçük bir modelle (Laneformer 2B) kanıtlayabildi.
Gecikmeli Tensör Paralelliği (DTP): Standart tensör paralelliği, her katmanda bir "all-reduce" işlemiyle bloke olur. Kog, her bir all-reduce işlemini δ=2 katman kadar geciktirir, böylece iletişimi hesaplama ve ağırlık akışıyla çakıştırarak GPU'ların asla veri beklememesini sağlar.
Şeritli Transformer Mimarisi (Laneformer): Laneformer, modeli DTP'nin iletişim planına uyum sağlayan 8 paralel "şeride" böler ve motorun tensör paralelliği yükünü mükemmel bir şekilde gizlemesine olanak tanır.
Özel İletişim Katmanı (KCCL): Standart NCCL/RCCL'nin yerini alarak GPU'lar arasında daha düşük gecikmeli ve doğrusal ölçeklenen tensör paralelliği sağlar.
Assembly Seviyesinde Optimizasyon: Kog, CUDA veya ROCm üzerinde yığın iyileştirmeler yapmak yerine, GPU'nun bellek bant genişliğindeki ve işlem birimindeki her döngüyü hedef alarak C++/assembly seviyesinde çalışır.
Laneformer 2B: Kanıtlanmış Sonuçlar
Kog, ham kıyaslama puanından ziyade kod çözme hızı için tasarlanmış, talimatla ince ayar yapılmış bir kodlama modeli olan Laneformer 2B'yi (2,3 milyar parametre) açık kaynak olarak yayınladı. Bu hızlar, bu boyuttaki bir model için tipik vLLM çıktı hızından yaklaşık 10 kat daha hızlıdır.
Metrik
Sonuç
8× AMD MI300X üzerinde kod çözme hızı
İstek başına 3.000 çıktı token/s (FP16, batch boyutu 1)
8× NVIDIA H200 üzerinde kod çözme hızı
İstek başına 2.100 çıktı token/s (FP16, batch boyutu 1)
HumanEval+ (greedy)
%45,1
MBPP+ (greedy)
%51,6
Yöntem
Kuantizasyon, spekülatif kod çözme veya budama yok
Ölçeklendirme İçin Sıradaki Hedefler
Kog'un halka açık teknoloji önizlemesi şu anda 2B model üzerinde çalışıyor. Şirket, tekniklerini ölçeklendirmek için yarışıyor:
Kısa vadeli hedef:Büyük bir endüstriyel modelde (ör. 70B+ yoğun veya MoE) 10 kat hız iyileştirmesi göstermek. Şirket, önümüzdeki aylarda buna ulaşmayı bekliyor.
Uzun vadeli hedef: Yaklaşımının, büyük sınır MoE modellerinde 30 kat daha hızlı çıkarım sağlayabileceğini ve Laneformer 2B'de elde ettiği hızlara ulaşabileceğini kanıtlamak. Kog, DTP ve monokernel tekniklerinin MoE mimarilerine uygun olduğunu kamuoyu önünde savundu.
Mayıs 2026 lansmanından bu yana Kog, 200'ün üzerinde somut iş potansiyeli müşteri adayı oluşturduğunu ve kurumsal talebi karşılamak için tamamen büyük model desteğine odaklandığını söylüyor.
Rakiplerle Karşılaştırma
ZML — Yine bir Fransız yapay zeka girişimi olan (Yann LeCun tarafından desteklenen) ZML, farklı bir yaklaşım benimsiyor: birleşik bir derleyici tabanlı yaklaşım kullanarak birçok açık kaynak modelin çok çeşitli çiplerde (NVIDIA, AMD, Google TPU, Apple Metal, Intel Arc) çalışmasını sağlayan ücretsiz bir çıkarım motoru olan LLMD'yi piyasaya sürdü. ZML, aşırı düşük tek istek gecikmesi yerine donanım taşınabilirliğine ve çoklu çip desteğine öncelik veriyor. Kog ise, derin, donanıma özgü optimizasyon yoluyla belirli üst düzey veri merkezi GPU'larında (MI300X, H200) maksimum gecikme azaltma için özel olarak tasarlandı.
Cerebras — Temelde donanım odaklı bir strateji kullanıyor: Çoklu GPU iletişimi ihtiyacını ortadan kaldıran dev bir tek çip olan Wafer-Scale Engine (WSE-3). Cerebras, WSE-3 donanımında Llama 3.1 70B'de (batch 1) saniyede ~2.100 token hızına ulaşıyor — bu hızın 2B değil, 70B bir model için olduğunu belirtmek önemli.
Boyut
Kog
Cerebras
Yaklaşım
Standart GPU'larda sadece yazılım
Özel wafer-scale donanım
En iyi demo
2B modelde 3.000 tok/s
70B modelde ~2.100 tok/s
Gecikme iddiası
Sınır modellerde 30x hedefliyor
70B modellerde H100'e göre ~4x
Donanım maliyeti
Mevcut GPU altyapısını kullanır
Özel CS-3 sistemleri gerektirir
Olgunluk
Erken aşama (teknoloji önizlemesi, sadece 2B)
Birden çok açık model için üretim aşamasında
Önemli uyarı: Kog'un saniyede 3.000 token sonucu, 2,3 milyar parametreli bir modelde elde edildi — bu, Cerebras'ın benzer hızlarda hizmet verdiği 70B modellerden çok daha küçük. Kog, 30x iddiasını henüz büyük ölçekte kanıtlayamadı. Şirketin bir sonraki kilometre taşı (büyük bir endüstri modelinde 10x) kritik kanıt noktası olacak.
Gecikmeli Tensör Paralelliği (DTP): Standart tensör paralelliği, her katmanda bir "all-reduce" işlemiyle bloke olur. Kog, her bir all-reduce işlemini δ=2 katman kadar geciktirir, böylece iletişimi hesaplama ve ağırlık akışıyla çakıştırarak GPU'ların asla veri beklememesini sağlar.
Şeritli Transformer Mimarisi (Laneformer): Laneformer, modeli DTP'nin iletişim planına uyum sağlayan 8 paralel "şeride" böler ve motorun tensör paralelliği yükünü mükemmel bir şekilde gizlemesine olanak tanır.
Özel İletişim Katmanı (KCCL): Standart NCCL/RCCL'nin yerini alarak GPU'lar arasında daha düşük gecikmeli ve doğrusal ölçeklenen tensör paralelliği sağlar.
Assembly Seviyesinde Optimizasyon: Kog, CUDA veya ROCm üzerinde yığın iyileştirmeler yapmak yerine, GPU'nun bellek bant genişliğindeki ve işlem birimindeki her döngüyü hedef alarak C++/assembly seviyesinde çalışır.
Laneformer 2B: Kanıtlanmış Sonuçlar
Kog, ham kıyaslama puanından ziyade kod çözme hızı için tasarlanmış, talimatla ince ayar yapılmış bir kodlama modeli olan Laneformer 2B'yi (2,3 milyar parametre) açık kaynak olarak yayınladı. Bu hızlar, bu boyuttaki bir model için tipik vLLM çıktı hızından yaklaşık 10 kat daha hızlıdır.
Metrik
Sonuç
8× AMD MI300X üzerinde kod çözme hızı
İstek başına 3.000 çıktı token/s (FP16, batch boyutu 1)
8× NVIDIA H200 üzerinde kod çözme hızı
İstek başına 2.100 çıktı token/s (FP16, batch boyutu 1)
HumanEval+ (greedy)
%45,1
MBPP+ (greedy)
%51,6
Yöntem
Kuantizasyon, spekülatif kod çözme veya budama yok
Ölçeklendirme İçin Sıradaki Hedefler
Kog'un halka açık teknoloji önizlemesi şu anda 2B model üzerinde çalışıyor. Şirket, tekniklerini ölçeklendirmek için yarışıyor:
Kısa vadeli hedef:Büyük bir endüstriyel modelde (ör. 70B+ yoğun veya MoE) 10 kat hız iyileştirmesi göstermek. Şirket, önümüzdeki aylarda buna ulaşmayı bekliyor.
Uzun vadeli hedef: Yaklaşımının, büyük sınır MoE modellerinde 30 kat daha hızlı çıkarım sağlayabileceğini ve Laneformer 2B'de elde ettiği hızlara ulaşabileceğini kanıtlamak. Kog, DTP ve monokernel tekniklerinin MoE mimarilerine uygun olduğunu kamuoyu önünde savundu.
Mayıs 2026 lansmanından bu yana Kog, 200'ün üzerinde somut iş potansiyeli müşteri adayı oluşturduğunu ve kurumsal talebi karşılamak için tamamen büyük model desteğine odaklandığını söylüyor.
Rakiplerle Karşılaştırma
ZML — Yine bir Fransız yapay zeka girişimi olan (Yann LeCun tarafından desteklenen) ZML, farklı bir yaklaşım benimsiyor: birleşik bir derleyici tabanlı yaklaşım kullanarak birçok açık kaynak modelin çok çeşitli çiplerde (NVIDIA, AMD, Google TPU, Apple Metal, Intel Arc) çalışmasını sağlayan ücretsiz bir çıkarım motoru olan LLMD'yi piyasaya sürdü. ZML, aşırı düşük tek istek gecikmesi yerine donanım taşınabilirliğine ve çoklu çip desteğine öncelik veriyor. Kog ise, derin, donanıma özgü optimizasyon yoluyla belirli üst düzey veri merkezi GPU'larında (MI300X, H200) maksimum gecikme azaltma için özel olarak tasarlandı.
Cerebras — Temelde donanım odaklı bir strateji kullanıyor: Çoklu GPU iletişimi ihtiyacını ortadan kaldıran dev bir tek çip olan Wafer-Scale Engine (WSE-3). Cerebras, WSE-3 donanımında Llama 3.1 70B'de (batch 1) saniyede ~2.100 token hızına ulaşıyor — bu hızın 2B değil, 70B bir model için olduğunu belirtmek önemli.
Boyut
Kog
Cerebras
Yaklaşım
Standart GPU'larda sadece yazılım
Özel wafer-scale donanım
En iyi demo
2B modelde 3.000 tok/s
70B modelde ~2.100 tok/s
Gecikme iddiası
Sınır modellerde 30x hedefliyor
70B modellerde H100'e göre ~4x
Donanım maliyeti
Mevcut GPU altyapısını kullanır
Özel CS-3 sistemleri gerektirir
Olgunluk
Erken aşama (teknoloji önizlemesi, sadece 2B)
Birden çok açık model için üretim aşamasında
Önemli uyarı: Kog'un saniyede 3.000 token sonucu, 2,3 milyar parametreli bir modelde elde edildi — bu, Cerebras'ın benzer hızlarda hizmet verdiği 70B modellerden çok daha küçük. Kog, 30x iddiasını henüz büyük ölçekte kanıtlayamadı. Şirketin bir sonraki kilometre taşı (büyük bir endüstri modelinde 10x) kritik kanıt noktası olacak.
