AnswersPublished18 sources
Huawei’nin KV Cache tasarımı çıkarım darboğazını nasıl hedefliyor?
Huawei, 22 Ekim 2026’da Şanghay’da düzenlenen İleri Depolama Konferansı’nda, GLM 5.2 laboratuvar senaryosunda KV Cache’i bellek dışına taşıyarak çıkarım iş hacminin geleneksel bellek yaklaşımının 7,3 katına çıktığını... KV Cache, modelin daha önce hesapladığı Key ve Value verilerini saklayıp sonraki üretimde yeniden...
YayımlayanGPT-6 Luna ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
Research answer
Key takeaways
- Huawei, 22 Ekim 2026’da Şanghay’da düzenlenen İleri Depolama Konferansı’nda, GLM 5.2 laboratuvar senaryosunda KV Cache’i bellek dışına taşıyarak çıkarım iş hacminin geleneksel bellek yaklaşımının 7,3 katına çıktığını...
- KV Cache, modelin daha önce hesapladığı Key ve Value verilerini saklayıp sonraki üretimde yeniden kullanmasını sağlar.
- Huawei’nin açıkladığı sonuçlar şirketin laboratuvar senaryosuna ait. Tam test yapılandırması paylaşılmadığı için kazanımları bağımsız biçimde değerlendirmek güç; mevcut kaynaklar depolama G/Ç performansında %30’dan fa...
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What storage-network convergence approach did Huawei present at the ODCC-organized Advanced Storage Conference in Shanghai on October 22, 20. Article summary: Huawei presented storage–network convergence as a way to reduce the cost of moving KV Cache between compute, storage, and network during agentic AI inference at the October 22, 2026 ASC session in Shanghai; ODCC organize. Topic tags: general, general web. 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, clic
Huawei, 22 Ekim 2026’da Şanghay’da düzenlenen ve ODCC’nin organize ettiği İleri Depolama Konferansı’nda (Advanced Storage Conference, ASC), yapay zekâ çıkarımında KV Cache darboğazını azaltmak için depolama ve ağın birlikte çalışmasına odaklanan yaklaşımını anlattı. Şirket, GLM-5.2 ile yapılan laboratuvar senaryosunda KV Cache’i bellek dışına taşımanın çıkarım iş hacmini 7,3 katına çıkardığını; depolama-ağ koordinasyonlu G/Ç planlaması eklendiğinde verimliliğin bir kez daha %20 arttığını bildirdi. Huawei testin tüm yapılandırmasını açıklamadı.5
8
KV Cache neden altyapı meselesine dönüşüyor?
Bir model çıkarım sırasında metin üretirken dikkat hesaplamalarında Key ve Value verileri oluşturur. KV Cache, önceden hesaplanan bu verileri saklar; böylece model sonraki token’ları üretirken aynı hesapları baştan yapmak yerine mevcut verileri yeniden kullanabilir.47
48
Bağlam uzadıkça her isteğe ait önbellek de büyür. Çok turlu etkileşimlerde önceki konuşma durumunun saklanması veya yeniden kullanılması gerekebilir. İstekler ve önbellek verileri bir kümeye yayıldıkça bunları hesaplama, depolama ve ağ katmanları arasında taşımak ek trafik ve bellek baskısı yaratır. Huawei’nin konferansla ilgili açıklamasına göre istek başına önbelleğin, sistemde tutulan toplam önbelleğin ve düğümler arası trafiğin birlikte büyümesi, çıkarım kümelerindeki KV Cache miktarını petabayt ölçeğine taşıyabilir.5
Huawei bu altyapı kısıtlarını üç “duvar” olarak tarif etti: hesaplama tarafında sınırlı G/Ç kapasitesi, katmanlar arasında veri aktarımından kaynaklanan gecikme ve çok sayıdaki önbellek işlemini verimli biçimde karşılamaya yetmeyen IOPS.5
Hesaplama, depolama ve ağın birlikte çalışması
Huawei’nin açıkladığı yaklaşım, KV Cache’i yalnızca daha fazla belleğe ihtiyaç duyan bir sorun olarak ele almıyor; hızlandırıcı, depolama ve ağı birlikte değerlendiriyor. Konferans haberlerinde, işlemcilerin önbellek G/Ç’sini doğrudan başlattığı bir hesaplama yolu tarif ediliyor: AI CPU ve vektör çekirdekleri üzerinden erişimden daha ince taneli SIMT düzeyinde G/Ç’ye uzanan bir tasarım. Depolama tarafı ve ağ koordinasyonu da bu genel yaklaşımın parçaları olarak aktarılıyor.5
Açıklanan performans sonuçları iki aşamaya bağlanıyor: önce KV Cache’in doğrudan bellek dışına taşınması, ardından depolama ve ağ G/Ç’sinin koordineli biçimde planlanması. Ancak mevcut konferans haberleri, uygulamanın her teknik ayrıntısını doğrulamaya ya da kazanımları belirli bir Hyper-Converged Fabric (HCF) yapılandırmasına bağlamaya yetecek bilgi sunmuyor. Bu nedenle sonuçları, Huawei’nin anlattığı laboratuvar senaryosuna ait şirket beyanları olarak okumak; bunları kamuya açık, eksiksiz bir mimari tanımı gibi değerlendirmemek gerekiyor.5
7
Açıklanan kazanımlar ve bilinmeyenler
Huawei, GLM-5.2 ile yapılan laboratuvar senaryosunda doğrudan KV Cache aktarımının, geleneksel bellek tabanlı yaklaşıma kıyasla 7,3 kat çıkarım iş hacmi sağladığını söyledi. Depolama-ağ koordinasyonlu G/Ç planlaması eklendiğinde ise çıkarım verimliliğinde ek %20 artış bildirdi.5
Bu rakamlar temkinle ele alınmalı. Huawei eksiksiz test yapılandırmasını paylaşmadı; bu da iş yükünü, karşılaştırma tabanını ve her tasarım unsurunun sonuca ne ölçüde katkı sağladığını dışarıdan değerlendirmeyi zorlaştırıyor. Mevcut konferans haberleri, depolama G/Ç performansında %30’dan fazla artış olduğu yönündeki ayrı iddiayı doğrulamıyor; bu nedenle söz konusu oran burada teyit edilmiş bir sonuç olarak sunulmuyor.5
7
Eylül’de tanıtılan yönün ardından gelen ölçümler
Ekim sunumu, Huawei’nin HUAWEI CONNECT’te eylül ayında tanıttığı yükseltilmiş Stellar AI Fabric tasarımının ardından geldi. Konferans haberleri ekim etkinliğini KV Cache aktarımına ilişkin ölçümlerin paylaşılması olarak aktarıyor. Huawei’nin eylül duyurularında ise KV Cache’i yonga üzerindeki belleğin ve DRAM’in ötesine taşıyıp yapay zekâ çıkarımı için ortak, katmanlı bir havuzda sunmayı hedefleyen OceanStor M900 Context Memory Storage da tanıtılmıştı.10
15
16
Aradaki fark önemli: Ekim’de açıklanan rakamlar, Huawei’nin depolama ve ağ odaklı yaklaşımına bir performans iddiası ekliyor; ancak mevcut kaynaklar ekimde anlatılan her teknik ayrıntının eylüldeki tasarımla bire bir aynı olduğunu göstermiyor. Ayrıca ekim konferansında ayrı bir yeni ürün lansmanı yapıldığına dair kaynaklarda kanıt bulunmuyor.5
10
16
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "Huawei’nin KV Cache tasarımı çıkarım darboğazını nasıl hedefliyor?"?
Huawei, 22 Ekim 2026’da Şanghay’da düzenlenen İleri Depolama Konferansı’nda, GLM 5.2 laboratuvar senaryosunda KV Cache’i bellek dışına taşıyarak çıkarım iş hacminin geleneksel bellek yaklaşımının 7,3 katına çıktığını...
What are the key points to validate first?
Huawei, 22 Ekim 2026’da Şanghay’da düzenlenen İleri Depolama Konferansı’nda, GLM 5.2 laboratuvar senaryosunda KV Cache’i bellek dışına taşıyarak çıkarım iş hacminin geleneksel bellek yaklaşımının 7,3 katına çıktığını... KV Cache, modelin daha önce hesapladığı Key ve Value verilerini saklayıp sonraki üretimde yeniden kullanmasını sağlar.
What should I do next in practice?
Huawei’nin açıkladığı sonuçlar şirketin laboratuvar senaryosuna ait. Tam test yapılandırması paylaşılmadığı için kazanımları bağımsız biçimde değerlendirmek güç; mevcut kaynaklar depolama G/Ç performansında %30’dan fa...