Geçtiğimiz yıl Hangzhou merkezli Çinli bir yapay zekâ girişimi olan DeepSeek — yüksek performanslı açık ağırlıklı modeller yayımlayıp, rakiplerine kıyasla dramatik ölçüde daha düşük eğitim maliyetleri iddia ederek — dünya çapında manşetlere çıktı. Bu da basit ama sonuçları önemli bir teknik soruyu tetikledi: DeepSeek NVIDIA donanım ve yazılımını kullanıyor mu? Kısa cevap: evet — DeepSeek’in modelleri ve hizmetleri, eğitim, dağıtım ve üçüncü taraf dağıtımı genelinde NVIDIA donanım ve yazılımıyla açık bağlara sahip. Ancak hikâye nüanslı: ilişki, eğitim günlüklerinde raporlanan GPU’lardan NVIDIA’nın mikro hizmet paketlemesine ve aşağı akıştaki dağıtım seçeneklerine kadar uzanıyor; ayrıca kaç GPU’ya ihtiyaç duyulduğunu değiştiren algoritmik teknikler (ör. damıtma ve ölçekleme) etrafındaki tartışmalarla yan yana duruyor.
DeepSeek nedir ve “onu kim güçlendiriyor” sorusu neden önemli?
DeepSeek, mimari hilelerin (damıtma/“çıkarım zamanı” hesaplama verimliliği) ve iddialı performans iddialarının birleşimi sayesinde hızla kamuoyuna yükselen açık kaynaklı büyük dil/akıl yürütme modelleri ailesidir. Model ailesinin açık kodu ve belgeleri, üçüncü taraf geliştiriciler tarafından hızlı benimseme ve denemeleri teşvik ederek, yapay zekânın sınırlarının pahalı, yüksek performanslı GPU’lara sıkı sıkıya bağlı kalıp kalmayacağı ya da daha az donanım yoğun yaklaşımlara açılıp açılmayacağı konusunda piyasalarda ve politika çevrelerinde dalgalanmalara yol açtı.
Donanım sorusu neden önemli? Çip satıcıları (NVIDIA, AMD, Tayvan’daki dökümhaneler), bulut sağlayıcıları (AWS, Azure, Google Cloud) ve politika yapıcılar için DeepSeek’in mimarisi ve onu dağıtmanın pratikliği, GPU pazarına ne kadar talebin akmaya devam edeceğini, ihracat kontrollerinin etkili olup olmayacağını ve yeni bellek veya hesaplama tasarımlarının mevcut donanım yerleşiklerini maddi olarak yerinden oynatıp oynatamayacağını belirler. DeepSeek’in verimliliğini azalan GPU ihtiyacına bağlayan son raporlamalar, AI çip üreticilerinin hisse fiyatlarındaki dalgalanmadan kısmen sorumludur ve sektörün giderek daha büyük GPU çiftlikleri satın almaya devam etmek zorunda olup olmadığı tartışmasını alevlendirmiştir.
DeepSeek NVIDIA GPU’larda çalışıyor mu?
Kısa cevap: Evet — DeepSeek NVIDIA GPU’larda çalışabilir ve çalışmaktadır; NVIDIA’nın kendisi de DeepSeek modellerini hedefleyen kıyaslamalar ve optimizasyonlar yayımlamıştır. Kanıtlar, DeepSeek’in kamuya açık deposu ve açıkça NVIDIA donanımını destekleyen aşağı akıştaki çerçeveleri ile satıcıların NVIDIA sistemlerinde rekor çıkarım verimi gösteren kıyaslamalarını içerir.
Kod ve araç zinciri NVIDIA desteğini nasıl gösteriyor?
DeepSeek’in resmî deposu ve destekleyici araç zincirleri, hem NVIDIA hem de NVIDIA dışı GPU arka uçlarına açık referanslar içerir. Projenin çıkarım önerileri ve topluluk araçları, mümkün olduğunda alternatifleri (OpenCL/ROCm veya CPU yedekleri) desteklerken CUDA tabanlı çalışma zamanlarıyla uyumluluk gösterir. CUDA cihaz hedefleri için optimizasyon yollarının ve README yönergelerinin varlığı, DeepSeek modellerini çalıştıran uygulayıcılar için NVIDIA GPU’larının birinci sınıf dağıtım hedefi olduğuna dair doğrudan bir kanıttır.
Resmî Tavır: H800 Kümesi
DeepSeek’in resmî teknik raporuna göre, DeepSeek-V3’ün eğitimi bir kümede 2,048 Nvidia H800 GPU üzerinde gerçekleştirilmiştir. Bu kritik bir ayrımdır. H800, güçlü H100’ün (Hopper mimarisi) “yaptırımlarla uyumlu” bir versiyonudur; Nvidia tarafından Çin için ABD Ticaret Bakanlığı’nın ihracat kontrollerini karşılayacak şekilde özel olarak tasarlanmıştır.
H800, H100 ile aynı ham hesaplama gücünü (FP8/FP16 tensör çekirdeği performansı) korurken, yongaların birbirleriyle konuşma hızı olan bağlantı bant genişliği önemli ölçüde kısılmıştır — H100’ün 900 GB/s değerine kıyasla kabaca 400 GB/s’ye düşürülmüştür. Devasa yapay zekâ eğitim kümelerinde bu bant genişliği genellikle darboğazdır; bu da DeepSeek’in başarısını Batılı gözlemciler için daha da şaşırtıcı ve etkileyici kılar.
DeepSeek V3’ü bu kadar verimli nasıl eğitti?
DeepSeek-V3 sürümünden gelen en çarpıcı istatistik, kıyaslama skorları değil, fiyat etiketidir: 5.58 milyon $. Karşılaştırma için, GPT-4’ün eğitiminin maliyetinin 100 milyon $’ın üzerinde olduğu tahmin ediliyor. “Daha zayıf” H800 donanımıyla bu mertebede bir azalma nasıl mümkün?
Mimari Yenilik: Mixture-of-Experts (MoE)
DeepSeek, bir Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi kullanır. Llama 3 gibi yoğun bir modelde her parametre üretilen her token için aktifken, bir MoE model ağını daha küçük “uzmanlara” böler.
- Toplam Parametre: 671 Milyar
- Aktif Parametre: 37 Milyar
İşlenen her veri parçası için model dinamik bir güzergâh oluşturur ve toplam beyin gücünün yalnızca küçük bir kısmını etkinleştirir. Bu, gereken kayan noktalı işlemleri (FLOPs) ciddi biçimde azaltır; böylece H800’lerin, bant genişliği sınırlamalarına rağmen veriyi daha hızlı işlemesine olanak tanır.
Bant Genişliği Darboğazını MLA ile Aşmak
H800’ün kısıtlı bağlantı hızını dengelemek için DeepSeek, Multi-head Latent Attention (MLA) tanıttı. Standart dikkat mekanizmaları (Anahtar-Değer/KV önbellekleme) çok büyük bellek bant genişliği tüketir. MLA, bu Key-Value (KV) önbelleğini gizil bir vektöre sıkıştırarak bellek ayak izini ve GPU’lar arasında taşınması gereken veri miktarını önemli ölçüde azaltır.
Bu mimari tercih, donanım kısıtlarını adeta “hack”ler. Daha az veri hareketi gerektirerek, H800’ün daha yavaş bağlantısı daha az sorun hâline gelir.
Çift Boru (Dual-Pipe) İletişim ve Örtüşme
DeepSeek’in mühendislik ekibi, iletişimi yönetmek için özel CUDA çekirdekleri yazdı. Hesaplamayı iletişimle mükemmel biçimde örtüştüren bir Dual-Pipe stratejisi uyguladılar. GPU çekirdekleri sayıları öğütürken (hesaplama), bir sonraki veri yığını arka planda zaten aktarılır (iletişim). Bu, pahalı GPU çekirdeklerinin veriyi beklerken boşta kalmamasını sağlar ve donanımdan azami performansı sıkıp çıkarır.
DeepSeek ABD ihracat kontrollerinden etkileniyor mu?
DeepSeek’in donanım kullanımının jeopolitik boyutu mühendislik kadar karmaşıktır.
“Kedi-Fare” Oyunu
ABD hükümeti, özellikle Ticaret Bakanlığı, Çin’e AI çip ihracatı üzerindeki ilmeği giderek sıkılaştırıyor. DeepSeek’in kullandığı H800, 2023’te satın alınması yasaldı ancak 2023 sonundaki ihracat kontrolü güncellemelerinde ardından yasaklandı.
Bu, DeepSeek’i hassas bir konuma yerleştiriyor. Mevcut kümeleri muhtemelen yasağa kadar satın alınmış “eski” bir varlık. Gelecekteki bir “DeepSeek-V4” veya “V5” için ölçeklenmek, daha fazla Nvidia silikonunu yasal olarak edinemiyorlarsa belirgin biçimde zorlaşacak. Bu da alternatif tedarik zincirlerine veya yerli Çin çiplerine (Huawei’nin Ascend serisi gibi) baktıklarına dair söylentileri körükledi; yine de eğitim kararlılığı açısından Nvidia altın standart olmayı sürdürüyor.
ABD Hükümeti Soruşturmaları
ABD, DeepSeek’in kısıtlanmış çipleri edinmek için kontrolleri atlatıp atlatmadığını aktif olarak soruşturuyor. Eğer yasa dışı yolla temin edilmiş H100’ler kullandıklarına dair kanıtlar ortaya çıkarsa, bu şirket ve tedarikçileri için ağır yaptırımlara yol açabilir. Ancak gerçekten bu performansı uyumlu H800’lerle elde ettilerse, ABD ihracat kontrollerinin Çin’in AI ilerlemesini yavaşlatmada umulduğu kadar etkili olmayabileceğini ima eder — “donanım ablukası” stratejisinin yeniden düşünülmesini zorlar.
Kullanıcılar için donanım gereksinimleri nelerdir?
Geliştiriciler ve API toplayıcıları (CometAPI gibi) için eğitim donanımından ziyade çıkarım donanımı — modeli çalıştırmak için gereken — daha önemlidir.
DeepSeek API’si vs. Yerel Barındırma
DeepSeek-V3’ün (671B parametre) devasa boyutu nedeniyle, tam modeli yerelde çalıştırmak çoğu tüketici için imkânsızdır. FP16 hassasiyetinde yaklaşık 1.5 TB VRAM veya 8 bit nicelemede kabaca 700 GB gerektirir. Bu, 8x H100 veya A100 içeren bir sunucu düğümünü zorunlu kılar.
Buna karşılık, DeepSeek-R1-Distill sürümleri (Llama ve Qwen tabanlı) çok daha küçüktür ve tüketici donanımında çalıştırılabilir.
Kod: DeepSeek’i Yerelde Çalıştırma
Aşağıda, transformers kütüphanesini kullanarak DeepSeek-distill bir modelin nicelemeli bir sürümünü yüklemeyi gösteren profesyonel bir Python örneği yer almaktadır. Bu, tek bir Nvidia RTX 3090 veya 4090’a sahip bir makine için optimize edilmiştir.
python
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# Configuration for 4-bit quantization to fit on consumer GPUs
# Requires 'bitsandbytes' and 'accelerate' libraries
model_name = "deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B"
print(f"Loading {model_name} with 4-bit quantization...")
try:
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
torch_dtype=torch.float16,
device_map="auto",
load_in_4bit=True, # 4-bit quantization for memory efficiency
bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16
)
print("Model loaded successfully.")
# Example Inference Function
def generate_thought(prompt):
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
**inputs,
max_new_tokens=512,
temperature=0.6,
top_p=0.9
)
return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# Test the model
user_query = "Explain the significance of FP8 training in AI."
response = generate_thought(user_query)
print("\n--- Model Response ---\n")
print(response)
except Exception as e:
print(f"An error occurred: {e}")
Kod: DeepSeek API Entegrasyonu
Tam 671B model için API’yi kullanmak standart yaklaşımdır. DeepSeek’in API’si OpenAI SDK ile tamamen uyumludur; geliştiriciler için geçişi zahmetsiz kılar.
Daha ucuz bir Deepseek API arıyorsanız, CometAPI iyi bir seçenektir.
from openai import OpenAI
import os
# Initialize the client with DeepSeek's base URL and your API key
# Ensure DEEPSEEK_API_KEY is set in your environment variables
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("cometapi_API_KEY"),
base_url="https://api.cometapi.com"
)
def query_deepseek_reasoner(prompt):
"""
Queries the DeepSeek-R1 (Reasoner) model.
Note: The reasoner model outputs a 'Chain of Thought' before the final answer.
[...](asc_slot://start-slot-15)"""
try:
response = client.chat.completions.create(
model="deepseek-reasoner", # Specific model tag for R1
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful AI expert."},
{"role": "user", "content": prompt},
],
stream=False
)
# Extracting the reasoning content (if available) and the final content
reasoning = response.choices[0].message.reasoning_content
answer = response.choices[0].message.content
return reasoning, answer
except Exception as e:
return None, f"API Error: {e}"
# Example Usage
prompt_text = "Analyze the trade-offs between H100 and H800 GPUs for MoE models."
chain_of_thought, final_answer = query_deepseek_reasoner(prompt_text)
print(f"--- Chain of Thought ---\n{chain_of_thought[:500]}...\n") # Preview first 500 chars
print(f"--- Final Answer ---\n{final_answer}")
DeepSeek’in başarısı Nvidia tekelini bitirecek mi?
Bu, Nvidia’nın hisselerinin düşmesine neden olan milyar dolarlık soru. Bir laboratuvar “kısıtlı” ya da daha eski donanım üzerinde akıllı yazılımla (MoE, MLA) son teknoloji sonuçlar üretebiliyorsa, dünya gerçekten en yeni H100’lere ve Blackwell çiplerine trilyonlar harcamak zorunda mı?
“Yazılım vs. Donanım” Tartışması
DeepSeek, yazılım optimizasyonunun ham donanım kaba kuvvetine geçerli bir ikame olduğunu kanıtladı. “Model-Donanım Eş Tasarımı”nı optimize ederek, yalnızca daha fazla hesaplama atan rakiplere kıyasla daha iyi sonuçlar elde ettiler.
Ancak bu Nvidia’nın sonu anlamına gelmiyor.
Aksine, hâkimiyetlerini pekiştirebilir. DeepSeek yine Nvidia CUDA çekirdeklerini kullandı; sadece onları daha verimli kullandı. Nvidia’nın sahip olduğu “hendek”, yalnızca çipin hızı değil, CUDA yazılım ekosistemidir. DeepSeek’in mühendisleri, donanım sınırlamalarını aşmak için düşük seviyeli CUDA çekirdekleri yazmada ustadır. Bu yazılım yığınına olan bağımlılık, çip başına gerekebilecek adet verimlilikle biraz azalsa bile şirketin konumunu pekiştirir.
Sonuç
Kamuya açık kaydın en iyi mevcut okuması, DeepSeek’in hem anlamlı biçimde (eğitim ve çıkarımda) NVIDIA GPU’larını kullandığı hem de alternatif yerli donanım seçeneklerini araştırdığı yönündedir. NVIDIA, DeepSeek modellerini NIM çıkarım ekosistemine entegre etmiş ve bu modelleri NVIDIA platformlarında verimli çalıştırmak için performans iddiaları ve geliştirici araçları yayımlamıştır. Tamamen yerli hızlandırıcılara geçme girişimleri, olgun bir donanım-yazılım ekosisteminin bir gecede ikame edilmesinin pratik zorluğunu ortaya koyuyor: tek başına donanım yeterli değildir — yazılım yığını, bağlantılar ve üretim düzeyindeki araçlar en az onun kadar belirleyicidir.
Geliştiriciler, Deepseek V3.2 gibi Deepseek API’lerine CometAPI üzerinden erişebilir; en güncel modeller, makalenin yayımlandığı tarihte listelenmiştir. Başlamak için modelin yeteneklerini Playground’da keşfedin ve ayrıntılı talimatlar için API guide’ı inceleyin. Erişmeden önce lütfen CometAPI’ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. CometAPI, entegrasyona yardımcı olmak için resmî fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunar.
CometAPI’yi kullanarak chatgpt modellere erişin, alışverişe başlayın!
Hazır mısınız?→ Sign up for deepseek API today!
Daha fazla ipucu, rehber ve AI haberleri için bizi VK, X ve Discord üzerinden takip edin!