CUDA dışı yapay zeka platformları, DeepSeek’in yeni modeliyle uyumlu çalışarak maliyetleri düşüren ve farklı donanım konfigürasyonlarını destekleyen bir ekosistem sunuyor. Model, seyrek dikkat mekanizması sayesinde bellek ve işlem gücü gereksinimlerini önemli ölçüde azaltıyor. Huawei’nin Ascend ekibi ve geniş vLLM-Ascend topluluğu bu platforma hızlı uyum sağladı ve vLLM uyumluluğu için gerekli güncellemeleri hızla hayata geçirdi. Ascend NPU’lar üzerinde çalıştırılabilirlik için özel operatör kurulum adımları ve çekirdek paketleme yönergeleri yayımlandı. DeepSeek, Çinli üreticiler tarafından desteklenen bu ekosistemle yalnızca Huawei değil, Çinli hızlandırıcılar üzerinde de CUDA çekirdeklerinden TileLang’a uzanan bir çalışma yelpazesini vurgulayarak her iki platformda çalışabilirliğe odaklanıyor.

Donanım bağımsız yapay zeka çözümleri olarak adlandırılan bu yaklaşım, GPU dışı altyapılarda da benzer çıktı kalitesi elde etmeyi hedefler. LSI perspektifinden bakıldığında, ‘Çinli hızlandırıcılar’ ve ‘vLLM uyumluluğu’ gibi anahtar terimler, içerikte farklı fakat ilişkilendirilebilir bağlar kurar. TileLang, Hygon ve Cambricon gibi terimler, çözümlerin çok yönlü donanımda çalışabilirliğine vurgu yapar ve GPU bağımlılığını azaltır. Sonuç olarak, bu akış, küresel yapay zeka ekosisteminde NVIDIA‘ya olan bağımlılığı azaltırken Çinli üreticilerin güçlenmesini körükleyen bir LSI dinamiğini yansıtıyor.

CUDA dışı yapay zeka platformları ile DeepSeek: Çinli hızlandırıcılar ve vLLM uyumluluğu

DeepSeek’in 29 Eylül 2025’te duyurduğu model, CUDA dışı yapay zeka platformları üzerinde çalışma hedefiyle tasarlandı. Seyrek dikkat mekanizması sayesinde bellek ve işlem gücü gereksinimleri azalırken, uzun bağlamlı çıkarımlar için maliyetler önemli ölçüde düşürüldü. Bu sayede vLLM uyumluluğu üzerinden farklı donanımlarda benzer performans elde etmek mümkün oluyor.

Huawei Ascend gibi Çinli hızlandırıcılar, DeepSeek’in ekosistemine hızlı entegrasyon sağladı. TileLang ve SGLang gibi prototipleme dilleri ile araştırmacılar aynı modeli NVIDIA GPU’larda ve Çinli hızlandırıcılarda çalıştırabilir hale geliyor. CUDA dışı yapay zeka platformları bağlamında bu çokdonanımlı yaklaşım, Çinli girişimlerin ekosisteminin güçlenmesini işaret ediyor.

Çinli hızlandırıcılar: Huawei Ascend ve Cambricon iş birliğiyle yapılan uyum

Huawei Ascend ekibi, DeepSeek’in performansını hızlandırmak için özel operatör kurulum adımları ve çekirdek paketleme yönergeleri yayımladı. Bu adımlar, NPU’lar üzerinde doğrudan çıkarım yapabilmeyi kolaylaştırıyor ve modele özel optimizasyonlar sayesinde uzun çalışma sürelerinde dahi verimliliği artırıyor.

Cambricon ise kendi hızlandırıcıları için vLLM-MLU sürümünü güncelledi ve modelin seyrek dikkat mekanizmasının uzun dizilerde maliyet avantajı sağladığını duyurdu. Hygon DCU gibi diğer Çinli çözümlerin entegrasyonu da DTK yazılım yığını aracılığıyla mümkün hale geliyor; bu da Çinli üreticilerin ekosistemiyle uyumlu bir yol haritası sunuyor.

Seyrek dikkat ile maliyet tasarrufu ve uzun bağlamlı çıkarımlar

Seyrek dikkat (sparse attention) mekanizması, uzun bağlamlı çıkarımlar sırasında gerekli hesaplama yükünü azaltıyor ve bellek tüketimini düşürüyor. DeepSeek bu özelliği ön plana çıkararak, özellikle büyük ölçekli dil modellerinin maliyetlerini azaltmaya odaklandı.

Sonuç olarak, uzun bağlamlı içeriklerde dahi çıktı kalitesini korurken işlem gücü gereksinimini düşürmek, üreticilerin tercih ettiği bir strateji haline geliyor. Bu yaklaşım, Çinli hızlandırıcılar ve küresel GPU mimarileri arasındaki dengesizliğin etkilerini dengelemeye yardımcı oluyor ve vLLM uyumluluğunu destekleyen bir ekosistem oluşturmaya katkıda bulunuyor.

vLLM uyumluluğu ve çok donanımlı uyumluluk stratejileri

vLLM uyumluluğu, farklı donanımlar üzerinde benzer performansı elde etmek için kritik bir köprü görevi görüyor. DeepSeek’in dokümanlarında, modelin vLLM ile eşdeğer performans sunduğu vurgulanıyor, bu da Ascend, Cambricon ve diğer Çinli hızlandırıcılar arasında uyumun mümkün olduğunu gösteriyor.

Donanım bağımsız prototipleme yaklaşımı, TileLang ve CUDA çekirdekleriyle desteklenen esnek bir geliştirme süreci sunuyor. Böylece araştırmacılar, aynı modelin farklı altyapılarda çalıştırılmasını kolayca test edebiliyor ve ardından hedef platforma özel optimizasyonları uygulayabiliyor.

TileLang ve CUDA çekirdekleri: prototipleme için bir köprü

TileLang, modelin prototiplemesini hızlandıran bir ara katman olarak öne çıkıyor. TileLang ile CUDA çekirdekleri arasındaki köprü, araştırmacıların NVIDIA GPU’lar ve Çinli hızlandırıcılar arasında sorunsuz geçiş yapmasını sağlıyor. Bu yaklaşım, araştırma sürecini hızlandırırken donanım bağımlılığını azaltıyor.

CUDA çekirdeklerinden bahsedilmesi, özellikle çok-kullanımlı ortamlarda, aynı modelin farklı altyapılarda performansını karşılaştırmayı kolaylaştırıyor. Böylece DeepSeek gibi çalışmalar, küresel pazarda esnek ve çok donanımlı çözümler sunabilir hale geliyor.

NVIDIA GPU’lar ile Çinli hızlandırıcılar arasında uyumlu dağıtım: DeepSeek’in yaklaşımı

Kullanıcılar, DeepSeek’in her iki platformda da çalışabildiğini görüyor: NVIDIA GPU’larında elde edilen sonuçlar ile Çinli hızlandırıcılarda elde edilen sonuçlar arasında tutarlılık hedefleniyor. Bu uyum, hem maliyet yönetimi hem de performans gereksinimlerinin karşılanması açısından kritik bir avantaj sunuyor.

Geniş bir donanım yelpazesine uyum sağlama stratejisi, küresel araştırma topluluğunun farklı altyapılarda aynı modelden faydalanmasını kolaylaştırır. Böylece COVID sonrası akademik ve endüstriyel projelerde ortak çalışmalar daha verimli hale geliyor.

Performans ve maliyet rekabeti: Çinli üreticilerin yükselişi

Sınırlı çiplerle elde edilen maliyet avantajı, Çinli üreticilerin küresel yapay zeka ekosisteminde daha etkili rol almasını sağlıyor. DeepSeek ve benzeri girişimler, Çinli hızlandırıcılar ile birlikte çalışırken toplam hesaplama maliyetlerini düşürmeyi hedefliyor ve bu durum Pekin’in teknolojik egemenlik hedefleriyle uyumlu bir tablo oluşturuyor.

Huawei, Cambricon ve Hygon’un eşgüdümlü çalışması, donanım ile yazılım entegrasyonunun önemini bir kez daha gösteriyor. Çinli üreticiler artık yalnızca NVIDIA tabanlı çözümlere bağlı kalmayıp, kendi donanım ve yazılım platformlarını birinci sınıf hedefler olarak konumlandırıyorlar. Bu durum, küresel rekabeti ve inovasyon hızını artırıyor.

DTK yazılım yığını ve sıfır gecikme: Hygon DCU entegrasyonu

Hygon DCU hızlandırıcılarının DTK yazılım yığını ile birlikte dağıtıma hazır hale getirilmesi, sıfır gecikme hedefinin gerçekleştirilmesine katkıda bulunuyor. Bu tür entegrasyonlar, Çinli donanımların performansını yükseltirken küresel yazılım topluluklarının da bu ekosisteme dahil olmasını kolaylaştırıyor.

CANN ekibi ise çıkarım tarifini kullanıcılarla paylaşarak donanım bağımsızlığı ve kolay uyum sağlama konularında yol gösterici oldu. Böylece Çinli hızlandırıcılar ile yazılım katmanları arasındaki entegrasyon derinleşiyor ve geniş çapta benimsenebilir bir yapı oluşuyor.

Açık kaynak yaklaşımı ve paylaşılan notlar: DeepSeek GitHub

DeepSeek’in GitHub notları, modelin vLLM ile eşdeğer performans sunduğunu gösteriyor. Bu açık kaynak paylaşımı, TileLang ve CUDA çekirdekleriyle ilgili araştırmacıların prototipleme süreçlerini hızlandırıyor ve farklı donanımlar üzerinde karşılaştırma yapmayı kolaylaştırıyor.

Geliştiriciler için notlar, topluluk katkılarına açık tasarımı destekliyor ve araştırmacıları prototype aşamasında bile katılıma teşvik ediyor. Bu sayede DeepSeek gibi projeler, açık ekosistem içinde hızla ilerleyebiliyor ve yeni donanım üreticileri için de uyumlu bir temel sağlıyor.

Geleceğin yapay zekasında Çinli üreticilerin yükselişi ve küresel rekabet

Çinli üreticilerin yükselişi, küresel yapay zeka ekosisteminde yeni bir rekabet dinamiği yaratıyor. NVIDIA’nın küresel hakimiyetine alternatifler arayan bu aktörler, vLLM uyumluluğu ve seyrek dikkat gibi teknolojik avantajlarla kendi çözümlerini güçlendirmeye çalışıyor.

Bu yönelim, Çinli donanım ve yazılım şirketlerinin küresel pazarda bağımsızlaşma hedeflerine ivme kazandırıyor. Sonuç olarak, ülkeler arası iş birlikleri ve teknolojik stratejiler değişerek, daha çeşitli ve rekabetçi yapay zeka altyapıları ortaya çıkıyor.

Çinli hızlandırıcılar için küresel erişim riskleri ve regülasyonlar

Çinli hızlandırıcılar üzerinden küresel erişim konuları, regülasyonlar ve tedarik zinciri güvenliği açısından dikkat çekiyor. DeepSeek örneğinde görüldüğü gibi, çoklu donanım platformlarına uyum, bu zorlukları aşma amacı güdüyor ve ekosistemde riskleri dağıtarak esnekliği artırıyor.

Küresel rekabette tek bir tedarik zincirine bağımlılığın azaltılması, yerel üretim ve lisanslama politikaları ile uyumlu bir yol haritası gerektiriyor. Bu da, Çinli hızlandırıcıların dünya çapında daha yaygın ve güvenilir kullanımlarını destekleyen bir ekosistem oluşturmaya katkıda bulunuyor.

<img src="https://teknokonsey.com/wp-content/plugins/trx_addons/components/lazy-load/images/placeholder.png" data-trx-lazyload-height style="height: 0; padding-top: 58.916666666667%;" data-trx-lazyload-src="https://teknokonsey.com/wp-content/uploads/2025/10/rVq7ufdPCjF3cCeF4V3lFaDIF8.png" alt="Futuristic AI data center concept showing DeepSeek's sparse-attention model V3.2-Exp with cross-vendor accelerators inspired by <a href="https://www.huawei.com/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" title="Huawei">Huawei</a> Ascend, Cambricon, and Hygon, plus CUDA and TileLang prototyping”>

Sıkça Sorulan Sorular

Özellik	Açıklama	Etki / Notlar
Lansman ve paylaşımlar	DeepSeek 29 Eylül 2025’te duyuruldu; Hugging Face üzerinde teknik rapor, kod ve kontrol noktaları paylaşıldı.	Geliştirme ekosistemi ve hızlı uyum için açık paylaşım işareti.
V3.2-Exp amacı	“Uzun bağlamlı çıkarımlarda maliyetleri düşürmek için tasarlanmış, yeni nesil mimarideki ara adım” olarak tanımlandı.	Geçiş sürecinde maliyet verimliliği hedefi.
Sparse attention özelliği	Çıktı kalitesini korurken bellek ve işlem gücü gereksinimlerini azaltan seyrek dikkat mekanizması.	Uzun dizilerde maliyet avantajı sağlıyor.
Donanım uyumu ve kurulum	Huawei Ascend NPU’lar için özel operatör kurulumu ve çekirdek paketleme yönergeleri yayımlandı; CANN çıkarım tarifleri paylaşıldı.	Donanım-özel uyum için yol haritası.
Eko-sistem katılımı	Cambricon, Hygon, SGLang ve vLLM-Ascend topluluğu model için destek verdi; Çinli üreticiler hızla katıldı.	Küresel ekosistemde Çinli hızlandırıcılara odaklanma artıyor.
Performans ve prototipleme	DeepSeek’in GitHub notları, vLLM ile eşdeğer performans sunduğunu gösterdi; TileLang ve CUDA çekirdekleriyle prototipleme çağrısı yapıldı.	Çoklu donanım üzerinde uyumlu çalışma mümkün.
Çok platformlu uyumluluk ve gelecek vizyonu	Modelin NVIDIA GPU’larda ve Çinli hızlandırıcılarda çalıştırılabilirliği için küçük değişiklikler yetiyor; NVIDIA’a bağımlılığın kırılmasına yönelik adımlar dikkat çekiyor.	Çin yapay zeka ekosisteminin bağımsızlık hedefi ve gelecek vizyonu.

Özet

DeepSeek ile birlikte teknoloji ve ekosistem odaklı bu gelişmeler, Çinli üreticilerin kendi donanım ve yazılım platformlarını güçlendirme yönündeki kararlı adımlarını gösteriyor. CUDA hala küresel hakimiyetini sürdürse de, DeepSeek’in yeni modeli başlangıçtan itibaren CUDA dışı platformlara optimize edilen bir yaklaşımı benimsiyor ve bu da non-CUDA çözümlere olan talebi artırabilir.

<img src="https://teknokonsey.com/wp-content/plugins/trx_addons/components/lazy-load/images/placeholder.png" data-trx-lazyload-src="https://blogs.novita.ai/wp-content/uploads/2025/09/DeepSeek-V3.2-Exp.png" alt="Fütüristik bir tasarımla DeepSeek’in V3.2-Exp modelinin seyrek dikkat ile uzun bağlam çıkarımlarını gösteren, <a href="https://www.huawei.com/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" title="Huawei">Huawei</a> Ascend NPU’lar, Cambricon ve Hygon DCU hızlandırıcılar ile <a href="https://www.nvidia.com/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" title="NVIDIA">NVIDIA</a> CUDA çekirdeklerinin etkileşim içinde olduğu, Çinli teknoloji ekosistemini yansıtan neon renkli bir görsel.”>