Açık kaynak yapay zeka modelleri, Cosmos, DeepSeek, Gemma, GPT-OSS, Llama, Nemotron, Phi, Qwen ve daha birçok model, yapay zeka yeniliklerinin temelini oluşturuyor. Bu modeller, araştırmacıların, girişimcilerin ve dünya genelindeki kuruluşların model ağırlıkları, mimarileri ve eğitim metodolojilerine ücretsiz erişimini sağlayarak yapay zekayı demokratikleştiriyor.
Geliştiriciler, yenilikçi teknikler üzerinde öğrenme ve geliştirme imkânına sahip, böylece mixture-of-experts (MoE), yeni dikkat çekirdekleri ve son eğitim yöntemleri gibi uygulamaları sıfırdan başlamak zorunda kalmadan kullanabiliyor. Bu yazıda, bu demokratikleşmenin, bulut ve veri merkezinden masaüstü ve kenar cihazlarına özel olarak tasarlanmış yazılımlar aracılığıyla nasıl daha da güçlendirildiği açıklanmaktadır.
**NVIDIA Blackwell ve NVFP4 ile Yapay Zeka Nasıl Ölçeklenir?**
NVIDIA Blackwell GPU mimarisi, yapay zeka süper çipi olarak özel olarak tasarlanmış bir yapıdır. Beşinci nesil Tensor Core’ları ve yeni bir sayısal format olan NVFP4 (4-bit floating-point) ile yüksek doğrulukta büyük hesaplama performansı sunmaktadır. Bu mimari aynı zamanda NVIDIA NVLink‑72 yüksek bant genişliği interkonektörünü entegre ederek, yoğun yapay zeka iş yükleri için ultra hızlı GPU’dan GPU’ya iletişim sağlamakta ve çoklu GPU yapılandırmaları üzerinde ölçeklenmeyi desteklemektedir. Blackwell GPU’ları ayrıca ikinci nesil Transformer Motorları ve NVLink Fusion ile donatılmıştır.
**Açık Kaynak Araçlar Yapay Zeka Yeniliğini Nasıl Ölçeklendirir?**
Yapay zeka hızlandırmak, güçlü donanım ve açık kaynak yapay zeka modellerinin ötesinde, günümüzün yoğun yapay zeka iş yükleri için optimal performans sunacak şekilde optimize edilmiş ve hızla evrilen bir yazılım yelpazesini gerektirmektedir. NVIDIA, geliştiricilerin sistem düzeyinde yenilik yapmaları için kesintisiz erişim sağlamak amacıyla, açık kaynak araçlar, modeller ve veri setleri sunmaktadır. NVIDIA GitHub reposunda 1.000’den fazla açık kaynak aracı bulunabilirken, NVIDIA Hugging Face koleksiyonları 450’den fazla model ve 80’in üzerinde veri seti sunmaktadır.
Bu kapsamlı açık kaynak yaklaşımı, NVIDIA yazılım yelpazesinin tümüne yayılmaktadır; temel veri işleme araçlarından, tamamlanmış yapay zeka geliştirme ve dağıtım çerçevelerine kadar. NVIDIA, açık kaynak CUDA-X kütüphaneleri yayınlayarak birbiriyle bağlantılı araçların ekosistemlerini hızlandırmaktadır ve geliştiricilerin Blackwell gibi ileri düzey donanımlardan açık kaynak yapay zekanın tam potansiyelinden yararlanmalarını sağlamaktadır.
**Açık Kaynak Yapay Zeka Araç Geliştirme Süreci Nasıl İşler?**
Açık kaynak yapay zeka aracını geliştirme süreci, veri hazırlığı ve analizi ile başlar. RAPIDS, model eğitimine doğrudan veri akı sağlayan veri hazırlama ve ETL (Extract, Transform, Load) sürecini hızlandırmak için kullanılan, GPU hızlandırmalı Python kütüphanelerinden oluşan bir açık kaynak setidir. RAPIDS, yapay zeka iş yüklerinin GPU’larda baştan sona çalışmasını sağlayarak, maliyetli CPU darboğazlarını ortadan kaldırır ve daha hızlı eğitim ve çıkarım imkanı sunar.
Veri hattı hızlandırıldıktan sonra, bir sonraki adım model eğitimidir. NVIDIA NeMo çerçevesi, büyük dil modelleri (LLM’ler), çok modlu modeller ve konuşma modelleri için uçtan uca bir eğitim çerçevesidir. Bu çerçeve, Hugging Face/PyTorch ve Megatron modelleri için tek bir GPU’dan binlerce düğüm kümelerine kadar ön eğitim ve son eğitim iş yüklerinin sorunsuz bir şekilde ölçeklenmesini sağlar.
NVIDIA PhysicsNeMo ise, fizik bilgilendirilmiş makine öğrenimi (Physics-ML) için bir çerçevenin adıdır; böylece araştırmacılar ve mühendisler, fizik yasalarını sinir ağlarına entegre ederek dijital ikizler ve bilimsel simülasyonlar geliştirebilir. NVIDIA BioNeMo, yaşam bilimlerine yönelik bir yapay zeka uygulaması sunarak, önceden eğitilmiş modelleri hızlandırılmış NVIDIA NIM mikro hizmetleri olarak, ayrıca protein yapısı tahmini, moleküler tasarım ve ilaç keşfi için araçlar sunmakta ve araştırmacılara biyoloji ve sağlıkta atılımlar yapma imkânı vermektedir.
Bu çerçeveler, çoklu GPU ve çoklu düğüm toplu iletişim için açık kaynak bir CUDA-X kütüphanesi olan NCCL‘yi kullanmaktadır. NVIDIA NeMo, PhysicsNeMo ve BioNeMo, PyTorch’u gelişmiş üretim yetenekleriyle genişleterek geliştiricilerin güçlü üretim yapay zeka uygulamaları oluşturmasını, özelleştirmesini ve dağıtmasını sağlamaktadır.
Modeller eğitim aldıktan sonra, geliştiricilerin bunları verimli bir şekilde sunmaları gerekmektedir. NVIDIA TensorRT çıkarım yığını, TensorRT-LLM ve TensorRT Model Optimizatörü dahil olmak üzere, büyüklükleri ölçeklendirilmiş modelleri dağıtmak için optimize edilmiş çekirdekler ve kuantizasyon araçları sunar. TensorRT-LLM, yeni Blackwell talimatlarını ve FP4 formatını kullanarak performansı daha da arttırmakta ve büyük modellerde daha hızlı ve daha hafıza verimli çıkarım sağlamaktadır.
Özel çözümleri hayata geçirmek isteyen çekirdek geliştiricileri, CUTLASS‘ı kullanarak yüksek performanslı GPU çekirdeklerini yazmayı kolaylaştırmaktadır. CUTLASS, derin öğrenmenin temelini oluşturan matris-matris çarpımı (GEMM) için CUDA C++ şablonları içermektedir.
NVIDIA Dynamo, kullanıcıları verimli bir şekilde ölçeklendirmeye yardımcı olur. Açık kaynak, framework bağımsız çıkarım sunma platformu, PyTorch, TensorRT-LLM, vLLM ve SGLang’i destekler. Inferansın farklı aşamalarını ayrıştırarak ve akıllı LLM-bilince planlama kullanarak, Dynamo, AI fabrikalarında maksimum token verimliliği sağlamaktadır.
Dynamo ayrıca NIXL adında, AI çıkarım ortamlarında veri hareketi için optimize edilmiş açık kaynak yüksek verimlilik, düşük gecikme iletişim kütüphanesini içerir. TensorRT-LLM ile Dynamo 0.4’ün son sonuçları çarpıcıdır. Uzun giriş dizi uzunlukları için, NVIDIA B200 Blackwell GPU’larında OpenAI GPT-OSS 120B modelinin etkileşimini 4 kat daha hızlı hale getirmekte ve verimliliği artırmamaktadır. NVIDIA GB200 NVL72 üzerinde DeepSeek-R1 671B modeli ile her bir GPU’da 2.5 kat daha yüksek verimlilik elde edilmektedir.
**Açık Kaynak Modeller ve Veri Setleri**
Çerçeveler yalnızca hikayenin yarısını oluşturmaktadır; geliştiricilerin denemek, ince ayar yapmak ve ölçeklendirmek için açık modellere ve veri setlerine de ihtiyaç vardır. Bu nedenle NVIDIA, açık kaynak araçlarıyla birlikte büyüyen bir açık model ve veri seti kütüphanesi sunmaktadır.
Hugging Face üzerinde, NVIDIA, dil, görsel, çok modlu ve robotik alanlarını kapsayan yüzlerce model ve veri seti yayınlamıştır. Bu, NVIDIA Nemotron ailesi gibi tam açık modellere, en iyi akıl yürütme doğruluğu ve performans verimliliği sunan ajanik AI modellerine dahildir.
Ayrıca fiziksel AI için temel ve akıl yürüten modeller, örneğin NVIDIA Cosmos, da mevcuttur. Bu modeller, benimseme ve yeniliği teşvik etmek amacıyla NVIDIA’nın Açık Model Lisansı dahil olmak üzere izinli lisanslar kullanmaktadır. Toplamda, NVIDIA’nın açık kaynak projeleri ve modelleri, akademik araştırmalardan bulut hizmetlerine kadar milyonlarca geliştirici iş akışına entegre edilmiştir ve bu sayede Blackwell GPU’larının etkisini artırmaktadır.
NVIDIA Nemotron, en yüksek doğruluk ve performansla yapılandırılmış, akıl yürütme yeteneğine sahip bir LLM ailesidir. Bu açık modeller, verimli çıkarım ve ince ayar için tasarlanmıştır. Pruning ve hibrit mimari gibi teknikleri kullanarak, bir önceki en iyi açık modelden 6 kat daha fazla verim sağlamaktadır. En iyi akıllı ve görev odaklı sonuçlar elde etmek için yüksek kaliteli, NVIDIA tarafından oluşturulan ve düzenlenen açık eğitim veri setleri ile distilasyon, SFT ve pekiştirme öğrenme teknikleri ile ayarlanmıştır. Modeller, yüksek hızlı çıkarım için herhangi bir GPU hızlandırmalı sistemde kolayca dağıtılabilen NIM çıkarım mikro hizmeti olarak paketlenmiştir.
NVIDIA ayrıca, çok modlu modeller sunmuş, bu kapsamda Isaac GR00T N1.5 adlı, özelleştirilebilir, görsel dil eylem (VLA) modelini robotiği akıl yürütme ve anlama yetenekleri ile donatmıştır; ayrıca gömme modelleri, tokenizer’lar ve daha fazlasını içermektedir. Bu modellerin birçoğu NVFP4 için önceden nicemlenmiştir ve hepsi izinli lisanslarla dağıtılmaktadır.
Ancak yapay zeka, yalnızca metin veya görüntülerle sınırlı değildir; geliştiriciler, fiziksel dünyayla etkileşim kurmak ve simüle etmek istemektedir. NVIDIA, insanların tanıdığı fiziksel dünyayla etkileşime geçen yapay zekanın gelişimini desteklemek amacıyla, NVIDIA Cosmos gibi araç ve modellerin bir paketini sunmaktadır. Bu araçlar, dünyanın nesillerine ve anlaşılmasına yönelik nesil modeller ve araçlar sunmaktadır. Cosmos, Üç temel model sunar: Predict, Transfer ve Reason. Ayrıca geliştirenlerin indirmesi ve uyarlaması için açık model lisansıyla yayınlanan tokenizer’lar ve veri işleme hatları da mevcuttur.
Bu simülasyon ve akıl yürütme çerçeveleri, sanal sahne tanımı (OpenUSD) açık kaynaklarına dayanan NVIDIA Omniverse SDK’ları ve kütüphanelerinin katkılarıyla daha da güçlendirilmektedir. NVIDIA, geliştiricilerin sanayi ve robotik simülasyon kullanım durumları için fiziksel yapay zeka uygulamaları inşa etmesini sağlayacak gerçek zamanlı RTX görüntü oluşturma uzantıları ve fizik şemaları ekleyerek bu teknolojileri geliştirmektedir. Bu teknolojiler, gerçek dünya ortamlarında çalışan yapay zeka sistemlerinin eğitimi için kapsamlı bir simüle-gerçek boru hattı oluşturur.
RAPIDS’in ham veri işleme hızlandırmasından Cosmos ve Nemotron gibi açık modellere kadar, NVIDIA’nın açık ekosistemi yapay zeka yaşam döngüsünü kapsamaktadır. Açık kaynak araçları, modelleri ve çerçeveleri her aşamada birleştirerek, geliştiriciler, Blackwell donanımı üzerinde prototipten üretime geçiş yapabilirler.
**NVIDIA Açık Yapay Zeka Ekosistemi ile Başlayın**
NVIDIA AI yazılım yelpazesi, dünya çapında akademik araştırma laboratuvarlarından Fortune 500 şirketlerine kadar milyonlarca geliştirici iş akışını yönetmektedir ve ekiplerin Blackwell gibi kesim olan GPU’ların tam potansiyelini kullanmalarını sağlamaktadır. NVIDIA, NVFP4 hassasiyeti, ikinci nesil Transformer Motorları ve NVLink Fusion gibi devrim niteliğinde donanım yeniliklerini, eşsiz açık kaynak çerçeveleri, önceden eğitilmiş modeller ve optimize edilmiş kütüphaneler koleksiyonu ile birleştirerek, yapay zeka inovasyonunun örnek bir şekilde prototipten üretime geçmesini sağlamaktadır.
Ve en iyi yanı? Bugün hepsini deneyebilirsiniz. Açık kaynak projeleri keşfedin GitHub‘da, yüzlerce model ve veri setine erişim sağlayın Hugging Face‘da veya NVIDIA açık kaynak proje kataloğunu daha derinlemesine inceleyin. İster LLM’ler, ister üretim yapay zeka, robotiğin, ister optimizasyon boru hatları inşa ediyor olun, ekosistem açık ve bir sonraki atılımınız için hazır.
NVIDIA’nın açık kaynağa katkısı: NVIDIA, Linux Çekirdeği, Python, PyTorch, Kubernetes, JAX ve ROS gibi büyük projelere aktif katkıda bulunmaktadır. Ayrıca NVIDIA, açık kaynak ekosistemlerini güçlendirmek için Linux Vakfı, PyTorch Vakfı, Python Yazılım Vakfı, Cloud Native Computing Foundation, Açık Kaynak Robotik İttifakı ve AçıkUSD İttifakı gibi vakıflara da katkıda bulunmaktadır. Bu büyük kuruluşların yanı sıra, NVIDIA, Free and Open Source Software (FOSS) Fund gibi küçük topluluklara da yatırımlar yapmaktadır. Birçok NVIDIA mühendisi, lider açık kaynak ekosistemlerinde çekirdek geliştirici ve bakımcı olarak hizmet etmekte ve dünya çapında yapay zeka yeniliklerini yönlendiren projeleri sürdürülebilir kılmaktadır.