# Continuous Depth Batching nedir?

*Yapay Zekâ · Son güncelleme: 29 Eylül 2026*

Yapay zekâ modellerinin aynı anda gelen çok sayıda isteği beklemeden, sürekli ve hızlı bir şekilde işlemesini sağlayan yöntem.

## Tanım

Yapay zekâ modellerine dışarıdan gelen istekler sıraya konur. Bu yöntem, gelen taleplerin model içinde işlenme derinliğini ve zamanlamasını akıllıca yöneterek sistemin boşta kalmasını önler. Böylece donanım kaynakları en verimli şekilde kullanılır ve yanıt süreleri kısalır.

*Bir restoranda siparişlerin teker teker pişmesini beklemek yerine, fırının kapasitesine göre sürekli yeni pideler atarak süreci hızlandırmak gibidir.*

## Nasıl çalışır?

Gelen metin parçaları veya hesaplama yükleri, modelin anlık kapasitesine göre dinamik olarak gruplandırılır. Kuyruk yönetimi sayesinde işlem biten her veri hemen yenisiyle değiştirilir.

## Nerede kullanılır?

Büyük dil modellerine ev sahipliği yapan sunucu altyapılarında ve bulut tabanlı yapay zekâ servislerinde performansı artırmak için kullanılır.

## Sık karıştırılanlar

Klasik toplu işlem yöntemlerinden farklı olarak isteklerin bitmesini beklemez, akışı anlık olarak besler.

## Sorular ve yanıtlar

**Sunucu maliyetlerini düşürür mü?**

Evet, aynı donanım üzerinde daha fazla kullanıcıya aynı anda hizmet vermeyi sağlayarak maliyeti optimize eder.

## İlgili terimler

- [Continuous Batching](https://trescout.com/dictionary/continuous-batching/)
- [Inference Server](https://trescout.com/dictionary/inference-server/)
- [GPU](https://trescout.com/dictionary/gpu/)
- [LLM Inference](https://trescout.com/dictionary/llm-inference/)

Bu açıklama TreScout için yapay zekâ ile sade dille hazırlandı · yanlış ya da eksik gördüğünüz bir şey olursa [hello@trescout.com](mailto:hello@trescout.com). TreScout her gün GitHub, Hacker News ve Hugging Face'te öne çıkanları Türkçe özetler.

---
Kaynak: TreScout Teknoloji Sözlüğü · https://trescout.com/dictionary/continuous-depth-batching/
TreScout her gün GitHub, Hacker News ve Hugging Face'te öne çıkanları Türkçe özetler.