Ekrem Sarı
Ekrem é Pesquisador de IA e Cientista de Dados na AIMultiple. Ele projeta e executa benchmarks práticos para sistemas de IA e LLM.
Experiência Profissional
Na AIMultiple, Ekrem realiza benchmarks de sistemas de IA de ponta a ponta e constrói os fluxos de trabalho de dados e dashboards usados para acompanhar métricas de benchmark e de produto. Seus benchmarks abrangem models de embedding e reranker, bancos de dados vetoriais e de grafos, motores de inference, quantização, concorrência de GPU e escalonamento multi-GPU, preços e fornecedores de GPU na nuvem, text-to-SQL, e frameworks de RAG e RAG agêntico.
Antes da AIMultiple, ele trabalhou como Cientista de Dados na Yandex, onde consultou e analisou grandes datasets com SQL para avaliar a qualidade de busca e ranqueamento segundo diretrizes detalhadas.
Interesse de Pesquisa
O trabalho de Ekrem concentra-se em medir como os sistemas de LLM e de recuperação se comportam na prática. Ele projeta o ambiente de teste, executa as cargas de trabalho em hardware real e compara models, frameworks e infraestrutura em precisão, vazão, latência, custo e escalabilidade, em toda a stack, desde models de embedding e bancos de dados vetoriais até motores de inference e infraestrutura de GPU. Sua tese de mestrado automatiza revisões sistemáticas de literatura com uma pipeline baseada em RAG.
Educação
Ekrem possui um mestrado em Sistemas de Informação Gerenciais pela Başkent University, onde sua tese automatizou revisões sistemáticas de literatura com uma pipeline baseada em RAG, e está cursando um segundo mestrado em Engenharia de Dados e Conhecimento na Hacettepe University.
Últimos artigos de Ekrem
Scraper de E-commerce: 4 Provedores Avaliados
Avaliamos quatro provedores de dados da web em 100 domínios de e-commerce, coletando 65.000 páginas de produto e de busca cada um, com 5 a 5.000 solicitações simultâneas. Na média entre os níveis de simultaneidade, Bright Data alcançou a maior taxa de sucesso (76%) com uma mediana de 16 segundos. Apify registrou o maior tempo…
Top 70+ provedores de GPU em nuvem
Os provedores de GPU em nuvem se dividem em três níveis. Os hiperescaladores operam plataformas de nuvem amplas com aluguel de GPU como um produto entre muitos. Os neoclouds especializados concentram-se em infraestrutura de GPU e IA como seu produto principal. Os marketplaces comunitários agregam inventário de muitos operadores pequenos, frequentemente no piso da variação…
Benchmark de Software DLP
Avaliamos o Acronis DeviceLock DLP e o ManageEngine DLP Plus em VMs idênticas com Windows Server 2022 com 28 cenários: 23 testes de vazamento de dados (incluindo 12 arquivos adversariais de evasão), 3 testes de segurança do agente e 2 testes sob alto consumo de CPU e memória. Para os outros produtos DLP, Netwrix Endpoint…
LLM Calculadora de VRAM para Auto-Hospedagem
Auto-hospedar um LLM significa executar a inferência em hardware que o operador controla, em vez de via uma API de terceiros, o que altera o custo, o controle de dados e o perfil de privacidade. O fato de um modelo executar ou não depende da memória. A calculadora estima a VRAM ou memória unificada que…
Benchmark Multi-GPU: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
Por mais de duas décadas, otimizar o desempenho computacional tem sido um pilar do meu trabalho. Avaliamos as GPUs NVIDIA B200, H200, H100 e AMD MI300X para avaliar o quão bem elas escalam para Large Language Model (LLM) inference. Usando o framework vLLM com o model meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, executamos testes em 1, 2, 4 e 8…
GPU Benchmark de Concorrência: H100 vs H200 vs B200 vs MI300X
Passei os últimos 20 anos focando na otimização de desempenho computacional em nível de sistema. Avaliamos as mais recentes NVIDIA GPUs, incluindo as NVIDIA H100, H200 e B200, e a AMD MI300X, para análise de escalabilidade de concorrência. Usando o framework vLLM com o gpt-oss-20b model, testamos como essas GPUs lidam com solicitações simultâneas, de…
Benchmark de busca de vídeo API: Bright Data vs YouTube
Comparamos a busca de vídeo do Bright Data com a busca do YouTube em 50 consultas em inglês distribuídas em cinco tipos de consulta. Ambos os mecanismos foram consultados até a exaustão, e um painel de três modelos avaliou quadros de vídeo amostrados. O número de clipes utilizáveis por busca estima quantos vídeos retornados contêm…
Alternativas ao DGX Spark: RTX, Ryzen IA Halo e Mac Studio
Comparamos benchmarks de inference publicados do DGX Spark, RTX e Ryzen IA Halo, cobrindo processamento de prompt, geração de tokens e contextos mais longos. As alternativas incluem Framework Desktop, Mac Studio e sistemas GB10 de outros fabricantes. A velocidade de decodificação mede os tokens de saída gerados por segundo. Valores mais altos significam geração de…
GPUs gratuitas na nuvem: modelos, limites e requisitos de acesso
GPUs gratuitas na nuvem estão disponíveis por meio de notebooks Python, demonstrações de IA e créditos mensais de computação. Compare o hardware de GPU, as franquias gratuito e os requisitos de acesso, ou verifique quais serviços se adequam à sua carga de trabalho. Duas T4s fornecem duas alocações separadas de 16 GB de memória. Executar…
Comparação de Modelos de Fundação Relacionais
Comparamos em benchmark o SAP-RPT-1-OSS contra gradient boosting (LightGBM, CatBoost) em 17 datasets tabulares abrangendo o espectro semântico-numérico, tabelas pequenas/de alta semântica, datasets empresariais mistos e grandes datasets numéricos de baixa semântica. O nosso objetivo é medir onde os priores semânticos pré-treinados de um LLM relacional podem oferecer vantagens sobre os modelos de árvore tradicionais…
Boletim informativo AIMultiple
Receba um e-mail gratuito por semana com as últimas notícias de tecnologia B2B e insights de especialistas para impulsionar o seu negócio.