GPU Hızlandırmalı UTF-8 Decoder Projesi

WebGPU ile BPE Tokenizer için geliştirdiğim UTF8 Decoder (normalizer) kodu, kendi başına ayrı bir modül oldu.

Henüz son halini Github’a yüklemedim ama bu decoder aslında “metne giren her şeyin ilk kapısı” olarak kullanılabiliyor.

Aşağıya kullanılabilecek alanlardan aklıma gelenleri yazıyorum:

Kullanım Alanları

1. OCR, ASR Sonrası İşleme

OCR ve ASR sonrası normalize, doğrulama için (PDF, taranmış doküman). Bir PDF ya da tarattığınız dökümanı, parazitlerden temizlemeye kullanmak için ideal bir yapı sunuyor.

2. Web Crawler ve RSS İşleme

Web crawler, RSS ve e-postalarda UTF-8 validasyon, BOM temizliği, ayrıca opsiyonel olarak NFKC/NFKD içinde kullanılabilir (Bunu da sonra açıklayacağım).

3. Log Analizi

GB’larca log’u, log hatlarında GPU’da satır/sözcük sınırlarını çıkarıp doğrulamak için kullanılabilir.

4. Full-Text Index ve NLP

Full-text index (inverted index hazırlığı), ve Vektörleştirme/NLP için token öncesi grapheme/word boundary ve BPE, wordpiece öncesi normalize ki ilk çıkış noktam buydu zaten.

5. Corpus Hazırlama

Tokenizer öncesi normalizasyon; karakter-seviye istatistik (n-gram, kategori histogramı) çıkarma.

6. Sözlük/LM Veri Temizliği

Kontrol karakter temizliği, Unicode eşdeğerliği ile duplicate düşürme.

7. UTF-8 Gateway

UTF-8 Gate olarak kullanılabilir özellikle WAF/CDN edge ve overlong/surrogate/out-of-range tespiti ve şüpheli akışları drop ve karantina etmekde çok faydası olur.

8. Zararlı Kod Analizi

Kaçış, payload gizleme için kullanılan homoglyph, overlong bypass’larını yakalama. Örneğin karışık script setleri, control char yoğunluğu vb ölçülebilir.

9. DLP ve PII Kırpma

DLP, PII kırpma pre-pass, normalizasyon, hızlı sınırlayıcı çıkarımı için ideal.

10. Lexer-Parser Ön Aşaması

Lexer-Parser ön aşaması (benim MiniSwift lexer gibi): Herhangi bir lexer yazıyorsanız, hatasız UTF-8 -> codepoint -> token aşamalarını elde edebilirsiniz.

11. Editör Terminal Render

Grapheme cluster (emoji/ZWJ) doğru caret hareketi, selection, wrap. XCode ya da diğer text-based editörlerde, emoji koyunca imlecin garip hareketlerinin tespiti ve düzelmesi sağlanabilir.

12. Diff ve Merge

Grapheme-Aware diff ve word/sentence boundary ile semantik diff elde edilebilir.

13. E2E Mesajlaşma

İstemciden gelen payload’ı GPU’da doğrula sonra normalize et; ve emoji, mention, hashtag sınırı çıkarmak için kullanılabilir.

14. İçerik Moderasyonu

İçerik moderasyonunun pre-pass’i: control character, ZWJ spam, yönlendirme işaretleri (BiDi) anomalileri.

15. UTF-8 Doğrulama Katmanı

Kolon, JSON ingest’te invalid sekans reddi.

16. Deterministik Hashing

NFKC + casefold + whitespace Canonicalization sonrası hash (dedup).

17. Altyazı İşleme

SRT, VTT, TTML işleme: streaming decode + satır-süre ofsetleri; çok dilli altyazıda Regional Indicator (RI) ve ZWJ zincirleriyle güvenli kesme için çok işe yarar.

18. Reverse Proxy/Gateway

Request-response body’lerde “UTF-8 compliance filter” olarak kullanılabilir.

19. IoT Uygulamaları

Düşük kaliteli cihazlardan gelen metni GPU’da hızlı doğrulayıp temizlenebilir.

Kısacası; Nerede metin boru hattı varsa (ingest -> normalize -> segment -> tokenize), bu decoder ilk blok olarak kullanılabilir.

Güvenlik ve Antivirüs Uygulamaları

Ayrıca bu UTF-8 decoder, “metin içerikli” akışlarda antivirüs, WAF için çok işe yarar:

1. Metin Tabanlı İçerik Tarama

E-posta gövdesi ve ekleri, HTML, JS, JSON, logları, Office metin katmanları, script’ler JS, PS, Python. Burada decoder’ı “UTF-8 Gate” gibi konumlandırılabilir.

2. WAF/CDN Edge Filtreleme

Decoder, istek-yanıt gövdelerini “en kısa form UTF-8”'e zorlayıp şüpheli Unicode kullanımını skorlayabilir; Unicode normalizasyonu ve kodlama yanılgıları OWASP’ın da altını çizdiği bir konudur.

Kaynaklar:

3. Supply-Chain/Kaynak Kod Tarama

Repo içindeki kaynak dosyalarında BiDi override (RLO,LRO, LRI,RLI,FSI,PDI) ile “gözle görülenle derleyicinin okuduğu farklı” vakalarını işaretlemek için kullanılabilir.

Araştırma Kaynakları:

Gelecek Yazılar

Bir sonraki yazıda, günümüzde big-tech’in (Red-Hat, Intel, Github) utf8 validasyonunu, nasıl ve neden CPU’da kullandığını ve GPU ile yakalanabilecek avantajları ele alacağım.

Teknik Özellikler

Bu GPU hızlandırmalı UTF-8 decoder:

WebGPU tabanlı - modern web standartları ile uyumlu
Yüksek performanslı - GPU paralelizminden yararlanır
Modüler tasarım - farklı projelerde tekrar kullanılabilir
Unicode compliant - tam UTF-8 spec’ine uygun
Security-focused - güvenlik açıklarını önleyici tasarım

Performans Metrikleri

Throughput: GPU tabanlı işleme ile yüksek veri akışı
Latency: Düşük gecikme süreleri
Scalability: Büyük veri setleri için ölçeklenebilir

Bu decoder projesi, modern metin işleme pipeline’larının temelini oluşturan kritik bir bileşen olarak tasarlandı. GPU’nun paralel işleme gücünden yararlanarak, geleneksel CPU tabanlı çözümlerden çok daha yüksek performans sunuyor.

Sonraki yazılarda daha detaylı teknik implementasyon ve performans karşılaştırmalarını paylaşacağım!