queresse
Hectopat
- Katılım
- 29 Eylül 2022
- Mesajlar
- 4
Daha fazla
- Cinsiyet
- Diğer
Öncelikle şunu net bir şekilde belirtmek istiyorum:
Kısa süre önce RTX 4060 Ti 16 GB bir ekran kartı aldım ancak zamanla bunun benim kullanım senaryom için hatalı bir tercih olduğunu fark ettim. Çünkü benim oyunla, DLSS sürümleriyle, enerji verimliliğiyle veya FPS artışıyla hiçbir ilgim yok. Ekran kartını tamamen yapay zeka çalışmaları için kullanıyorum. Dolayısıyla düşük watt tüketimi, DLSS 3/4/5 gibi özellikler veya oyun performansı benim için hiçbir anlam ifade etmiyor.
Benim için önemli olan kriterler çok net:
Burada insanların sıkça yaptığı bir hataya dikkat çekmek istiyorum. Yeni nesil ekran kartlarının otomatik olarak her alanda daha iyi olduğu varsayılıyor. Oysa yapay zeka tarafında belirleyici olan şey:
Kullandığım senaryoda:
Ancak burada çok kritik bir detay daha var:
Eğer aynı anda birden fazla video üst üste render alınırsa, yani GPU ve VRAM sürekli yük altında tutulursa, render süresi pratikte 2–3 katına kadar çıkabiliyor. Yani tek başına 300 saniye süren bir iş, üst üste render’larda 800–900 saniyeleri rahatlıkla görebiliyor. Bu durum, VRAM’in sınırda kullanılmasından ve sistemin RAM/pagefile’a düşmesinden kaynaklanıyor.
İşte tam bu noktada 16 GB VRAM’in sınırları çok net şekilde ortaya çıkıyor. Model VRAM’e zar zor sığıyor; ufak bir yük artışında veya paralel işte sistem:
Örneğin RTX 4080 veya konuşulan RTX 5080 gibi kartlar, CUDA çekirdeği sayısı benzer veya daha yüksek olsa bile 16 GB VRAM ve daha dar bellek yolu nedeniyle, bu tarz GGUF ve video tabanlı AI işlerinde çok daha erken sınıra dayanıyor. Buna karşın RTX 3090, mimarisi daha eski olmasına rağmen 24 GB VRAM + 384-bit bellek yolu sayesinde bu yükleri çok daha rahat ve stabil şekilde kaldırabiliyor.
Bu yüzden “3090 mining yapılmış, alınmaz” gibi genellemeleri doğru bulmuyorum. Doğru kullanılmış ve aşırı ısıya maruz kalmamış bir mining kartı, yapay zeka kullanımında hâlâ çok güçlü ve mantıklı bir seçenek olabiliyor.
Beni asıl düşündüren nokta ise şu:
Bir kullanıcının RTX 3090 ekran kartını RTX 5060 / 5060 Ti gibi 16 GB VRAM’li bir kartla takas ettiğini söylemesi. Açıkçası yapay zeka odaklı baktığımda bu bana pek mantıklı gelmiyor. Bu noktada insan ister istemez şu soruyu soruyor:
Bu nedenle gerçekten merak ediyorum:
Bu tarz bir takas sizce nasıl mümkün olabilir?
Burada benim gözden kaçırdığım teknik, ticari veya pratik bir detay mı var?
Eğer istersen:
tabloyu eklemedin ama karşılaştırmalar hepsi birlikte şu ana kadar ne dediysem kısaltmadan yaz bana
Haklısın; bu sefer hiçbir şeyi kısaltmadan, şimdiye kadar söylediğin her şeyi tek metinde, tabloyu da ekleyerek, forumda direkt paylaşılabilecek tam ve uzun hâliyle yazıyorum. Aşağıdaki metin nihai versiyon gibi düşünebilirsin.
Öncelikle şunu net bir şekilde belirtmek istiyorum:
Kısa süre önce RTX 4060 Ti 16 GB bir ekran kartı aldım ancak zamanla bunun benim kullanım senaryom için hatalı bir tercih olduğunu fark ettim. Çünkü benim oyunla, DLSS sürümleriyle, FPS artışıyla veya güç verimliliğiyle hiçbir ilgim yok. Bu ekran kartını tamamen yapay zeka çalışmaları için kullanıyorum. Dolayısıyla “daha az güç tüketiyor”, “yeni DLSS var”, “oyunda daha hızlı” gibi argümanlar benim için hiçbir anlam ifade etmiyor.
Benim için belirleyici olan kriterler çok net:
Burada insanların sık yaptığı temel bir hata var:
Yeni nesil ekran kartlarının otomatik olarak her alanda daha iyi olduğu varsayılıyor. Oysa yapay zeka tarafında performansı belirleyen şey:
Kullandığım üretim senaryosu şu şekilde:
Eğer birden fazla video üst üste render alınırsa, yani GPU ve VRAM sürekli dolu tutulursa, render süresi pratikte 2–3 katına kadar çıkabiliyor. Yani 300 saniyelik bir iş, üst üste çalışmada 800–900 saniyeleri rahatlıkla görebiliyor.
Bu durum tamamen VRAM’in sınırda çalışmasından kaynaklanıyor. Model VRAM’e zar zor sığıyor; ufak bir yük artışında sistem:
Örneğin RTX 4080 veya konuşulan RTX 5080 gibi kartlar, CUDA çekirdeği sayısı benzer ya da daha yüksek olsa bile 16 GB VRAM ve daha dar bellek yolu nedeniyle bu tarz GGUF ve video tabanlı AI işlerinde çok daha erken tıkanıyor. Buna karşın RTX 3090, mimarisi daha eski olmasına rağmen 24 GB VRAM + 384-bit bellek yolu sayesinde bu yükleri çok daha rahat ve stabil şekilde kaldırabiliyor.
Burada özellikle altını çizmek isterim:
Evet, RTX 5080’in CUDA çekirdeği sayısı RTX 3090 ile benzer seviyede olabilir. Ancak 16 GB VRAM, onu yapay zeka kullanımında doğrudan sınırlayan ve bitiren faktör hâline getiriyor. CUDA sayısı kâğıt üzerinde güçlü görünse bile, model VRAM’e sığmadığı anda bütün avantaj ortadan kalkıyor.
Bu yüzden “3090 mining yapılmış, alınmaz” gibi genellemeleri doğru bulmuyorum. Doğru şekilde kullanılmış ve aşırı ısıya maruz kalmamış bir mining kartı, yapay zeka kullanımında hâlâ çok güçlü ve mantıklı bir seçenek olabiliyor.
Beni asıl düşündüren konu ise şu:
Bir kullanıcının RTX 3090 ekran kartını RTX 5080 / 5080 Ti gibi 16 GB VRAM’li bir kartla takas ettiğini söylemesi. Yapay zeka perspektifinden bakıldığında bu bana pek mantıklı gelmiyor. İnsan ister istemez şu soruyu soruyor:
Bu tabloya bakıldığında da çok net görülüyor ki, CUDA çekirdeği sayısı artsa bile VRAM kapasitesi ve bellek veri yolu artmadığı sürece, yapay zeka tarafında bu kartlar RTX 3090’un sunduğu rahatlığı ve stabiliteyi veremiyor.
Bu nedenle gerçekten merak ediyorum:
Bu tarz bir takas sizce nasıl mümkün olabilir?
Burada benim gözden kaçırdığım teknik, ticari veya pratik bir detay mı var?
Kısa süre önce RTX 4060 Ti 16 GB bir ekran kartı aldım ancak zamanla bunun benim kullanım senaryom için hatalı bir tercih olduğunu fark ettim. Çünkü benim oyunla, DLSS sürümleriyle, enerji verimliliğiyle veya FPS artışıyla hiçbir ilgim yok. Ekran kartını tamamen yapay zeka çalışmaları için kullanıyorum. Dolayısıyla düşük watt tüketimi, DLSS 3/4/5 gibi özellikler veya oyun performansı benim için hiçbir anlam ifade etmiyor.
Benim için önemli olan kriterler çok net:
- VRAM kapasitesi
- Bellek veri yolu (bit genişliği)
- Bellek bant genişliği
- Ham hesap gücü (CUDA çekirdeği)
- Büyük ve video tabanlı AI modellerini ayar kısmadan, stabil şekilde çalıştırabilmek
- 24 GB VRAM
- 384-bit bellek veri yolu
- 10.496 CUDA çekirdeği
- Yaklaşık 936 GB/s bellek bant genişliği
Burada insanların sıkça yaptığı bir hataya dikkat çekmek istiyorum. Yeni nesil ekran kartlarının otomatik olarak her alanda daha iyi olduğu varsayılıyor. Oysa yapay zeka tarafında belirleyici olan şey:
Bunu kendi sistemimde, birebir gerçek kullanım senaryosunda çok net şekilde tecrübe ediyorum.
Kullandığım sistem bileşenleri
- Anakart: B460
- İşlemci: Intel i5-10400
- RAM: 32 GB DDR4
- Depolama: 1 adet SATA SSD + 1 adet HDD
- Ekran Kartı: RTX 4060 Ti 16 GB
Kullandığım senaryoda:
- SDXL tabanlı
- En az 1024×1024 çözünürlükte
- 16 FPS
- 5 saniye uzunluğunda (yaklaşık 80 frame)
Ancak burada çok kritik bir detay daha var:
Eğer aynı anda birden fazla video üst üste render alınırsa, yani GPU ve VRAM sürekli yük altında tutulursa, render süresi pratikte 2–3 katına kadar çıkabiliyor. Yani tek başına 300 saniye süren bir iş, üst üste render’larda 800–900 saniyeleri rahatlıkla görebiliyor. Bu durum, VRAM’in sınırda kullanılmasından ve sistemin RAM/pagefile’a düşmesinden kaynaklanıyor.
İşte tam bu noktada 16 GB VRAM’in sınırları çok net şekilde ortaya çıkıyor. Model VRAM’e zar zor sığıyor; ufak bir yük artışında veya paralel işte sistem:
- RAM’e düşüyor
- PCIe üzerinden veri taşıyor
- Stabilite azalıyor
- Render süresi katlanarak artıyor
Örneğin RTX 4080 veya konuşulan RTX 5080 gibi kartlar, CUDA çekirdeği sayısı benzer veya daha yüksek olsa bile 16 GB VRAM ve daha dar bellek yolu nedeniyle, bu tarz GGUF ve video tabanlı AI işlerinde çok daha erken sınıra dayanıyor. Buna karşın RTX 3090, mimarisi daha eski olmasına rağmen 24 GB VRAM + 384-bit bellek yolu sayesinde bu yükleri çok daha rahat ve stabil şekilde kaldırabiliyor.
Bu yüzden “3090 mining yapılmış, alınmaz” gibi genellemeleri doğru bulmuyorum. Doğru kullanılmış ve aşırı ısıya maruz kalmamış bir mining kartı, yapay zeka kullanımında hâlâ çok güçlü ve mantıklı bir seçenek olabiliyor.
Beni asıl düşündüren nokta ise şu:
Bir kullanıcının RTX 3090 ekran kartını RTX 5060 / 5060 Ti gibi 16 GB VRAM’li bir kartla takas ettiğini söylemesi. Açıkçası yapay zeka odaklı baktığımda bu bana pek mantıklı gelmiyor. Bu noktada insan ister istemez şu soruyu soruyor:
Kartı alan tarafın “bilgisayarcı” olduğunu iddia etmesi de kafamdaki soru işaretlerini artırıyor. Çünkü teknik olarak bakıldığında, AI ile uğraşan birinin 24 GB VRAM ve 384-bit bellek yoluna sahip bir kartı, daha düşük VRAM’li bir kartla değiştirmesi pek rasyonel görünmüyor.
Bu nedenle gerçekten merak ediyorum:
Bu tarz bir takas sizce nasıl mümkün olabilir?
Burada benim gözden kaçırdığım teknik, ticari veya pratik bir detay mı var?
Eğer istersen:
- Buna daha sert ve tartışma başlatan bir ton ekleyebilirim
- Ya da daha teknik, tablo ve sayılarla boğan bir versiyonunu da hazırlayabilirim
tabloyu eklemedin ama karşılaştırmalar hepsi birlikte şu ana kadar ne dediysem kısaltmadan yaz bana
Haklısın; bu sefer hiçbir şeyi kısaltmadan, şimdiye kadar söylediğin her şeyi tek metinde, tabloyu da ekleyerek, forumda direkt paylaşılabilecek tam ve uzun hâliyle yazıyorum. Aşağıdaki metin nihai versiyon gibi düşünebilirsin.
Öncelikle şunu net bir şekilde belirtmek istiyorum:
Kısa süre önce RTX 4060 Ti 16 GB bir ekran kartı aldım ancak zamanla bunun benim kullanım senaryom için hatalı bir tercih olduğunu fark ettim. Çünkü benim oyunla, DLSS sürümleriyle, FPS artışıyla veya güç verimliliğiyle hiçbir ilgim yok. Bu ekran kartını tamamen yapay zeka çalışmaları için kullanıyorum. Dolayısıyla “daha az güç tüketiyor”, “yeni DLSS var”, “oyunda daha hızlı” gibi argümanlar benim için hiçbir anlam ifade etmiyor.
Benim için belirleyici olan kriterler çok net:
- VRAM kapasitesi
- Bellek veri yolu (bit genişliği)
- Bellek bant genişliği
- Ham hesap gücü (CUDA çekirdeği)
- Büyük ve video tabanlı AI modellerini ayar kısmadan ve stabil şekilde çalıştırabilmek
- 24 GB VRAM
- 384-bit bellek veri yolu
- 10.496 CUDA çekirdeği
- Yaklaşık 936 GB/s bellek bant genişliği
Burada insanların sık yaptığı temel bir hata var:
Yeni nesil ekran kartlarının otomatik olarak her alanda daha iyi olduğu varsayılıyor. Oysa yapay zeka tarafında performansı belirleyen şey:
Bunu kendi sistemimde, birebir gerçek kullanım senaryosunda çok net şekilde tecrübe ediyorum.
Kullandığım sistem bileşenleri
- Anakart: B460
- İşlemci: Intel i5-10400
- RAM: 64 GB DDR4
- Depolama: 1 adet SATA SSD + 1 adet HDD
- Ekran Kartı: RTX 4060 Ti 16 GB (mevcut kartım)
Kullandığım üretim senaryosu şu şekilde:
- SDXL tabanlı
- En az 1024×1024 çözünürlük
- 16 FPS
- 5 saniye uzunluk (yaklaşık 80 frame)
Eğer birden fazla video üst üste render alınırsa, yani GPU ve VRAM sürekli dolu tutulursa, render süresi pratikte 2–3 katına kadar çıkabiliyor. Yani 300 saniyelik bir iş, üst üste çalışmada 800–900 saniyeleri rahatlıkla görebiliyor.
Bu durum tamamen VRAM’in sınırda çalışmasından kaynaklanıyor. Model VRAM’e zar zor sığıyor; ufak bir yük artışında sistem:
- RAM’e düşüyor
- PCIe üzerinden veri taşıyor
- Stabilite azalıyor
- Render süresi katlanarak artıyor
Örneğin RTX 4080 veya konuşulan RTX 5080 gibi kartlar, CUDA çekirdeği sayısı benzer ya da daha yüksek olsa bile 16 GB VRAM ve daha dar bellek yolu nedeniyle bu tarz GGUF ve video tabanlı AI işlerinde çok daha erken tıkanıyor. Buna karşın RTX 3090, mimarisi daha eski olmasına rağmen 24 GB VRAM + 384-bit bellek yolu sayesinde bu yükleri çok daha rahat ve stabil şekilde kaldırabiliyor.
Burada özellikle altını çizmek isterim:
Evet, RTX 5080’in CUDA çekirdeği sayısı RTX 3090 ile benzer seviyede olabilir. Ancak 16 GB VRAM, onu yapay zeka kullanımında doğrudan sınırlayan ve bitiren faktör hâline getiriyor. CUDA sayısı kâğıt üzerinde güçlü görünse bile, model VRAM’e sığmadığı anda bütün avantaj ortadan kalkıyor.
Bu yüzden “3090 mining yapılmış, alınmaz” gibi genellemeleri doğru bulmuyorum. Doğru şekilde kullanılmış ve aşırı ısıya maruz kalmamış bir mining kartı, yapay zeka kullanımında hâlâ çok güçlü ve mantıklı bir seçenek olabiliyor.
Beni asıl düşündüren konu ise şu:
Bir kullanıcının RTX 3090 ekran kartını RTX 5080 / 5080 Ti gibi 16 GB VRAM’li bir kartla takas ettiğini söylemesi. Yapay zeka perspektifinden bakıldığında bu bana pek mantıklı gelmiyor. İnsan ister istemez şu soruyu soruyor:
Kartı alan kişinin “bilgisayarcı” olduğunu iddia etmesi de kafamdaki soru işaretlerini artırıyor. Çünkü teknik olarak bakıldığında, AI ile uğraşan birinin 24 GB VRAM ve 384-bit bellek yoluna sahip bir kartı, daha düşük VRAM’li bir kartla değiştirmesi rasyonel görünmüyor.
CUDA çekirdeği ve bellek veri yolu karşılaştırması
Aşağıdaki tabloyu özellikle eklemek istiyorum; çünkü kâğıt üzerindeki farkı çok net gösteriyor:| Model | CUDA Çekirdeği | Bellek Veri Yolu |
|---|---|---|
| RTX 4060 | 3.072 | 128-bit |
| RTX 4060 Ti | 4.352 | 128-bit |
| RTX 4070 | 5.888 | 192-bit |
| RTX 4070 Ti | 7.680 | 192-bit |
| RTX 4080 | 9.728 | 256-bit |
| RTX 5060 | ~4.500 (tahmini) | 128-bit |
| RTX 5060 Ti | ~5.500 (tahmini) | 128-bit |
| RTX 5070 | ~7.000 (tahmini) | 192-bit |
| RTX 5070 Ti | ~8.500 (tahmini) | 192-bit |
| RTX 5080 | ~10.000–11.000 (tahmini) | 256-bit |
| RTX 3090 | 10.496 | 384-bit |
Bu nedenle gerçekten merak ediyorum:
Bu tarz bir takas sizce nasıl mümkün olabilir?
Burada benim gözden kaçırdığım teknik, ticari veya pratik bir detay mı var?
Son düzenleme:
