flyingatm
80+ Bronze
- Katılım
- 9 Haziran 2026
- Mesajlar
- 1,282
- Reaksiyon skoru
- 849
AI'a sorunca 2 tane 3090 ile de yapılıyor ama ne hikmetse o an CPU'nun desteklediği bant genişliğini sen hatırlatana kadar bilmiyor da. Şu AI'a sordum, şunu dedi lafı bitiriyor beni. Benim burada 2 senelik aktif olarak LLM ile uğraşan. AI'a sormaya edin.Ben yapay zeka işlerinden anlamam ama bu cümleyi bir yapay zeka aracına sordum şöyle bir cevap verdi.
- "RTX 5080 AI'da güçsüz" demek haksızlıktır: RTX 5080; çekirdek gücü, Tensor çekirdekleri ve GDDR7 bellek teknolojisinin getirdiği bant genişliği sayesinde yapay zeka işlemlerinde kâğıt üstünde ve işlem gücü (compute power) olarak oldukça güçlüdür.
- Hangi işler için harika?
- 8B veya 14B parametreli güncel LLM'leri (örneğin sıkıştırılmış/quantize edilmiş Qwen veya Llama modellerini) yerelde uçan bir hızda (yüksek token/s) çalıştırmak için RTX 5080 gayet yeterlidir ve canavar gibi performans verir.
- Stable Diffusion gibi görsel üretim araçlarında, LoRA eğitimlerinde veya küçük/orta ölçekli yapay zeka iş akışlarında 16 GB VRAM ve güçlü Tensor çekirdekleri hobi ve yarı profesyonel kullanım için fazlasıyla yeterlidir.
- Ayrıca oyun tarafında yapay zeka tabanlı DLSS 4 / Multi-Frame Generation gibi teknolojileri çalıştırmada kilit rol oynar.
Özetle:
Alıntidaki kişi, "büyük ölçekli kurumsal yapay zeka ve dev LLM (Large Language Model) geliştirme/çalıştırma"kriterine göre bakıldığında VRAM kısıtı nedeniyle haklıdır; 16 GB'lık bir tüketici kartı bu seviyedeki işlerin "amelesini" yapamaz.
Ancak RTX 5080'i toptan gömüp "AI'da iş yapmaz, autofill'den öteye gidemez" demek teknolojik olarak yanlıştır. Bu kart, yerelde orta ölçekli yapay zeka modellerini çalıştırmak ve içerik üretmek için gayet güçlü bir donanımdır; mesele gücün yetersizliği değil, VRAM kapasitesinin büyük ölçekli endüstriyel modellere yetmemesidir.