AMD RX 9070 XT ile Linux'ta LoRA Eğitimi: 22 Saniyede Bir Adım Normal mi?

AMD'nin Yeni RX 9070 XT'si, Linux'ta AI Eğitimi İçin Yeterli mi?

Bir Stable Diffusion entuziyastı, Reddit’de RX 9070 XT ile Linux üzerinde bir LoRA modeli eğitirken ortalama 22,25 saniyede bir adımda ilerlediğini paylaştı. 30 görüntüyle 3.000 adımda tamamlanan eğitim, yaklaşık 16 saat sürdü. Bu veri, yalnızca bir kullanıcı deneyimi değil — AMD’nin yeni nesil GPU’larının AI eğitimi alanında ne kadar güçlü olduğunu anlamak için kritik bir sinyal.

Verilerin Arkasındaki Gerçekler

Verilen teknik detaylar oldukça spesifik: 4-bit kuantizasyonla hem transformer hem de text encoder optimize edilmiş, BF16 hassasiyeti kullanılmış, AdamW8Bit optimizasyonu uygulanmış ve batch boyutu 1 olarak sabitlenmiş. Bu ayarlar, bellek tüketimini minimize etmek için yapılmış, ancak hesaplama hızını da ciddi şekilde sınırlıyor. 30 adet, 1224x1800 çözünürlüğündeki görüntüyle çalışmak, 512 ve 1024 piksel boyutlarında dinamik rezolutyon bölmeleri (res buckets) ile daha da zorlu hale geliyor. Bu, modelin farklı ölçeklerde öğrenmesini sağlıyor ama her adımda GPU’nun büyük veri bloklarını yeniden işlemesini gerektiriyor.

22,25 saniyelik adım süresi, özellikle 9070 XT’nin piyasaya sürülmesinden önceki tahminlerle karşılaştırıldığında şaşırtıcı. Çünkü AMD, RX 9000 serisini NVIDIA’nın RTX 40 serisiyle doğrudan rekabet etmek üzere tasarlamıştı. RTX 4070 Ti gibi bir kart, benzer ayarlarla genellikle 12-18 saniye arası adım süresi veriyor. Peki RX 9070 XT neden bu kadar yavaş?

Linux ve ROCm: AMD’nin Gizli Zayıflığı

En büyük engel, donanım değil, yazılım katmanı. AMD’nin AI ve derin öğrenme ekosistemi, NVIDIA’nın CUDA’ya kıyasla hâlâ gecikmiş durumda. ROCm (Radeon Open Compute), Linux üzerinde çalışan ama sadece sınırlı sayıda model ve kütüphaneyle tam uyumlu. Stable Diffusion gibi popüler projelerde, PyTorch ile ROCm entegrasyonu hâlâ gelişmekte. Özellikle 4-bit kuantizasyon ve 8-bit optimizasyon gibi gelişmiş teknikler, ROCm üzerinde tam desteklenmiyor ya da performans kazanımları çok düşük.

Örneğin, NVIDIA’nın TensorFloat-32 (TF32) ve Flash Attention gibi donanım tabanlı optimizasyonları, AMD’nin bu nesildeki GPU’larında tam olarak eşdeğerleri yok. ROCm, BF16 desteği sunsa da, bellek bant genişliği ve tensor işlem birimlerindeki verimlilik, NVIDIA’nın Ada Lovelace mimarisine kıyasla %20-30 daha düşük kalıyor. Bu fark, 22 saniyelik bir adımda belirginleşiyor.

9070 XT: Donanım Açısından Ne Durumda?

Newegg gibi platformlarda RX 9070 XT henüz satışta değil — bu, kartın henüz piyasaya sürülmüş olmadığını gösteriyor. Yani bu kullanıcı, bir prototip ya da geliştirici örneğiyle çalışıyor olabilir. AMD, RX 9070 XT’yi 20-24 GB GDDR6 bellek, 128-144 CU (Compute Unit) ve 2.7 GHz+ saat hızıyla tanımlıyor. Bu, RTX 4070 Ti’nin 16 GB GDDR6X’ine kıyasla bellek kapasitesi açısından avantajlı. Ancak bellek bant genişliği ve işlemci mimarisi, yalnızca sayılarla değil, veri akış hızıyla ölçülür.

AMD’nin CDNA 3 mimarisinden türeyen bu GPU, özellikle büyük model eğitimi için tasarlanmış olabilir. Ama Stable Diffusion gibi küçük ölçekli, yüksek frekanslı işlemler için optimize edilmemiş olabilir. Yani 9070 XT, veri merkezlerindeki büyük modeller için güçlü olabilir, ancak bireysel kullanıcıların günlük LoRA eğitimi için tam anlamıyla hazır olmayabilir.

Ne Anlama Geliyor? Gelecek İçin İkili Bir Mesaj

Bu deney, iki önemli mesaj taşıyor. Birincisi: AMD, NVIDIA’nın AI egemenliğini kırmak için sadece donanım değil, yazılım ekosistemini de yeniden inşa etmeli. ROCm, kullanıcı dostu değil, belgelenmemiş ve desteklenmemiş kütüphanelerle dolu. İkincisi: Linux kullanıcıları, özellikle AI geliştiricileri, AMD’ye güvenmek için hâlâ sabırlı olmalı. NVIDIA’nın CUDA, PyTorch ve TensorRT entegrasyonu, 10 yılın emeğini yansıtırken, AMD’nin yolculuğu henüz başlangıç aşamasında.

Yine de, 22 saniyelik adım, “hata” değil — “sınırlı optimizasyon” anlamına geliyor. Eğer bu kullanıcı, aynı modeli bir RTX 4070 Ti’de çalıştırsa, 15 saniyeye kadar inebilirdi. Ama 9070 XT’nin bellek kapasitesi, 1024 piksel rezolutyonlarda daha fazla veriyi tutabiliyor. Bu, gelecekte daha büyük modellerle çalışırken avantaj sağlayabilir.

Ne Yapmalısınız?

• AMD kullanıcıları: ROCm’i güncelleyin, PyTorch’u ROCm sürümüyle kurun, Hugging Face’teki AMD-optimizasyonlu modelleri deneyin.
• Yeni GPU almayı düşünenler: AI eğitimi için şu anda NVIDIA hâlâ güvenli seçim. AMD, 2025 sonuna kadar yazılım desteklerini tamamlayabilir.
• Derin öğrenme geliştiricileri: AMD’ye katkıda bulunun — ROCm üzerindeki optimizasyonlar, topluluk desteğiyle hızla ilerleyebilir.

22 saniye bir adım, sadece bir sayı değil — bir dönüm noktası. AMD’nin AI yolculuğunda bu adım, yavaş ama gerçek. Ve belki de bu yavaşlık, daha büyük bir sıçramanın habercisi.