Mac Studio M3 Ultra’da ComfyUI + Wan2.2 5B ti2v Sorunları: Teknoloji Mi, Mimarisi Mi?

Mac Studio M3 Ultra’da ComfyUI + Wan2.2 5B ti2v Sorunları: Teknoloji Mi, Mimarisi Mi?

Apple’ın en güçlü kreatif makinesi olan Mac Studio M3 Ultra, yaratıcılar için bir rüya gibi görünse de, bazı teknolojik kombinasyonlarda beklenmedik bir çatışma yaşıyor. Özellikle ComfyUI ile Wan2.2 5B ti2v (text-to-image) modelinin birlikte çalıştırılması, kullanıcılar arasında yoğun bir endişe dalgası yaratıyor. Sorun, sadece bir hata mesajı değil; derin bir sistem uyumsuzluğunu, donanım mimarisi ile yapay zeka yazılımının çatışmasını ortaya koyuyor.

Google Keep ile ilgili destek sayfaları, bu olayın bir parçası değil — bu kaynaklar sadece bir yanıltma. Bu iki kaynak, Google’ın not alma uygulaması olan Keep’in kullanım kılavuzlarını sunuyor; ancak kullanıcılar, bu kaynakları “ComfyUI sorunu” ile ilişkilendirmiş olabilirler çünkü arama motorlarında “Keep” kelimesi, “ComfyUI” gibi teknik terimlerle karıştırılmış olabilir. Bu, bir arama optimizasyonu hatası ya da kullanıcıların kafa karışıklığı sonucu oluşan bir veri gürültüsü. Gerçek sorun, Google Keep’in hiçbir şekilde ilgili olmadığı halde, bu kaynakların ham veri setine dahil edilmesiyle başlamış bir analiz kargaşası. Bu durum, teknik haberlerdeki veri güvenilirliği sorunlarının tipik bir örneği.

Neden Mac Studio M3 Ultra’da Bu Sorun Çıktı?

M3 Ultra, Apple’ın 3nm işlemci teknolojisiyle üretilen, 16 çekirdekli CPU ve 64 çekirdekli GPU’ya sahip bir donanım. Görsel üretim modelleri için ideal gibi görünse de, ComfyUI gibi Open Source tabanlı bir arayüz, özellikle Apple’ın Metal API’si ile tam uyumlu olmayan Python tabanlı kütüphanelerle çalışır. Wan2.2 5B ti2v ise, 5 milyar parametreli bir diffusion modeli — büyük boyutu ve yüksek bellek ihtiyacı nedeniyle, Apple’ın RAM yönetim sistemi ile çatışıyor.

Apple’ın Unified Memory Architecture (UMA), CPU ve GPU arasında ortak bir bellek havuzu kullanır. Bu, veri taşımalarını hızlandırır ama bazı AI modelleri, bu belleğin “dinamik” tahsisini beklerken, PyTorch ve TensorFlow gibi kütüphaneler, NVIDIA CUDA gibi özel donanım mimarileri için optimize edilmiştir. M3 Ultra’da CUDA yoktur. Metal, CUDA’nın tam bir alternatifi değildir — özellikle büyük dil modelleri ve görsel üretimde, Metal’in desteği hâlâ eksik ve yetersiz kalır.

ComfyUI ve Wan2.2 5B ti2v: Bir Uyumsuzluğun Teknik Detayları

ComfyUI, Stable Diffusion tabanlı görsel üretim için Node-Graph arayüzü sunar. Bu, kullanıcıların modelleri “bağlantılarla” birleştirmesini sağlar. Ancak Wan2.2 5B ti2v, özellikle “ti2v” (text-to-video) modülüyle çalıştırıldığında, bellek bloklarını çok daha yoğun şekilde yönetir. M3 Ultra’da 128GB RAM varken bile, bu modelin bazı parçaları bellekten atılıyor — çünkü PyTorch, Metal backend’i ile tam olarak entegre değil. Kullanıcılar, “Out of Memory” hataları ya da “CUDA not available” mesajları alıyor; ancak CUDA, Apple’da mevcut değil. Bu, aslında “Metal backend not properly configured” hatası olmalı, ancak yazılım, bu hatayı düzgün bir şekilde dönüştüremiyor.

Ek olarak, ComfyUI’nin bazı eklentileri, Linux ve Windows için geliştirilmiş ve Apple Silicon için test edilmemiştir. Bu, özellikle Python paketlerinin arm64 derlemelerinin eksik olmasından kaynaklanıyor. Kullanıcılar, pip ile kurulan kütüphanelerin, M3 Ultra’da çalışmayan x86_64 sürümlerini kullanıyor olabilir — bu da çökmelere neden oluyor.

Nasıl Çözülür? Gerçekçi Çözüm Yolları

• ComfyUI’yi Metal backend’e özel olarak derleyin: PyTorch 2.3+ ve torchvision’ın Apple Silicon için özel derlemelerini kullanın. Hızlı bir çözüm için pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu komutunu deneyin — CPU üzerinde çalıştırma, yavaş olur ama stabil olur.
• Wan2.2 5B ti2v’i küçültün: Modeli quantize edin (8-bit veya 4-bit). Hafıza kullanımını %40 oranında azaltabilirsiniz.
• GPU belleğini manüel olarak ayırın: export PYTORCH_MPS_HIGH_WATERMARK_RATIO=0.0 komutu, Metal’in bellek tahsisini serbest bırakır — bu, bazı kullanıcılar için çözmüştür.
• Alternatif olarak, cloud tabanlı çözümleri tercih edin: RunPod, Lambda Labs veya Replicate gibi platformlarda modeli çalıştırıp, sadece sonuçları Mac’e indirin. Bu, performans ve kararlılık açısından en mantıklısı.

Ne Anlama Geliyor? Teknoloji Dünyasında Bir Dönüm Noktası

Bu sorun, sadece bir “Mac kullanıcılarının kafasını karıştıran bir hata” değil. Apple’ın kendi ekosistemindeki kreatif araçlarla yapay zeka modellerinin uyum sorunu, teknoloji dünyasında bir uyarı işareti. Apple, “kreatif profesyoneller için en iyi makine” diye pazarlıyor ama, bu makineyi en son AI araçlarıyla kullanmak, bir “kodlama maratonu” haline geliyor. Google Keep kaynaklarının bu analize dahil edilmesi ise, veri toplama yöntemlerindeki ciddi bir eksikliği gösteriyor — bir araştırmacı, sadece anahtar kelimeleri değil, bağlamı da analiz etmelidir.

Gelecekte, AI araçlarının “çalıştırılabilirlik” standartları, sadece performans değil, platform uyumluluğu da olmalı. Apple, Metal’in AI desteğini hızla geliştirmeli. Yoksa, yaratıcılar, M3 Ultra’ya yatırım yaparken, aslında bir “görsel üretim için kısıtlanmış bir bilgisayar” alıyor olacaklar.