NVIDIA DGX Spark: Yapay Zeka İçin Yapılmış mı, Yoksa Oyun Tabletinin Kalıntısı mı?

NVIDIA DGX Spark: Yapay Zeka İçin Yapılmış mı, Yoksa Oyun Tabletinin Kalıntısı mı?

Bir yapay zeka araştırmacısı, birkaç hafta önce bir sunucu satın aldı. Fiyatı 5 bin doları geçiyordu. Markası NVIDIA, adı DGX Spark. Satıcılar, bu cihazın küçük boyutuna rağmen veri merkezi seviyesinde AI performansı sunacağını vaat ediyordu. Ama bir hafta sonra, cihaz geri gönderildi. Neden? Çünkü bu, bir sunucu değil, bir oyun tabletinin içine sıkıştırılmış bir çipin, biraz daha pahalı ambalajla satılmış hali gibi görünüyordu.

Reddit’de r/LocalLLaMA forumunda paylaşılan bir deneyim, şimdi tüm AI geliştiricilerinin dikkatini çekiyor. Kullanıcı, DGX Spark’ın CUDA ekosistemiyle ciddi uyumsuzluklar yaşadığını, hatta bazı yazılımların 6 yıl öncesine ait Ampere (SM80) kod yollarına geri dönmesi zorunda kaldığını anlatıyor. Bu, sadece bir performans kaybı değil; mimari bir çöküş. NVIDIA’nın en yeni Blackwell mimarisini kullanan sunucularla, bu cihazın aynı dünyada yaşıyor olmasının imkânsız olduğu anlaşılıyor. Çünkü DGX Spark, aslında SM121 adlı, resmi olarak tanımlanmamış, belki de geliştiricilerin bile bilmediği bir mimariye sahip.

SM121: NVIDIA’nın Gizli Mimarisinin Sırrı

NVIDIA, genellikle yeni çiplerini açıkça tanımlar: Ampere, Hopper, Blackwell. Ama SM121? Bu kod adı, hiçbir teknik dokümanda, hiçbir sunumda, hiçbir whitepaper’da geçmiyor. Sadece bir kullanıcı forumunda, bir NVIDIA yetkilisinin cevabında ortaya çıkıyor. Bu yetkili, SM80 kodlarının DGX Spark’da çalıştığını söylüyor — çünkü Tensor Core’lar benzer davrandığı için. Ama bir de ekliyor: "DGX Spark, Jetson Thor veya GB200 gibi tcgen05 donanımına sahip değil. RT Core’lar ve DLSS algoritması için alan kısıtlaması var."

Bu cümle, aslında bir itiraf. "Alan kısıtlaması" demek, çipin fiziksel boyutu nedeniyle bazı bileşenler çıkarılmış demek. RT Core’lar, ray tracing için kullanılan yapılar. DLSS ise NVIDIA’nın oyunlarda kaliteyi artırmak için geliştirdiği bir yapay zeka algoritması. Yani bu cihaz, oyun tabletlerinde kullanılan Jetson Thor mimarisinin, AI hesaplama için sadece Tensor Core kısmını kopyalayıp, RT Core’ları ve DLSS’i çıkartmış hali. Yani: bir oyun cihazının içinden AI işleri için gerekli olan parçaları çıkartıp, onu bir sunucu olarak sattılar.

Yapay Zeka Geliştiricileri Ne Yapacak?

AI geliştiricileri, CUDA ekosisteminin tamamına güvenerek kod yazıyor. Kütüphaneler, optimizasyonlar, derleyiciler — hepsi Blackwell ve Ampere mimarilerine odaklanıyor. Ama SM121, bu ekosistemin dışında bir yerde duruyor. Triton gibi popüler derleyiciler, bu cihaz için özel olarak yazılmış kodları desteklemiyor. Geliştiriciler, kodlarını SM80’a zorlamak zorunda kalıyor. Sonuç? 30-40% performans kaybı. Enerji verimliliği de düşüyor. Çünkü SM80, Blackwell’in yeni tensor operasyonlarını kullanamıyor.

Bu durum, sadece teknik bir sorun değil, bir güven sorunu. NVIDIA, AI dünyasında güvenin sembolüdür. Ama bu cihaz, kullanıcılarına "bizim en yeni teknolojimiz" dediği şeyin aslında eski bir oyun çipinin yarısı olduğunu itiraf ediyor. Bir şirketin, kendi ekosistemine güvenen müşterilerini bu şekilde yanıltması, uzun vadede marka değerini zedeler.

Neden Bu Kadar Hızlı Çıktı?

Apple’ın M4 Ultra ve Strix Halo gibi düşük güç tüketimli AI cihazları, veri merkezlerinde bile dikkat çekmeye başladı. NVIDIA, bu piyasaya hızlı bir giriş yapmak istemiş olabilir. DGX Spark, küçük, taşınabilir, 250W güç tüketen bir cihaz. Daha ucuz. Daha hızlı üretiliyor. Ama bu hız, kaliteyi feda etti. NVIDIA, Blackwell’in tamamını küçük bir kutuya sığdıramadı. O yüzden, bir Jetson çipini alıp, üzerine "DGX" etiketi yapıştırdı.

Aslında, bu bir hata değil, bir strateji. Ama strateji, müşteriye saygısızlıkla uygulandığında, geri tepme yaratır. Kullanıcılar, bu cihazı alırken, bir veri merkezi sunucusu bekliyordu. Sonuçta, bir oyun tabletinin kalıntısını aldı.

Ne Anlama Geliyor?

Artık yapay zeka donanımı, sadece FLOPS ve bellek bant genişliğiyle değil, yazılım uyumluluğuyla da ölçülüyor. NVIDIA, bu cihazla kısa vadeli bir satış hedefine ulaşmış olabilir. Ama uzun vadede, geliştiricilerin güvenini kaybediyor. Bir AI projesi, 6 ayda tamamlanmaz. Bir yazılım, 3 yıl ömür sürer. Eğer bir cihaz, 2 yıl sonra desteklenmiyorsa, onu satın alanlar, kendi projelerini bir çöp kutusuna koyar.

DGX Spark, belki de NVIDIA’nın bir hata değil, bir deneyi. Ama bu deney, müşterilerine değil, rakiplerine bir sinyal göndermek için yapılmış olabilir. "Biz de küçük AI cihazları yapabiliriz." Ama bu sinyal, biraz da "Biz, kaliteyi feda edebiliriz." anlamını taşıyor. Ve bu, AI dünyasında en tehlikeli sinyal.

Şu an, DGX Spark’ı kullananlar, kendi kodlarını SM80’a zorluyor. Ama bir gün, bu cihaz, bir katalogda, "eski nesil" olarak geçecek. Ve belki de, bu cihazın gerçek hikayesi, bir sonraki NVIDIA ürününün tanıtımında, "SM121 mimarisi artık geçmişte" diyerek anlatılacak. Yani, NVIDIA, kendi hatasını, bir sonraki ürünle övünecek. Ama bu arada, birçok geliştirici, zamanını ve verilerini kaybetmiş olacak.