RTX 5080 ile 3090 Karşılaştırması: 16GB VRAM, 24GB’lık Bir Kalp Atışı mı?

RTX 5080 ile 3090 Karşılaştırması: 16GB VRAM, 24GB’lık Bir Kalp Atışı mı?

Bir sanatçı, bir araştırmacı, bir yapay zeka entüzyastı — hepsi aynı soruyu soruyor: 5080, 3090’ın yerini alabilecek mi? Yeni nesil Blackwell mimarisiyle gelen hız artışı, VRAM’deki 8GB’lık düşüşle dengeleniyor mu? Bu soru, sadece bir donanım yükseltme kararı değil; bir dijital yaratıcılık stratejisinin temelini sorguluyor.

Reddit’te bir kullanıcı, kendi kurulumunda bu kararın içine girdi: R9 9950X ve 64GB DDR5 ile donanmış bir sistemde, RTX 3090’ını eGPU olarak saklayıp, RTX 5080’i ana iş istasyonu olarak kullanmayı planlıyor. Ama 24GB’dan 16GB’lık VRAM’e geçmek, gerçekten akıllıca bir hamle mi? Yoksa, hız kazanırken bellek kaybına uğrayan bir tuzak mı?

Stable Diffusion XL: Batch Size 3, 896x1152 — Bellek Kıyameti

SDXL ve Illustrious modelleri, özellikle Forge Neo gibi optimize edilmiş ortamlarda, VRAM tüketiminde korkutucu boyutlara ulaşabiliyor. 896x1152 çözünürlükte batch size 3 çalıştırmak, RTX 3090’da bile 20GB’ın üzerinde bellek kullanıyor. Peki 5080’de ne oluyor?

Blackwell mimarisi, tensor çekirdeklerinde %40’a varan verimlilik artışı sunuyor. Bu, her bir işlemde daha az bellek bandı ve daha az geçici bellek kullanımı anlamına geliyor. Ancak, bellek kapasitesi sabit. 16GB, SDXL’de batch size 3 için zaten dar bir sınırdır. Gerçekten de, 5080’de bu görevi tamamen tek başına çalıştırmak mümkün olabilir — ama sadece modelin optimizasyonuna, quantization seviyesine ve CUDA kernel’lerin ne kadar iyi yazıldığına bağlı.

Testlerde, 16GB kartlarda SDXL batch size 3, 1080p’de bile çoğu zaman OOM hatasıyla sonlanıyor. 896x1152 ise bu sınırı zorluyor. Ancak, Blackwell’in yeni memory compression teknolojisi ve daha verimli cache hiyerarşisi, bu sınırı biraz itiyor. Sonuç: 5080’de bu görevi çalıştırmak mümkün, ama “sık sık” değil. 10 dakikada bir bellek temizleme, 2-3 adet modeli aynı anda yüklemek, imkânsız hale geliyor.

LoRA Eğitim: Hız mı, Kapasite mi?

KohyaSS gibi LoRA eğitim araçları, VRAM’ı yalnızca model ağırlıkları değil, gradientler ve optimizasyon durumları da tüketiyor. 3090’da 16GB’lık bir LoRA eğitimi, 8GB’lık bir batch ile rahatça çalışabiliyor. 5080’de ise, aynı batch size’da eğitim, daha hızlı tamamlanıyor — çünkü her bir epoch, Blackwell’in yeni tensor core’ları sayesinde %30-40 daha hızlı işleniyor.

Ama burada kritik nokta: 16GB’lık bellek, eğitim sırasında bellek baskısı çok daha yüksek. Eğer eğitim seti 1000+ resimse ve 512x512’den büyük çözünürlükler kullanılıyorsa, 5080’de bellek taşması kaçınılmaz oluyor. 3090, daha fazla bellek sayesinde bu sorunu “sıkıştırma” ile geçebiliyor. 5080 ise, “hızla” geçmeye çalışıyor — ama bazen geçemiyor.

Video Üretimi ve LLM: Kritik Olmayan, Ama Önemli

WAN2.2 gibi video üretimi modelleri, 720p’de bile 12-14GB VRAM tüketebiliyor. 5080’de bu işlemi tek başına çalıştırmak mümkün, ama diğer görevlerle birlikte, bellek yetersizliği hızla ortaya çıkıyor. Kullanıcının 3090’ı eGPU olarak saklaması, bu noktada kritik bir avantaj. Video üretimi, 3090’a devredildiğinde, 5080 tamamen SDXL ve LoRA’ya odaklanabiliyor.

LLM’ler için ise sorun yok. LM Studio’nun katman bölme özelliği, 3090’ın 24GB’ını tamamen kullanıyor. 5080, burada sadece arayüz görevi görüyor — hatta bu, onun en iyi kullanım senaryolarından biri olabilir.

Gerçek Sonuç: “Sidegrade” mi, “Upgrade” mi?

RTX 5080, 3090’a kıyasla bir “sidegrade” değil, bir “strategic upgrade”. Hız artışı, özellikle LoRA eğitiminde ve düşük batch boyutlarında, gerçekten dikkat çekici. Ama bu avantaj, sadece “bellek yönetimi disiplini” ile mümkün oluyor.

Yani: Eğer bir sanatçı, her gün 5-10 farklı SDXL görsel üretiyor, her biri farklı model ve farklı batch size ile, 5080 sadece “yeterli” değil — “yetersiz” olabilir. Ama eğer kullanıcı, her sabah 3 görsel üretiyor, 2 saat LoRA eğitiyor, ve geri kalan zamanı eGPU’ya bırakıyorsa — 5080, tam olarak ihtiyaç duyulan “yakın zamanlı performans” sunuyor.

Blackwell mimarisi, bellek yetersizliğini “hızla” telafi etmeye çalışıyor. Ama bellek, asla hızla telafi edilemez. 5080, 3090’ın yerini almak için değil, onunla birlikte çalışmak için tasarlanmış. Bu, bir yükseltme değil, bir senaryo. Bir çiftlikte traktör ve ekin toplayıcıyı aynı anda kullanmak gibi — her ikisi de gerekiyor.

5080’i almak istiyorsanız: 3090’ı eGPU olarak saklayın. Model optimizasyonlarını öğrenin. Batch size’ları düşürün. Bellek kullanımını izleyin. Ve her şeyi tek bir GPU’ya yüklemeyin. Bu, bir donanım kararı değil — bir yaratıcı disiplin.