Türkiye'de yapay zeka (AI) tutkunu geliştiriciler ve araştırmacılar için yepyeni bir çağ başlıyor. ASUS'un kompakt süper bilgisayarı Ascent GX10, sadece bir cihaz değil, adeta bir devrim niteliğinde. Boyutları 15 cm x 15 cm ile bir ayakkabı kutusunu andıran bu küçük canavar, tam 1 petaflop işlem gücüyle dünyanın en karmaşık AI modellerini yerel olarak çalıştırabiliyor. NVIDIA'nın Grace Blackwell Super Chip'iyle donatılmış bu ARM mimarili cihaz, bulut sunucularına bağımlılığı bitirerek geliştiricilere özgürlük vaat ediyor. Peki, bu cihaz neden bu kadar heyecan verici? Neden x86 mimarisinin sonunu müjdeliyor? Ve en önemlisi, günlük bir geliştiricinin masasında nasıl bir fark yaratıyor? Bu makalede, cihazın unboxing'inden performans testlerine kadar her detayı inceleyeceğiz – çünkü AI'nin geleceği, artık cebinizde değil, masanızda.
Öncelikle, cihazın kutusunu açmakla başlayalım – ya da açamamakla. ASUS Ascent GX10, gönderildiği anda meraklı ellerde kayboluyor ve unboxing fotoğrafları unutuluyor. Zira bu cihaz, kutudan çıkar çıkmaz çalışmaya hazır bir feribot gibi: Hemen kuruluyor ve AI dünyasına dalıyor. Boyutuna aldanmayın; bu 15x15 cm'lik kutu, ARM mimarisiyle optimize edilmiş bir AI canavarı. NVIDIA'dan gelen bu hediye, tam 1 petaflop işlem gücü sunuyor – yani saniyede 1 katrilyon matematiksel işlem yapabiliyor. Yapay zekanın arkasındaki sihir, tam da bu: Trilyonlarca hesaplama. Örneğin, bir AI'nin bir görüntü üretmesi, piksel piksel matematik demek. Bu cihaz, dünyanın 8 milyar insanına birer hesap makinesi verse ve onları 4 gün kesintisiz çalıştırsak, o insanların yapacağı toplam hesabı tek saniyede hallediyor. Karşılaştırma için: NVIDIA'nın dev RTX 4090 grafik kartı saniyede 80 teraflop (TFLOP) yaparken, bu küçük kutu 1000 TFLOP'a ulaşıyor. Bu güç, NVIDIA Grace Blackwell Super Chip'ten geliyor – ARM tabanlı bir mühendislik harikası.
ARM mimarisi, burada kilit rol oynuyor. Bilgisayar dünyasında iki ana mimari var: x86 (Intel ve AMD'nin tercihi) ve ARM (mobil cihazlar, tabletler, Apple bilgisayarlarında kullanılan). ARM'nin en büyük avantajı, enerji verimliliği: Düşünün, telefonlar ve tabletler fan olmadan saatlerce çalışıyor, ısınma minimum. Yoğun veri yüklerinde x86'yı bir kamyon gibi düşünün – güçlü ama yakıtı bol. ARM ise bir hız teknesi: Az yakıtla (enerjiyle) çok yol kat ediyor. Eski bir reklam sloganı gibi: "Az yakar, çok koşar." Peki neden x86 hâlâ hüküm sürüyor? Çünkü 1970'lerden beri yazılımlar, oyunlar ve uygulamalar buna göre kodlanmış. Mac'lerde oyun az olmasının sebebi bu: x86 için yazılmış kodlar, ARM'de Rosetta emülatörüyle çalıştırılıyor ama verimsiz. ASUS Ascent GX10'ı alıp GTA 6 oynamayı veya Premiere Pro ile ağır video render'ları beklemeyin – bu cihaz, AI geliştiricileri ve araştırmacıları için tasarlanmış. Ağır iş yüklerinde x86 desteği sınırlı; video render, 3D modelleme veya AAA oyunlar için uygun değil. Ama AI için? Mükemmel bir başlangıç: Kişisel AI süper bilgisayarlar dönemi başlıyor. Ofiste, okulda, masanızda dev sunuculara veya pahalı bulutlara ihtiyaç duymadan modeller çalıştırın.
Cihazın iç donanımı, bu vaadi somutlaştırıyor. 128 GB RAM ile donatılmış Ascent GX10, 200 milyar parametreli dev AI modellerini sorunsuz koşturuyor. Görüntü üretimi gibi işler saniyeler sürüyor – 2 saniyede lightning hızında sonuçlar. Kurulum basit: Gücü takın, Ubuntu Linux açılıyor. Hemen güncellemeleri yapın ve kullanmaya başlayın. Ön yüklü uygulamalar arasında NVIDIA'nın DGX Dashboard'u var – GPU ve RAM kullanımını grafikle izleyin. Jupyter Lab, Google Colab'ın yerel versiyonu gibi: Kodlayın, test edin, sınırsız. Visual Studio Code'u 5 dakikada kurun; terminalden (Ctrl+Alt+T ile açın) komutlarla her şeyi yönetin. Ollama veya LM Studio ile chat UI'ler kurun, AI modellerini yükleyin. Pasting için terminalde Ctrl+Shift+C/V kullanın, şifre girin ve hazır. Bu, AI geliştiricileri için bir cennet: Yerel modellerle veri gizliliği, düşük gecikme, sıfır bulut maliyeti.
Şimdi, performansa geçelim – burası asıl şov. Erhan Meydan'ın testlerinde, açık kaynaklı GPT OSS'un 20 milyar parametreli modeli 56 token/saniye hızda yanıt verdi: "Merhaba, nasıl yardımcı olabilirim?" Hızlı ve akıcı. 120 milyar parametreli versiyona geçin: Yine anında yanıt, 30 token/saniye – M1 Max 64 GB Mac'lerde bile açılmayan bir model. Yüklenme yok, ısınma minimum. Zorlu testler için Humanity's Last Exam soruları: "Hangi hayvan insan kaslarının kıpırdanmasını duyabilir?" Model köpek dedi (yanlış, doğru balina), ama 30 token/saniye ile akıcı cevap verdi. Başka bir soru: "Antik Yunanlılar Fakaco adasına ne ad verdi?" Cevap: İkarus – doğru ve hızlı. Alibaba'nın Qwen 2.5 VL modeli 33 token/saniye ile "Merhaba" dedi. Yüksek boyutlu modeller gibi Mixtral 8x22B, GLM-4-9B (kodlamada başarılı) ve düşünme odaklı K2 modelleri sorunsuz çalıştı. En az 80 GB RAM gerektiren bu devler, Ascent GX10'da uçuyor. NVIDIA Playbook talimatlarıyla OpenAI ve Ollama entegrasyonu kolay: Yerel sunucuda modelleri çalıştırın.
Kodlama tarafında da büyü var. LM Studio'da 120B GPT OSS'u sunucuya alın, Visual Studio Code'a Continue eklentisini kurun. Modeli seçin, komut verin: "Jupyter Lab'da çalıştırabileceğim Python kodu yaz." Anında bir labirent çizen kod üretti – kırmızı çıkış yoluyla. Jupyter'ı DGX Dashboard'dan açın (Colab gibi, ama yerel), kodu yapıştırın, play'e basın: Mükemmel bir labirent çizildi. Sonra Brick Breaker oyunu isteyin: Index.html, style.css ve JS dosyaları oluştu. Visual Studio'da açın – klasik tuğla kırma oyunu hazır, AI tarafından kodlanmış. Yerel açık modellerle böyle kodlar üretmek, geliştiricilere inanılmaz özgürlük: Kendi verilerinizle modeller eğitin. REG (Reinforcement Learning from Human Feedback), klasik fine-tuning veya RFT için açık kaynaklı araçlar gibi Unsloth LM var. Masaüstüne indirin, terminalden kurun (komutları kopyalayın, şifre girin), LM Studio ile entegre edin. Kendi bilginizle AI'leri kişiselleştirin – bulut olmadan.
Bu cihazın gücü, sadece teknik detaylarda değil, felsefi bir dönüşümde yatıyor. AI, artık elitlerin tekelinde değil; masanızdaki bir kutuyla herkes erişebilir hale geliyor. ARM'nin yükselişi, x86'nın cenaze törenini ertelese de, yazılım ekosistemi yavaş yavaş uyum sağlayacak. Ama şimdilik, Ascent GX10 AI odaklı: Geliştiriciler için görüntü, video üretimi; araştırmacılar için model eğitimi. Maliyet tasarrufu devasa: Bulut faturaları tarih oluyor. Testlerdeki hızlar (56 token/s, 30B modellerde bile), yerel AI'nin geleceğini müjdeliyor. Peki, bu devrim Türkiye'yi nasıl etkileyecek? Yerel geliştiriciler, veri gizliliğiyle global rakiplerle yarışacak. Eğitimde, ofislerde AI süper bilgisayarlar standartlaşacak. Ancak uyarı: Oyun veya render için x86'ya sadık kalın. Gelecekte, hibrit sistemler mi göreceğiz? Bu küçük kutu, cevabın ipucunu veriyor: Az yak, çok koş; AI'yi herkese ulaştır.
Sonuç olarak, ASUS Ascent GX10, AI'nin demokratikleşmesinin simgesi. 1 petaflop güç, 128 GB RAM, ARM verimliliğiyle donatılmış bu cihaz, geliştiricilere sınırsız potansiyel sunuyor. Testler gösteriyor ki, dev modeller saniyeler içinde çalışıyor, kodlar uçarcasına üretiliyor. Eğer AI tutkunuysanız, bu kutu masanızı dönüştürecek. Gelecek, kompakt ve güçlü – ve tam burada başlıyor. Bu devrimi kaçırmayın; yerel AI ile yarının kodlarını bugün yazın.
