NVIDIA, sonbaharda piyasaya süreceği RTX Spark işlemcili yapay zeka bilgisayarları için ilk geliştirici sürücülerini yayınladı. Bu adım, Windows on Arm platformuna yönelik desteğin önümüzdeki dönemde yaygınlaşacağının önemli bir göstergesi.
NVIDIA RTX Spark Sistemleri Geliştiricilere Ulaşıyor, İlk Önizleme Sürücüleri Dağıtılıyor
NVIDIA'nın yapay zeka bilgisayarları için geliştirdiği süper çip RTX Spark, önümüzdeki birkaç ay içinde çeşitli dizüstü bilgisayar ve Mini PC'lerde yerini alacak. Bu sistemler, Grace CPU mimarisinin gücünü, Blackwell GPU'yu, 128 GB belleği ve yüksek hızlı bir ara bağlantı ile tek bir çipte birleştirerek yapay zeka odaklı çözümler sunmayı hedefliyor.
Bugün itibarıyla NVIDIA, RTX Spark platformu için ilk geliştirici önizleme sürücülerini dağıtmaya başladı. Bu ilk sürüm olan 616.00, özellikle Microsoft'un Surface RTX Dev box'ına odaklanıyor. Bu geliştirici odaklı çözüm, tamamen fansız bir tasarıma sahip.
CUDA 13.4 Toolkit'te de RTX Spark desteği "Windows on Arm" önizlemesi olarak referans gösteriliyor. Bu önizlemenin, Windows Arm64 hedefleri için derleyici ve derleme sistemi desteğini içerdiği belirtiliyor:
- Yaklaşan RTX Spark cihazı için yerel Windows Arm64 geliştirme desteği.
- Windows x86_64 Toolkit kullanılarak Windows Arm64 CUDA uygulamalarının çapraz derlenmesi.
CUDA 13.4'ten itibaren, sürücü artık toolkit ile birlikte gelmeyecek; bunun yerine NVIDIA'nın Geliştirici Sürücüsü (R616 ve sonrası) ile ayrı olarak yayınlanacak.
NVIDIA'ya göre geliştiriciler, mevcut bir geliştirme sistemi üzerinde uygulamalarını Windows on Arm platformuna taşımaya başlayabilirler. Ayrıca uyumsuz bağımlılıkları tespit edip ilk Arm64 derlemelerini yaparak, bu sonbaharda piyasaya sürülecek çok sayıda RTX Spark PC'de kullanıma hazır hale getirebilirler.
Önerilen Adımlar
- Uygulamanızı ve üçüncü taraf bağımlılıklarınızı Arm64 desteği açısından inceleyin.
- Uygulamanız için uygun olan bir Arm64 veya Arm64EC taşıma stratejisi seçin.
- Uygulamanızı Windows on Arm üzerinde derleyin ve test edin.
- Uygulamanızın kullandığı NVIDIA ve CUDA yazılım yollarını doğrulayın.
- Kurulumu, güncellemeleri, işlevselliği ve performansı test edin.
- Desteklenen donanım ve yazılım mevcut olduğunda RTX Spark üzerinde doğrulama yapın.
- Sayfa Belleği ile CUDA Transfer Performansında Düşüş: Sayfa belleği kullanan (pageable) veya sabitlenmemiş (unpinned) ana bellekten cihaza yapılan CUDA transferleri beklenenden daha düşük performans gösterebilir. Çözüm: Mümkün olduğunca
cudaMallocHost,cudaHostAllocveyacudaHostRegisterile ayrılan veya kaydedilen sayfa sabitli (page-locked) ana bellek kullanın. - Sürücü Kurulumu Sırasında Geçici Ekran Kararması: Hızlı veya Özel sürücü kurulumu sırasında dahili ekran yaklaşık iki dakika boyunca boş kalabilir. Ekran otomatik olarak düzelecek ve kurulum başarılı bir şekilde tamamlanacaktır. Ekran boşken sistemi yeniden başlatmayın veya kapatmayın.
- PyTorch Derleme Akışlarında Olası Sistem Kararsızlığı: PyTorch CI/CD akışlarını çalıştırmak GPU zaman aşımına neden olarak sistemin yanıt vermemesine veya beklenmedik şekilde yeniden başlamasına yol açabilir. Bu sorun araştırılmaktadır.
- Nsight Copilot Geliştirici Önizlemesinde Mevcut Değil: Bu geliştirici önizlemesinde Nsight Copilot, Windows ARM64 üzerinde devre dışı bırakılmış ve kullanılamamaktadır.
Daha önce yapılan incelemelerde, RTX Spark sistemlerinin yapay zeka uygulamaları, içerik oluşturma araçları ve oyunlarda etkileyici performans sunduğu gözlemlenmişti. RTX Spark, NVIDIA'nın dizüstü bilgisayar ve yapay zeka PC pazarına tam anlamıyla girişi olacak ve şu ana kadar oldukça yetenekli görünüyor. Ancak, henüz tartışılması gereken birçok performans ölçütü bulunuyor.
Ayrıca, sızdırılan bazı benchmark testleri de ortaya çıktı, ancak bunlar perakende sistemleri yansıtmayan çok erken mühendislik örneklerine dayanıyor. Bu nedenle bu sonuçları ihtiyatla karşılamak ve RTX Spark'ın gerçek dünya kullanım senaryolarındaki performansını görmek için sonbaharı beklemek gerekiyor.
