Yeni nesil RTX 5090 sonunda elime geçti ve merakıma yenik düşüp yerel açık kaynak LLM modelleriyle hemen birkaç test yaptım. Sonuçlar gerçekten etkileyiciydi. Şu ana kadar RTX 4090 ile çalışıyordum ama 5090, özellikle token üretimi hızında ciddi bir sıçrama göstermiş. Bu yazıda, karşılaştığım verilere ve gözlemlerime dayanarak deneyimlerimi seninle paylaşmak istedim. Detaylara geçmeden önce, bu konularla ilgiliysen ana sayfaya göz atmanı öneririm, çünkü benzer güncel içerikler bulabilirsin.
Token üretim performansı
5090 ile Qwen2.5-Coder-7B-Instruct modelini test ettim (batch size 8, 1024 token) ve saniyede 5.841 token elde ettim. Evet, doğru okudun: Bu rakam, şu an veri merkezlerinde kullanılan A100’e göre 2.6 kat daha hızlı! Benzer şekilde LLaMA tabanlı modellerde de %29 civarı bir hız artışı var; bunda 1.79 TB/sn bellek bant genişliğinin katkısı büyük.
Prompt işleme deneyimi
Token üretiminde 5090 parlıyor ama prompt işleme kısmında bazı sürücü tabanlı dalgalanmalar hissettim, özellikle Linux + llama.cpp konfigürasyonunda. Neyse ki bu uyumsuzlukların sürücü güncellemeleriyle zamanla çözüleceğini söyleyebilirim. Denediğim ortamda token üretimi akıcıydı ama ilk promptu işlerken hafif tutarsızlıklar vardı.
Fiyat/Performans dengesi
Beni en çok şaşırtan şey, 5090’ın fiyat/performans oranı oldu. Elbette 32 GB VRAM’le A100’ün 80 GB’ına rakip olamaz ama düşük VRAM gerektiren yerel LLM çalıştırmalarında adeta fark atıyor:
- RTX 5090: En hızlı token üretimi – saniyede 5.841 token
- RTX 4090: %29 daha yavaş
- A100 80GB: 2.6 kat daha yavaş ve çok daha pahalı
- RTX 6000 Ada: Yavaş ve pahalı
Son düşünceler
Henüz tamamen optimize edilmiş sürücülerle kullanmamış olsam da, RTX 5090 bana çok umut verdi. Özellikle masaüstü yerel LLM deneyimi isteyenler için harika bir çözüm. PCIe Gen 5 kullansan bile büyük fark yaratmasa da, genel hissiyat oldukça pürüzsüz. 22.000 CUDA çekirdeği ve gelişmiş tensör üniteleriyle düşünüldüğünde, bu kartın uzun yıllar boyunca bizi idare edeceği açık.