İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

VRAM Nedir?

İngilizce: Video RAM

Yayın: · Son güncelleme:

VRAM Nedir? Kısaca

VRAM (Video RAM), ekran kartının üzerinde bulunan ve grafik işlemcisinin doğrudan kullandığı bellektir. Yerel yapay zekâda bir modelin ekran kartında çalışıp çalışamayacağını ve ne kadar hızlı çalışacağını büyük ölçüde VRAM miktarı belirler.

VRAM nedir?
İçindekiler
  1. VRAM nedir?
  2. Yapay zekâda neden belirleyicidir?
  3. VRAM ihtiyacını ne belirler?
  4. VRAM miktarı nasıl öğrenilir?

VRAM nedir?

VRAM, ekran kartının (GPU) üzerindeki özel bellektir. Bilgisayarın ana belleğinden (sistem RAM'i) ayrıdır ve grafik işlemcisinin çok yüksek hızda erişebileceği şekilde tasarlanır. Oyunlarda dokular ve görüntü verileri burada tutulur; yapay zekâda ise modelin ağırlıkları ve hesaplama sırasında oluşan ara veriler.

Yapay zekâda neden belirleyicidir?

Bir dil modeli ya da görsel üretim modeli çalışırken modelin tüm ağırlıklarının hızlı erişilebilir bir bellekte durması gerekir. Model VRAM'e tamamen sığarsa hesaplamanın tamamı ekran kartında yapılır ve hızlı sonuç alınır. Sığmazsa bir kısmı sistem RAM'ine taşınır; bu durumda veri sürekli iki bellek arasında taşındığı için hız belirgin biçimde düşer.

Bu yüzden yerel yapay zekâ için ekran kartı seçerken kartın neslinden ya da oyun performansından çok VRAM miktarına bakılır. Daha yeni ama daha az VRAM'li bir kart, daha eski ama daha çok VRAM'li bir kartın açabildiği modeli açamayabilir.

VRAM ihtiyacını ne belirler?

  • Model büyüklüğü: Parametre sayısı arttıkça gereken bellek artar.
  • Niceleme düzeyi: Ağırlıklar 16 bit yerine 4 bit ile saklanırsa model dosyası kabaca dörtte bire küçülür.
  • Bağlam uzunluğu: Model aynı anda daha uzun bir metni dikkate aldıkça ek bellek kullanır.
  • Aynı anda çalışan programlar: Bir dil modeli ve bir görsel üretim aracı aynı VRAM'i paylaşır.

VRAM miktarı nasıl öğrenilir?

NVIDIA kartlarda terminalde nvidia-smi komutu toplam ve kullanılan VRAM'i gösterir. Windows'ta Görev Yöneticisi'nin Performans sekmesindeki GPU bölümünde de "Ayrılmış GPU belleği" olarak görülebilir. Apple Silicon işlemcili Mac'lerde ise ayrı bir VRAM yoktur; işlemci ve grafik birimi ortak belleği paylaşır.

Sıkça Sorulan Sorular

VRAM ile RAM aynı şey mi?

Hayır. RAM bilgisayarın ana belleğidir ve işlemci tarafından kullanılır; VRAM ise ekran kartının üzerindeki, grafik işlemcisinin kullandığı ayrı bellektir. Yapay zekâ modelleri VRAM'de çalıştığında çok daha hızlıdır.

VRAM yetmezse model hiç çalışmaz mı?

Çoğu araç modeli yine çalıştırır; sığmayan kısmı sistem RAM'ine taşır ve hesabın bir bölümünü işlemciye yaptırır. Model çalışır ama belirgin biçimde yavaşlar.

İlgili terimler

Niceleme(Quantization)Niceleme (quantization), bir yapay zekâ modelinin ağırlıklarını 16 bit yerine 8 ya da 4 bit gibi daha düşük hassasiyetle saklayarak model dosyasını küçültme yöntemidir. Böylece model daha az bellekle çalışır; karşılığında kalitede genellikle küçük bir kayıp olur.Büyük Dil Modeli(Large Language Model)Büyük dil modeli (LLM), çok büyük miktarda metinle eğitilen ve bir metnin devamında hangi parçanın geleceğini tahmin ederek yazı üreten yapay zekâ modelidir. Sohbet asistanları, kod yardımcıları ve özetleme araçlarının temelinde bu modeller bulunur.Bağlam Penceresi(Context Window)Bağlam penceresi (context window), bir dil modelinin tek seferde dikkate alabildiği en fazla metin miktarıdır ve token cinsinden ölçülür. Konuşma geçmişi, yüklenen belgeler ve modelin cevabı bu sınırın içine sığmak zorundadır.Görüntü Tanıma(Image Recognition)Görüntü tanıma (image recognition), bir yapay zekâ sisteminin fotoğraf ya da videodaki nesneleri, yüzleri, hayvanları, yazıları veya sahneleri tespit edip tanımlamasıdır. Bilgisayarlı görünün temel görevlerinden biridir.Yapay Zekâ Okuryazarlığı(AI Literacy)Yapay zekâ okuryazarlığı (AI literacy), yapay zekânın temel olarak nasıl çalıştığını anlama, araçları amaca uygun ve güvenli biçimde kullanma, çıktılarını eleştirel değerlendirme ve etik riskleri fark etme becerilerinin bütünüdür.Kod Asistanı(Coding Assistant)Kod asistanı (coding assistant), büyük dil modellerini kullanarak kod tamamlama, yeni kod yazma, hata bulma, kod açıklama ve test üretme gibi yazılım geliştirme görevlerinde yardım eden yapay zekâ aracıdır.

İlgili yazılar

Yapay Zeka ile Kazanç

Kendi Bilgisayarında Ücretsiz Yapay Zekâ Sistemi Kur: Ekran Kartı, İşlemci ve RAM ile Adım Adım

Kendi bilgisayarında ücretsiz ve limitsiz bir yapay zekâ sistemi kurmak mümkün: Ollama ya da LM Studio ile dil modeli, Continue ile kod asistanı, ComfyUI ya da Forge ile görsel üretim. Belirleyici olan ekran kartının belleğidir (VRAM); 8 GB'lık kartta 7-8B modeller rahat çalışır, kart yoksa işlemci ve RAM ile daha yavaş çalışır.

· 30 dk okuma