Yapay zeka projeleri için bilgisayar toplarken anakart seçimi, işlemci ve diğer bileşenlerle uyumlu olmalı ve sistemin verimli çalışmasını sağlamalıdır. Anakart, tüm bileşenlerin birbirleriyle iletişim kurmasını sağlar, bu yüzden doğru seçim, yüksek performans ve stabilite için kritik öneme sahiptir. İşte anakart seçerken dikkat etmeniz gereken önemli noktalar:

1. İşlemci Uyumluluğu (CPU Soketi ve Chipset Uyumu)

Anakart seçiminin en önemli unsurlarından biri, işlemcinin anakartla uyumlu olmasıdır. Her işlemci belirli bir soket türü kullanır (örneğin, LGA 1700, TRX4, Socket SP3 gibi). Anakartınızın, kullanmak istediğiniz işlemciyi destekleyen bir soket tipine sahip olması gerekir.

• Intel işlemciler için: Intel işlemciler, genellikle belirli bir soket türünü kullanır. Örneğin, Intel Core i9-14900K işlemcisi LGA 1700 soketini kullanır, bu nedenle LGA 1700 uyumlu bir anakart seçmeniz gerekecek.
• AMD işlemciler için: AMD Ryzen 9 7950X gibi işlemciler AM4 soketini kullanırken, Threadripper gibi işlemciler TRX4 veya sTRX4 soketini kullanır. AMD EPYC işlemcileri ise Socket SP3 kullanır.

Öneri: İşlemcinin soket tipi ve chipset gereksinimlerini doğrulayın, ardından uygun bir anakart seçin.

2. Chipset Seçimi ve Performans

Chipset, anakartın genel işlevselliğini belirler ve özellikle çok çekirdekli işlem gücü gerektiren yapay zeka gibi uygulamalar için önemli bir faktördür. Chipset, işlemcinin kapasitesini ve sistemdeki diğer bileşenlerin (RAM, depolama, PCIe slotları) nasıl çalıştığını yönetir.

• Intel Chipset: Intel’in Z serisi chipsettleri (örneğin, Z590, Z690) genellikle yüksek performans sağlar ve overclock (işlemci hız aşırtma) gibi özellikleri destekler. Yapay zeka gibi ağır işler için bu chipsetler idealdir.
• AMD Chipset: X570 ve B550 chipsetleri, özellikle yüksek hızda RAM desteği ve PCIe 4.0 desteği ile AI projeleri için uygun seçeneklerdir. TRX40 ve WRX80 chipsettleri ise, Threadripper işlemcileri için en iyi seçimdir.

Öneri: Yapay zeka ve paralel işlem gücü gerektiren projeler için yüksek hızlı veri iletimi ve gelişmiş işlemci desteği sunan bir chipset seçin. Bu, özellikle PCIe 4.0 veya PCIe 5.0 destekli anakartları tercih etmenizi sağlar.

3. RAM Desteği ve Bellek Kapasitesi

Yapay zeka projelerinde bellek (RAM) çok önemli bir yer tutar. Büyük veri setleriyle çalışırken yüksek kapasite ve hızda RAM kullanmak, performansı ciddi şekilde etkiler. Anakartınızın desteklediği RAM kapasitesi ve hızları, işlemcinin de verimli çalışabilmesi için uyumlu olmalıdır.

• Bellek Desteği: Yapay zeka için 32GB, 64GB veya daha fazla RAM tercih edebilirsiniz. Bununla birlikte, anakartın desteklediği DDR4 veya DDR5 bellek tipi ve hızları da önemlidir. DDR5 bellekler daha hızlı veri iletimi sağlar.
• Dual-Channel vs Quad-Channel: Daha hızlı veri iletimi için quad-channel RAM desteği sunan anakartları tercih etmek faydalıdır.

Öneri: Yapay zeka ve makine öğrenimi projelerinde hızlı veri işleme gereksinimlerini karşılamak için, 64GB veya daha fazla RAM ve DDR4 veya DDR5 bellek destekleyen bir anakart seçin.

4. PCIe Slotları ve Genişletilebilirlik

Yapay zeka projelerinde genellikle çoklu GPU kullanımı yaygındır. Bu nedenle, anakartın PCIe 4.0 veya PCIe 5.0 desteği sunan genişletilebilir PCIe slotlarına sahip olması önemlidir.

• PCIe 4.0 / PCIe 5.0: Yapay zeka uygulamaları ve GPU hızlandırma için PCIe 4.0 veya PCIe 5.0 destekli anakartlar gereklidir. PCIe 4.0, daha hızlı veri iletimi sağlarken, PCIe 5.0 daha yüksek bant genişliği sunar.
• GPU Desteği: En az 2 veya 3 PCIe x16 slotu olan bir anakart seçmek, birden fazla GPU’yu aynı anda kullanabilmenizi sağlar.

Öneri: Yapay zeka uygulamalarını hızlandırmak için çoklu GPU desteği olan ve en az PCIe 4.0 veya PCIe 5.0 desteği sunan bir anakart tercih edin.

5. Depolama Desteği ve Hız

Yapay zeka projelerinde büyük verilerle çalışacağınız için depolama hızları çok önemlidir. Anakartınızın M.2 NVMe SSD desteği sunması, veri okuma ve yazma hızlarını önemli ölçüde artırır.

• M.2 NVMe SSD Desteği: Yapay zeka projelerinde verilerin hızlı bir şekilde işlenebilmesi için M.2 PCIe NVMe SSD kullanmak önemlidir. Bu diskler, özellikle büyük veri setleri ile çalışırken yüksek performans sağlar.
• RAID Desteği: Çoklu SSD’leri birleştirerek veri aktarım hızını artırmak için RAID desteği olan anakartları tercih edebilirsiniz.

Öneri: Yapay zeka ve veri yoğun projeler için M.2 NVMe SSD desteği ve RAID yapılandırması sunan bir anakart seçin.

6. Güç Dağıtımı ve Soğutma

Yapay zeka projelerinde işlemci ve GPU’lar yüksek yük altında çalışacağı için güç dağıtımı ve soğutma çözümleri büyük önem taşır.

• Güç Dağıtımı: Yüksek performanslı işlemciler ve GPU’lar fazla güç tüketebilir. Bu yüzden anakartın güçlü bir güç dağıtımı ve VRM (Voltage Regulator Module) yapısına sahip olması gereklidir.
• Soğutma Çözümleri: Yüksek işlem gücü ile çalışırken doğru soğutma çözümleri de gereklidir. Anakartın yeterli fan ve su soğutma desteği sunması önemlidir.

Öneri: Yapay zeka uygulamaları için güçlü VRM yapısına sahip ve soğutma çözümleri sunan bir anakart tercih edin.

7. Bağlantı ve I/O Seçenekleri

Yapay zeka ve makine öğrenimi projeleri büyük veri kümeleriyle çalışırken hızlı veri transferi gerektirir. Anakartın USB 3.2, Thunderbolt, 10Gb Ethernet gibi hızlı veri aktarım protokollerini desteklemesi faydalı olacaktır.

Öneri: Hızlı veri iletimi için USB 3.2, Thunderbolt 3/4 ve 10Gb Ethernet bağlantıları sunan bir anakart seçin.

---

Özet:

• İşlemci Uyumluluğu: Soket ve chipset uyumu.
• Chipset Seçimi: Çok çekirdekli performans için güçlü chipsettler (Intel Z690, AMD X570, TRX40, vb.)
• RAM Desteği: Yüksek kapasiteli ve hızlı RAM desteği, tercihen DDR5.
• PCIe Slotları: Çoklu GPU desteği ve PCIe 4.0/5.0 desteği.
• Depolama Desteği: Hızlı M.2 NVMe SSD ve RAID desteği.
• Güç Dağıtımı ve Soğutma: Yüksek kaliteli VRM ve etkili soğutma çözümleri.
• Bağlantı Seçenekleri: Hızlı veri aktarımı için modern bağlantı standartları.

Bu faktörleri göz önünde bulundurarak, yapay zeka projeleriniz için güçlü ve stabil bir sistem inşa edebilirsiniz.

Yapay zeka uygulamaları için kullanılabilecek güncel anakartları detaylı bir şekilde listeledim. Farklı işlemciler ve kullanım ihtiyaçlarına göre uygun olanları aşağıdaki tabloda bulabilirsiniz:

Anakart Modeli	Chipset	Soket Tipi	İşlemci Desteği	PCIe Slotları	RAM Desteği	Depolama Desteği	Bağlantılar	Özellikler	Fiyat (USD)
ASUS ROG Strix Z690-E Gaming	Intel Z690	LGA 1700	Intel Core i9, i7, i5, i3	2 x PCIe 5.0 x16, 1 x PCIe 4.0 x16	128GB DDR5 6400MHz	5 x M.2, 6 x SATA 6Gb/s	USB 3.2, Thunderbolt 4, Wi-Fi 6	PCIe 5.0, 10Gb Ethernet, Wi-Fi 6, USB 3.2 Gen 2×2, DDR5 desteği	350 – 450
MSI MEG Z690 GODLIKE	Intel Z690	LGA 1700	Intel Core i9, i7, i5, i3	4 x PCIe 5.0 x16	128GB DDR5 6400MHz	5 x M.2, 6 x SATA 6Gb/s	USB 3.2, Thunderbolt 4, Wi-Fi 6E	10Gb Ethernet, PCIe 5.0, RGB LED, Wi-Fi 6E, Multi-GPU desteği	900 – 1,200
Gigabyte X570 AORUS XTREME	AMD X570	AM4	AMD Ryzen 5000, 3000 Serisi	2 x PCIe 4.0 x16	128GB DDR4 5100MHz	3 x M.2, 6 x SATA 6Gb/s	USB 3.2 Gen 2, 10Gb Ethernet, Wi-Fi 6	PCIe 4.0, 10Gb Ethernet, Wi-Fi 6, Multi-GPU desteği, Entegre RGB	700 – 800
ASRock TRX40 Taichi	AMD TRX40	sTRX4	AMD Threadripper 3000	4 x PCIe 4.0 x16	256GB DDR4 2933MHz	3 x M.2, 8 x SATA 6Gb/s	USB 3.2, 10Gb Ethernet, Wi-Fi 6	10Gb Ethernet, PCIe 4.0, Threadripper desteği, 256GB RAM desteği	550 – 650
ASUS ROG Zenith II Extreme	AMD TRX40	sTRX4	AMD Threadripper 3000	4 x PCIe 4.0 x16	256GB DDR4 2933MHz	3 x M.2, 8 x SATA 6Gb/s	USB 3.2, 10Gb Ethernet, Wi-Fi 6	10Gb Ethernet, PCIe 4.0, Multi-GPU desteği, 256GB RAM desteği, RGB LED	1,200 – 1,500
Gigabyte Z590 AORUS XTREME	Intel Z590	LGA 1200	Intel Core i9, i7, i5, i3	2 x PCIe 4.0 x16	128GB DDR4 5000MHz	3 x M.2, 6 x SATA 6Gb/s	USB 3.2, 10Gb Ethernet, Wi-Fi 6	PCIe 4.0, 10Gb Ethernet, Wi-Fi 6, Multi-GPU desteği	550 – 650
Supermicro X11SPA-T	Intel Xeon Scalable	LGA 3647	Intel Xeon Scalable (Skylake)	4 x PCIe 3.0 x16	1TB DDR4 2933MHz	3 x M.2, 10 x SATA 6Gb/s	USB 3.0, 10Gb Ethernet, IPMI	10Gb Ethernet, ECC RAM desteği, 7.2TB RAID, Xeon Scalable desteği	1,000 – 1,200
ASRock X299 Taichi CL	Intel X299	LGA 2066	Intel Core X-Series, Xeon	4 x PCIe 3.0 x16	128GB DDR4 4266MHz	3 x M.2, 8 x SATA 6Gb/s	USB 3.2 Gen 2, 10Gb Ethernet, Wi-Fi 5	Multi-GPU desteği, PCIe 3.0, Xeon, ECC RAM desteği	300 – 400
ASUS ROG Crosshair VIII Hero	AMD X570	AM4	AMD Ryzen 5000, 3000 Serisi	2 x PCIe 4.0 x16	64GB DDR4 4400MHz	3 x M.2, 6 x SATA 6Gb/s	USB 3.2 Gen 2, Wi-Fi 6	PCIe 4.0, Wi-Fi 6, Multi-GPU desteği	350 – 450
MSI Creator TRX40	AMD TRX40	sTRX4	AMD Threadripper 3000	4 x PCIe 4.0 x16	256GB DDR4 2933MHz	3 x M.2, 8 x SATA 6Gb/s	USB 3.2 Gen 2, 10Gb Ethernet, Wi-Fi 6	10Gb Ethernet, PCIe 4.0, Multi-GPU desteği, 256GB RAM desteği, Su soğutma desteği	600 – 800

Açıklamalar:

• Chipset: Chipset, anakartın işlemci, bellek ve diğer bileşenlerle nasıl etkileşimde bulunacağını belirler. Yüksek performans için, PCIe 4.0 ve 5.0 desteği, çok çekirdekli işlemciler ve güçlü RAM desteği gereklidir.
• Soket Tipi: Anakartın işlemciye uyumlu olması gerekir. Intel ve AMD işlemciler için farklı soket tipleri vardır. Örneğin, Intel LGA 1700, AMD AM4, ve AMD sTRX4 soketleri yaygın olarak kullanılmaktadır.
• RAM Desteği: Yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarında yüksek miktarda RAM gerekir. Bu anakartlar, genellikle 64GB, 128GB veya 256GB RAM desteği sunar.
• PCIe Slotları: Çoklu GPU desteği, yapay zeka projeleri için önemli olabilir. PCIe 4.0 veya 5.0 slotları, yüksek hızda veri iletimi sağlar.
• Bağlantılar: USB 3.2, Thunderbolt, 10Gb Ethernet ve Wi-Fi 6 gibi yüksek hızda veri iletimi ve internet bağlantıları sunar.
• Depolama Desteği: M.2 NVMe SSD’ler, veri okuma/yazma hızları açısından çok önemlidir. Bu anakartlar, yüksek performanslı depolama çözümleri için M.2 ve SATA desteği sağlar.

Fiyatlar:

Fiyatlar, anakartın donanım özelliklerine, işlemci desteğine ve ekstra özelliklerine göre değişir. Yüksek performanslı ve çoklu GPU desteği sunan anakartlar genellikle daha pahalıdır.

Yapay zeka ve makine öğrenimi gibi yüksek performans gerektiren uygulamalarda, işlemci ve anakart seçimi, genellikle uzun vadeli bir planlamadan ziyade, spesifik ihtiyaçları karşılayacak düzeyde yapılır. Bu nedenle, işlemci ve anakart seçiminde birkaç önemli faktöre dikkat edilmesi gereklidir.

1. İşlemci ve Anakart Uyumluluğu

Günümüzdeki modern işlemciler, özellikle yüksek performanslı yapay zeka işlemcileri (Intel Xeon, AMD Threadripper gibi) genellikle daha özel ve güçlü sistemlere ihtiyaç duyar. Bu işlemciler:

• Çok çekirdekli yapıları,
• Yüksek bellek bant genişliği,
• Gelişmiş işlemci desteği gibi faktörleri ile güçlüdür.

Ancak işlemci yükseltme konusunda şu noktalara dikkat edilmesi gerekiyor:

• Yapay zeka işlemcileri çok pahalıdır ve genellikle sistem gereksinimlerinin en üst seviyesinde olan donanımlardır. Bu yüzden, işlemciyi daha yüksek performanslı bir modelle değiştirmek yerine, genellikle başlangıçta doğru işlemciyi seçmek daha mantıklı olur.
• İşlemci değişikliği ileride maliyet açısından mantıklı olmayabilir. Çünkü yapay zeka işlemcilerinin fiyatları çok yüksek olup, bu işlemcileri değiştirmek, yeni bir sistem kurmaya yakın maliyetler getirebilir. Dolayısıyla, bir işlemciyi değiştirmek yerine, başlangıçta en güçlü ve uygun işlemciyi almak daha ekonomik olacaktır.

2. İleride İşlemci Yükseltmek Mantıklı mı?

• Yapay zeka ve yüksek performanslı hesaplamalar için yapılan yatırımlar sistem uyumluluğunun çok önemli olduğu bir alan. Yani, bir işlemciyi ve anakartı seçerken, gelecekte başka bir işlemciye geçiş yapmanın fazla anlamı olmayabilir. Bunun yerine, en başta güçlü bir işlemci ve anakart seçmek, uzun vadeli verimlilik sağlar.
• İşlemci değişimi ile ilgili daha büyük bir sorun, yeni işlemcinin geri uyumlu olup olmamasıdır. Örneğin, Intel Xeon ve AMD Threadripper işlemcileri için genellikle yeni bir anakart gereklidir. Bu da, sadece işlemciyi değil, anakartı da değiştirme gerekliliğini doğurur.

3. Neden “Nokta Atışı” Seçim Yapılmalı?

Çünkü:

• Yapay zeka uygulamaları için mevcut işlemciler zaten çok güçlüdür. Bu tür sistemlerde işlemci değişikliğinden daha önemli olan şey, işlemcinin sahip olduğu çekirdek sayısı, saat hızı ve bellek bant genişliğidir. Bu özellikler, performans üzerinde büyük bir etkiye sahiptir.
• İşlemciyi seçerken gelecekteki değişiklikleri beklemek yerine mevcut ihtiyaçları en iyi şekilde karşılayan, sistemle uyumlu bir işlemci ve uyumlu anakart almak daha mantıklı olacaktır. Bu sayede, işlemci değişikliğine gerek kalmaz ve ilk başta en yüksek verimi alabilirsiniz.

4. Yapay Zeka İçin İdeal Seçim Yaparken Nelere Dikkat Etmeli?

• İşlemci: Bu, en büyük performansı belirleyen bileşendir. Çok çekirdekli işlemciler (örn. AMD Threadripper 3990X, Intel Xeon Platinum serisi) ve yüksek saat hızına sahip işlemciler genellikle tercih edilir. Ancak bu işlemciler, işlemci değişikliklerinden ziyade, ilk seçimde en iyi işlemciyi almak açısından önerilir.
• Anakart: PCIe 4.0 veya 5.0 desteği, yüksek RAM kapasitesi desteği, çoklu GPU desteği ve gelişmiş soğutma çözümleri gibi özellikler önemlidir. Eğer gelecekte daha güçlü bir işlemci kullanma ihtimali varsa, anakartı yeni işlemci desteği sağlayacak şekilde seçmek, ekstra maliyetleri engeller.
• RAM ve Depolama: Yapay zeka çalışmaları, büyük veri setlerini işlediği için, büyük RAM kapasitesine (64GB ve üzeri) ve yüksek hızlı SSD’lere ihtiyaç duyulur. Bu, işlemciden sonra en kritik bileşendir.

5. Neden “Nokta Atışı” Yapmak?

Yapay zeka uygulamalarında genellikle bir kez güçlü bir sistem kurulduğunda, işlemci ve anakart değiştirme ihtiyacı fazla olmaz. Çok çekirdekli yapılar ve GPU kullanımı genellikle işlemciyi bir süreliğine “sabitler.” Bu yüzden işlemciyi seçerken, mevcut ihtiyacınızın en üst düzeyde karşılanması yeterli olacaktır. Eğer daha güçlü bir işlemciye ihtiyacınız olursa, genellikle yeni bir sistem kurma daha verimli ve ekonomik olacaktır.

Sonuç:

Yapay zeka için sistem seçerken işlemci yükseltme düşüncesi yerine, en güçlü ve uzun süre dayanacak bir işlemci ve anakartla başlamak en mantıklı strateji olacaktır. Yapay zeka uygulamaları için işlemci değişikliği genellikle uzun vadede mantıklı değildir, çünkü bu işlemciler zaten yüksek fiyatlıdır ve değiştirmenin maliyeti yeni bir sistem kurmaya yaklaşabilir.