AMD, yapay zeka ajanlarının bulutta yaşamasına gerek olmadığı fikrini savunuyor. RyzenClaw ve RadeonClaw olarak adlandırılan iki donanım konfigürasyonuyla birlikte sunulan yeni OpenClaw çerçevesi, geliştiricilerin ve erken benimseyenlerin karmaşık büyük dil modellerini tamamen yerel makinelerde çalıştırmasına yardımcı olmak için tasarlandı. Amaç açık: Üretken yapay zeka performansını eve getirmek ve veri merkezlerine olan bağımlılığı azaltmak.
Bu girişim, AMD'nin daha geniş kapsamlı Ajan Bilgisayar girişiminin bir parçası olup, yapay zekanın geleceğinin uzaktan erişimli altyapıyla sınırlı olmadığını savunmaktadır. Bunun yerine, kullanıcıların hem verilerini hem de bilgi işlem ortamlarını kontrol ettiği, yapay zeka asistanlarının daha az ağ bağımlılığı, daha az harici abonelik ve daha az gizlilik endişesiyle sürekli olarak çalıştığı bir dünya öngörmektedir.
OpenClaw, AMD'nin bu prensibi somut, geliştiricilerin erişebileceği bir platforma dönüştürme girişiminin en son örneğidir. Teknik düzeyde, OpenClaw, Windows için Linux Alt Sistemi (WSL2) kullanarak Windows üzerinde çalışır ve yerel çıkarım, llama.cpp arka ucu aracılığıyla LM Studio tarafından gerçekleştirilir. Bu kurulum, kullanıcıların Qwen 3.5 35B A3B gibi modelleri doğrudan kendi donanımlarında çalıştırmalarına olanak tanır.
Sistem ayrıca, bulut senkronizasyonuna dayanmadan yerel bağlamı depolayan, gömme tabanlı bir bellek çerçevesi olan Memory.md'yi de destekliyor. AMD, bu kılavuzu, geliştiricilerin yapay zeka ajan mimarilerini test ederken Windows'ta tam bir OpenClaw ortamını yapılandırmaları için basitleştirilmiş bir yol olarak sunuyor, ancak beklenen kurulum süresini belirtmiyor.
İki yapılandırma, aynı fikre giden farklı yolları temsil ediyor: yüksek performanslı, cihaz üzerinde yapay zeka. RyzenClaw yapılandırması, AMD'nin Ryzen AI Max+ işlemcisi ve 128 GB birleşik bellek etrafında oluşturulmuştur. AMD, LLM çıkarımının verimli bir şekilde çalışmasını sağlamak için bu belleğin yaklaşık 96 GB'ını değişken grafik kullanımına ayırmayı önermektedir.
Bu yapılandırmada, Qwen 3.5 35B A3B saniyede yaklaşık 45 belirteç üretiyor ve 10.000 belirteçlik bir girdiyi yaklaşık 19,5 saniyede işleyebiliyor. 260.000 belirteçlik geniş bağlam penceresi, çoklu ajan iş akışları veya "ajan sürüsü" test ortamları için uygun hale getiriyor. AMD, bu kurulumun aynı anda altı yerel yapay zeka ajanını çalıştırabileceğini söylüyor; bu, veri merkezi olmayan bir sistem için dikkat çekici bir rakam.
RadeonClaw ise bunun aksine, işlem yükünü ayrı bir GPU'ya, Radeon AI PRO R9700'e kaydırıyor. Bu iş istasyonu kartı, işlem hızını önemli ölçüde artıran 32 GB özel VRAM ile birlikte geliyor. Aynı modeli kullanarak, performans saniyede yaklaşık 120 token'a çıkıyor ve 10.000 token'ı işlemek için gereken süre yaklaşık 4,4 saniyeye düşüyor.
Ancak bu kazanımın da sınırları var; maksimum bağlam penceresi 190.000 belirtece düşüyor ve eş zamanlı aracı kapasitesi ikiye iniyor. Bu ödünleşmeler, geliştiricilerin bağlam derinliğine mi yoksa çıkarım hızına mı öncelik verdiğine bağlı olarak AMD'nin farklı ayarlama yolları sunma stratejisinin altını çiziyor. Bu yapılandırmaların hiçbiri sıradan kullanıcılar için tasarlanmamıştır. Ryzen AI Max+ 395 çipi ve 128 GB belleğe sahip bir masaüstü bilgisayarın (örneğin Framework Desktop yapılandırması) başlangıç fiyatının yaklaşık 2.700 dolar olduğu belirtiliyor. RadeonClaw seçeneği ise maliyeti daha da artırıyor, zira Radeon AI PRO R9700 GPU'nun tek başına perakende fiyatı yaklaşık 1.299 dolar.
AMD şu an için OpenClaw'ın ana akım tüketicilerden ziyade yerel yapay zeka ajanlarıyla deneyler yapan erken benimseyenleri ve mühendisleri hedeflediğini kabul ediyor.
Yine de, OpenClaw'ın ardındaki mesaj donanımının ötesine uzanıyor. AMD, geliştiricilerin ham ölçekten ziyade özerklik ve gizliliğe değer vereceğine ve tüketici sınıfı silikon üzerinde çalışan yerel ajanların kişisel bilgisayar kullanımı ile dağıtılmış yapay zeka arasındaki boşluğu doldurabileceğine inanıyor.
Bu fikir ilgi görürse, şirket hızla gelişen yapay zeka ekosisteminde kendine özgü bir rol üstlenebilir; bu rol, iş istasyonu ve veri merkezi performansı arasındaki çizgiyi bulanıklaştırabilir.
Kaynak :
https://www.techspot.com/news/111685-am ... ryzen.html
