Giriş
Son dönemde teknoloji dünyasında dikkat çeken bir sorun, NVIDIA’nın en üst düzey tüketici GPU’su GeForce RTX 5090 ile profesyonel kullanım için tasarlanmış RTX 6000 PRO modelinde ortaya çıkan yeni bir sanallaştırma hatasıdır. CloudRift adlı GPU bulut hizmeti geliştiren firma, özellikle yapay zeka geliştiricilerinin kullanımı için tasarlanan bu sistemlerde ciddi sorunlarla karşılaştıklarını duyurdu. Bu hatanın temelinde, GPU’nun belli bir süre sonra tamamen tepkisiz hale gelmesi ve sanal makinenin donması yatıyor. İşin kritik yanı, bu sorunun rastgele zamanlarda ortaya çıkması ve net bir sebebinin bulunamaması. Bu yazıda, sorunun teknik detayları, etkilediği modeller, test edilen diğer GPU modelleri ve sorunun çözümüne dair yapılan girişimleri derinlemesine inceleyeceğiz.
Sanallaştırmada Karşılaşılan GPU Donma Sorunu
CloudRift ekibi, RTX 5090 ve RTX 6000 PRO modellerine uzun süreli ve kesintisiz kullanımda özgün bir donma problemi tespit etti. Problem, GPU sanal makinesi üzerinde birkaç gün veya hafta sonra tamamen tepkisiz hale gelme şeklinde kendini gösteriyor. Ayrıca, bu donmaların herhangi bir belirgin uyarı vermeden rastgele oluşması, sorun çözümünü zorlaştırıyor. Özellikle yapay zeka iş yükleri gibi yüksek performans gerektiren işlemler sırasında bu sorun, operasyonel sürekliliği ciddi anlamda tehdit ediyor. İlginç olan ise, yüksek performanslı sunucu sınıfı B200 ve H100 gibi Blackwell ailesine ait GPU modellerinde böyle bir hata görülmemesi.
Teknik Detaylar: PCIe İşlevsel Sıfırlama ve Sorunun Kaynağı
Problemin teknik kökeni, GPU’nun KVM ve VFIO aracılığıyla sanal makineye tahsis edilmesi ve ardından PCIe Fonksiyonel Düzey Sıfırlamasına (Function Level Reset, FLR) dayanıyor. Normalde sanal makine kapandığında veya GPU yeniden tahsis edildiğinde, host sistemi cihazın PCIe FLR işlemini gerçekleştirir. Fakat RTX 5090 ve RTX 6000 PRO modelleri bu sıfırlamadan sonra yeniden aktif hale gelmiyor ve tam anlamıyla donuyor. Kernel tarafında ise “not ready 65535ms after FLR; giving up” şeklinde hata mesajları kaydediliyor. Yani sorun donanım seviyesinde, GPU’nun sıfırlama sonrası kendini toparlayamamasında yatıyor.
Test Edilen Diğer GPU Modelleri ve Sınıf Ayrımı
CloudRift, yalnızca sorun yaşanan bu iki modeldeki problemlere odaklanmakla kalmadı, aynı zamanda diğer GPU modelleri üzerinde de kapsamlı testler gerçekleştirdi. RTX 4090, H100 ve B200 gibi modellerde bu tür bir donma sorununa rastlanmadı. Özellikle sunucu ve veri merkezi odaklı olarak tasarlanan B200 modeli ve Blackwell ailesinin diğer üyeleri, bu tip sanallaştırma kaynaklı hatalardan arındırılmış durumda. Bu durum, NVIDIA’nın tüketici ve profesyonel (ProViz) segmentte yer alan modellerinde hem mimari hem de sürücü seviyesinde bazı stabilite eksiklikleri olabileceğini düşündürüyor.
CloudRift’ın Girişimleri ve Çözüm Arayışları
Sorunun ciddiyeti nedeniyle CloudRift, çözüm bulmak üzere topluluktan destek istiyor ve hatanın çözümü için 1.000 dolar değerinde bug bounty (hata ödülü) ilan etti. Bu hamle, sorunun üst düzey teknik bilgi gerektirmesi ve donanım kaynaklı bir problem olması nedeniyle uzmanların dikkatini çekmeyi amaçlıyor. NVIDIA cephesinden henüz resmi bir açıklama gelmemiş olmakla birlikte, bu tür problemlerin gelecekte yapılacak donanım ya da yazılım güncellemeleriyle giderilme olasılığı mevcut. Ancak, şu anda RTX 5090 ve RTX 6000 PRO kullanan özellikle sanallaştırma ortamlarındaki kullanıcıların dikkatli olması ve CloudRift gibi öncü firmaların çalışmalarını yakından takip etmesi kritik önem taşıyor.
Sonuç
NVIDIA’nın yeni nesil tüketici ve profesyonel GPU modelleri RTX 5090 ile RTX 6000 PRO’da ortaya çıkan sanallaştırma sıfırlama hatası, özellikle bulut tabanlı yapay zeka ve render uygulamalarını bir tehdit altına alıyor. Sorunun yalnızca bu iki modelde gözlemlenmesi ve yüksek performanslı sunucu GPU’larında görülmemesi, mimari ve donanım tasarımında belirgin farklar olduğunu gösteriyor. Teknik olarak, PCIe fonksiyonel sıfırlamanın başarılı bir şekilde gerçekleşememesi nedeniyle GPU’nun tepkisiz kalması sorunun kaynağı olarak öne çıkıyor. CloudRift’ın çözüm arayışı ve hataya ilişkin verdiği bug bounty, teknoloji topluluğunun dikkatini bu kritik soruna çekerken, NVIDIA’dan gelecek güncellemeleri beklemek ise şu aşamada kullanılacak en mantıklı yaklaşım. Sonuç olarak, bu sorun tüketici ve profesyonel kullanıcılar için önemli bir uyarı niteliğinde ve sanallaştırma ortamlarında GPU seçimi yaparken dikkatle değerlendirilmesi gereken bir etmen olarak öne çıkıyor.
Tags:nvidia rtx 5090, rtx 6000 pro, gpu sanallaştırma hatasi, virtualization bug, gpu performans sorunlari, cloudrift gpu bulut, kvm vfio gpu, pcie reset hatasi, turkiye yapay zeka, proviz gpu modelleri, blackwell gpu ailesi, teknik gpu sorunlari