AMD, OpenClaw’u Windows üzerinde yerel olarak çalıştırmak için “RyzenClaw” ve “RadeonClaw” adlı iki farklı donanım yolunun yer aldığı bir rehber yayınladı. Her iki çözüm de AMD’nin kendi işlemcileri etrafında tasarlanmış olup, yapay zeka ajan iş yüklerini tamamen bulut ortamından uzak tutmayı hedefliyor. Bu girişim, AMD’nin “Agent Computer” (Ajan Bilgisayarı) konseptinin bir parçası; şirket, her yapay zeka iş yükünün veri merkezinde çalışması gerektiğini savunmaktan ziyade, kullanıcıların verilerine sahip olması, sınırsız kullanımla uygun fiyatlı her zaman açık yapay zeka çözümleri ve modellerinin yerel ortamda çalıştığına dair güven istediğini vurguluyor.
AMD’nin geliştirdiği çözüm, WSL2 üzerinde çalışıyor ve LM Studio, llama.cpp aracılığıyla yerel dil modeli çıkarımını yönetiyor. Memory.md, bulut bağımlılığı olmadan yerel embeddings yoluyla destekleniyor. AMD’ye göre, bu ortam bir saatten daha kısa sürede yapılandırılabiliyor ve erken dönem kullanıcılar ile kişisel yapay zeka ajanları üzerinde deney yapan geliştiricileri hedef alıyor.
RyzenClaw, 128 GB birleşik belleğe sahip bir Ryzen AI Max+ sistemi üzerine inşa edilmiş durumda. AMD, bu kullanım durumu için 96 GB‘ın değişken grafik belleği olarak ayrılmasını önerliyor. Qwen 3.5 35B A3B modelini çalıştıran bu yapılandırma, saniyede yaklaşık 45 token üretiyor, 10.000 giriş tokenini yaklaşık 19,5 saniyede işliyor, 260K token bağlam penceresi destekliyor ve aynı anda altı ajana kadar çalıştırabiliyor. AMD, bu konfigürasyonu tüketici donanımında “ajan sürüsü” deneyimleri yapmaya yeterli olarak konumlandırıyor.
RadeonClaw ise farklı bir yaklaşım benimsiyor. OpenClaw’u, 32 GB VRAM’e sahip bir iş istasyonu sınıfı kart olan Radeon AI PRO R9700 ile eşleştiriyor. Bu kurulum önemli ölçüde daha hızlı, aynı model ile saniyede yaklaşık 120 token üretiyor ve 10.000 giriş tokenini yaklaşık 4,4 saniyede işliyor. Ancak burada daha küçük bir 190K token bağlam penceresi ve Ryzen AI Max+ yolundaki altı ajan yerine yalnızca iki eş zamanlı ajan desteği bulunuyor.
AMD’nin bu iki yaklaşımı, farklı kullanım senaryolarına hitap etmek üzere tasarlanmış. RyzenClaw, daha yüksek token işleme kapasitesi ve çok ajanlı deneyleme için ideal olan tüketici odaklı bir çözüm sunuyor. RadeonClaw ise daha düşük gecikme süresi ve daha hızlı yanıt süreleri gerektiren profesyonel uygulamalar için optimize edilmiş bir alternatif sağlıyor. Her iki seçenek de, yerel yapay zeka çıkarımında gizlilik ve kontrol isteyenler için bulut bağımlılığını ortadan kaldırıyor.
Kaynak: TechPowerUp
