Karar verildi ve gerekçesiyle birlikte burada duruyor. Linux + NVIDIA birinci sınıf, tam destekli. Windows NVIDIA kartıyla WSL2 üzerinden çalışır ama sınırlı iş alır. macOS desteklenmiyor. Aşağıda hem matris hem her satırın nedeni var.
Kurulum akışı Faz 1'de yayına giriyor. Komutlar ve çıktılar temsilîdir; bugün çalışan bir kurulum betiği yok.
Host bölümü
Matris
Destek sınıfı hem hangi işi alacağını hem de yerleştirmede nerede duracağını belirler. Aşağıdaki tablo kararı özetler; hemen altındaki liste her satırın nedenini açar.
| İşletim sistemi | Durum | İş tipi | Karne etkisi | Not |
|---|---|---|---|---|
| Linux + NVIDIA Ubuntu 22.04 / 24.04, Debian 12 · x86_64 |
Birinci sınıf — tam destek | Tüm iş tipleri; uzun eğitim dahil | Tavan yok; dört metrik de tam ağırlıkla işler | Tek statik Go binary; sürücü 535+ |
| Windows + NVIDIA (WSL2) Windows 10 22H2 / 11 · WSL2 + Ubuntu |
İkinci sınıf — sınırlı | Kesintiye açık kısa işler: görüntü üretimi, toplu çıkarım | Yeniden başlatmalar çalışma süresini düşürür; aynı skorda Linux'un gerisinde yerleşir | Sürücü Windows'ta kalır, agent WSL2 içinde koşar |
| Windows — WSL2 olmadan | Desteklenmiyor | — | — | Windows konteynerlerinde GPU geçişi bizim modelimizi karşılamıyor |
| macOS Apple Silicon ve Intel + eGPU |
Desteklenmiyor | — | — | CUDA yok; GPU'yu konteynere geçirmek mümkün değil |
| AMD ROCm · Intel Arc | Desteklenmiyor — ileride bakılacak | — | — | Müşteri iş yüklerinin ezici çoğunluğu CUDA'ya bağlı |
| VM içinde GPU passthrough | Desteklenmiyor | — | — | Donanım doğrulaması güvenilir yapılamıyor |
"Karne etkisi" sütunu tasarım kararıdır, ölçülmüş sonuç değil: yerleştirme algoritması Faz 1'de bu kurallarla yayına girecek. Metriklerin ağırlıkları: Karne.
Agent tek statik Go binary'dir; containerd ile konuşur, NVIDIA Container Toolkit ile kartı konteynere geçirir, telemetriyi go-nvml ile doğrudan sürücüden okur, tünelini WireGuard ile kurar. Bu dört bileşenin dördü de Linux'ta birinci sınıf. Aradaki hiçbir katman, ölçtüğümüz sayı ile kartın gerçeği arasına girmez.
WSL2 gerçek bir Linux çekirdeği koşturur ve CUDA on WSL sayesinde kart görünür. Ama I/O sanal disk üstünden gider, bellek sabitleme (pinned memory) ek yük getirir ve çok kartlı makinelerde P2P/NVLink beklentisi karşılanmaz. Uzun eğitim işinde bu farklar birikir; kısa çıkarım işinde çoğu zaman görünmez. Bu yüzden Windows makineler kısa iş havuzuna yerleşir.
Müşteri iş yükünü Linux konteynerinde koşturuyoruz; imajlar imzalı, sırlar host diskine düşmüyor. Bunun Windows tarafında karşılığı yok: yerel süreç olarak koşturmak "müşteri sırrı host diskine düşmez" güvencesini bozar. WSL2 yoksa bu güvenceyi veremiyoruz, o yüzden makineyi listeye almıyoruz.
İki ayrı sebep aynı sonuca çıkıyor. Birincisi: müşteri iş yüklerinin ezici çoğunluğu CUDA'ya bağlı, Metal/MLX ile koşan bir kart bu talebin karşılığı değil. İkincisi: macOS'ta GPU'yu konteynere geçirmek mümkün değil — Docker Desktop Metal erişimi vermiyor, yerel süreçle koşmak ise izolasyon sözümüzü karşılamıyor. Intel Mac + eGPU ise çıkmaz sokak: modern macOS sürümlerinde eGPU zaten yolun sonunda.
ROCm ve oneAPI iyileşiyor ama müşteri tarafındaki imajlar, çekirdekler ve kütüphaneler hâlâ CUDA varsayıyor. Desteklemek, çalışmayan iş yükleriyle dolu bir arz sınıfı açmak olurdu — hem host hem müşteri için kötü. Talep somutlaştığında ayrı bir imaj hattıyla yeniden bakılacak.
Karne sistemi donanım doğrulamasına dayanır: kart kimliği, sürücü sürümü, ısı ve güç telemetrisi. Sanal makine katmanı bu değerleri kırpıyor ya da taklit edilebilir hale getiriyor. Doğrulayamadığımız donanımı "şu kart var" diye listelemeyiz.
Birinci sınıf
Desteklenen dağıtımlar Ubuntu 22.04 LTS, Ubuntu 24.04 LTS ve Debian 12; mimari x86_64; NVIDIA sürücüsü 535 veya üstü. Kurulum tek satırlık komut ve tek kullanımlık bir kayıt token'ıdır.
Host panelinde makineyi tanımlarsın, tek kullanımlık bir kayıt token'ı üretilir. Token makineyi hesabına bağlayan tek sırdır; kopyala ve kimseyle paylaşma.
Komut agent'ı indirir, systemd servisi olarak kurar ve token ile kaydolur. Kurulum sırasında makinende dinleyen bir port açılmaz.
Agent kartları, CPU/RAM'i ve ağ hızını raporlar; ilk benchmark koşar. Sonunda bölge medyanına göre bir fiyat önerisi görür, kabul eder ya da kendi fiyatını yazarsın.
# Tek satır: agent'ı indirir, systemd servisi olarak kurar $ curl -fsSL https://get.kaldera.ai | sh agent kuruldu · systemd servisi etkin # Makineyi hesabına bağla — token panelden alınır $ kaldera-agent enroll --token KLD-ENROLL-XXXX donanım doğrulanıyor... 4× RTX 4090 · 24 GB sürücü 550.xx · containerd + NVIDIA toolkit hazır ağ ölçümü... medyan bant genişliği ölçüldü ilk benchmark koşuyor... ✓ makine listede · dışa açık port açılmadı # Makineyi geri almak istediğinde $ kaldera-agent drain yeni iş kabul edilmiyor; mevcut pod bitince boşalır
İkinci sınıf
NVIDIA sürücüsü Windows tarafında kalır; agent, WSL2 içindeki Linux dağıtımının içinde koşar (CUDA on WSL). Agent aynı zamanda bir Windows hizmeti olarak kurulur ve WSL2 dağıtımını yönetir: makine açıldığında dağıtımı ayağa kaldırır, düştüğünde geri getirir.
Windows'taki sürücü /usr/lib/wsl/lib altından WSL'e görünür. Konteynerler WSL2 içindeki containerd üzerinde koşar, kart NVIDIA Container Toolkit ile geçirilir. İzolasyon modeli Linux'takiyle aynı: müşteri sırrı host diskine düşmez.
İki parça: WSL2 + Ubuntu dağıtımı (bir kez) ve agent (dağıtımın içine). Windows hizmeti dağıtımın ayakta kalmasını sağlar. Windows tarafında dışarıya port açılmaz; bağlantı yine dışa doğrudur.
Bunları kurulumdan sonra öğrenmemen için baştan yazıyoruz. Hiçbiri gizli değil, hepsi ölçülebilir.
Hazırlık
WSL için ayrı bir sürücü kurulmaz — dağıtımın içine Linux sürücüsü kurmak kurulumu bozar. Windows'taki NVIDIA sürücüsü 535 veya üstü olsun, o kadar.
Yönetici PowerShell'de tek komut yeter. Kurulumdan sonra makineyi bir kez yeniden başlatman gerekebilir.
nvidia-smi dağıtımın içinde kartı listeliyorsa yol açıktır. Listelemiyorsa agent'ı kurma; önce bu adımı çöz.
Aynı tek satır komut, sonuna --profile wsl2 eklenir. Profil, makinenin kısa iş havuzuna yerleşeceğini ve Windows yeniden başlatmalarının beklenen bir olay olduğunu kontrol düzlemine söyler.
# Yönetici PowerShell — WSL2 + Ubuntu (bir kez) PS> wsl --install -d Ubuntu-24.04 PS> wsl --set-default-version 2 # Sürücü Windows'ta kalır; WSL içinden görünmeli PS> wsl -d Ubuntu-24.04 -- nvidia-smi NVIDIA-SMI 550.xx · CUDA 12.4 · RTX 4080 SUPER # Agent dağıtımın içine kurulur $ curl -fsSL https://get.kaldera.ai | sh $ kaldera-agent enroll --token KLD-ENROLL-XXXX \ --profile wsl2 profil: wsl2 · kısa iş havuzu windows hizmeti kuruldu · dağıtım gözetimde ✓ makine listede · dışa açık port açılmadı
WSL2 profili Faz 1'de yayına giriyor. Yukarıdaki komutlar akışı anlatmak içindir; bugün indirilebilecek bir agent yok.
Alternatif
Bu tavsiyeyi gizlemiyoruz, çünkü rakamı değiştiren şey bu. Aynı donanım, aynı kart, aynı elektrik — ama birinci sınıf destek, uzun iş erişimi ve yerleştirmede tam sıra. Windows kurulumuna dokunmadan yapılır.
İkinci bir SSD, harici NVMe ya da hızlı bir USB disk yeter. Windows diskini bölmene gerek yok; iki sistem birbirinden habersiz durur. Kartını geri istediğin gün Windows'a açarsın, o kadar.
Masaüstü ya da sunucu sürümü fark etmez. NVIDIA sürücüsü 535+ kurulduktan sonra nvidia-smi kartı görüyorsa hazırsın.
Aynı tek satır komut. Bu sefer --profile wsl2 yok: makine birinci sınıf olarak listeye girer.
Gündüz oyun, gece host olmak istiyorsan iki sistemi sırayla açarsın. Ya da makineyi tamamen Linux'ta bırakıp bakım penceresi tanımlarsın; planlı pencere karneyi düşürmez.
Uzun eğitim işlerine erişim, tam telemetri, çok kartlı makinede P2P/NVLink, aynı skorda öncelikli yerleştirme ve Windows güncellemesi yüzünden düşmeyen bir çalışma süresi metriği.
Kolaylığı. İki sistem arasında geçiş yapmak bir tık değil, bir yeniden başlatmadır. Makineyi hem oyun hem host olarak aynı anda kullanmak istiyorsan WSL2 yolu daha rahat — ama kazanç tavanı daha düşük.
macOS
Apple Silicon'da Metal ve MLX var; iyi çalışıyorlar. Ama müşteri iş yüklerinin ezici çoğunluğu CUDA'ya bağlı: imajlar, çekirdekler, kütüphaneler CUDA varsayar. Bu kartları listeye koymak, gelen işlerin neredeyse hiçbirini çalıştıramayacak bir arz sınıfı yaratmak olurdu.
macOS'ta GPU'yu konteynere geçirmek mümkün değil — Docker Desktop Metal erişimi vermiyor. Geriye iş yükünü yerel süreç olarak koşturmak kalıyor ki bu "müşteri sırrı host diskine düşmez" güvencesini karşılamıyor. İzolasyon modelimiz olmadan host olamazsın.
Bir dönem mümkündü, artık değil. Modern macOS sürümlerinde eGPU desteği yolun sonunda ve NVIDIA sürücüsü zaten yıllardır yok. Bu yol üzerine ürün kurulmaz.
M-serisi Max/Ultra kartlarının yüksek birleşik belleği düşük güçte LLM çıkarımı için gerçekten ilginç. Ama bu, CUDA havuzuna eklenecek bir satır değil: ayrı ürün, ayrı imaj hattı, ayrı izolasyon modeli demek. Bugün yok, sözünü de vermiyoruz.
Form yok, liste yok: e-posta doğrudan sana yazmamız için. Adres yer tutucudur, yayına girdiğinde bu sayfa güncellenir.
Kısa liste
Aşağıdakiler için makine kaydı açılmaz. "İleride bakılacak" yazan satırlar kapalı kapı değil, bugünkü karar.
Bu liste ürünün bugünkü kapsamıdır, kalıcı bir yargı değil. Değiştiğinde değişiklik günlüğüne yazılır. Son güncelleme: 29 Ağustos 2026
Sıradaki adım
İşletim sistemi kararın netse sıra donanımda: hangi kartlar listeye giriyor, kart başına ne kadar CPU/RAM/disk isteniyor, ağın yeterli mi. Sonra kazancı kendi elektrik fiyatınla hesapla.
Kurulum akışı Faz 1'de açılıyor. ; komutlar ve çıktılar temsilîdir.