Apple M3 Ultra’yı duyurdu

 (apple.com)
1 puan yazan GN⁺ 2025-03-06 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • Apple, Mac için en üst seviye çipi M3 Ultra’yı tanıtarak Mac Studio’yu büyük ölçekli yapay zeka, grafik ve video işleri için bir iş istasyonu olarak daha ileri taşıdı
  • Temel özellikler 32 çekirdekli CPU, 80 çekirdeğe kadar GPU, 32 çekirdekli Neural Engine, Thunderbolt 5 ve 512 GB’a kadar birleşik bellekten oluşuyor
  • Önceki nesil Mac Studio’ya göre CPU’nun M2 Ultra’ya kıyasla 1,5 kata kadar, GPU’nun ise M2 Ultra’ya kıyasla 2 kata kadar daha hızlı olduğu belirtiliyor
  • UltraFusion, iki M3 Max kalıbını 10.000’den fazla yüksek hızlı bağlantıyla birleştirerek yazılıma tek bir çip gibi görünmesini sağlıyor
  • 800 GB/sn üzeri bellek bant genişliği ve 512 GB’a kadar bellek sayesinde 3D rendering, görsel efektler, yapay zeka ve 600 milyardan fazla parametreli LLM’lerin cihaz üzerinde çalıştırılması hedefleniyor

M3 Ultra’nın rolü ve temel özellikleri

  • Apple, M3 Ultra’yı bugüne kadar ürettiği en yüksek performanslı çip olarak tanıttı
  • Mac’teki en güçlü CPU ve GPU’yu, 32 çekirdekli Neural Engine’i ve kişisel bilgisayarlarda en yüksek birleşik bellek kapasitesini sunan çip olarak konumlandırılıyor
  • Başlıca yapılandırma şöyle
    • 32 çekirdeğe kadar CPU
    • 80 çekirdeğe kadar GPU

    • 32 çekirdekli Neural Engine

    • Thunderbolt 5

      • 512 GB’a kadar birleşik bellek
      • M3 Ultra, yeni Mac Studio’nun performansını artıran çip olarak kullanılıyor

Performans ve yapay zeka iş yükleri

  • CPU, 24 performans çekirdeği ve 8 verimlilik çekirdeğinden oluşuyor; M2 Ultra’ya kıyasla 1,5 kata kadar, M1 Ultra’ya kıyasla 1,8 kata kadar performans sunuyor
  • GPU, Apple çipleri içindeki en büyük yapılandırma; 80’e kadar grafik çekirdeğine sahip ve M2 Ultra’ya kıyasla 2 kata kadar, M1 Ultra’ya kıyasla 2,6 kata kadar daha hızlı
  • Performans karşılaştırmasının temeli önceki nesil Mac Studio sistemleri
    • M1 Ultra: 20 çekirdekli CPU, 64 çekirdekli GPU, 128 GB RAM
    • M2 Ultra: 24 çekirdekli CPU, 76 çekirdekli GPU, 192 GB RAM
  • Grafik mimarisi dinamik önbellekleme, donanım hızlandırmalı mesh shading ve ray tracing içeriyor
  • Yapay zeka ve makine öğrenimi işlerinde CPU’nun ML hızlandırıcıları, GPU, Neural Engine ve 800 GB/sn üzeri bellek bant genişliği birlikte kullanılıyor
  • M3 Ultra’lı Mac Studio, 600 milyardan fazla parametreli büyük dil modellerini doğrudan cihaz üzerinde çalıştırabiliyor

Birleşik bellek ve büyük ölçekli işler

  • M3 Ultra’nın birleşik bellek mimarisi, yüksek bant genişliği ve düşük gecikmeyi öne çıkarıyor
  • Bellek 96 GB’tan başlıyor ve 512 GB’a kadar yapılandırılabiliyor
  • Apple, bu kapasitenin günümüz üst seviye iş istasyonu grafik kartlarının sunduğu belleğin üzerine çıktığını belirtiyor
  • Yüksek miktarda grafik belleği gerektiren 3D rendering, görsel efektler ve yapay zeka gibi profesyonel işlerde darboğazları azaltan bir yapı hedefleniyor

Thunderbolt 5 ve genişletilebilirlik

  • M3 Ultra, Mac Studio’ya Thunderbolt 5 getirerek 120 Gb/sn’ye kadar veri aktarım hızı sunuyor
  • Bant genişliği Thunderbolt 4’ün iki katından fazla
  • Her Thunderbolt 5 portu, doğrudan çip üzerinde yer alan özel tasarım bir denetleyici tarafından destekleniyor
  • Port başına ayrılmış bant genişliği, harici depolama, dock, hub ve yeni nesil genişletme kasaları kullanan profesyonel kullanıcıları hedefliyor
  • Thunderbolt 5 üzerinden birden fazla Mac Studio sistemini bağlayan yapılandırmalar da mümkün

Çip içi teknolojiler

  • UltraFusion, yerleşik silikon interposer kullanarak iki M3 Max kalıbını 10.000’den fazla sinyalle bağlıyor
    • Düşük gecikmeli kalıplar arası bant genişliği 2,5 TB/sn’nin üzerinde
    • Yazılıma M3 Ultra tek bir çip gibi görünüyor
  • Medya motoru, M3 Max’in 2 katı kaynağa sahip ve daha fazla eşzamanlı video işlemeyi destekliyor
    • Donanım tabanlı H.264, HEVC ve dört ProRes kodlama/kod çözme motoru sunuyor
    • 24 adede kadar 8K ProRes 422 akışı oynatılabiliyor
  • Ekran motoru 8 adede kadar Pro Display XDR destekliyor ve 160 milyondan fazla pikseli sürüyor
  • Secure Enclave, donanım doğrulamalı güvenli önyükleme ve çalışma zamanı istismarlarını önleme teknolojileriyle birlikte çalışıyor

Güç verimliliği ve çevre hedefi

  • M3 Ultra’nın güç verimliliği, yeni Mac Studio’nun Apple’ın enerji verimliliği standartlarını karşılamasına katkı sağlıyor
  • Ürün ömrü boyunca tüketilen toplam enerji miktarının azaltılmasında da etkili oluyor
  • Apple, şu anda dünya genelindeki kurumsal operasyonlarında karbon nötr durumda olduğunu ve Apple 2030 hedefi doğrultusunda 2030 sonuna kadar toplam karbon ayak izinde karbon nötrlüğe ulaşmayı planladığını belirtiyor

İlgili okumalar

1 yorum

 
GN⁺ 2025-03-06
Hacker News görüşleri

  • 512GB birleşik bellek gerçekten yeni bir alan açıyor
    Apple’ın bellek kısıtlarını ne zaman aşacağını merak ediyordum; şimdi birleşik bellek 0.5TB’ye çıkmış. Büyük yapay zeka modellerini yerelde çalıştırmak için oldukça pratik ve NVIDIA tarzı çözümlerle kıyaslandığında, bu kadar yüksek verimli belleği tek bir çipte birleştiren yaklaşım ilgi çekici. Yine de iki M3 Max’i “birleştiren” bu tasarımın ısı ve güç tüketimi tarafında nasıl bir performans vereceğini merak ediyorum

    • Bellek bant genişliği artmamış; M2 Studio’da da mümkün olan seviyede. Elbette 10 bin dolar verirseniz 512GB birleşik bellek alabiliyorsunuz
      Asıl mesele, bu ölçekte büyük dil modellerinin işe yarar bir performansla çalışıp çalışmadığı. Yeterli birleşik bellek olsa bile bellek bant genişliği aynı kalıyorsa, yeni çipin yapay zeka işlem performansı artsa da azalan getiri oluşur. Sonuçta işlem gücü, bellek bant genişliği ve bellek havuzu boyutu arasında bir optimal oran var gibi görünüyor
    • Birleşik belleğin burada özel olarak ne kadar ilgili olduğundan emin değilim. Örneğin zen4/zen5 Epyc’te aritmetik performans yeterince yüksek olduğu için LLM çıkarımı tamamen bellek bant genişliği darboğazına takılıyor
      Çift SP5 Epyc tarafının bu Apple ürününden daha yüksek bellek bant genişliği sunması muhtemel ve Apple’ın fiyat bandında yaklaşık iki kat RAM de eklenebilir. Muhtemelen Apple çözümü güç verimliliğinde daha iyi olur
    • Bunun çip üstü bellek olup olmadığını merak ediyorum. 800GB/s ise, DDR5 modüllerine giden 512 bitlik bir veri yolu, yani 8 kanala daha yakın görünüyor. Dört kanalla da neredeyse mümkün olurdu ama sınırları zorlamak gerekirdi; yine de iyi bir yapılandırma
      Pratiklik açısından, bu kadar bellekle makul ama görece orta seviye hesaplama performansının birleşiminden fayda görecek ana akım uygulamaların neler olacağını merak ediyorum. Tam donanımlı sistemin 14 bin dolarlık fiyatında, örneğin iki adet NVIDIA Project DIGITS’i tercih etmek daha cazip olabilir
    • RAM’i işlem çipiyle aynı çipe koymanın ekonomik olup olmadığını merak ediyorum
      İşlem tarafı için en iyi üretim düğümünü ayırıp, RAM için daha ucuz bir süreç kullanmak istenirdi diye düşünüyorum

  • M4 değil de M3 olması şaşırtıcı. Temelde seçilmiş üretim verimini değerlendirme işi mi diye merak ediyorum; ama bunu M1 çipte mümkün kılan interposer’ın artık olmadığına dair bir şey okuduğumu hatırlıyorum
    Yine de NPU’nun erişebildiği 512GB birleşik RAM tam anlamıyla oyunun kurallarını değiştiriyor. Apple bu çipi dahili yapay zeka işleri için geliştirdi ve artık başkalarının da kullanmasına açacak noktaya gelmiş gibi görünüyor. Ama bu donanımın gerçekten 2U rack form factor ihtiyacı var. Şu anda işletim sistemi bu donanımın önünü kesiyor

    • Apple Linux’u yerel olarak, özellikle de headless biçimde desteklese ve M4 Pro’yu rack’e koyabilseniz, bunu bir colocation merkezinde hemen kullanırdım
      CPU hız ve bellek bant genişliği açısından neredeyse rakipsiz. Başka hiçbir şirketin hâlâ rekabetçi bir Arm sunucu çipi yapamamış olması şaşırtıcı
    • Gerçekten işletim sistemi engel oluyor. Apple eski XServe OS varyantını geri getirmese bile, en azından Linux veya BSD geliştiricileriyle birlikte çalışıp bu donanım yığınına uygun bir sunucu işletim sistemi sunabilse iyi olurdu
      Tüketici işletim sistemi kişisel tercihim olarak Windows’tan daha iyi, ama giderek gereksiz öğeler ve eski kalıntılarla doluyor; bu da üretim sunucusu iş yükleri için katlanması zor bir hâle geliyor. Alt donanımı bir hypervisor gibi ele alıp çeşitli bileşenleri VM’lere ve container’lara bağlayabilen ya da paylaştırabilen bir sunucu işletim sistemi olsa, küçük veri merkezleri veya edge ortamları için muazzam değer yaratırdı. Bu kadar RAM’e sahip şirket içi bir NPU, LAN üzerindeki birden fazla kullanıcının paylaştığı yerel yapay zeka hızlandırması için çok faydalı olurdu
    • “Apple dedikodusu” yazıları yazan insanları sever ve saygı duyarım ama bu konu her zaman daha çok “beş CPU tasarım blogu okuyup uzman oldum” havasındaydı
      Tahminin dayanağı, M3 Max kalıp fotoğrafında interposer görünmemesiydi; ama bunun M3 Ultra yapılandırmasında destek mümkün mü sorusuna dair aslında neredeyse hiçbir anlamı yoktu. Bugünkü duyuru bunun kanıtı
    • Apple 2U rack donanımı üretebilir ve Linux desteği sunabilir ya da headless çalışan bir Darwin derlemesi sağlayabilir. Ama ikinci durumda kullanılabilecek yazılım çok fazla olmaz
      Yine de insanlar sonunda port etmeye başlar ve zaten MacPorts ile Homebrew mevcut olduğundan, bunlar da o platformda çalışacak şekilde uyarlanabilir. Ama Apple’ın o pazarla ilgilenmediği anlaşılıyor; bu yüzden muhtemelen gerçekleşmez
    • Seçilmiş üretim verimini merak ettiğim için Apple Max çiplerinin sevk edilen yapılandırmalarda ne kadar kırpıldığını derledim
      M1 Max’te 24~32 GPU çekirdeği, M2 Max’te 30~38, M3 Max’te 30~40, M4 Max’te 32~40 vardı. Duyuru tarihlerine bakarsak M1 Max 18 Ekim 2021, M1 Ultra 8 Mart 2022, M2 Max 17 Ocak 2023, M2 Ultra 5 Haziran 2023, M3 Max 30 Ekim 2023, M3 Ultra 12 Mart 2025 ve M4 Max 30 Ekim 2024’tü. M3 Max ile Ultra’nın tanıtımı arasındaki ek gecikmeye bakınca, Apple’ın bu çipi dahili yapay zeka işleri için geliştirdiği yönündeki tahmin de oldukça makul görünüyor

  • Önceki M2 Ultra modelinin azami belleği 192GB’tı ve Pro ya da bazı M3 modelleri 128GB’tı. O kadarı bile profesyonel işlerin %99,9’u için yeterli görülüyordu.
    Ama şimdi bunu 512GB’a çıkardılar ve 512GB Mac Studio’nun fiyatı da akıl almaz bir seviye olan 9499 dolar. Bu neredeyse kesin olarak AI altına hücumu etkisi

    • Dünyadaki tüm yapay zeka şirketleri, bunun makul bir yapay zeka yolu olacak kadar yeterli hesaplama performansı sunup sunmadığını değerlendiriyor olacaktır. Cevap evetse 10 bin dolar kesinlikle ucuzdur
    • LLM’ler RAM’i kolayca çok tüketir ve bu sistemler aynı RAM kapasitesine sahip GPU kurulumlarından çok ama çok daha ucuzdur. Tabii daha yavaştırlar
      Örneğin Llama-3.1 405B’nin 4 bit kuantize modeli rahatlıkla sığacaktır
    • Kilit nokta performans. DeepSeek ve Llama 405B daha büyük belleğe olan ihtiyacı göstermiş gibi görünüyor
      Şu anda bile insanlar bu kadar ya da daha fazla RAM’e sahip Epyc sistemleri çok daha ucuza kurup DeepSeek’i saniyede yaklaşık 6 token hızında çalıştırabiliyor. Ama herkes toplamaktan ve ince ayar yapmaktan hoşlanmıyor; bu yüzden uğraşmak istemeyenler için bir pazar var. “AI altına hücumu”ndan sanki kötü bir şeymiş gibi söz ediliyor ama bu şart değil
    • O RAM aynı zamanda VRAM olduğu için 0,5TB VRAM kesinlikle ucuz değil. Kıyaslayınca Apple aslında oldukça ucuz kalıyor
    • Asıl büyük soru, 10 bin dolarlık fiyata Trump’ın Çin tarifelerinin zaten yansıtılıp yansıtılmadığı ya da fiyatın daha da artıp artmayacağı

  • Şu anda Docker, Metal GPU desteği sunmuyor
    Apple M3 veya M4 çiplerinde Docker ile LLM çalıştırırsanız, Docker yalnızca Nvidia ve Radeon GPU’larını desteklediği için çip sınıfı ne olursa olsun CPU modunda çalışır. Docker içinde LLM geliştiriyorsanız, Nvidia ya da Radeon GPU’lu bir Framework dizüstü bilgisayarı düşünmek daha iyi olabilir. Kaynak olarak, M3 Max üzerinde Docker içinde çalışan LLM kullanan bir AI ajan çerçevesi geliştiriyorum: https://kdeps.com

  • Studio şu an M3 Ultra ile güncellendiyse, M4 Ultra WWDC’de doğrudan Mac Pro’ya gidebilir. Zamanlama ilginç ve Mac Pro form faktörünü de değiştirebilirler
    Ayrıca bu çok düşük hacimli bir ürün olacağından, N3B süreci olması da ölümcül görünmüyor. Aynı zamanda bu çiplerin üretimi çok pahalı olacaktır; bu yüzden yüksek fiyatlı RAM yapılandırmaları ile eşleştirmek de bir ölçüde mantıklı

    • İlginç biçimde Apple, Fransa sitesinde M4’te “Ultra” üretmek için gereken ara bağlantının bulunmadığını doğrulamış gibi görünüyor [0][1]. İlk düşündüğümün aksine M4 Ultra hiç gelmeyebilir
      Bu habere temkinli yaklaşmak gerekir ama Apple’dan doğrudan geldiği söyleniyor. Eğer öyleyse M2 Mac Pro ile ne yapmayı planladıkları daha da gizemli hale geliyor
      [0] https://www.numerama.com/tech/1919213-m4-max-et-m3-ultra-let...
      [1] Macrumors’dan ek bağlam: https://www.macrumors.com/2025/03/05/apple-confirms-m4-max-l...
    • Apple, her nesilde bir “Ultra” varyantı çıkmayacağını söylüyor: https://arstechnica.com/apple/2025/03/apple-announces-m3-ult...
    • Anladığım kadarıyla Apple, Ultra çiplerin yerini alacak çoklu SoC sistemi oluşturmanın bir yolunu bulmak istiyordu
      Mevcut yöntemde Max çiplerin ara bağlantı etrafında tasarlanması gerekiyor. Teoride çoklu SoC yapılandırması iki çipin ötesine geçip daha geniş bir ürün yelpazesine ölçeklenebilir
    • Açıkçası bu yıl M4 Ultra’yı hiç görmeyeceğimizi düşünüyorum. Studio’ya M3 Ultra koymaları, M4 Ultra’nın fazla pahalı olduğu ya da üretim kapasitesinin yetmediği anlamına geliyor gibi görünüyor
      Her hâlükârda M2 Mac Pro, Apple’ın müşterilere “Bu PCIe yuvalarıyla ilginç bir şey yapabiliyor musunuz? Biz bağlantı genişletmenin dışında bir şey düşünemedik” diye sorduğu bir ürün gibiydi. Apple Silicon’u yükseltilebilir GPU desteği verecek şekilde yeniden tasarlamadıkları sürece Mac Pro bitmiş gibi görünüyor
    • Ya Mac Pro form faktörünü değiştirecekler ya da tamamen kaldıracaklar gibi görünüyor. Mevcut model fazla yarım kalmış bir tasarım ve Studio ile kıyaslandığında bariz biçimde kötü fiyat/performans sunuyor
      Sanki PCIe kullanıcılarını her şeyi Thunderbolt’a taşıyana kadar idare ettirmeyi amaçlayan son dönem ürünü gibi hissettiriyor. Birden fazla büyük GPU’yu barındırmak için yapılmış tasarımı yeniden kullandılar ama artık GPU desteği olmadığından soğutma ve güç dağıtımının büyük kısmı sadece bir iz olarak kalmış durumda. Üstelik PCIe genişletmesi de sessizce düşürüldü ve Apple Silicon’da çok fazla PCIe hattı olmadığından yuvalar PCIe anahtarları üzerinden ciddi biçimde aşırı paylaşılmış durumda

  • Yapay zeka işlerinde 512GB birleşik bellek gerçekten inanılmaz. Gereken NVIDIA GPU sayısıyla kıyaslayınca fiyatı neredeyse makul görünüyor

    • Sunucuda 512GB yüksek bant genişlikli, GPU tarafından adreslenebilir RAM elde etmek muhtemelen altı haneli dolar maliyeti gerektirir. Eğer bellek darboğazsa bu kesinlikle doğru sunucu
      Demek istediğim, NPU ve GPU çekirdeklerinin o RAM’e erişebilmesi ve performansın da makul olması gerektiğiydi
    • Zaten başka API’ler kullanmak için tüm yapay zeka iş akışını değiştirecekseniz, AMD Instinct hızlandırma kartları daha mantıklı olabilir
      Pahalılar ama çok daha hızlılar ve kodu macOS’ta çalışacak hale getirme zahmetini de yaşamazsınız
    • Tam donanımlı Mac Studio 14 bin dolar

  • Yapay zeka modellerini çalıştırmak için en yüksek bellek olan 512GB gerekiyorsa ve model ağırlıklarını tutacak harici bir sürücü takmak da sorun değilse, 10 bin doların biraz altında bir fiyata alınabiliyor. Rüya makine.
    NVIDIA Project DIGITS’in 3 bin dolara “yakında” çıkacağı yazıyor; ancak aynı 128GB ve 4TB özelliklere sahip bir Mac yaklaşık 4700 dolara alınabiliyor, gerçekten bir hafta içinde teslim edilebiliyor ve üstünde macOS çalışıyor. Performans farkını bilmiyorum. Birinin bununla tam DeepSeek modelini test ettiğini yakında görmeyi çok isterim; belki de tamamen sahip olunabilen ve istenildiği gibi kullanılabilen ilk küçük kişisel yapay zeka cihazı olabilir

    • Bu fiyat seviyesinde değiştirilebilir PC parçaları istemenin de bir mantığı var. Ama Apple genelde PC tarafında yıllarca süren dayanıklılık sunuyor
      Eğer bir Apple AI tuğlasıysa, epey uzun ömürlü olur
    • Tam DeepSeek R1 modeli 512GB’tan da fazla bellek gerektiriyor. Sadece modelin kendisi 720GB
      Bu cihazda kuantize sürümler çalıştırılabilir ama tam model mümkün değil
    • 819GB/s bant genişliğiyle tam DeepSeek model deneyimi korkunç olurdu

  • Thunderbolt 5 oldukça faydalı. Çok ince ve hafif bir dizüstü kullanıp, ihtiyaç olduğunda TB 5 üzerinden harici GPU’ya veya eGPU’ya erişilebiliyor [1]
    Artık hafif dizüstü avantajı ile güçlü GPU avantajı aynı anda elde edilebiliyor
    [1] Asus dünyanın ilk Thunderbolt 5 eGPU’sunu duyurdu:
    https://www.theverge.com/24336135/asus-thunderbolt-5-externa...

    • Sorun şu ki macOS’a bağlı olduğu için NVIDIA, AMD ve Intel GPU’lar için sürücü yok
    • Apple Silicon eGPU ile çalışmıyor
    • eGPU’nun macOS’ta çok fazla sorunu vardı. Birkaç yıl kullandım; Silicon’da muhtemelen daha da kötüdür
      Bunun yerine Sonoma’ya eklenen oldukça yeni yüksek performanslı ekran paylaşımı modu gerçekten harika. MacBook ile Mac Studio’ya bağlanınca bu modu seçip ekran ayarlarını dinamik çözünürlüğe alabiliyorsunuz. Böylece “thin client” 16:10 MacBook ekranının tamamını tam ekran kullanıyor, gerçek oyunlarda bile 60fps düşük gecikme performansı alınıyor, ses de aktarılıyor, toplantılara katılmak da mümkün oluyor ve ana Mac Studio ekranı kapanıyor. Bunlar VNC ile mümkün olmayan şeylerdi; RDP çok daha iyiydi ama bu yeni yüksek performanslı ekran paylaşımı daha da güçlü. Güçlü bir makineye uzaktan bağlanan ince ve hafif bir dizüstünün, dizüstünde her şeyi yerelde çalıştırıp uğraşmaktan daha iyi bir yüksek hareketlilik sunduğunu hep düşünmüşümdür. Güvenlik duvarında biraz ayar yapınca LTE’de de çalışıyor

  • Apple’ın Xserve fikrini yeniden değerlendirmesi gerekebilir
    Apple’da bir tür sunucu altyapı ekibi mutlaka vardır; ancak kendi donanımı ve yazılımıyla kendi sunucu altyapısını kurma işi keşfedilmeye değer. Uygulama ekosistemiyle Apple sunucularını birleştirip bunu bulut olarak sunmak ya da doğrudan satın alınabilir hale getirmek, çok ilginç bir hizmet işi olabilir. Özellikle artık iPad’lerde de M çipleri varken, donanım performansı düşünüldüğünde App Store’un daha iyi uygulamalara ihtiyacı var. Uygulama ekosistemine uygun tasarlanmış bulut tabanlı donanım-yazılım hizmeti oldukça çekici.
    Apple’da donanım, yazılımdan daha hızlı gelişti. Çoğu teknoloji şirketinde genelde yazılımı donanım yakalayamaz; Apple’da ise durum bunun tersi

  • Apple Silicon’ın Linux gibi işletim sistemlerini yerel olarak desteklediği günün ne zaman geleceğini merak ediyorum
    Apple, M serisi SoC’lere dair ayrıntılı teknik referans belgelerini yayımlama konusunda isteksiz görünüyor; bu yüzden Apple Silicon üzerinde Linux’u yerel olarak çalıştırmak zorlaşıyor

    • Muhtemelen asla olmayacak. iPhone ve iPad için de resmi Linux desteği yok; bu yüzden Apple’ın tavrını değiştirmesini beklemek zor
    • https://asahilinux.org/
    • Bu bana da garip geliyor. macOS donanımla birlikte geliyor, yani Apple macOS satışı kaybetmiş olmuyor
      Birisi Linux çalıştırmak için Apple donanımı alsa bile bunun AAPL üzerinde olumsuz bir etkisi olmazdı
    • Darwin’i çalıştırmak bir seçenek değil mi? Linux’un Darwin’e kıyasla fazladan ne sunduğunu merak ediyorum