KFN Haberleri: NVIDIA yapay zeka devrimini nasıl başlattı?
Bugün "yapay zeka" (AI) dediğimizde, aklımıza ChatGPT, Midjourney veya otonom araçlar gelse de, tüm bu devrimin sessiz mimarı aslında bir ekran kartı üreticisi olan NVIDIA'dır. Bir zamanlar sadece oyuncular için grafik üreten bu şirket, nasıl oldu da dünyanın en değerli şirketlerinden biri ve yapay zeka endüstrisinin vazgeçilmez altyapı sağlayıcısı haline geldi? Cevap, 20 yıl önce oynanan büyük bir kumarda ve "CUDA" adlı bir teknolojide saklı.1. Devrimden Önce: GPU'lar Sadece Grafik İçindi
2000'lerin başında ekran kartları (GPU - Grafik İşlem Birimi), tek bir görev için tasarlanmıştı: bilgisayar oyunlarındaki poligonları, dokuları ve ışıklandırmayı işlemek. CPU'lar (Ana İşlemci) gibi karmaşık ve sıralı işlerde yavaş, ancak binlerce basit ve paralel (aynı anda) işlemi yapmada inanılmaz hızlıydılar.O dönemde bazı bilim insanları, bu paralel işlem gücünü oyun dışında (örneğin fizik simülasyonları için) kullanmaya çalışıyordu, ancak bu, son derece karmaşık bir "hack" gerektiriyordu. NVIDIA CEO'su Jensen Huang, bu potansiyeli fark etti ve şirketin kaderini değiştirecek o adımı attı.
2. Kırılma Anı: CUDA (2006)
NVIDIA, 2006 yılında "CUDA" (Compute Unified Device Architecture) platformunu duyurdu. CUDA, C++ gibi yaygın programlama dillerini kullanan geliştiricilerin, bir NVIDIA GPU'sunun devasa paralel işlem gücünü, oyun grafikleri dışında, genel amaçlı hesaplamalar için kullanabilmesini sağlayan bir yazılım katmanıydı.Bu, bir kilidi açan anahtar gibiydi. Artık araştırmacılar, devasa veri setlerini işlemek, karmaşık matematiksel modelleri çalıştırmak veya sinir ağlarını (Neural Networks) eğitmek için yüzlerce CPU'ya ihtiyaç duymak yerine, tek bir ekran kartı kullanabiliyordu. NVIDIA, farkında olmadan "yapay zeka" için gereken kazma ve küreği icat etmişti.
3. "Büyük Patlama": AlexNet (2012)
Yapay zekanın "Büyük Patlaması" (Big Bang) 2012'de yaşandı. ImageNet adlı büyük ölçekli bir görsel tanıma yarışmasında, "AlexNet" adlı bir derin öğrenme modeli, iki adet NVIDIA GTX 580 ekran kartı kullanarak eğitildi. AlexNet, yarışmadaki diğer tüm geleneksel (CPU tabanlı) modelleri ezici bir üstünlükle geride bıraktı.Bu, tüm akademik ve teknoloji dünyasına bir mesajdı: Derin Öğrenme (Deep Learning) işe yarıyordu ve bunu yapabilmenin tek yolu NVIDIA GPU'larıydı. O günden sonra AI araştırmaları tamamen CUDA platformuna kaydı.
4. Tekel Haline Gelen Ekosistem: CUDA Kalesi
NVIDIA'nın bugünkü gücü sadece en hızlı çiplere sahip olması değil, aynı zamanda "CUDA Kalesi" olarak bilinen yazılım ekosistemidir. Geçtiğimiz 15-20 yıl içinde tüm yapay zeka kütüphaneleri (TensorFlow, PyTorch), araçları ve araştırma makaleleri CUDA üzerine inşa edildi.Rakipleri (AMD, Intel) benzer veya daha güçlü çipler üretse bile, geliştiricilerin ve şirketlerin tamamı CUDA'yı kullanmak üzere eğitildi. Bu ekosistemden ayrılmak, on yıllık birikimi ve milyarlarca dolarlık yazılım yatırımını çöpe atmak anlamına geliyordu. Bugün, bir Büyük Dil Modeli (LLM) eğitmek istiyorsanız, binlerce NVIDIA H100 veya Blackwell GPU'sunu CUDA aracılığıyla birbirine bağlamak zorundasınız. NVIDIA, AI devrimini başlatmakla kalmadı, aynı zamanda devrimin üzerinde çalıştığı rayları da döşedi.
NVIDIA'nın bu teknolojik hakimiyeti, inovasyonun önünü açan bir standart mı, yoksa rakiplerin gelişmesini engelleyen tehlikeli bir tekel mi?
