09 November 2026 · Technical Articles · GPU Computing and CUDA · Explainer

CUDA and the rise of NVIDIA - editorial illustration

जेन्सन हुआंग, CUDA और NVIDIA का उत्थान

भूमिका

जब जेन्सन हुआंग ने 1993 में NVIDIA की सह-स्थापना की, तो इसका लक्ष्य 3D ग्राफ़िक्स को कंप्यूटर गेम और मल्टीमीडिया तक पहुँचाना था। आज, उसी कंपनी के प्रोसेसर आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस मॉडलों को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए इस्तेमाल किए जाते हैं। इस बदलाव को समझने के लिए हुआंग की इंजीनियरिंग पृष्ठभूमि और NVIDIA द्वारा बनाए गए सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म CUDA से शुरुआत करना उपयोगी है। [1] [1]

1. हुआंग का इंजीनियरिंग करियर

ताइवान में जन्मे हुआंग ने 1984 में ओरेगन स्टेट यूनिवर्सिटी से इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में स्नातक की डिग्री हासिल की। उन्होंने 1984 से 1985 तक AMD में माइक्रोप्रोसेसर डिज़ाइनर के रूप में काम किया, फिर 1985 से 1993 तक LSI Logic में कई पदों पर रहे। वे Coreware के निदेशक बने, वह विभाग जो कंप्यूटर सिस्टम के कई घटकों को एक ही चिप पर एकीकृत करने की कंपनी की रणनीति के लिए ज़िम्मेदार था। इसी दौरान उन्होंने 1992 में स्टैनफ़ोर्ड यूनिवर्सिटी से इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग में मास्टर की डिग्री भी हासिल की। [2] [1]

5 अप्रैल 1993 को हुआंग ने क्रिस मालाकोव्सकी और कर्टिस प्रीम के साथ मिलकर NVIDIA की स्थापना की। कंपनी की शुरुआत से ही वे अध्यक्ष, मुख्य कार्यकारी अधिकारी और बोर्ड सदस्य के रूप में कार्यरत हैं। 1999 में NVIDIA ने अपना प्रारंभिक सार्वजनिक निर्गम (IPO) किया। उसी वर्ष इसने GeForce 256 पेश किया, जो कंपनी के ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) के इतिहास में एक मील का पत्थर था। [1] [1]

2. CUDA क्या है?

NVIDIA ने 2006 में CUDA को एक सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म और प्रोग्रामिंग मॉडल के रूप में पेश किया, जो अपने GPU पर कई गणनाएँ समानांतर रूप से करने के लिए बनाया गया था। GPU वह हार्डवेयर है जो गणनाएँ करता है। CUDA वे प्रोग्रामिंग टूल देता है जिनका इस्तेमाल डेवलपर उस हार्डवेयर पर अपनी गणनाएँ चलाने के लिए करते हैं। इससे ग्राफ़िक्स के लिए बने GPU वैज्ञानिक अनुसंधान, हाई-परफ़ॉर्मेंस कंप्यूटिंग और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस के अनुप्रयोगों के लिए खुल गए। [1] [1]

कल्पना कीजिए कि आप दस लाख पिक्सेल वाली एक छवि को उज्ज्वल कर रहे हैं। एक पिक्सेल की गणना दूसरों से स्वतंत्र रूप से आगे बढ़ सकती है। एक CUDA प्रोग्राम उस काम को छोटी-छोटी गणनाओं में बाँटकर GPU पर चला सकता है। GPU पर चलने वाले फ़ंक्शन को कर्नेल कहते हैं। कई थ्रेड इसे समानांतर रूप से निष्पादित करते हैं, हर एक डेटा के अपने निर्धारित हिस्से पर काम करता है। काम को ऐसे हिस्सों में बाँटने का यही सिद्धांत, जो समानांतर चल सकते हैं, बड़े मैट्रिक्स गुणन जैसी AI गणनाओं पर भी लागू होता है। [3] [1]

3. CUDA ने AI उद्योग की कैसे मदद की

न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करते समय मॉडल पहले एक भविष्यवाणी करता है। प्रशिक्षण प्रक्रिया त्रुटि को मापती है और मॉडल के पैरामीटर अपडेट करती है। यह प्रक्रिया कई बार दोहराई जाती है। GPU मैट्रिक्स गुणन जैसे संचालन को तेज़ करते हैं, जिससे शोधकर्ताओं को अधिक प्रयोग चलाने का समय मिलता है और बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करना व्यावहारिक बनता है। GPU प्रशिक्षण के बाद भी इस्तेमाल होते हैं, इन्फ़रेंस के दौरान, जब कोई मॉडल, जैसे भाषा मॉडल, उपयोगकर्ता के लिए उत्तर बनाता है। [4] [1]

AlexNet ने 2012 में इसका व्यावहारिक प्रदर्शन किया। NVIDIA GPU पर प्रशिक्षित होकर इसने ImageNet इमेज क्लासिफ़िकेशन प्रतियोगिता जीती। इसके प्रदर्शन ने दिखाया कि कंप्यूटर गेम के लिए इस्तेमाल होने वाले ग्राफ़िक्स प्रोसेसर छवियों को पहचानने वाले मॉडलों को भी प्रशिक्षित कर सकते हैं। [1] [1]

4. CUDA ने NVIDIA को स्थायी बढ़त कैसे दिलाई

NVIDIA ने उन गणनाओं के लिए अनुकूलित लाइब्रेरी और टूल बनाए जिनकी डेवलपर को अक्सर ज़रूरत होती है। cuBLAS मैट्रिक्स संचालन को तेज़ करता है, cuDNN सामान्य न्यूरल नेटवर्क संचालन का समर्थन करता है, NCCL कई GPU के बीच संचार संभालता है, और TensorRT प्रशिक्षित मॉडलों को तेज़ी से चलाने में मदद करता है। PyTorch जैसे फ़्रेमवर्क CUDA का समर्थन करते हैं, इसलिए डेवलपर हर GPU ऑपरेशन को शुरू से लिखे बिना इन क्षमताओं का उपयोग कर सकते हैं। [5] [1]

निष्कर्ष

उस सॉफ़्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र ने NVIDIA के हार्डवेयर व्यवसाय को मज़बूत किया। एक टीम परिचित सॉफ़्टवेयर और टूल का उपयोग जारी रखते हुए एक छोटे प्रयोग से कई GPU पर चलने वाले सिस्टम तक जा सकती है। हार्डवेयर बदलने पर टीम को अपनी CUDA निर्भरताओं की समीक्षा करनी पड़ सकती है, अपने सॉफ़्टवेयर के हिस्सों को ढालना पड़ सकता है और प्रदर्शन की फिर से जाँच करनी पड़ सकती है। वर्षों तक हार्डवेयर के साथ-साथ सॉफ़्टवेयर में निवेश करके, AI कंप्यूटिंग की माँग बढ़ने पर NVIDIA के पास उन डेवलपर के लिए टूल तैयार थे जो पहले से ही उन्हें इस्तेमाल करना जानते थे। [1] [1]

By Keshavan Thiagaraja

  • Private AI Model Developer & AI Security Consultant – Helping SMEs and Enterprises Build Secure AI Solutions, Sydney, Australia
  • B.Sc. (Computer Science, Mathematics and Statistics) | M.Sc. (Information Technology) | E-Commerce Professional

संदर्भ

  1. https://www.nvidia.com/en-us/about-nvidia/corporate-timeline/
  2. https://s201.q4cdn.com/141608511/files/doc_financials/annual/2013/NVDA_2013AR_Proxy_10K-FINAL.pdf
  3. https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-programming-guide/02-basics/writing-cuda-kernels.html
  4. https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-programming-guide/index.html
  5. https://developer.nvidia.com/machine-learning

जेन्सन हुआंग, CUDA और NVIDIA के उत्थान के बारे में प्रश्न

CUDA क्या है और NVIDIA ने इसे क्यों बनाया?

CUDA एक सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म और प्रोग्रामिंग मॉडल है जिसे NVIDIA ने 2006 में अपने GPU पर कई गणनाएँ समानांतर रूप से चलाने के लिए पेश किया था। GPU हार्डवेयर है; CUDA प्रोग्रामिंग टूल देता है, जिसने ग्राफ़िक्स हार्डवेयर को वैज्ञानिक अनुसंधान, हाई-परफ़ॉर्मेंस कंप्यूटिंग और AI के लिए खोल दिया।

CUDA ने AI उद्योग की कैसे मदद की?

न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने का मतलब है भविष्यवाणी, त्रुटि मापन और पैरामीटर अपडेट को कई बार दोहराना। GPU मैट्रिक्स गुणन जैसे संचालन को तेज़ करते हैं, जिससे शोधकर्ता अधिक प्रयोग कर पाते हैं और बड़े मॉडल प्रशिक्षित कर पाते हैं। NVIDIA GPU पर प्रशिक्षित AlexNet ने 2012 की ImageNet प्रतियोगिता जीतकर इसे साबित किया।

CUDA NVIDIA को स्थायी बढ़त क्यों देता है?

NVIDIA ने ऐसी अनुकूलित लाइब्रेरी बनाईं जिनकी डेवलपर को अक्सर ज़रूरत होती है – मैट्रिक्स संचालन के लिए cuBLAS, न्यूरल नेटवर्क संचालन के लिए cuDNN, मल्टी-GPU संचार के लिए NCCL और तेज़ इन्फ़रेंस के लिए TensorRT – और PyTorch जैसे फ़्रेमवर्क CUDA का समर्थन करते हैं, इसलिए टीमें अपना सॉफ़्टवेयर फिर से लिखे बिना एक छोटे प्रयोग से कई GPU तक विस्तार कर सकती हैं।

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