Jensen Huang, CUDA ve NVIDIA'nın Yükselişi
Giriş
Jensen Huang NVIDIA'yı 1993'te kurarken amacı 3B grafikleri bilgisayar oyunlarına ve multimedya ortamına getirmekti. Bugün aynı şirketin işlemcileri yapay zekâ modellerini eğitmek ve çalıştırmak için kullanılıyor. Bu değişimi anlamak için Huang'ın mühendislik geçmişinden ve NVIDIA'nın geliştirdiği yazılım platformundan, CUDA'dan başlamak faydalı olur. [1] [1]
1. Huang'ın mühendislik kariyeri
Tayvan doğumlu Huang, 1984'te Oregon Eyalet Üniversitesi'nden elektrik mühendisliği lisans derecesi aldı. 1984'ten 1985'e kadar AMD'de mikroişlemci tasarımcısı olarak çalıştı, ardından 1985'ten 1993'e kadar LSI Logic'te çeşitli görevler üstlendi. Şirketin bir bilgisayar sisteminin birden çok bileşenini tek bir çip üzerinde birleştirme stratejisinden sorumlu bölüm olan Coreware'in direktörü oldu. Bu dönemde 1992'de Stanford Üniversitesi'nden elektrik mühendisliği alanında yüksek lisans derecesi de aldı. [2] [1]
Huang, 5 Nisan 1993'te NVIDIA'yı Chris Malachowsky ve Curtis Priem ile birlikte kurdu. Şirketin kuruluşundan bu yana başkan, genel müdür ve yönetim kurulu üyesi olarak görev yapıyor. NVIDIA 1999'da halka açıldı. Aynı yıl, şirketin grafik işlem birimleri (GPU) tarihinde bir dönüm noktası olan GeForce 256'yı tanıttı. [1] [1]
2. CUDA nedir?
NVIDIA, CUDA'yı 2006'da GPU'larında birçok hesaplamayı paralel olarak gerçekleştirmeye yönelik bir yazılım platformu ve programlama modeli olarak tanıttı. GPU, hesaplamaları yapan donanımdır. CUDA, geliştiricilerin hesaplamalarını bu donanımda çalıştırmak için kullandığı programlama araçlarını sağlar. Bu, grafikler için üretilmiş GPU'ları bilimsel araştırma, yüksek performanslı hesaplama ve yapay zekâ uygulamalarına açtı. [1] [1]
Bir milyon pikselli bir görüntüyü aydınlattığınızı düşünün. Bir piksel için yapılan hesaplama diğerlerinden bağımsız olarak ilerleyebilir. Bir CUDA programı bu işi daha küçük hesaplamalara bölebilir ve bunları GPU'da çalıştırabilir. GPU'da çalışan bir işleve çekirdek (kernel) denir. Birçok iş parçacığı bunu paralel olarak yürütür; her biri kendisine atanan veri bölümü üzerinde çalışır. İşi paralel çalışabilecek parçalara bölme ilkesi, büyük matris çarpımları gibi yapay zekâ hesaplamaları için de geçerlidir. [3] [1]
3. CUDA yapay zekâ sektörüne nasıl yardımcı oldu
Bir sinir ağını eğitirken model önce bir tahmin yapar. Eğitim süreci hatayı ölçer ve modelin parametrelerini günceller. Bu süreci birçok kez tekrarlar. GPU'lar matris çarpımı gibi işlemleri hızlandırarak araştırmacılara daha fazla deney yapma zamanı kazandırır ve daha büyük modellerin eğitilmesini pratik hale getirir. GPU'lar eğitimden sonra, çıkarım aşamasında da kullanılır; örneğin bir dil modeli kullanıcı için bir yanıt ürettiğinde. [4] [1]
AlexNet 2012'de pratik bir kanıt sundu. NVIDIA GPU'larında eğitilen model, ImageNet görüntü sınıflandırma yarışmasını kazandı. Performansı, bilgisayar oyunları için kullanılan grafik işlemcilerin görüntüleri tanıyacak modelleri de eğitebildiğini gösterdi. [1] [1]
4. CUDA NVIDIA'ya nasıl kalıcı bir avantaj sağladı
NVIDIA, geliştiricilerin sıkça ihtiyaç duyduğu hesaplamalar için optimize edilmiş kitaplıklar ve araçlar geliştirdi. cuBLAS matris işlemlerini hızlandırır, cuDNN yaygın sinir ağı işlemlerini destekler, NCCL GPU'lar arası iletişimi yönetir ve TensorRT eğitilmiş modellerin daha hızlı çalışmasına yardımcı olur. PyTorch gibi çatılar CUDA'yı desteklediği için geliştiriciler her GPU işlemini sıfırdan yazmadan bu yetenekleri kullanabilir. [5] [1]
Sonuç
Bu yazılım ekosistemi NVIDIA'nın donanım işini güçlendirdi. Bir ekip, tanıdık yazılım ve araçları kullanmaya devam ederek küçük bir deneyden birçok GPU'da çalışan bir sisteme geçebilir. Donanım değiştirmek, ekibin CUDA bağımlılıklarını gözden geçirmesini, yazılımının bazı bölümlerini uyarlamasını ve performansı yeniden test etmesini gerektirebilir. NVIDIA yıllarca donanımla birlikte yazılıma da yatırım yaparak, yapay zekâ hesaplama talebi büyüdüğünde bunları zaten nasıl kullanacağını bilen geliştiriciler için hazır araçlara sahip oldu. [1] [1]
Kaynaklar
- https://www.nvidia.com/en-us/about-nvidia/corporate-timeline/
- https://s201.q4cdn.com/141608511/files/doc_financials/annual/2013/NVDA_2013AR_Proxy_10K-FINAL.pdf
- https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-programming-guide/02-basics/writing-cuda-kernels.html
- https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-programming-guide/index.html
- https://developer.nvidia.com/machine-learning
Jensen Huang, CUDA ve NVIDIA'nın yükselişi hakkında sorular
CUDA nedir ve NVIDIA bunu neden geliştirdi?
CUDA, NVIDIA'nın 2006'da GPU'larında birçok hesaplamayı paralel çalıştırmak için tanıttığı bir yazılım platformu ve programlama modelidir. GPU donanımdır; CUDA programlama araçlarını sağlar ve bu, grafik donanımını bilimsel araştırmaya, yüksek performanslı hesaplamaya ve yapay zekâya açtı.
CUDA yapay zekâ sektörüne nasıl yardımcı oldu?
Bir sinir ağını eğitmek; tahmin, hata ölçümü ve parametre güncellemelerinin birçok kez tekrarlanması demektir. GPU'lar matris çarpımı gibi işlemleri hızlandırarak araştırmacıların daha fazla deney yapmasına ve daha büyük modeller eğitmesine olanak tanır. NVIDIA GPU'larında eğitilen AlexNet, 2012 ImageNet yarışmasını kazanarak bunu kanıtladı.
CUDA NVIDIA'ya neden kalıcı bir avantaj sağlıyor?
NVIDIA, geliştiricilerin sıkça ihtiyaç duyduğu optimize edilmiş kitaplıklar geliştirdi – matris işlemleri için cuBLAS, sinir ağı işlemleri için cuDNN, çoklu GPU iletişimi için NCCL ve daha hızlı çıkarım için TensorRT – ve PyTorch gibi çatılar CUDA'yı desteklediği için ekipler yazılımlarını yeniden yazmadan küçük bir deneyden birçok GPU'ya ölçeklenebilir.
Powered By K7