جینسن ہوانگ، CUDA اور NVIDIA کا عروج
تمہید
جب جینسن ہوانگ نے 1993ء میں NVIDIA کی مشترکہ بنیاد رکھی تو اس کا مقصد تھری ڈی گرافکس کو کمپیوٹر گیمز اور ملٹی میڈیا تک پہنچانا تھا۔ آج اسی کمپنی کے پروسیسرز مصنوعی ذہانت کے ماڈلز کو تربیت دینے اور چلانے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ اس تبدیلی کو سمجھنے کے لیے ہوانگ کی انجینئرنگ پس منظر اور NVIDIA کے بنائے گئے سافٹ ویئر پلیٹ فارم CUDA سے آغاز کرنا مفید ہے۔ [1] [1]
1۔ ہوانگ کا انجینئرنگ کیریئر
تائیوان میں پیدا ہونے والے ہوانگ نے 1984ء میں اوریگون اسٹیٹ یونیورسٹی سے الیکٹریکل انجینئرنگ میں بیچلر کی ڈگری حاصل کی۔ انہوں نے 1984ء سے 1985ء تک AMD میں مائیکرو پروسیسر ڈیزائنر کے طور پر کام کیا، پھر 1985ء سے 1993ء تک LSI Logic میں کئی عہدوں پر فائز رہے۔ وہ Coreware کے ڈائریکٹر بنے، وہ شعبہ جو کمپیوٹر سسٹم کے متعدد اجزا کو ایک ہی چپ پر یکجا کرنے کی کمپنی کی حکمت عملی کا ذمہ دار تھا۔ اسی عرصے میں انہوں نے 1992ء میں سٹینفورڈ یونیورسٹی سے الیکٹریکل انجینئرنگ میں ماسٹر کی ڈگری بھی حاصل کی۔ [2] [1]
5 اپریل 1993ء کو ہوانگ نے کرس مالاکوفسکی اور کرٹس پریم کے ساتھ مل کر NVIDIA کی بنیاد رکھی۔ وہ کمپنی کے آغاز سے صدر، چیف ایگزیکٹو آفیسر اور بورڈ رکن کے طور پر خدمات انجام دے رہے ہیں۔ 1999ء میں NVIDIA نے ابتدائی عوامی پیشکش (IPO) کی۔ اسی سال اس نے GeForce 256 متعارف کرایا، جو کمپنی کے گرافکس پروسیسنگ یونٹس (GPU) کی تاریخ میں ایک سنگ میل تھا۔ [1] [1]
2۔ CUDA کیا ہے؟
NVIDIA نے 2006ء میں CUDA کو ایک سافٹ ویئر پلیٹ فارم اور پروگرامنگ ماڈل کے طور پر متعارف کرایا تاکہ اپنے GPU پر بہت سی حسابات متوازی انداز میں کی جا سکیں۔ GPU وہ ہارڈویئر ہے جو حسابات انجام دیتا ہے۔ CUDA وہ پروگرامنگ ٹولز فراہم کرتا ہے جنہیں ڈویلپرز اس ہارڈویئر پر اپنے حسابات چلانے کے لیے استعمال کرتے ہیں۔ اس سے گرافکس کے لیے بنائے گئے GPU سائنسی تحقیق، ہائی پرفارمنس کمپیوٹنگ اور مصنوعی ذہانت کے اطلاقات کے لیے کھل گئے۔ [1] [1]
تصور کریں کہ آپ دس لاکھ پکسلز والی تصویر کو روشن کر رہے ہیں۔ ایک پکسل کا حساب دوسروں سے آزادانہ طور پر آگے بڑھ سکتا ہے۔ ایک CUDA پروگرام اس کام کو چھوٹے حسابات میں تقسیم کر کے GPU پر چلا سکتا ہے۔ GPU پر چلنے والے فنکشن کو کرنل کہا جاتا ہے۔ بہت سے تھریڈز اسے متوازی طور پر چلاتے ہیں، ہر ایک ڈیٹا کے اپنے مختص کردہ حصے پر کام کرتا ہے۔ کام کو ایسے حصوں میں تقسیم کرنے کا یہی اصول جو متوازی چل سکتے ہیں، بڑے میٹرکس ضرب جیسے AI حسابات پر بھی لاگو ہوتا ہے۔ [3] [1]
3۔ CUDA نے AI صنعت کی کیسے مدد کی
نیورل نیٹ ورک کی تربیت کے دوران ماڈل پہلے ایک پیشگوئی کرتا ہے۔ تربیتی عمل غلطی کی پیمائش کرتا ہے اور ماڈل کے پیرامیٹرز کو اپ ڈیٹ کرتا ہے۔ یہ عمل کئی بار دہرایا جاتا ہے۔ GPU میٹرکس ضرب جیسے کاموں کو تیز کرتے ہیں، جس سے محققین کو مزید تجربات کرنے کا وقت ملتا ہے اور بڑے ماڈلز کی تربیت عملی بن جاتی ہے۔ GPU تربیت کے بعد بھی استعمال ہوتے ہیں، انفرنس کے دوران، جب کوئی ماڈل جیسے لینگویج ماڈل صارف کے لیے جواب تیار کرتا ہے۔ [4] [1]
AlexNet نے 2012ء میں اس کا عملی مظاہرہ پیش کیا۔ NVIDIA GPU پر تربیت پا کر اس نے ImageNet امیج کلاسیفیکیشن مقابلہ جیتا۔ اس کی کارکردگی نے دکھایا کہ کمپیوٹر گیمز کے لیے استعمال ہونے والے گرافکس پروسیسر تصاویر پہچاننے والے ماڈلز کی تربیت بھی کر سکتے ہیں۔ [1] [1]
4۔ CUDA نے NVIDIA کو پائیدار برتری کیسے دی
NVIDIA نے ان حسابات کے لیے بہتر بنائی گئی لائبریریاں اور ٹولز بنائے جن کی ڈویلپرز کو اکثر ضرورت ہوتی ہے۔ cuBLAS میٹرکس کے کاموں کو تیز کرتی ہے، cuDNN عام نیورل نیٹ ورک کے کاموں کی معاونت کرتی ہے، NCCL متعدد GPU کے درمیان رابطہ سنبھالتی ہے، اور TensorRT تربیت یافتہ ماڈلز کو تیز چلنے میں مدد دیتی ہے۔ PyTorch جیسے فریم ورک CUDA کی معاونت کرتے ہیں، اس لیے ڈویلپرز ہر GPU آپریشن شروع سے لکھے بغیر ان صلاحیتوں کو استعمال کر سکتے ہیں۔ [5] [1]
خلاصہ
اس سافٹ ویئر ماحولیاتی نظام نے NVIDIA کے ہارڈویئر کاروبار کو مضبوط کیا۔ ایک ٹیم مانوس سافٹ ویئر اور ٹولز کا استعمال جاری رکھتے ہوئے ایک چھوٹے تجربے سے کئی GPU پر چلنے والے سسٹم تک جا سکتی ہے۔ ہارڈویئر تبدیل کرنے پر ٹیم کو اپنی CUDA انحصارات کا جائزہ لینا، اپنے سافٹ ویئر کے کچھ حصوں کو ڈھالنا اور کارکردگی دوبارہ جانچنا پڑ سکتا ہے۔ برسوں تک ہارڈویئر کے ساتھ ساتھ سافٹ ویئر میں سرمایہ کاری کر کے، AI کمپیوٹنگ کی مانگ بڑھنے پر NVIDIA کے پاس ان ڈویلپرز کے لیے ٹولز تیار تھے جو پہلے سے ہی انہیں استعمال کرنا جانتے تھے۔ [1] [1]
حوالہ جات
- 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
جینسن ہوانگ، CUDA اور NVIDIA کے عروج کے بارے میں سوالات
CUDA کیا ہے اور NVIDIA نے اسے کیوں بنایا؟
CUDA ایک سافٹ ویئر پلیٹ فارم اور پروگرامنگ ماڈل ہے جو NVIDIA نے 2006ء میں اپنے GPU پر بہت سے حسابات متوازی طور پر چلانے کے لیے متعارف کرایا۔ GPU ہارڈویئر ہے؛ CUDA پروگرامنگ ٹولز فراہم کرتا ہے، جنہوں نے گرافکس ہارڈویئر کو سائنسی تحقیق، ہائی پرفارمنس کمپیوٹنگ اور AI کے لیے کھول دیا۔
CUDA نے AI صنعت کی کیسے مدد کی؟
نیورل نیٹ ورک کی تربیت کا مطلب ہے پیشگوئی، غلطی کی پیمائش اور پیرامیٹر اپ ڈیٹس کو کئی بار دہرانا۔ GPU میٹرکس ضرب جیسے کاموں کو تیز کرتے ہیں، جس سے محققین مزید تجربات کر سکتے ہیں اور بڑے ماڈلز کی تربیت کر سکتے ہیں۔ NVIDIA GPU پر تربیت یافتہ AlexNet نے 2012ء کا ImageNet مقابلہ جیت کر یہ ثابت کیا۔
CUDA NVIDIA کو پائیدار برتری کیوں دیتا ہے؟
NVIDIA نے وہ بہتر بنائی گئی لائبریریاں بنائیں جن کی ڈویلپرز کو اکثر ضرورت ہوتی ہے – میٹرکس کے کاموں کے لیے cuBLAS، نیورل نیٹ ورک کے کاموں کے لیے cuDNN، ملٹی GPU رابطے کے لیے NCCL اور تیز انفرنس کے لیے TensorRT – اور PyTorch جیسے فریم ورک CUDA کی معاونت کرتے ہیں، اس لیے ٹیمیں اپنا سافٹ ویئر دوبارہ لکھے بغیر ایک چھوٹے تجربے سے کئی GPU تک پھیل سکتی ہیں۔
Powered By K7