NVIDIA’nın Trilyon Dolarlık Şirket Olmasını Sağlayan Gizli Silahı: CUDA - IRCForumları - IRC ve mIRC Kullanıcılarının Buluşma Noktası

dae · 04 Kasım 2025, 22:57

Bir zamanlar sadece oyun grafikleri için kullanılan GPU’lar, CUDA sayesinde bilimden yapay zekaya kadar her alanda devrim yarattı.

grafik kartları (gpu) yıllardır oyunların ve 3d grafiklerin arkasındaki sihirli güç oldu. peki bu gpu’lar sadece oyunları güzelleştirmek için mi vardı? 2000’lerin başında birkaç cesur araştırmacı “bu grafik canavarlarını genel amaçlı hesaplama için kullanabilir miyiz?” sorusunu sordu. işte bu soru, nvidia’nın milyarlarca dolarlık bir değere kavuşmasını sağlayacak cuda fikrinin doğuşuna zemin hazırladı. bu yazıda, cuda öncesinde durum nasıldı, cuda nasıl ortaya çıktı ve neleri değiştirdi, arkasındaki dahiler kimlerdi ve nvidia’nın bugünkü başarısında cuda’nın payı nedir gibi soruların cevapları mevcut.

cuda öncesi: gpu’larla hesaplama yapmak (zor yolu)
2000’lerin başlarını düşünün: elinizde güçlü bir grafik kartı var, ama onu grafik dışında bir iş yaptırmak isterseniz işiniz oldukça zor. cuda ortaya çıkmadan önce, bir gpu’yu genel amaçlı hesaplama için kullanmak isteyenlerin ileri düzey grafik programlama becerilerine ihtiyacı vardı. o dönemde bazı araştırmacılar gpu’ların yüksek paralel işlem gücünden faydalanmak için ilginç yöntemlere başvuruyorlardı. örneğin, opengl veya directx gibi grafik apı’lerini kullanarak aslında grafik olmayan problemleri, sanki grafik çiziyormuş gibi gpu’ya çözdürmeye çalışmak yaygındı. bu “gpgpu” (general-purpose gpu) denilen yaklaşım, kabaca oyun konsoluyla bilimsel hesap yapmaya çalışmaya benziyordu – mümkündü, ama oldukça uğraştırıcıydı.
o dönemde bir hesaplama problemine gpu’yu bulaştırmak istiyorsanız, problemi grafik formasyonuna sokup pikseller ve üçgenler üzerinden çözmeye çalışıyordunuz. bu durum, meraklı akademisyenleri yıldırmadı. mesela 2003 yılında stanford’da bir doktora öğrencisi, grafik kartlarına bambaşka bir gözle bakmaya başladı. “neden bu kart sadece oyun oynatsın ki?” diye düşünen bu öğrenci, ileride cuda devriminin kıvılcımını ateşleyecek kişi olacaktı.

fikrin doğuşu: ıan buck ve nvidia’nın bahsi
bahsettiğimiz o meraklı doktora öğrencisi ıan buck’tan başkası değildi. princeton’dan mezun olup stanford’da doktora yaparken buck, ilk başta oyun merakı sayesinde gpu’lara ilgi duydu. hatta rivayete göre quake ve doom gibi oyunları oynamak için 32 adet nvidia geforce kartını bir araya getirip 8k çözünürlükte oyun oynamaya çalışan bir sistem kurmuş. fakat oyun oynarken aklının bir köşesinde başka bir fikir filizlendi: “bu gpu’ları oyun dışında her şey için kullanabilir miyiz?” işte bu soru, gpu’ları genel amaçlı süper hesaplama araçlarına dönüştürme fikrinin başlangıcıydı.
buck, bu amaçla brook adında bir programlama dili geliştirdi. brook, gpu’yu grafik çizmek yerine genel hesaplamalar için kullanmayı kolaylaştıran deneysel bir dildi. bu çalışma o kadar ilgi çekti ki nvidia ve hatta abd savunma bakanlığı’nın ar-ge ajansı darpa bile buck’a destek verdi. 2004 yılında nvidia, buck’ı kadrosuna kattı ve onu gpu mimarisi direktörü john nickolls ile bir araya getirdi. nickolls deneyimli bir donanım dehasıydı, buck ise taze bir yazılım dahisi. ikili, buck’ın brook’taki fikirlerini alıp nvidia’nın donanım uzmanlığıyla birleştirerek yeni bir platform inşa etmeye koyuldu. sonuçta ortaya ne mi çıktı? tabii ki cuda!

bu noktada nvidia’nın ceo’su jensen huang’ın da vizyonunu anmak gerek. huang, grafik işlemcilerini sadece oyun kartı olmaktan çıkarıp bilimsel araştırmalarda da kullanılabilecek esnek bir donanım olarak konumlandırma stratejisini benimsedi. bu strateji ilk başta riskliydi; zira ortada buna hazır bir piyasa yoktu. ancak huang, “henüz sıfır milyar dolarlık bir pazara yatırım yapmak” olarak tanımladığı bir yaklaşımla, cuda’yı her yeni gpu’ya entegre etmeye kararlıydı - kullanıcılar pek kullanmasa bile. nvidia, cuda’nın ilk yıllarında bu işe milyonlarca dolar harcadı ve kısa vadede doğrudan bir kazanç elde edemedi. gelin görün ki, şirket uzun vadeli düşündü ve bu kumar ileride fazlasıyla karşılığını verecekti.

cuda nedir, ne işe yarar?
cuda kelimesi aslında “compute unified device architecture” ifadesinin kısaltmasıdır (türkçesi: birleştirilmiş hesaplama cihazı mimarisi). 2006’da geliştirilip şubat 2007’de resmi olarak yayınlanan cuda, özetle gpu’ların genel amaçlı programlanmasını sağlayan bir yazılım platformu ve apı’dır. basit bir ifadeyle, cuda sayesinde artık c/c++ gibi dillerle yazdığınız kodları, gpu üzerinde çalıştırarak büyük veri işlemlerini paralel şekilde yapabiliyorsunuz. bu, gpu’ların sadece grafik çizmesi yerine, bilimsel hesaplamalar, mühendislik simülasyonları veya yapay zeka eğitimi gibi işlerde kullanılabilmesinin önünü açtı.
peki cuda tam olarak ne yapar? cuda, bir yazılım katmanı olarak gpu ile cpu arasında veri transferini ve iş bölümünü yönetir, ayrıca geliştiricilere kullanabilecekleri kütüphaneler ve araçlar sunar. önceden bir bilim insanının gpu’da kod çalıştırması için grafik shader’ları yazması gerekirken, cuda ile doğrudan bildiğimiz c diline benzer bir şekilde “kernel” denilen fonksiyonlar yazarak gpu’nun binlerce çekirdeğini kolayca kullanabilir hale geldi. cuda’nın sihri, zor grafik komutları yerine tanıdık bir programlama modeli sunmasıdır. bu sayede paralel programlama uzmanı olmayanlar bile gpu gücünden yararlanabilir hale geldiler.
bir benzetme yapalım: cpu’yu tek bir aşçıya, gpu’yu ise aynı anda yemek yapan yüzlerce aşçıdan oluşan dev bir mutfağa benzetirsek, cuda bu mutfağın kapısını herkesin kullanımına açan bir rehber gibidir. önceden bu mutfakta yemek pişirmek için aşçıların dilini (grafik apı’lerini) bilmek şartken, cuda “mutfak tercümanı” görevi görerek sıradan şeflerin (yazılımcıların) da bu yüzlerce aşçıya kolayca talimat vermesini sağladı. sonuç? doğru tarifle, gpu mutfağından muazzam bir hesaplama ziyafeti çıktı!

cuda ortaya çıktığında başlangıçta küçük bir kitle tarafından benimsendi. nvidia, geliştiricileri çekmek için sdk’lar ve dokümantasyonlar yayınladı, üniversitelerde cuda eğitimleri verdi. ilk yıllarda “acaba kim kullanacak bunu?” denilen cuda, zamanla milyonlarca geliştirici, araştırmacı ve bilim insanının araç setine girdi. artık birçok popüler yazılım kütüphanesi gpu hızlandırma için cuda desteği sunuyor. örneğin, makine öğreniminde kullanılan tensorflow ve pytorch gibi framework’ler cuda ile gpu’ları çalıştırıyor, bilimsel hesaplamada numpy/scipy’nin gpu eşdeğerleri bile var. kısacası cuda, paralel programlamayı bir niş olmaktan çıkarıp ana akımın bir parçası yaptı diyebiliriz.

cuda sonrası: bilimde ve yapay zekada devrim
cuda’nın yayınlanmasıyla birlikte, bilim ve mühendislik alanlarında adeta bir paralel işlem patlaması yaşandı. önceden süperbilgisayar (cray gibi) veya devasa cpu kümeleri gerektiren işlemler, bir avuç gpu ile hızlandırılabilir hale geldi. özellikle yüksek başarımlı hesaplama (hpc) dediğimiz alanda, fizik simülasyonlarından kriptografik hesaplara kadar pek çok iş cuda destekli gpu’larla yapıldı. örneğin, kimya araştırmacıları moleküler dinamik simülasyonlarını gpu’larla hızlandırdılar; finans mühendisleri risk hesaplamalarını paralel hale getirdiler; film stüdyoları render çiftliklerine gpu eklemeye başladılar. cuda sayesinde gpu, oyun konsolundan laboratuvarın vazgeçilmez cihazına terfi etti.
asıl büyük etkiyi ise yapay zeka (aı) ve derin öğrenme alanında gördük. 2012 yılında bir dönüm noktası yaşandı: geoffrey hinton ve öğrencileri, alexnet adı verilen derin sinir ağını gpu’larla eğiterek görüntü tanıma yarışmasında birincilik elde etti. bu olay, modern derin öğrenme çağını başlatan “big bang” olarak anılır. nitekim nvidia’nın kendi tarihçesinde de 2012 yılı “modern yapay zeka çağını başlatıyor (alexnet’in başarısıyla)” şeklinde vurgulanır. o dönemde birkaç araştırmacı tarafından keşfedilen “gpu ile derin öğrenme çok hızlanıyor” gerçeği, kısa sürede tüm sektöre yayıldı. cuda tabanlı kütüphaneler (cudnn gibi) derin öğrenme işlemlerini optimize etti ve akademiden endüstriye herkes gpu’lara hücum etti.

sonuç olarak derin öğrenme devrimi, gpu devrimiyle el ele ilerledi. bugün konuştuğumuz sürücüsüz araçlar, sesli asistanlar, görüntü tanıma, chatgpt gibi devasa dil modelleri – tüm bu yapay zeka uygulamalarının altında binlerce cuda çekirdeğinin hummalı çalışması var. esprili bir dille söyleyecek olursak, gpu’lar “oyun oynatmaktan” terfi edip “insan beynini taklit etmeye” başladılar. 2007’de “bedava” dağıtılan cuda yazılımı, 2010’larda akademik lablardan silikon vadisi’nin dev şirketlerine kadar yaygınlaştı ve yapay zeka araştırmacılarının en yakın dostu oldu.

nvidia’nın gizli silahı: cuda’nın şirkete katkısı
cuda sadece bir yazılım aracı değil, nvidia için stratejik bir gizli silahtı. nitekim bugün nvidia’nın sektör liderliğinde ve piyasa değerinde cuda’nın payı çok büyük. biraz somut rakamlara bakalım: nvidia, 2000’lerin başında cuda’yı geliştirmek için 1 milyar dolardan fazla yatırım yaptı. bu yatırımın getirisi ise şirketin pazar payında net görülüyor. 2025 itibariyle, yapay zeka model eğitimi ve uygulaması için kullanılan gpu’ların %80’inden fazlası nvidia üretimi; dünyanın en hızlı süperbilgisayarlarının ise dörtte üçünden fazlası nvidia’nın cuda destekli gpu’larını kullanıyor. yani paralel hesaplama pastasının aslan payı nvidia’ya ait.
cuda’nın şirkete sağladığı en büyük avantaj, bir ekosistem ve kilitlenme (lock-in) etkisi yaratması. geliştiriciler yıllar içinde yüz milyonlarca satır kodu cuda üzerinde yazdı, binlerce kütüphane bu platform etrafında gelişti. bu durum nvidia’ya devasa bir teknolojik hendek (moat) kazandırdı. rakip firmalar (amd gibi) açık standart opencl ya da benzeri çözümler sunsa da, cuda’nın yıllar içindeki optimizasyonu ve yaygınlığı sayesinde nvidia’nın önüne geçmeleri zor oldu. bir business ınsider haberinde, cuda’nın nvidia’ya aı hesaplama pazarının %90’ına varan bir pay kazandırdığından bahsediliyor. gerçekten de nvidia, cuda sayesinde yapay zeka çağında rakiplerine karşı sağlam bir kaleye sahip.

bu teknolojik üstünlük, doğrudan şirketin finansal değerine yansıdı. nvidia’nın ceo’su jensen huang, yıllarca cuda’yı her yeni ürüne entegre edip pazarı oluşturmaya çalışırken belki bazıları şüpheyle baktı; fakat sonuçlar ortada. 2023 yılında nvidia’nın piyasa değeri 1 trilyon dolar sınırını aştı; 2025’te ise 4 trilyon doları geçerek tarihte bu seviyeye ulaşan ilk şirket oldu. bu astronomik değerlemede en büyük pay, dünya genelindeki yapay zeka patlamasının getirdiği talebe yanıt verebilen tek tedarikçi olmasında yatıyor. nasıl ki petrol çağında petrol şirketleri zirvedeydi, yapay zeka çağının “yakıtı” olan hesaplama gücünü sağlayan nvidia da zirveye yerleşti diyebiliriz.

bir düşünce deneyi yapalım: cuda olmasaydı ne olurdu? muhtemelen gpu’lar sadece grafik için kullanılan, yapay zeka araştırmaları belki daha yavaş ilerleyen bir dünyada olurduk. nvidia da belki bugün bu kadar dominant bir konumda olmayabilirdi. jensen huang’ın “henüz kimse talep etmese de biz bu işi geliştireceğiz” vizyonu, on yılı aşkın bir sabır gerektirdi ama sonunda meyvelerini fazlasıyla verdi. cuda, nvidia’nın adeta bir kozu olarak şirketi oyun pazarından veri merkezi devine dönüştürdü.

dönüm noktaları: kısa cuda zaman çizelgesi
aşağıda, cuda ve gpu hesaplama devriminin önemli kilometre taşlarını kronolojik bir özet halinde listeliyoruz. bu zaman çizelgesi, gpu’ların sadece grafik işlemciden yapay zeka altyapısının belkemiğine dönüşümünün hikayesini özetliyor:
* 2003-2004: ıan buck, stanford’da gpu’larla genel amaçlı hesaplama denemeleri yapıyor. brook isimli dil ile gpu’nun grafik dışı işlere koşulabileceğini gösteriyor. nvidia ve darpa bu işe ilgi gösterip destek sağlıyor, gpu’larda yeni bir çağın ilk kıvılcımları yanıyor.

* 2006: nvidia, geforce 8800 (g80) mimarisiyle birlikte cuda platformunu duyurdu. bu, gpu’ların programlanabilirliğinde devrim anlamına geliyordu. 2007 şubat’ında ilk cuda yazılım kiti yayınlandı; geliştiriciler artık c diline benzer bir dille gpu’ya kod yazmaya başladılar.

* 2012: gpu’lar bilim dünyasında ilk büyük zaferini kazanıyor. alexnet derin öğrenme modeli, gpu üzerinde eğitilerek görüntü tanımada birincilik elde ediyor ve modern yapay zeka çağı başlıyor. bu gelişmeyle birlikte gpu’lar, akademiden endüstriye yapay zekanın merkezine yerleşiyor.

* 2017: nvidia’nın volta mimarisi ve tesla v100 gpu’ları tanıtılıyor. bu gpu’lar, yapay zeka eğitimine özel tensor core adı verilen yeni birimlerle donatılıyor. derin sinir ağları için performans katlayan bu adım, gpu’ların aı konusunda rakipsiz olduğunu iyice pekiştiriyor.

* 2022: chatgpt gibi büyük dil modellerinin ve generative aı (üretici yapay zeka) uygulamalarının patlamasıyla, gpu talebi zirve yapıyor. küresel çapta aı altyapısına yönelik trilyonlarca dolarlık yatırım konuşuluyor ve bu altyapının önemli bir bölümü nvidia gpu’larına dayanıyor. yapay zeka devrimi, nvidia’yı teknoloji dünyasının merkezine oturtuyor.

* 2025: nvidia, yapay zeka çağındaki dominant konumuyla 4 trilyon dolar piyasa değerini aşan ilk şirket oluyor. gpu’lar artık her sektörde kritik bir rol oynarken, cuda ekosistemi nvidia’nın pazar liderliğini korumasındaki en büyük etken olarak görülüyor.

son söz: oyun kartından yapay zeka motoruna
toparlayacak olursak, cuda’nın hikayesi teknoloji dünyasında nadir görülen bir dönüşümün öyküsüdür. bir zamanlar sadece oyun grafikleri için tasarlanan gpu’lar, akıllıca bir yazılım hamlesi sayesinde bugün bilimsel keşiflerin hızlandırıcısı ve yapay zekanın motoru haline geldi. bu dönüşümün mimarlarından ıan buck ve vizyoner bir şekilde onu destekleyen jensen huang, ortaya koydukları işle milyonlarca geliştiricinin önünü açtı. hafif mizahi bir dille belki şöyle diyebiliriz: gpu’lar eskiden ejderhaları ve patlamaları çizerdi, şimdi kanser araştırmalarından hava durumu tahminine, sohbet robotlarına kadar her işi yapıyor!
eğer siz de bir teknoloji meraklısıysanız, cuda’nın doğuş hikayesi size şunu gösteriyor: doğru fikir ve ısrarla, bir oyun donanımı bile dünyayı değiştirebilir. bugün bilgisayarımızda, cep telefonumuzda veya bulut sunucularında çalışan yapay zeka uygulamalarının perde arkasında, belki de bir zamanlar sadece oyun oynamak için kullandığımız o gpu’lar var. ve o gpu’lara yeni bir kariyer yolu çizen cuda, nvidia’nın hem kendi kaderini hem de hesaplama dünyasının gidişatını kökten değiştirmiş durumda. bundan sonraki devrim ne olur bilinmez ama gpu’ların ve cuda’nın teknoloji tarihinde çoktan efsanevi yerini aldığı kesin.

kaynak: [Üye Olmadan Linkleri Göremezsiniz. Üye Olmak için TIKLAYIN...]

Benzer Konular
Konu	Konuyu Başlatan	Forum	Cevaplar	Son Mesaj
Başarılı Bir Sosyal Hayatınız Olmasını Sağlayan Soru Sorma Sanatı Nasıl İcra Edilir?	dae	Merak Ettikleriniz	0	02 Kasım 2024 15:43
Google'ın Dünya Devi Olmasını Sağlayan Uygulaması: Gmail	Funda	Google	0	01 Nisan 2019 17:52
Apple bir trilyon dolarlık şirket olmaya hazırlanıyor	AttackMan	Haber Arşivi	0	04 Ocak 2018 05:32
Erkeğin Aşık Olmasını Sağlayan Etkenler	N999	Ah Kadınlar	4	31 Ocak 2012 17:10

Konuyu Toplam 1 Üye okuyor. (0 Kayıtlı üye ve 1 Misafir)

Etiketlenen Kullanıcılar
Etiketlemek istediğiniz kullanıcılar arasına virgül koyunuz. Örnek: nokta,sukunet,NucLear

5846 sayılı Fikir ve Sanat Eserleri Kanunu gereğince sitemizde telif hakkı bulunan mp3,video v.b. eserlerin paylaşımı yasaktır. Yasal işlem olması halinde paylaşan kişi yada kişilerin bilgileri gerekli kuruma verilecektir.