NVIDIA GPU Nedir? NVIDIA GPU Rehberi

NVIDIA GPU nedir, sorusunun yanıtını anlayabilmek için öncelikle her iki kavramın tanımını bilmek gerekir. Yazıyı okumaya devam ederek hem Kaliforniya merkezli bir teknoloji şirketi olan NVIDIA'nın hem de bilgisayarların ana bileşenlerinden olan GPU'nın anlamını öğrenmeniz mümkün. İşte, karşınızda tüm detaylarıyla NVIDIA GPU!

NVIDIA nedir, sorusuna cevaben, çevrim içi oyunculara yönelik grafik işlemciler, mobil cihazlar ve yongada sistemler tasarlayan bir teknoloji şirketidir, tanımı yapılabilir. Dünyaca ünlü AMD'nin Radeon ürünlerine, GeForce ürünüyle doğrudan rakip olan NVIDIA, 2014 yılından itibaren odağını oyun, veri merkezleri, otomotiv ve görselleştirme alanlarına hitap etmek üzere değiştirmiştir. 1993 yılında Jensen Huang, Chris Malachowsky ve Curtis Priem tarafından kurulan NVIDIA'nın adı, şirketin ilk dönemlerinde kullanılan “NV” kısaltması (next version / next vision) ile Latince “invidia” (kıskançlık, gıpta) kelimesinin birleşiminden türetilmiştir.

Yapay zeka alanında adından sıkça söz ettiren şirket, geliştirdiği CUDA platformuyla geliştiricilerin GPU gücünü kullanarak çok daha hızlı hesaplamalar yapmasına imkan sağlar. Dolayısıyla endüstriyel anlamda NVIDIA'nın vazgeçilmez bir oyuncu olması da kaçınılmazdır. Günümüzde birçok şirket, karmaşık veri işleme süreçlerini hızlandırabilmek adına NVIDIA GPU'larını kullanmayı tercih etmekte. Tüm bunlara ek olarak NVIDIA'nın son yıllarda otomotiv sektörüne yaptığı yatırımlar da ön planda. Otonom araçlar için tasarlanan NVIDIA DRIVE platformu sayesinde araçlar hem daha güvenli hem daha akıllı hale getirmektedir. Nvidia Corporation'ın kısaltılmış hali olan NVIDIA'nın bu geniş ürün gamı, NVIDIA'yı sadece bir ekran kartı üreticisinden çok daha fazlası haline getirmesi de kaçınılmazdır.

"Graphics Processing Unit" ibaresinin baş harfleriyle oluşturulan GPU kısaltması, bilgisayarların grafikle ilgili tüm işlemlerini gerçekleştiren özel bir işlemcisidir. Bilgisayardaki ana işlemci olan CPU, genel görevleri yerine getirirken GPU, aynı anda binlerce işlevi gerçekleştirme konusunda son derece hızlı ve yeteneklidir. Oyun esnasında ekranda görünen resimler (grafikler); karakterlerin, binaların, arabaların 3D modelleri, patlama, sis, yağmur gibi efektler, kamera hareketine göre değişen kareler, ışın izleme hesaplamaları ve daha fazlası GPU tarafından gerçekleştirilmekte. Hatta günümüzde GPU'lar sadece görüntü üretmek için değil, büyük veriyi işlemek için de kullanılır. Bilimsel simülasyonlar ve makine öğrenimi gibi yoğun hesaplama gerektiren tüm alanlarda GPU desteği şart. Kısacası paralel hesaplama gücü sayesinde ağır grafik işlerini, CPU'ya kıyasla çok daha hızlı halleden GPU'lar, günümüz bilgisayarlarının vazgeçilemez bir parçası halini almış durumda.

GPU'ların; oyun performansı, profesyonel tasarım, yapay zeka eğitimi ve veri bilimi gibi yoğun işlem gücü gerektiren alanlarda önemli bir rol oynadığını biliyoruz. Bulut tabanlı NVIDIA GPU server ise bu çeşitliliği kullanıcılara ölçeklenebilir şekilde sunarak projelerin çok daha hızlı ilerlemesini mümkün kılar. En yaygın NVIDIA GPU türleri genel olarak şu şekilde sınıflandırılır:

Yeri gelmişken büyük dil modellerini, türlerini, LLM seçiminde dikkat edilmesi gerekenleri ve türlerin birbirleri arasındaki ilişkileri anlattığımız “LLM Nedir? Bulut Tabanlı Modellerden Azami Verim Alma Yöntemleri” başlıklı yazımız da ilginizi çekebilir.

• GeForce Serisi: Oyun performansına odaklanan ve en çok bilinen tüketici GPU ailesidir. Serinin RTX modelleri ışın izleme özelliği ile daha gerçekçi görüntüler üretir.
• NVIDIA RTX (eski Quadro) Professional Serisi: 3D modelleme, CAD çalışmaları, animasyon ve video düzenleme gibi profesyonel iş akışları için optimize edilir.
• NVIDIA A Serisi (A100, A30, A40 vb.): Yapay zeka eğitimi, veri bilimi, yüksek performanslı hesaplama (HPC) ve büyük ölçekli veri merkezleri için geliştirilmiştir.
• H100 / Hopper Mimarisi: Büyük dil modelleri (LLM) ve derin öğrenme uygulamalarında kullanılan ileri seviye veri merkezi GPU'ları arasındadır.
• Tesla Serisi: Marka olarak RTX ve Veri Merkezi GPU adlandırmasına geçişten önce NVIDIA’nın profesyonel GPU ürün ailesi olarak kullanılmıştır.Günümüzde yerini A ve H serisi GPU'lara bırakmıştır.
• NVIDIA DRIVE: Otonom araç teknolojileri için tasarlanmış bir donanım ve yazılım platformudur. Sensör verilerini işleyerek aracın çevre algısını güçlendirir.

Paralel hesaplama yetenekleri sayesinde hem yaratıcı içerik üretiminde hem de kurumsal veri işleme süreçlerinde önemli avantajlar sağlayan NVIDIA GPU driver'lar, bu nedenle hem bireysel kullanıcılar hem de bulut ortamında yüksek performanslı işlem gücüne ihtiyaç duyan şirketler tarafından sıklıkla tercih edilir. GPU kullanım alanlarını genel olarak şu şekilde sıralayabiliriz:

• Oyun ve Grafik İşleme: Gerçekçi gölgelendirme, ışın izleme, yüksek FPS ve gelişmiş animasyon hesaplamaları
• Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Model eğitimi, çıkarım, büyük dil modelleri ve derin öğrenme uygulamaları
• 3D Modelleme: Mimarlık, animasyon, sinema prodüksiyonları ve görselleştirme çalışmaları
• Veri Bilimi ve Analitik: Büyük veri kümelerinin hızlı işlenmesi, simülasyonlar ve yüksek performanslı hesaplama (HPC)
• Video Düzenleme: 4K/8K video işleme, zaman çizelgesi hızlandırma ve gerçek zamanlı efekt uygulamaları
• Bulut Tabanlı GPU Sunucular: Ölçeklenebilir işlem gücü, uzak erişim ile yüksek performanslı uygulamaların çalıştırılması
• Otonom Sürüş Sistemleri: Sensör verilerinin yorumlanması ve gerçek zamanlı karar mekanizmalarının yönetilmesi

Yukarıdaki bölümlerde de kısaca belirtildiği üzere NVIDIA GPU'lar, yüksek miktarda veriyi aynı anda işleyebilen paralel işlem mimarisi üzerine kuruludur. Bu yapı özellikle grafik işleme, yapay zeka eğitimi ve büyük veri analizinde büyük bir hız anlamına gelir. GPU, sahneleri kare kare oluşturarak ışık, gölge, doku ve hareket gibi görsel unsurları gerçek zamanlı olarak hesaplar. Yapay zeka tarafında ise CUDA ve Tensor çekirdekleri, karmaşık matris işlemlerini hızlandırarak derin öğrenme modellerinin daha kısa sürede eğitilmesini sağlar. Kısacası NVIDIA GPU hem grafik hem hesaplama alanında performansı maksimize etmek için paralel işlem gücünü kullanan gelişmiş bir donanım bileşenidir. Aşağıdaki listede NVIDIA GPU'nın çalışma adımlarını görmek mümkün.

• Veri veya görüntü işleme talebi GPU'ya iletilir.
• GPU, binlerce çekirdeği ile verileri paralel olarak işler.
• Grafik hesaplamalarında sahnedeki nesnelerin konumu, doku ve ışıklandırma hesaplanır.
• Karmaşık efektler, gölgeler ve yansımalar kare kare oluşturulur.
• Yapay zeka işlemlerinde CUDA çekirdekleri paralel işlem gücü sağlarken, Tensor çekirdekleri derin öğrenme hesaplamalarını hızlandırır.
• İşlem tamamlandıktan sonra sonuç, ekrana veya ilgili uygulamaya iletilir.
• GPU, bir sonraki işlem için verileri hazırlar ve döngü devam eder.

Eğer hangi NVIDIA GPU türünü kullanacağınızdan emin değilseniz bu bölüm size göre. NVIDIA GPU seçimi, kullanım amacınıza ve işlem gücü ihtiyacınıza bağlı olarak değişir. Aşağıda sizin için derlediğimiz rehber, farklı senaryolara göre en uygun GPU türlerini seçmenizi kolaylaştıracaktır.

• Oyun ve Eğlence için: Yüksek FPS ve gerçekçi grafikler için GeForce RTX serisi önerilir. Işın izleme destekli modeller daha gerçekçi görseller sunar.
• 3D Modelleme ve Animasyon için: RTX Professional veya Studio serisi, CAD, animasyon ve render işleriniz için idealdir.
• Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi için: NVIDIA A Serisi (A100, A40 vb.) veya H100 GPU’lar, büyük veri setleri ve derin öğrenme modelleri için optimize edilmiştir.
• Video Düzenleme ve Prodüksiyon için: Yüksek çözünürlüklü video işleme ve efekt uygulamaları için RTX Studio veya A Serisi GPU’lar uygun seçimdir.
• Otonom Araç ve Sensör İşleme için: NVIDIA DRIVE platformu, araç verilerini gerçek zamanlı işleyerek güvenli ve akıllı sürüş sağlar.
• Bulut ve Veri Merkezi Uygulamaları için: Bulut tabanlı GPU sunucular, ihtiyaç duyulan işlem gücünü ölçeklenebilir şekilde sağlar ve büyük veri işlemlerini hızlandırır.

Ekran kartı piyasasında en çok tercih edilen iki büyük marka NVIDIA ve AMD'nin her ikisi de oyun, 3D render, profesyonel iş akışları ve yapay zeka uygulamaları için GPU üretse de ikisinin odaklandıkları alanlar ve teknolojik özellikleri farklılık gösterir. NVIDIA, paralel işlem gücü ve yapay zeka destekli çözümleriyle öne çıkarken AMD genellikle fiyat/performans dengesi ve açık kaynak uyumluluk avantajıyla bilinir. Aşağıdaki tabloda AMD vs NVIDIA GPU karşılaştırmasını net biçimde görebilirsiniz.

NVIDIA GPU’lar, bulut ortamında kullanıldığında hem işletmelere hem de bireysel kullanıcılara birçok avantaj sunar. Ek olarak bulut GPU çözümleri, özellikle yüksek işlem gücü gerektiren uygulamalar ve büyük veri işleme süreçlerinde önemli kolaylıklar sağlar. Şöyle ki:

• Fiziksel GPU satın alma ve bakım masrafları ortadan kalkar.
• İhtiyaç duyulduğunda GPU sayısı artırılabilir veya azaltılabilir.
• Büyük veri analizi, yapay zeka modeli eğitimi ve 3D render gibi işlemler hızlanır.
• İnternet bağlantısı olan her yerden GPU kaynaklarına erişim sağlanabilir.
• Yeni GPU kaynakları anında devreye alınabilir, bekleme süresi yoktur.
• Fiziksel sunucu ve güç tüketimi yükünü azaltır.