1. Giriş

Yüksek Başarımlı Hesaplama (High Performance Computing – HPC), çok büyük ve karmaşık hesaplama problemlerini çözmek amacıyla binlerce hatta milyonlarca işlemci çekirdeğinin eş zamanlı olarak çalıştırıldığı bir hesaplama yöntemidir. Geleneksel bilgisayarların işlem gücünü aşan, devasa veri setlerini işleyebilen ve yüksek hassasiyet gerektiren bilimsel, mühendislik ve endüstriyel uygulamaların temelini oluşturmaktadır.

HPC günümüzde süper bilgisayarlar, yüksek hızlı kümeler (clusters), paralel ve dağıtık hesaplama sistemleri üzerinde gerçekleştirilmekte ve iklim modellemeden ilaç keşfine, savunma sanayisinden yapay zekâ uygulamalarına kadar geniş bir yelpazede kullanılmaktadır.

2. Temel Kavramlar

HPC’yi daha iyi anlamak için bazı temel kavramların açıklanması önemlidir:

• Paralel Hesaplama: Bir işlemin, küçük parçalara bölünerek aynı anda birden fazla işlemci tarafından yürütülmesi.

• Dağıtık Hesaplama: Birden fazla bilgisayarın veya düğümün (node) ağ üzerinden iş birliği yaparak aynı görevi yerine getirmesi.

• İş Yükü Yönetimi (Job Scheduling): HPC sistemlerinde, kullanıcıların gönderdiği görevlerin (jobs) kaynaklara uygun şekilde dağıtılması ve yürütülmesi.

• Ölçeklenebilirlik (Scalability): Sistemin daha fazla işlemci veya düğüm eklendiğinde performansını artırma yeteneği.

• FLOPS (Floating Point Operations Per Second): Bir HPC sisteminin performansını ölçmek için kullanılan temel metrik. Süper bilgisayarlar genellikle TeraFLOPS, PetaFLOPS ve ExaFLOPS seviyelerinde performans gösterir.

• Süper Bilgisayar (Supercomputer): HPC’nin en yüksek formu, milyonlarca çekirdek ve petabaytlarca bellek kullanarak çok büyük ölçekli hesaplamaları yapan özel sistemlerdir.

3. HPC’nin Tarihsel Gelişimi

3.1. 1960’lar: İlk Süper Bilgisayarlar

• İlk süper bilgisayarlar, Seymour Cray tarafından tasarlanmıştır.

• CDC 6600 (1964), saniyede yaklaşık 3 milyon işlem yapabilmesiyle dönemin en güçlü bilgisayarı olarak kabul edilir.

• Bu dönemde HPC, daha çok askeri araştırmalar ve temel bilimsel hesaplamalar için kullanılmıştır.

3.2. 1970–1980’ler: Vektör İşlemciler Çağı

• Cray-1 (1976), vektör işlemci mimarisini kullanan ilk süper bilgisayar olarak öne çıkmıştır.

• Vektör işlemciler, aynı anda çok sayıda matematiksel işlemi yapabilme yeteneğiyle bilimsel araştırmalarda çığır açmıştır.

• Bu dönem, nükleer simülasyonlar, aerodinamik hesaplamalar ve fizik araştırmalarında HPC’nin yaygın kullanılmaya başladığı yıllardır.

3.3. 1990’lar: Paralel ve Dağıtık Sistemler

• Mikroişlemcilerin gelişimiyle birlikte HPC, paralel işlemcilerden oluşan kümeler (clusters) üzerine evrilmiştir.

• Tek bir devasa makine yerine, yüzlerce veya binlerce düğümün birbirine bağlanarak çalıştığı sistemler yaygınlaşmıştır.

• Beowulf Cluster yaklaşımı, düşük maliyetli donanımlarla yüksek performans elde etmeyi mümkün kılmıştır.

3.4. 2000’ler: Petascale Hesaplama

• 2008 yılında IBM’in Roadrunner süper bilgisayarı, ilk kez Petaflop (10^15 FLOPS) seviyesine ulaşmıştır.

• HPC sistemleri, iklim modelleme, genomik araştırmalar ve uzay çalışmaları gibi büyük ölçekli bilimsel projelerin vazgeçilmezi haline gelmiştir.

• Bu dönemde GPU hızlandırıcıları HPC sistemlerine entegre edilmeye başlanmıştır.

3.5. 2010’lar: GPU ve Hibrit Mimari Çağı

• HPC’de GPU kullanımı yaygınlaştı; CUDA (NVIDIA) ve OpenCL gibi programlama modelleri gelişti.

• GPU’ların paralel hesaplama gücü, yapay zekâ ve makine öğrenmesi modellerinin eğitiminde devrim yarattı.

• Çin, ABD ve Japonya arasında süper bilgisayar rekabeti hız kazandı.

3.6. 2020’ler ve Exascale Çağı

• Exascale Computing: 10^18 FLOPS performans seviyesine ulaşan süper bilgisayarlar geliştirilmeye başlanmıştır.

• ABD’nin Frontier (2022) süper bilgisayarı, dünyanın ilk resmi exascale sistemi olarak kayıtlara geçmiştir.

• HPC’nin kullanım alanları artık savunma sanayi, yapay zekâ, genomik, finans, otonom sistemler, iklim değişikliği ve kuantum simülasyonları gibi kritik alanları kapsamaktadır.

4. HPC’nin Önemi

• Bilimsel Araştırmalar: İklim değişikliği modellemesi, moleküler biyoloji, astrofizik simülasyonları.

• Sanayi: Otomotiv, havacılık ve enerji sektörlerinde tasarım optimizasyonu.

• Savunma ve Güvenlik: Kriptografi, radar simülasyonu, silah sistemlerinin tasarımı.

• Sağlık: Genom analizi, ilaç keşfi, medikal görüntü işleme.

• Yapay Zekâ: Büyük modellerin eğitimi, doğal dil işleme ve görüntü tanıma.

5. Geleceğe Bakış

HPC’nin geleceği, exascale sonrası hesaplama (zettascale), kuantum bilgisayarlar, enerji verimliliği ve yapay zekâ entegrasyonu ile şekillenecektir. Önümüzdeki on yıl, HPC’nin yalnızca bilimsel araştırmalar için değil, endüstriyel rekabet ve ulusal güvenlik stratejilerinin ayrılmaz bir parçası olduğu bir dönem olacaktır.

6. Sonuç

HPC, bilgi çağının en kritik teknolojilerinden biridir. Tarihsel olarak askeri ve bilimsel amaçlarla başlayan bu serüven, günümüzde her sektöre yayılan stratejik bir teknoloji haline gelmiştir. Exascale sistemlere ulaşılmasıyla birlikte insanlık, doğanın en karmaşık problemlerini çözme kapasitesine her zamankinden daha fazla yaklaşmıştır.