Giriş

Süper bilgisayarlar, insanlığın en karmaşık problemlerini çözmek için inşa edilmiş en güçlü hesaplama sistemleridir. Bilim, mühendislik, sanayi ve savunma alanlarında kullanılan bu sistemler, klasik bilgisayarların sınırlarını aşarak yeni bilgi ufukları açmıştır.
Bu makale, süper bilgisayarların 1960’lardan günümüze Cray döneminden Exascale çağına kadar olan teknik, mimari ve stratejik evrimini ayrıntılı biçimde ele alır.

1. Süper Bilgisayar Kavramının Ortaya Çıkışı

1.1 İlk Yıllar: Mainframe’den Süper Bilgisayara Geçiş

1950’lerin sonu ve 1960’ların başında IBM 7030 “Stretch” ve UNIVAC LARC gibi sistemler, yüksek hızlı bilimsel hesaplama hedefiyle geliştirildi. Ancak bu sistemler “süper bilgisayar” teriminin ilk temsilcileri sayılmaz; asıl devrim, Seymour Cray’in vizyonuyla başladı.

1.2 Seymour Cray ve İlk Gerçek Süper Bilgisayarlar

1964 yılında CDC 6600 piyasaya sürüldü ve ilk modern süper bilgisayar olarak tarihe geçti. 3 MHz hızında çalışan bu makine, saniyede yaklaşık 3 milyon işlem (3 MFLOPS) kapasitesine sahipti.
Cray, bu başarıyla “süper bilgisayarın babası” olarak anılmaya başladı.

2. Cray Dönemi (1970–1990): Vektör Hesaplama Devrimi

2.1 Cray-1: Süperbilgisayar Mimarisinin Yeniden Tanımı

1976’da tanıtılan Cray-1, hem mühendislik hem estetik açıdan bir şaheserdir.

• Vektör işlemciler: Aynı işlemi birçok veri üzerinde eşzamanlı yapma kabiliyeti.

• Soğutma sistemi: Freon tabanlı gelişmiş sıvı soğutma.

• C tipi dairesel tasarım: Kabinler arası veri yolu uzunluğunu azaltmak için yenilikçi bir geometri.

Cray-1, 80 MFLOPS hızında çalışarak o dönem için olağanüstü bir performans sundu.
Kullanım alanları: nükleer simülasyonlar, meteoroloji, askeri hesaplamalar.

2.2 Cray-2 ve Sıvı Daldırma Soğutma

1985’te tanıtılan Cray-2, sıvı florokarbon içinde daldırılarak soğutulan ilk süper bilgisayardır.

• 4 işlemci, 1,9 GFLOPS hız

• Bellek kapasitesi: 256 MB (o dönem için devasa)
  Bu sistem, özellikle savunma simülasyonları ve hava tahmini alanlarında kullanıldı.

2.3 Vektör Çağının Sonu

1980’lerin sonunda paralel işlem mimarisi yükselişe geçti. Vektör sistemleri güçlüydü ama pahalı ve enerji yoğundu. Bu dönemde Japon firmaları (Fujitsu, NEC, Hitachi) vektör tabanlı süper bilgisayarlarla rekabeti kızıştırdı.

3. Paralel İşleme Dönemi (1990–2005)

3.1 MPP (Massively Parallel Processing) Çağı

Vektör işlemcilerden çok çekirdekli paralel sistemlere geçiş yaşandı.
Önemli sistemler:

• Intel Paragon (1992)

• IBM SP2 (1994) – “Deep Blue” satranç bilgisayarı bu mimari üzerine kurulmuştur.

• ASCI Red (1996): 1 teraflop barajını aşan ilk sistem.

3.2 Beowulf ve Linux Devrimi

1990’ların sonunda NASA mühendisleri düşük maliyetli Beowulf kümeleri ile süper bilgisayar benzeri performans elde etmeyi başardı.
Bu dönemle birlikte:

• Açık kaynak (Linux) HPC altyapısına girdi.

• Donanım standardı (x86) hâkim olmaya başladı.

• HPC demokratikleşti: Üniversiteler, küçük araştırma kurumları da süperbilgisayar kurabilir hale geldi.

4. Petascale Dönemi (2005–2020)

4.1 Petaflop Engeli ve Cell Mimarisinin Doğuşu

2008’de IBM’in Roadrunner sistemi, 1.026 PFLOPS ile petaflop sınırını aştı.
Bu sistem, CPU + GPU benzeri hibrit yapısıyla modern heterojen hesaplamanın öncüsü oldu.
Sonrasında gelen sistemler:

• Jaguar (Cray XT5)

• Tianhe-1A (Çin)

• K Computer (Japonya)

4.2 GPU Çağı

NVIDIA’nın CUDA platformu (2007) ile GPU’lar HPC’ye entegre edildi.
GPU’lar sayesinde:

• Paralel iş yüklerinde 100x performans artışı,

• Enerji verimliliğinde devrim yaşandı.
  Tesla serisi GPU’lar (ör. K20, V100, A100) HPC’nin kalbine yerleşti.

4.3 Ölçeklenebilirlik ve Yazılım Ekosistemi

Bu dönemde MPI, OpenMP, CUDA, OpenACC ve Slurm gibi yazılım araçları HPC altyapısının omurgasını oluşturdu.
Süperbilgisayar artık sadece donanım değil, bir ekosistem haline geldi.

5. Exascale Çağı (2020–Günümüz)

5.1 Exascale Nedir?

“Exascale” sistemler, saniyede 10¹⁸ (bir kentilyon) işlem yapabilen bilgisayarlardır.
Bu, insan beyninin sinirsel işlem hacmini aşan düzeyde bir hesaplama kapasitesidir.

5.2 İlk Exascale Sistemler

5.3 Teknolojik Özellikler

• Heterojen mimari: CPU + GPU + özel hızlandırıcı kombinasyonları

• Yüksek bant genişlikli ağ: Slingshot, NVLink, InfiniBand HDR/NDR

• Soğutma teknolojileri: Sıvı dolaşımlı, doğrudan yonga soğutma sistemleri

• Yazılım katmanı: Yapay zekâ, HPC ve veri analitiği bir arada

5.4 Enerji Verimliliği Sorunu

Exascale sistemlerin en büyük zorluğu güç tüketimidir. Frontier gibi sistemler 20–30 MW arası enerji harcar — küçük bir kasabanın tüketimine eşdeğer.
Yeni nesil tasarımlar, yeşil HPC yaklaşımıyla enerji verimliliğini artırmaya odaklanıyor.

6. Exascale Sonrası Ufuk: Zettascale ve Quantum HPC

6.1 Zettascale Vizyonu (10²¹ FLOPS)

2030 sonrasında hedeflenen “zettascale” sistemler, mevcut exascale performansını 1000 katına çıkarmayı amaçlıyor.
Bu dönemde:

• 3D yonga istifleme (chiplet design)

• Optik veri yolları

• AI destekli kaynak planlama
  önemli hale gelecek.

6.2 Quantum-HPC Entegrasyonu

Kuantum işlemciler, klasik HPC’yi tamamlayıcı rol üstlenecek.
Özellikle:

• Moleküler simülasyon,

• Kriptografi,

• Karmaşık optimizasyon problemleri
  alanlarında “quantum-accelerated HPC” modelleri geliştirilmektedir.

7. Stratejik ve Jeopolitik Boyut

7.1 Ulusal Güç Unsuru Olarak HPC

Exascale süperbilgisayarlar artık yalnızca bilimsel araçlar değil, stratejik güç sembolleridir.
ABD, Çin, Japonya ve AB ülkeleri HPC yatırımlarını savunma, enerji, iklim, yapay zekâ ve nükleer simülasyon amaçlarıyla yürütmektedir.

7.2 Türkiye’nin Konumu

Türkiye’de TÜBİTAK ULAKBİM TRUBA altyapısı, Orta Doğu’nun en önemli HPC merkezlerinden biridir. Ancak exascale vizyonuna ulaşmak için:

• Yerli HPC bileşenleri,

• Enerji-verimli veri merkezleri,

• Akademi-sanayi ortak HPC Ar-Ge projeleri
  gibi alanlarda atılım yapılması gerekmektedir.

8. Süper Bilgisayarların Geleceğinde Yapay Zeka

8.1 AI-HPC Bütünleşmesi

Yeni nesil sistemlerde HPC sadece sayısal simülasyon için değil, yapay zekâ model eğitimi için de kullanılmaktadır. Frontier ve Aurora gibi sistemler, aynı zamanda LLM (Large Language Model) eğitimi için optimize edilmiştir.

8.2 Otonom Optimizasyon

AI, süperbilgisayarın kendi kaynak kullanımını, iş yükü dengelemesini ve hata toleransını optimize etmeye başlamıştır.
Bu, “self-optimizing supercomputing” kavramını doğurmuştur.

9. Enerji, Sürdürülebilirlik ve Etik

• Enerji maliyeti, HPC’nin sürdürülebilirliğinde en kritik parametre haline gelmiştir.

• Veri merkezleri, yenilenebilir enerji kaynaklarına (güneş, hidro) kaydırılmaktadır.

• Ayrıca HPC projeleri, etik veri kullanımı, çevresel etki ve güvenlik politikaları açısından denetlenmeye başlamıştır.

10. Sonuç

Cray’den Exascale çağına uzanan bu 60 yıllık yolculuk, insanlık tarihinin bilgi işleme kapasitesinde milyar katlık bir sıçrama anlamına geliyor.

• 1964’te 3 MFLOPS,

• 2025’te 2 EXAFLOPS.

Bu artış yalnızca teknik bir başarı değil; bilimsel araştırmayı, sanayi inovasyonunu ve savunma kabiliyetini temelden dönüştüren bir devrimdir.
Süper bilgisayarlar artık sadece hesaplama makineleri değil, insanlığın kolektif zekâsını hızlandıran araçlardır.
Gelecekte kuantum, yapay zekâ ve exascale birleşimiyle “zekâ-temelli süper hesaplama” çağının kapıları aralanacaktır.

Ek: Tarihsel Özet Tablosu