Nvidia’dan yapay zekâ altyapısına üçlü hamle: cuFile, Storage-Next ve SCADA

Bu hamlelerin ortak hedefi, veriye ulaşmak için CPU’yu aradan çıkarmak ve GPU’ların işlem gücüyle depolama sistemlerinin veri sağlama hızı arasındaki farkı kapatmak.

Nvidia ne duyurdu?

cuFile açık kaynak oluyor

Nvidia, GPU’ların yalnızca CPU üzerinden değil, doğrudan depolama birimlerinden veri okuyup yazmasını sağlayan cuFile API’lerini ve bunların altında çalışan dikey depolama yazılım yığınının tamamını açık kaynak hâle getireceğini açıkladı . cuFile, Nvidia’nın GPUDirect Storage (GDS) platformunun temel bileşenlerinden biri .

Projenin, yeni xio-sig (Accelerated IO Special Interest Group) organizasyonu altında GitHub’da geliştirilmesi ve ilk bakımcılar arasında Google, Intel, Nvidia ve Meta’nın yer alması planlanıyor . Böylece cuFile’ın yalnızca Nvidia’ya bağlı, kapalı bir arayüz olmaktan çıkıp farklı üreticilerin birlikte geliştirebileceği ve kullanabileceği bir standarda dönüşmesi amaçlanıyor .

Bununla birlikte, duyurunun hemen ardından yayımlanan bir değerlendirmeye göre 4 Ağustos 2026 itibarıyla genel kullanıma açık kod, lisans, desteklenen çekirdek sürümleri ve mevcut GPUDirect Storage kurulumları için bir geçiş planı henüz paylaşılmamıştı . Bu nedenle depolama mimarları, açıklamayı şu aşamada tamamlanmış bir sürümden çok önemli bir yön değişikliği olarak değerlendirmeli.

Storage-Next ile sektör aynı hedefe yönlendirilecek

Nvidia ayrıca Storage-Next girişimini resmen başlattı. Girişimde DDN, KIOXIA ve Micron gibi şirketlerin de aralarında bulunduğu 40’tan fazla depolama ve flash üreticisi yer alıyor. Kontrolcü üreticileri, soğutma uzmanları ve standart kuruluşları da bu ekosistemin parçası .

Amaç, GPU odaklı depolamanın nasıl çalışması gerektiği konusunda sektör genelinde ortak bir yaklaşım oluşturmak ve bu gelişmeleri birlikte çalışabilir, açık standartlara dönüştürmek . Nvidia böylece çözümün tek bir üreticinin ürünlerine sıkışması yerine depolama, ağ ve kontrolcü ekosisteminin tamamının GPU hızlarına ayak uydurmasını hedefliyor.

SCADA, depolama kontrolünü GPU’ya taşıyor

SCADA, Nvidia’nın ASPLOS 2023’te tanıttığı BaM (Big Accelerator Memory) araştırmasının ürünleştirilmiş biçimi . Bu çalışma zamanı, yüksek düzeyde paralel GPU’ların kendi depolama G/Ç işlemlerini başlatıp yönetmesine izin veriyor.

SCADA ile yüz binlerce GPU iş parçacığı depolamadan bağımsız olarak veri isteyebiliyor. Sistem, küçük ve dağınık okuma taleplerini birleştirebiliyor; GPU tarafındaki önbelleği kullanabiliyor ve NVMe ya da uzak depolamaya doğrudan erişebiliyor .

Üç temel soruna nasıl çözüm getirmeyi amaçlıyor?

1. GPU’ların veri bekleyerek atıl kalması

Geleneksel depolama G/Ç’sinde CPU, her veri aktarımını hazırlayıp GPU ile senkronize ediyor. Bu süreç, her işlemde mikrosaniyeler düzeyinde çekirdek başlatma ve CPU-GPU senkronizasyon maliyeti oluşturabiliyor . Sonuç olarak pahalı GPU’lar hesaplama yapmak yerine veri bekleyebiliyor.

cuFile, CPU’yu veri yolundan tamamen çıkarıyor: Doğrudan Bellek Erişimi (DMA) sayesinde veri doğrudan GPU belleğine aktarılabiliyor . SCADA ise bir adım daha ileri giderek CPU’yu kontrol yolundan da uzaklaştırıyor. GPU üzerindeki iş parçacıkları kendi okuma taleplerini başlatıyor, küçük istekleri topluyor ve gerektiğinde GPU önbelleğindeki verileri kullanıyor .

BaM araştırmasına dayanan testlerde, aynı donanım üzerinde veri analitiği iş yükleri CPU tarafından başlatılan erişime kıyasla 5,3 kat daha hızlı çalıştı. Grafik iş yüklerinde ise verilerin ana bilgisayar belleğinde tutulmasına kıyasla donanım maliyeti 21,7 kata kadar daha düşük ölçüldü .

2. Yapay zekâ depolama darboğazı

Günümüzde GPU’lar, birçok depolama sisteminin veri sağlayabileceğinden daha hızlı işlem yapabiliyor. Yapay zekâ eğitimi ve çıkarım süreçlerindeki temel darboğazlardan biri bu hız farkı .

cuFile, yüz binlerce GPU iş parçacığı ve yüksek bant genişlikli bellek kullanarak depolamadan mikrosaniye düzeyinde güvenli veri erişimi sağlamayı amaçlıyor . Bu yaklaşım, derin depolama katmanı ile GPU belleği arasında düşük gecikmeli bir bağlantı kurabilir.

Bu özellik özellikle getirim destekli üretim (RAG), uzman karışımı (mixture-of-experts) modelleri ve aynı anda çok sayıda veriyi çekmesi gereken etmen tabanlı yapay zekâ iş akışları için önem taşıyor . Storage-Next ise bu altyapının tek bir şirketin çözümü olmaması için farklı depolama ve flash üreticilerini ortak standartlar etrafında buluşturuyor .

3. Doğrudan erişimin getirdiği siber güvenlik riski

GPU’nun depolamaya doğrudan erişmesi güvenlik kontrolleri olmadan uygulanırsa, bir uygulamanın başka bir uygulamaya ait verileri okumasına veya değiştirmesine yol açabilir . Nvidia’nın SCADA tasarımı bu riski azaltmak için yetki seviyelerini ayırıyor.

Performans açısından kritik uygulama kodu, güvenilir hesaplama tabanının dışında ve ayrıcalıksız biçimde çalışıyor. Ayrıcalıklı bir bileşen ise kurulum sırasında her uygulama ile yalnızca erişmesine izin verilen depolama alanı arasında korumalı bağlantı kuruyor. Bu süreçte standart Linux güvenlik mekanizmalarından yararlanılıyor .

Nvidia, cuFile’ın açık kaynak hâle gelmesinin yapay zekâ destekli siber güvenlik sistemlerine de katkı sağlayacağını savunuyor. Şirkete göre güvenlik bağlamına, verilere ve depolamaya hızlı ve güvenli erişim; saldırıları önleyen ve tespit eden yapay zekâ savunmalarının temel unsurlarından biri . Bu yaklaşım, Open Secure AI Alliance girişimini de destekliyor .

Donanım tarafında ise Nvidia’nın Vera BlueField-4 STX işlemcilerini içeren tam yığın, yapay zekâ veri yolunda politikaların sürekli uygulanması için birleşik NVIDIA DOCA güvenlik yığınını kullanıyor .

Yapay zekâ altyapısı açısından anlamı

FMS 2026’daki bu üç duyuru, GPU hesaplama gücü ile depolama sistemlerinin veri sağlama kapasitesi arasındaki mimari uyumsuzluğu gidermeye yönelik Nvidia’nın şimdiye kadarki en kapsamlı girişimlerinden birini oluşturuyor.

• cuFile, GPU’nun veriye doğrudan erişimini açık ve birlikte çalışabilir bir yazılım temeline oturtmayı hedefliyor .
• Storage-Next, flash bellekten kontrolcülere, ağ bileşenlerinden soğutma çözümlerine kadar sektörün aynı yönde ilerlemesini sağlamayı amaçlıyor .
• SCADA ise CPU’yu hem veri aktarımında hem de depolama erişiminin yönetiminde bir darboğaz olmaktan çıkarmak için somut bir yol sunuyor .

Ancak cuFile’ın pratik etkisi, açık kaynak kodunun, lisans koşullarının ve mevcut GDS kurulumlarına geçiş araçlarının ne zaman ve hangi kapsamda yayımlanacağına bağlı olacak . Nvidia’nın planı hayata geçerse, yapay zekâ kümelerinde GPU’ların veri bekleyerek boş kalması azalabilir; depolama altyapısı da yüksek hızlı GPU hesaplamasının gerisinde kalan bir bileşen olmaktan çıkabilir.