دوج فولر، نائب الرئيس للهندسة البرمجية في Cornelis Networks – سلسلة المقابلات

بصفته نائب الرئيس لهندسة البرمجيات، يتولى دوغ المسؤولية عن جميع جوانب المنظومة البرمجية لشركة Cornelis Networks، بما في ذلك برامج تشغيل معمارية Omni-Path وبرمجيات تبادل الرسائل وأنظمة التحكم المدمجة في الأجهزة. وقبل انضمامه إلى الشركة، قاد فرق هندسة البرمجيات في Red Hat في مجالي التخزين السحابي وخدمات البيانات. بدأت مسيرته في الحوسبة عالية الأداء والحوسبة السحابية في مختبر الحوسبة القابلة للتوسع التابع لمختبر Ames National (ATLO ). وبعد عدة أدوار في الحوسبة البحثية الجامعية، انضم عام 2009 إلى مختبر أوك ريدج الوطني التابع لوزارة الطاقة الأمريكية، حيث طوّر ودمج تقنيات جديدة في منشأة أوك ريدج للحوسبة الريادية ذات المستوى العالمي.

تُعد Cornelis Networks شركة رائدة تقنيًا توفر بنى ربط شبكي عالية الأداء مصممة خصيصًا للحوسبة عالية الأداء (HPC)، وتحليلات البيانات عالية الأداء (HPDA)، والذكاء الاصطناعي (AI)، لخدمة مؤسسات تجارية وعلمية وأكاديمية وحكومية بارزة.

ما الذي جذبك في البداية إلى علوم الحاسوب؟

كنت أستمتع ببساطة بالعمل مع التكنولوجيا. أحببت استخدام الحواسيب وأنا أكبر؛ وكان في مدرستنا مودم أتاح لي تجربة الإنترنت، فوجدته مثيرًا للاهتمام. وفي سنتي الجامعية الأولى، التقيت عالمًا في الحوسبة بوزارة الطاقة الأمريكية أثناء تطوعي في المسابقة الوطنية للعلوم. دعاني لزيارة مختبره للحوسبة عالية الأداء، ومنذ ذلك الحين أصبحت مولعًا بالحواسيب الفائقة.

عملت في Red Hat بين 2015 و2019. ما أبرز المشاريع التي عملت عليها والدروس التي خرجت بها؟

كان مشروعي الرئيسي في Red Hat هو نظام التخزين الموزع Ceph. كنت قبل ذلك أركز بالكامل على الحوسبة عالية الأداء، وأتاح لي هذا العمل فرصة التعامل مع تقنيات أساسية للبنية التحتية السحابية. توجد أوجه تشابه واضحة: فالكثير من مبادئ قابلية التوسع وسهولة الإدارة والموثوقية متقاربة جدًا، رغم أنها تستهدف مشكلات مختلفة قليلًا. تقنيًا، كان أهم درس هو أن الحوسبة السحابية والحوسبة عالية الأداء تستطيعان تعلم الكثير من بعضهما. إننا نبني بصورة متزايدة مشاريع مختلفة بمجموعة مكعبات البناء نفسها. وقد ساعدني ذلك على فهم كيف يمكن للتقنيات الممكّنة، ومنها بنى الربط الشبكي، أن تخدم تطبيقات الحوسبة عالية الأداء والسحابة والذكاء الاصطناعي على السواء. وهناك أيضًا أدركت حقًا قيمة المصادر المفتوحة، وكيفية تطبيق فلسفة تطوير البرمجيات التي تعطي الأولوية للمساهمة في المشاريع الأصلية مفتوحة المصدر، وهي الفلسفة التي حملتها معي إلى Cornelis Networks. وعلى الصعيد الشخصي، كانت Red Hat المكان الذي تطورت فيه ونضجت بوصفِي قائدًا.

أنت الآن نائب الرئيس لهندسة البرمجيات في Cornelis Networks. ما مسؤولياتك، وكيف يبدو يوم عملك المعتاد؟

أتولى المسؤولية عن جميع جوانب المنظومة البرمجية للشركة، بما فيها برامج تشغيل معمارية Omni-Path، وبرمجيات تبادل الرسائل، وإدارة بنية الربط الشبكي، وأنظمة التحكم المدمجة في الأجهزة. Cornelis Networks مكان مثير للعمل، خصوصًا في هذه اللحظة وهذا السوق. ولذلك لا أظن أن لدي يومًا «معتادًا». في بعض الأيام أعمل مع فريقي لحل أحدث تحدٍّ تقني. وفي أيام أخرى أتعاون مع مهندسي معمارية الأجهزة لضمان أن تلبي منتجات الجيل القادم احتياجات عملائنا. وكثيرًا ما أكون في الميدان للقاء مجتمعنا الرائع من العملاء والمتعاونين، للتأكد من أننا نفهم احتياجاتهم ونستبقها.

توفر Cornelis Networks شبكات الجيل القادم للحوسبة عالية الأداء وتطبيقات الذكاء الاصطناعي. هل تشرح الأجهزة التي تقدمونها؟

تتكون أجهزتنا من حل لربط شبكي عالي الأداء قائم على المبدّلات. ونوفر جميع الأجهزة اللازمة لدمج بنى الربط الخاصة بالحوسبة عالية الأداء والسحابة والذكاء الاصطناعي بالكامل. واجهة Omni-Path بين المضيف وبنية الربط (HFI) هي بطاقة PCIe منخفضة الارتفاع للأجهزة الطرفية. وننتج أيضًا مبدّلًا أعلى الرف يضم 48 منفذًا بارتفاع 1U. وللنشر الأكبر نوفر مبدّلين متكاملين من الفئة المركزية: أحدهما يضم 288 منفذًا بارتفاع 7U، والآخر 1152 منفذًا بارتفاع 20U.

هل يمكنك شرح البرمجيات التي تدير هذه البنية التحتية وكيف صُممت لتقليل زمن الاستجابة؟

أولًا، تتيح منصة الإدارة المدمجة لدينا سهولة التثبيت والتهيئة والوصول إلى مجموعة واسعة من مقاييس الأداء والإعدادات التي تنتجها الدوائر المتكاملة المتخصصة في مبدّلاتنا.

نطوّر برامج التشغيل بوصفها جزءًا من نواة Linux، ونرسل جميع تصحيحاتنا البرمجية مباشرة إلى مجتمع النواة. يضمن ذلك أقصى توافق لعملائنا عبر توزيعات Linux، وسهولة التكامل مع برمجيات أخرى مثل Lustre. ورغم أن هذا لا يقع في مسار معالجة زمن الاستجابة، فإن وجود برنامج التشغيل ضمن شجرة مصدر النواة يقلل تعقيد التثبيت بدرجة كبيرة.

يتولى مدير بنية الربط Omni-Path، أو FM، تهيئة الشبكة وتوجيه حركة البيانات فيها. ومن خلال تحسين المسارات والتعافي السريع من الأعطال، يوفر أداءً وموثوقية رائدين في بنى تضم عشرات العقد إلى آلافها.

أما Omni-Path Express، أو OPX، فهو برنامجنا عالي الأداء لتبادل الرسائل، الذي أطلقناه مؤخرًا في نوفمبر 2022. صُمم تحديدًا لتقليل زمن الاستجابة مقارنة ببرنامجنا السابق. أجرينا محاكاة دقيقة على مستوى دورات المعالج لمسارات شيفرة الإرسال والاستقبال، بهدف تقليل عدد التعليمات واستخدام الذاكرة المخبئية. وكانت النتائج كبيرة: عندما نتعامل مع أجزاء من المليون من الثانية، تصبح كل دورة مهمة!

وتكاملنا أيضًا مع واجهات OpenFabrics (OFI)، وهي معيار مفتوح أعدّه تحالف OpenFabrics. تساعد بنيتها الوحداتية على تقليل زمن الاستجابة بإتاحة استفادة البرمجيات الأعلى مستوى، مثل MPI، من خصائص بنية الربط دون استدعاءات دوال إضافية.

صُممت الشبكة أيضًا لتعزيز قابلية التوسع. كيف تتمكن من التوسع بهذه الكفاءة؟

قابلية التوسع في صميم مبادئ تصميم Omni-Path. ففي أدنى المستويات نستخدم تقنية Cray لطبقة الوصلة لتصحيح أخطاء الاتصال دون تأثير في زمن الاستجابة. يفيد ذلك بنى الربط بمختلف أحجامها، لكنه مهم خصوصًا للبنى الكبيرة التي تتعرض طبيعيًا لأخطاء وصلات أكثر. ويركز مدير بنية الربط على برمجة جداول التوجيه المثلى والقيام بذلك بسرعة، مما يضمن إتمام التوجيه حتى لأكبر البنى في أقل وقت ممكن.

قابلية التوسع عنصر أساسي أيضًا في OPX. فتقليل استخدام الذاكرة المخبئية يحسن التوسع داخل العقد ذات العدد الكبير من الأنوية. كما يحسن تقليل زمن الاستجابة قابلية التوسع بتقصير زمن إنجاز الخوارزميات الجماعية. وتتيح كفاءة استخدام موارد واجهة المضيف وبنية الربط لكل نواة التواصل مع عدد أكبر من الأطراف البعيدة. ويتيح اختيارنا الاستراتيجي لـ libfabric الاستفادة من خصائص برمجية مثل نقاط النهاية القابلة للتوسع عبر واجهات معيارية.

كيف يدخل الذكاء الاصطناعي في بعض سير العمل داخل Cornelis Networks؟

لسنا مستعدين بعد للحديث خارجيًا عن استخداماتنا الداخلية للذكاء الاصطناعي وخططنا له. لكننا نستخدم منتجاتنا بأنفسنا، ولذلك نستفيد من تحسينات زمن الاستجابة وقابلية التوسع التي أدخلناها على Omni-Path لدعم أحمال عمل الذكاء الاصطناعي. وهذا يزيد حماسنا لمشاركة تلك الفوائد مع عملائنا وشركائنا. وقد لاحظنا بالفعل أن توسيع البنية التحتية بإضافة موارد، كما في الحوسبة عالية الأداء التقليدية، هو السبيل للمضي قدمًا. لكن التحدي أن إيثرنت وغيرها من الشبكات التقليدية قد تعوق أداء الشبكة بسهولة.

ما التغييرات التي تتوقعها في القطاع مع ظهور الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

أولًا، سيجعل استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي الناس أكثر إنتاجية. لم تجعل أي تقنية في التاريخ البشر غير ضروريين. فكل تطور وثورة تقنية، من محلج القطن والنول الآلي إلى الهاتف والإنترنت وما بعدهما، جعلت بعض الأعمال أكثر كفاءة، لكنها لم تُلغِ وجود البشر من العمل.

أعتقد أن تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي سيسرّع التقدم التقني للشركات، لأن من يديرونها سيتاح لهم وقت أطول للتركيز على هذا التقدم. فإذا وفر تنبؤات وتقارير وتخطيطًا أكثر دقة مثلًا، استطاعت الشركات التركيز على الابتكار في مجال تخصصها.

وأرى تحديدًا أنه سيجعل كلًا منا خبيرًا متعدد التخصصات. فبوصفِي متخصصًا في البرمجيات القابلة للتوسع، أفهم الروابط بين الحوسبة عالية الأداء والبيانات الضخمة والسحابة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، والتي تدفعها نحو حلول مثل Omni-Path. وبمساعدة مساعد ذكاء اصطناعي توليدي، يمكنني التعمق أكثر في معنى التطبيقات التي يستخدمها عملاؤنا. ولا أشك في أن ذلك سيساعدنا على تصميم أجهزة وبرمجيات أكثر فعالية للأسواق والعملاء الذين نخدمهم.

أتوقع أيضًا تحسنًا عامًا في جودة البرمجيات. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يؤدي دور «زوج آخر من العيون» للتحليل الساكن للشيفرة واستخلاص معلومات عن الأخطاء ومشكلات الأداء. وسيكون ذلك مهمًا خصوصًا على النطاقات الكبيرة، حيث يصعب اكتشاف مشكلات الأداء وقد ترتفع تكلفة إعادة إنتاجها.

وأخيرًا، آمل وأعتقد أن الذكاء الاصطناعي التوليدي سيساعد قطاعنا على تدريب واستيعاب مزيد من المتخصصين في البرمجيات الذين ليست لديهم خبرة سابقة في الذكاء الاصطناعي والحوسبة عالية الأداء. قد يبدو مجالنا مخيفًا للكثيرين، وتعلم «التفكير بالتوازي» قد يستغرق وقتًا. وكما سهّلت الآلات صنع الأشياء، سيسهّل الذكاء الاصطناعي التوليدي النظر في المفاهيم والاستدلال بشأنها.

هل تود إضافة شيء عن عملك أو عن Cornelis Networks عمومًا؟

أود تشجيع كل مهتم على متابعة مسيرة مهنية في الحوسبة، خصوصًا الحوسبة عالية الأداء والذكاء الاصطناعي. ففي هذا المجال نمتلك أقوى موارد الحوسبة التي بُنيت على الإطلاق، ونوظفها لمواجهة أعظم تحديات البشرية. إنه مكان مثير للعمل، وقد استمتعت بكل خطوة في رحلتي. ويرفع الذكاء الاصطناعي التوليدي مجالنا إلى مستويات جديدة، مع ازدياد الطلب على القدرات بصورة كبيرة. لا أطيق الانتظار لأرى إلى أين سنصل.

شكرًا على هذه المقابلة الرائعة. يمكن للقراء الراغبين في معرفة المزيد زيارة Cornelis Networks.