फंडिंग
बूलसी $6M जुटाती है ताकि एआई का उपयोग करके सॉफ्टवेयर को कस्टम सिलिकॉन में बदला जा सके
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हार्डवेयर त्वरण ने लंबे समय से नाटकीय प्रदर्शन लाभ का वादा किया है, लेकिन उन लाभों तक पहुंचने के लिए पारंपरिक रूप से चिप डिजाइन में विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है। बोस्टन स्थित स्टार्टअप बूलसी इस समीकरण को बदलने का लक्ष्य रखता है। कंपनी ने फाइन स्ट्रक्चर वेंचर्स के नेतृत्व में $6 मिलियन के बीज दौर की घोषणा की है, जिसमें पिलर वीसी, फिफ्थ क्वार्टर वेंचर्स, और कोएलिशन वेंचर्स की भागीदारी है, क्योंकि यह सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए कस्टम हार्डवेयर त्वरण तक पहुंच प्रदान करने का काम करता है।
निधि इस साल के अंत में बूलसी के निजी बीटा लॉन्च का समर्थन करेगी और एक मंच के विकास को तेज करेगी जो सॉफ्टवेयर को फील्ड प्रोग्रामेबल गेट एरेज (एफपीजीए) पर चलने वाले हार्डवेयर त्वरणकर्ताओं में स्वचालित रूप से परिवर्तित कर देता है, बिना यह आवश्यकता कि इंजीनियर हार्डवेयर विवरण भाषाओं या पारंपरिक चिप डिजाइन कार्य प्रवाह सीखें।
कोड से हार्डवेयर तक मार्ग को पुनः कल्पना करना
बूलसी के दृष्टिकोण के केंद्र में एक सरल विचार है: सॉफ्टवेयर डेवलपर्स को हार्डवेयर-स्तर के प्रदर्शन लाभ प्राप्त करने में सक्षम होना चाहिए बिना हार्डवेयर इंजीनियर बने।
स्रोत कोड को पंक्ति दर पंक्ति डिजिटल सर्किट में अनुवादित करने के बजाय, बूलसी मशीन लर्निंग मॉडल को एक कार्यक्रम के व्यवहार को सीखने के लिए प्रशिक्षित करता है। एक बार जब प्रणाली इनपुट और आउटपुट के बीच परिवर्तन को समझ लेती है, तो न्यूरल नेटवर्क एक पूरी तरह से डिजिटल सर्किट में परिवर्तित हो जाता है जिसे मौजूदा चिप डिजाइन टूल का उपयोग करके विश्लेषण, सत्यापन और अनुकूलन किया जा सकता है। कंपनी के अनुसार, परिणामी हार्डवेयर मूल कोड का एक अनुमान नहीं है, बल्कि इसके व्यवहार का एक सटीक कार्यान्वयन है।
कंपनी इसे सॉफ्टवेयर और सिलिकॉन के बीच एक नए संकलन परत के रूप में वर्णित करती है। डेवलपर्स सी, सी++, या अन्य समर्थित भाषाओं में एक गणनात्मक हॉटस्पॉट की पहचान करते हैं, और बूलसी आवश्यक तैनाती कलाकृतियों के साथ एक कस्टम हार्डवेयर त्वरणकर्ता उत्पन्न करता है। परिणाम एक सह-प्रोसेसर है जो विशेष रूप से उस कार्यभार के लिए तैयार किया गया है।
एफपीजीए क्यों महत्वपूर्ण हैं
बूलसी का प्रारंभिक फोकस एफपीजीए पर है, जो एक पुनः कॉन्फ़िगर करने योग्य चिप्स की श्रेणी है जो निर्माण के बाद अनुकूलित की जा सकती है। एफपीजीए रोबोटिक्स, एज एआई, और एम्बेडेड सिस्टम में बढ़ते महत्व के कारण बन गए हैं क्योंकि वे पारंपरिक सीपीयू की तुलना में बहुत कम विलंबता और शक्ति की खपत के साथ विशेषज्ञता वाले कार्यभार को निष्पादित कर सकते हैं।
इसके अलावा, एफपीजीए विकास अधिकांश सॉफ्टवेयर टीमों के लिए कठिन बना हुआ है। मौजूदा टूल अक्सर वेरिलोग या वीएचडीएल जैसी हार्डवेयर विवरण भाषाओं में विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, जो एक तेज़ सीखने की अवस्था बनाती है जो अपनाया जाता है। बूलसी हार्डवेयर निर्माण को हार्डवेयर डिजाइन की समस्या के बजाय संकलन की समस्या मानकर इस बाधा को पूरी तरह दूर करने का प्रयास कर रहा है।
महीनों के इंजीनियरिंग से एक दोपहर में
कंपनी के अधिक आकर्षक उदाहरणों में से एक 10,000-पंक्ति सी नियमित अभिव्यक्ति पुस्तकालय शामिल है जो एक पाठ प्रवाह में ईमेल पते की पहचान करने के लिए उपयोग किया जाता है। एक आरएम कोर्टेक्स-ए9 प्रोसेसर पर चलने वाले कार्यभार ने 2.66 मिलीसेकंड में पूरा किया। बूलसी द्वारा उत्पन्न हार्डवेयर त्वरणकर्ता में संकलित, निष्पादन समय 0.325 मिलीसेकंड तक गिर गया। आठ समानांतर हार्डवेयर एजेंटों का उपयोग करके विलंबता को और 0.042 मिलीसेकंड तक कम किया गया, जो सीपीयू बेसलाइन पर 63x सुधार का प्रतिनिधित्व करता है।
व्यापक दृष्टि अलग-अलग त्वरण कार्यों से परे है। बूलसी का मानना है कि कई आधुनिक अनुप्रयोगों में दोहरावदार लूप, प्रोटोकॉल हैंडलर, नियंत्रण प्रणाली और प्रसंस्करण केर्नल शामिल हैं जो समर्पित हार्डवेयर से लाभान्वित हो सकते हैं। डेवलपर्स को इन घटकों को विशेष हार्डवेयर भाषाओं में पुनः लिखने के बजाय, कंपनी चाहती है कि मूल सॉफ्टवेयर स्वयं विनिर्देशन के रूप में कार्य करे।
रोबोटिक्स और एम्बेडेड सिस्टम पहले
बूलसी शुरू में एम्बेडेड डेवलपर्स को लक्षित कर रहा है जो रोबोटिक्स में काम कर रहे हैं, जहां विलंबता, शक्ति दक्षता और वास्तविक समय प्रदर्शन अक्सर तय करते हैं कि एक उत्पाद सफल होगा या नहीं। अनुप्रयोग जैसे सेंसर फ्यूजन, मोटर नियंत्रण, ऑप्टिकल प्रवाह अनुमान, और मॉडल-निर्धारित नियंत्रण हार्डवेयर त्वरण के लिए प्राकृतिक उम्मीदवार हैं।
कंपनी की दीर्घकालिक महत्वाकांक्षा काफी बड़ी है। यह एक भविष्य की कल्पना करता है जहां प्रत्येक सीपीयू के साथ पुनः कॉन्फ़िगर करने योग्य तर्क होता है जिसे इसके साथ चलने वाले कार्यभार के लिए अनुकूलित किया जा सकता है। जैसा कि एआई-सहायता प्राप्त सॉफ्टवेयर विकास उन अनुप्रयोगों को बनाने के लिए आवश्यक समय को कम करता है, बूलसी तर्क देता है कि अगली बड़ी उत्पादकता छलांग उन अनुप्रयोगों को स्वचालित रूप से विशेषज्ञ हार्डवेयर में परिवर्तित करने से आ सकती है।
यदि यह दृष्टि प्राप्य साबित होती है, तो सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और हार्डवेयर इंजीनियरिंग के बीच अंतर आज की तुलना में बहुत कम कठोर हो सकता है। अभी के लिए, कंपनी यह साबित करने पर ध्यान केंद्रित कर रही है कि कस्टम सिलिकॉन कोड लिखने जितना ही सुलभ हो सकता है।
