साक्षात्कार
डेविड ड्रिगर्स, सिर्रास्केल के सीटीओ – साक्षात्कार श्रृंखला
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डेविड ड्रिगर्स सिर्रास्केल क्लाउड सेवाओं के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी हैं, जो गहरे शिक्षण बुनियादी ढांचे के समाधानों के अग्रणी प्रदाता हैं। ईमानदारी, लचीलापन और ग्राहक केंद्रित मूल्यों द्वारा निर्देशित, सिर्रास्केल नवीन, क्लाउड-आधारित इन्फ्रास्ट्रक्चर-ए-ए-सर्विस (आईएएएस) समाधान प्रदान करता है। एआई इकोसिस्टम के नेताओं जैसे रेड हैट और वेकाआईओ के साथ साझेदारी करके, सिर्रास्केल उन्नत उपकरणों तक सुलभ पहुंच सुनिश्चित करता है, जिससे ग्राहक गहरे शिक्षण में प्रगति कर सकते हैं और साथ ही साथ अपने खर्चों को नियंत्रित कर सकते हैं।
सिर्रास्केल एकमात्र जीपीयूएएएस प्रदाता है जो एनवीडिया, एएमडी, सेरेब्रास और क्वालकॉम जैसी प्रमुख सेमीकंडक्टर कंपनियों के साथ साझेदारी करता है। यह अद्वितीय स्थिति आपके ग्राहकों को प्रदर्शन और स्केलेबिलिटी के मामले में कैसे लाभान्वित करती है?
उद्योग प्रशिक्षण मॉडल से इन मॉडलों की तैनाती की ओर बढ़ रहा है, जिसे अनुमान कहा जाता है। मॉडल के आकार और विलंबता आवश्यकताओं के आधार पर, विभिन्न त्वरणकारी विभिन्न मूल्य प्रदान कर सकते हैं जो महत्वपूर्ण हो सकते हैं। उत्तर का समय, प्रति टोकन लाभ, या प्रति वाट प्रदर्शन सभी लागत और उपयोगकर्ता अनुभव को प्रभावित कर सकते हैं। चूंकि अनुमान उत्पादन के लिए है, इसलिए इन विशेषताओं/क्षमताओं का महत्व है।
सिर्रास्केल का एआई इनोवेशन क्लाउड अन्य जीपीयूएएएस प्रदाताओं से कैसे अलग है जो एआई और गहरे शिक्षण कार्यों का समर्थन करते हैं?
सिर्रास्केल का एआई इनोवेशन क्लाउड उपयोगकर्ताओं को एक सुरक्षित, सहायक और पूरी तरह से समर्थित तरीके से नए प्रौद्योगिकियों का परीक्षण करने की अनुमति देता है जो किसी अन्य क्लाउड में उपलब्ध नहीं हैं। यह न केवल क्लाउड प्रौद्योगिकी निर्णयों में मदद कर सकता है, बल्कि संभावित ऑन-साइट खरीदारी में भी मदद कर सकता है।
सिर्रास्केल का प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न एआई त्वरण आवश्यकताओं वाले स्टार्टअप और उद्यमों के लिए सहज एकीकरण कैसे सुनिश्चित करता है?
सिर्रास्केल अपने क्लाउड के लिए एक समाधान दृष्टिकोण अपनाता है। इसका अर्थ है कि स्टार्टअप और उद्यमों दोनों के लिए, हम एक टर्नकी समाधान प्रदान करते हैं जिसमें डेव-ओप्स और इन्फ्रा-ओप्स दोनों शामिल हैं। हम अपनी पेशकश को बेयर-मेटल के रूप में वर्गीकृत करते हैं ताकि यह स्पष्ट हो सके कि हमारी पेशकश साझा या वर्चुअलाइज्ड नहीं है। सिर्रास्केल पूरी तरह से सर्वर, नेटवर्किंग, स्टोरेज, सुरक्षा और उपयोगकर्ता एक्सेस आवश्यकताओं को कॉन्फ़िगर करता है और फिर सेवा को हमारे ग्राहकों को सौंप देता है। हमारे ग्राहक तुरंत सेवा का उपयोग शुरू कर सकते हैं और इसके लिए उन्हें स्वयं कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता नहीं है।
उद्यम-व्यापी एआई अपनाने में डेटा गुणवत्ता, बुनियादी ढांचे की सीमाएं और उच्च लागत जैसी बाधाएं आती हैं। सिर्रास्केल व्यवसायों को एआई पहलों को बढ़ाने में इन चुनौतियों का सामना कैसे करता है?
सिर्रास्केल डेटा गुणवत्ता प्रकार की सेवाएं नहीं प्रदान करता है, लेकिन हम उन कंपनियों के साथ साझेदारी करते हैं जो डेटा संबंधी समस्याओं में मदद कर सकती हैं। बुनियादी ढांचे और लागत के संदर्भ में, सिर्रास्केल एक समाधान प्रदान कर सकता है जो विशिष्ट रूप से एक ग्राहक की आवश्यकताओं के अनुरूप होता है, जिससे बेहतर प्रदर्शन और संबंधित लागतें होती हैं।
गूगल की क्वांटम कंप्यूटिंग (विलो) और एआई मॉडल (जेमिनी 2.0) में प्रगति के साथ, आप उद्यम एआई परिदृश्य को निकट भविष्य में कैसे बदलते हुए देखते हैं?
क्वांटम कंप्यूटिंग अभी भी अधिकांश लोगों के लिए प्राइम टाइम से काफी दूर है क्योंकि इसके लिए प्रोग्रामर और ऑफ-द-शेल्फ प्रोग्रामों की कमी है जो इसकी विशेषताओं का लाभ उठा सकते हैं। जेमिनी 2.0 और अन्य बड़े पैमाने पर प्रस्ताव जैसे जीपीटी4 और क्लाउड निश्चित रूप से उद्यम ग्राहकों से कुछ उठाव देखेंगे, लेकिन उद्यम बाजार का एक बड़ा हिस्सा अभी तक तैयार नहीं है तीसरे पक्ष के साथ अपने डेटा को विश्वास करने के लिए, और विशेष रूप से उन लोगों के साथ जो अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कहा डेटा का उपयोग कर सकते हैं।
एआई समाधानों को स्केल करने के लिए शक्ति, मूल्य और प्रदर्शन का सही संतुलन खोजना महत्वपूर्ण है। कंपनियों को इस संतुलन को बनाने के लिए आपकी शीर्ष सिफारिशें क्या हैं?
परीक्षण, परीक्षण, परीक्षण। एक कंपनी के लिए यह महत्वपूर्ण है कि वह अपने मॉडल का विभिन्न प्लेटफार्मों पर परीक्षण करे। उत्पादन विकास से अलग है – उत्पादन में लागत महत्वपूर्ण है। प्रशिक्षण एक बार की बात हो सकती है, लेकिन अनुमान हमेशा के लिए है। यदि प्रदर्शन आवश्यकताओं को कम लागत पर पूरा किया जा सकता है, तो उन बचतों का लाभ नीचे की पंक्ति में जा सकता है और समाधान को व्यावहारिक बना सकता है। अक्सर एक बड़े मॉडल की तैनाती बहुत महंगी होती है और इसका उपयोग व्यावहारिक नहीं होता है। अंतिम उपयोगकर्ताओं को उन कंपनियों की तलाश करनी चाहिए जो इस परीक्षण में मदद कर सकती हैं क्योंकि अक्सर एक एमएल इंजीनियर मॉडल की तैनाती में मदद कर सकता है जिसे डेटा वैज्ञानिक ने बनाया था।
सिर्रास्केल अपने समाधानों को बढ़ते जनरेटिव एआई अनुप्रयोगों जैसे एलएलएम और इमेज जेनरेशन मॉडल की मांग को पूरा करने के लिए कैसे अनुकूलित कर रहा है?
सिर्रास्केल एआई त्वरणकारियों की व्यापक श्रृंखला प्रदान करता है, और एलएलएम और जेनएआई मॉडल के प्रसार के साथ, जो आकार और दायरे में भिन्न होते हैं (जैसे मल्टी-मॉडल परिदृश्य), और बैच बनाम रियल-टाइम, यह वास्तव में एक घोड़े के लिए एक कोर्स परिदृश्य है।
सिर्रास्केल व्यवसायों को एआई कार्यों में विलंबता और डेटा ट्रांसफर बोतलनेक्स को पार करने में कैसे मदद करता है?
सिर्रास्केल के पास कई डेटा सेंटर हैं और विभिन्न क्षेत्रों में नेटवर्क कनेक्टिविटी को लाभ का केंद्र नहीं मानता है। इससे हमारे उपयोगकर्ताओं को आवश्यक कनेक्शनों को “राइट-साइज” करने और एक से अधिक स्थानों का उपयोग करने की अनुमति मिलती है यदि विलंबता एक महत्वपूर्ण विशेषता है। इसके अलावा, वास्तविक कार्यभार को प्रोफाइल करके, सिर्रास्केल प्रदर्शन आवश्यकताओं को पूरा करने के बाद प्रदर्शन, लागत और विलंबता को संतुलित करने में मदद कर सकता है।
एआई हार्डवेयर या इन्फ्रास्ट्रक्चर में आपको कौन से उभरते हुए रुझान सबसे ज्यादा उत्साहित करते हैं, और सिर्रास्केल उन्हें कैसे तैयार कर रहा है?
हम अनुमान के लिए विशेष रूप से निर्मित नए प्रोसेसर के बारे में सबसे ज्यादा उत्साहित हैं, जो जेनेरिक जीपीयू-आधारित प्रोसेसर के विपरीत हैं जो प्रशिक्षण के लिए अच्छी तरह से फिट होते हैं लेकिन अनुमान उपयोग के मामलों के लिए अनुकूलित नहीं हैं जिनकी गणना आवश्यकताएं प्रशिक्षण से अलग हैं।
साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें सिर्रास्केल क्लाउड सेवाओं पर जाना चाहिए।
