साक्षात्कार
एलाद राज़, नेक्स्टसिलिकॉन के सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला
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एलाद राज़, नेक्स्टसिलिकॉन के सीईओ, एक अनुभवी उद्यमी और प्रौद्योगिकी नेता हैं जो कम-स्तरीय सिस्टम, सुरक्षा, नेटवर्किंग और फ़ाइल-सिस्टम विकास में अपनी गहरी विशेषज्ञता के लिए व्यापक रूप से सम्मानित हैं। एक कैरियर में, जिसमें शीर्ष सैन्य इंजीनियरिंग भूमिकाएं, वरिष्ठ सॉफ़्टवेयर नेतृत्व, कंपनी निर्माण और दीर्घकालिक निवेश शामिल हैं, राज़ ने ऑपरेटिंग सिस्टम आंतरिक और हार्डवेयर-सॉफ़्टवेयर एकीकरण में जटिल, मिशन-महत्वपूर्ण परियोजनाओं का नेतृत्व किया है। नेक्स्टसिलिकॉन की स्थापना से पहले, उन्होंने कई प्रौद्योगिकी कंपनियों का निर्माण और निकास किया, एक प्रमुख सेमीकंडक्टर फर्म में वरिष्ठ नेतृत्व भूमिकाओं में कार्य किया, और विभिन्न स्टार्टअप्स में निवेश किया, जिसमें हाथों-हाथों इंजीनियरिंग गहराई के साथ मजबूत कार्यान्वयन और दीर्घकालिक रणनीतिक दृष्टि शामिल थी।
नेक्स्टसिलिकॉन एक इज़राइली उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग और सेमीकंडक्टर कंपनी है जो 2017 में स्थापित की गई थी और जो एआई और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग जैसे मांग वाले कार्यभार के लिए कंप्यूट आर्किटेक्चर को फिर से परिभाषित कर रही है। कंपनी ने एक सॉफ़्टवेयर-परिभाषित, बुद्धिमान कंप्यूट प्लेटफ़ॉर्म विकसित किया है जो डेवलपर्स को अनुप्रयोगों को पुनः लिखने की आवश्यकता के बिना उच्च प्रदर्शन और दक्षता प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हार्डवेयर स्तर पर अनुकूलन पर ध्यान केंद्रित करके, नेक्स्टसिलिकॉन आधुनिक डेटा केंद्रों और सुपरकंप्यूटिंग वातावरण में मूलभूत बोतलनेक को संबोधित करने का लक्ष्य रखता है, जिससे यह पारंपरिक त्वरणकारियों के लिए एक अगली पीढ़ी के विकल्प के रूप में स्थिति में है।
क्या आप हमें नेक्स्टसिलिकॉन की स्थापना से पहले अपनी यात्रा के बारे में बता सकते हैं? क्या शुरुआती विचार क्या था, और आपके शुरुआती कंप्यूटिंग अनुभवों ने आपके दृष्टिकोण को कैसे आकार दिया?
मैं बचपन से ही कंप्यूटरों से आकर्षित था। उस आकर्षण ने मुझे पुराने कॉमोडोर 64 और एटारी (जो मैं आज भी इकट्ठा करता हूं) के साथ छेड़छाड़ करने से लेकर स्टार्टअप्स की सह-स्थापना करने और अंततः अपनी पिछली कंपनी को मेलानॉक्स में बेचने तक ले जाया था। लेकिन उन शुरुआती सफलताओं के साथ भी, मैंने इस उद्योग में बार-बार एक ही चुनौती देखी। जैसे ही गणना कार्यभार अधिक जटिल हो गए, पारंपरिक सीपीयू और जीपीयू आर्किटेक्चर प्रदर्शन, शक्ति-दक्षता, और स्केलेबिलिटी सीमाओं तक पहुंच रहे थे। चाहे एल्गोरिदम को अनुकूलित करना हो या बड़े पैमाने पर सिमुलेशन चलाना हो, यह स्पष्ट हो गया कि वर्तमान आर्किटेक्चर कार्यभार को हार्डवेयर के अनुकूल बनाने के लिए मजबूर कर रहे थे – इसके विपरीत नहीं।
नेक्स्टसिलिकॉन के लिए प्रेरणा इस बार-बार की चुनौती से आई और सवाल उठाया कि क्या हम कंप्यूट आर्किटेक्चर बना सकते हैं जो कार्यभार के अनुकूल हों, न कि हार्डवेयर के अनुकूल? मेरे शुरुआती एल्गोरिदम डिज़ाइन और हार्डवेयर ने मुझे सिखाया कि वास्तविक ब्रेकथ्रू वास्तविक समय में दोनों को मिलाने से आएगा। यह हमारे इंटेलिजेंट कंप्यूट आर्किटेक्चर (आईसीए) और नेक्स्टसिलिकॉन के मार्गदर्शक दृष्टिकोण का आधार है।
मेवरिक-2 को एक इंटेलिजेंट कंप्यूट एक्सेलरेटर के रूप में वर्णित किया गया है जो वास्तविक समय में कार्यभार के अनुकूल होता है। इसकी वास्तुकला पारंपरिक जीपीयू या एफपीजीए से कैसे भिन्न है, और उस स्तर की अनुकूलन क्या सक्षम करता है?
सीपीयू और जीपीयू ने हमारी दुनिया को बदल दिया है और हमें अच्छी सेवा दी है। लेकिन वे आधुनिक एआई और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग (एचपीसी) कार्यभार की मांगों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए थे, जैसे कि विज्ञान, मौसम, ऊर्जा और रक्षा जैसे क्षेत्रों में। ये कार्यभार जटिल डेटा निर्भरता, मेमोरी एक्सेस पैटर्न और गणना पैटर्न की विशेषता है, जिन्हें आज के प्रोसेसर संभालने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए हैं। परिणाम बोतलनेक है जो नवाचार को धीमा करता है।
मेवरिक-2 का मुख्य अंतर इसका एक नया दृष्टिकोण है जो एक पुनर्गठन योग्य डेटाफ्लो इंजन को वास्तविक समय में सॉफ़्टवेयर अनुकूलन के साथ जोड़ता है। मुख्य वास्तुकला अंतर यह है कि हार्डवेयर आपके कार्यभार के आधार पर कॉन्फ़िगर किया गया है, न कि इसके विपरीत। मेवरिक-2 के लिए, डेटा उपलब्धता गणना को चलाती है, न कि एक पारंपरिक प्रोसेसर में निर्देश निष्पादन को चलाने वाला एक प्रोग्राम काउंटर। यह हमें सॉफ़्टवेयर-परिभाषित वर्चुअल प्रोसेसिंग यूनिट बनाने की अनुमति देता है जो वास्तविक समय में विशिष्ट कार्यभार पैटर्न से मेल खाने के लिए कॉन्फ़िगर और पुनः कॉन्फ़िगर किया जा सकता है।
परिणाम बोलते हैं: मेवरिक-2 जीपीयू की तुलना में 4 गुना अधिक प्रदर्शन-प्रति-वाट और सीपीयू की तुलना में 20 गुना अधिक प्रदर्शन प्रदान करता है, जबकि संचालन लागत को आधे से अधिक कम करता है। परिणामस्वरूप, शोधकर्ता और इंजीनियर बड़े, अनियमित सिमुलेशन को तेजी से और अधिक कुशलता से चला सकते हैं, जिससे अंतर्दृष्टि और सफलता को एक अंश में अनलॉक किया जा सकता है।
आपको मेवरिक-2 में 4 गुना प्रदर्शन-प्रति-वाट और सीपीयू की तुलना में 20 गुना अधिक प्रदर्शन हासिल करने की सूचना मिली है। वास्तविक दुनिया के कार्यभार में यह प्रदर्शन लाभ क्या हैं?
प्रदर्शन लाभ कुछ मुख्य नवाचारों से आते हैं जो एक साथ काम करते हैं।
पहले, हम वॉन न्यूमैन मॉडल से दूर हो गए जिसने 80 वर्षों से कंप्यूटिंग को प्रभावित किया है। अनुक्रमिक निर्देश निष्पादन के बजाय, मेवरिक-2 एक डेटाफ्लो वास्तुकला का उपयोग करता है जहां गणना डेटा उपलब्धता का अनुसरण करती है। यह अनियमित, मेमोरी-गहन कार्यभार के लिए मूलभूत रूप से बेहतर है।
दूसरा, हमारी स्व-अनुकूलन वास्तुकला वास्तविक समय में सॉफ़्टवेयर-परिभाषित प्रोसेसर कोर बनाती है। हार्डवेयर प्रत्येक अनुप्रयोग की आवश्यकताओं के अनुकूल होता है बिना कोड रीट्राइट किए – आपको अनुकूलन मिलता है बिना ओवरहेड के।
तीसरा, और यह महत्वपूर्ण है: हम वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन पर ध्यान केंद्रित करते हैं, न कि सैद्धांतिक चोटियों पर। कई वास्तुकलाएं कागज़ पर अच्छी दिखती हैं लेकिन वास्तविक कार्यभार पर असफल हो जाती हैं। मेवरिक-2 एआई, एचपीसी और वेक्टर डेटाबेस में स्थिर दक्षता बनाए रखता है क्योंकि यह लगातार कार्यभार की आवश्यकताओं के अनुकूल होता है।
मेवरिक-2 सी/सी++, फोरट्रान, ओपनएमपी, और कोकोस को बॉक्स से बाहर समर्थन करता है बिना कोड परिवर्तन की। डेवलपर्स ने इस संगतता का कैसे जवाब दिया है, और क्या आपकी योजना सीउडीए, आरओसीएम, या लोकप्रिय एआई फ्रेमवर्क का समर्थन करने की है?
डेवलपर्स मेवरिक-2 को एक वास्तविक “ड्रॉप-इन रिप्लेसमेंट” के रूप में पसंद करते हैं। वे अपने मौजूदा अनुप्रयोगों को तुरंत चला सकते हैं बिना पोर्टिंग बाधाओं के जो इस उद्योग को परेशान करती हैं। हम वर्तमान में सी/सी++, फोरट्रान, ओपनएमपी, और कोकोस को बॉक्स से बाहर समर्थन करते हैं, और सीउडीए, आरओसीएम, और प्रमुख एआई फ्रेमवर्क जैसे टेंसोरफ्लो, जैक्स, पायटॉर्च, और ओएनएनएक्स को सक्रिय रूप से विकसित कर रहे हैं। यह विक्रेता लॉक-इन और महंगे कोड रीट्राइट को समाप्त करता है और ग्राहकों को अपने वर्कफ्लो को बाधित किए बिना नई वास्तुकला का मूल्यांकन और अपनाने की अनुमति देता है।
मेवरिक-2 की टेलीमेट्री-चालित सिस्टम अनुकूलन कैसे काम करता है? चिप को वास्तविक समय में प्रोफ़ाइल और पुनः कॉन्फ़िगर करने में क्या शामिल है?
हमारी सिस्टम अनुकूलन को एक निरंतर लूप के रूप में सोचें: निष्पादन के दौरान, हमारी टेलीमेट्री प्रणाली सैकड़ों प्रदर्शन संकेतकों (जैसे मेमोरी बैंडविड्थ, उपयोग, क्यू गहराई) को मापती है। सभी डेटा एक रनटाइम ऑप्टिमाइज़र में फीड किया जाता है जो निर्धारित करता है कि वर्तमान हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन अभी भी कार्यभार और इसकी परियोजना आवश्यकताओं के लिए अनुकूल है या नहीं। यदि नहीं, तो यह संसाधनों को पुनः विभाजन कर सकता है, डेटा पथों को पुनः आदेश दे सकता है, और गणना पाइपलाइनों को निरंतर रूप से समायोजित कर सकता है, जिसका अर्थ है कि अनुप्रयोग रुकता नहीं है। यह मिलीसेकंड के भीतर होता है, इसलिए अनुप्रयोग अपनी गणना प्रोफ़ाइल में परिवर्तन के बावजूद स्थिर पीक दक्षता बनाए रखता है।
क्या कार्यभार या एज केस हैं जहां रनटाइम प्रदर्शन अनुकूलन कम प्रभावी है या विलंबता या शक्ति में व्यापार-बंद लाता है?
किसी भी वास्तुकला में व्यापार-बंद होंगे। मेवरिक-2 जटिल, अनियमित कार्यभार के साथ उत्कृष्टता प्राप्त करता है जिनमें बदलते गणना और डेटा-एक्सेस पैटर्न होते हैं। अत्यधिक अनुमानित, निश्चित-फ़ंक्शन कार्यभार के लिए, एक अच्छी तरह से ट्यून किया गया जीपीयू बहुत कुशल हो सकता है बिना अनुकूलन के ओवरहेड के। उन मामलों में, हमारी अनुकूलन अभी भी ठोस प्रदर्शन प्रदान करती है, लेकिन सापेक्ष लाभ छोटा हो सकता है।
नेक्स्टसिलिकॉन का डिज़ाइन बहुमुखी प्रतिस्पर्धा और सीधे मामलों में है।
आपको एचपीसी बाजार में शुरुआती दौर से ही प्राथमिकता देने का निर्णय क्यों लिया, जब अधिकांश स्टार्टअप्स एआई में भाग रहे थे? यह आपके उत्पाद और व्यवसाय रणनीति को कैसे आकार देता है?
एचपीसी जटिल डेटासेट, अनियमित मेमोरी एक्सेस, और अप्रत्याशित गणना पैटर्न के लिए गणना जटिलता और समस्या-समाधान का फ्रंटियर प्रतिनिधित्व करता है। यदि आप एक वास्तुकला बना सकते हैं जो वहां उत्कृष्टता प्राप्त करती है – जैसे कि जलवायु मॉडलिंग या कण भौतिकी में एक्साबाइट-स्केल सिमुलेशन चलाना – तो यह एआई में भी उत्कृष्टता प्राप्त करेगी।
एचपीसी पर ध्यान केंद्रित करके, हमने मेवरिक-2 को जलवायु मॉडलिंग, भौतिकी और जीवन विज्ञान में सबसे मांग वाले कार्यभार पर साबित किया। इससे हमें विश्वसनीयता मिली, वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन डेटा मिले, और एआई बाजारों में जाने से पहले एक परिपक्व उत्पाद मिला। अब, हम दोनों की सेवा करने के लिए स्थिति में हैं, बिना अपनी वास्तुकला को अल्पकालिक रुझानों या आवश्यकताओं का लाभ उठाने के लिए समझौता किए।
अब जब मेवरिक-2 उत्पादन में है और दर्जनों ग्राहकों में तैनात है, तो क्या आप इसके उपयोग के कुछ उदाहरण साझा कर सकते हैं? क्या कोई विशिष्ट परिणाम या बेंचमार्क हैं जो प्रमुख तैनाती से हैं?
एक प्रमुख उदाहरण हमारी सैंडिया नेशनल लैब्स में तैनाती है, जहां मेवरिक-2 उनके स्पेक्ट्रा सुपरकंप्यूटर में वैंगार्ड-द्वितीय कार्यक्रम के हिस्से के रूप में संचालित हो रहा है। हम बिना कोड संशोधन के प्रभावशाली आउट-ऑफ-द-बॉक्स प्रदर्शन परिणाम देख रहे हैं। हम ओडिसी (ऑनलाइन डेटा इंटेंसिव सॉल्यूशंस फॉर साइंस इन द एक्साबाइट्स एरा) के साथ भी काम कर रहे हैं, जो सीईआरएन के हाई-ल्युमिनोसिटी लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर और स्क्वायर किलोमीटर एरे ऑब्जर्वेटरी से एक्साबाइट-स्केल डेटा को संभालने के लिए अग्रणी अनुसंधान संस्थानों को एक साथ लाता है। मेवरिक-2 की भूमिका प्रयोगात्मक डेटा को पहले की तुलना में एक अंश में संसाधित करने की चुनौती को हल करने में है। अंतिम लक्ष्य तेजी से भौतिकी विश्लेषण और खगोलीय खोजों को सक्षम करना है।
आपको 300 मिलियन डॉलर से अधिक की राशि मिली है, जिसमें 2021 में और हाल ही में बड़े दौर शामिल हैं। क्या आप बता सकते हैं कि यह फंडिंग आपके उत्पाद विकास और बाजार पहुंच को कैसे तेज़ कर रही है?
फंडिंग ने हमें तीन चीजें करने की अनुमति दी। पहले, हम वास्तुकला को आगे बढ़ा सकते थे, न कि केवल अनुकूलन में सुधार, बल्कि मेवरिक-2 को उत्पादन के लिए तैयार करने वाले मूलभूत प्रगति। दूसरा, हमने अपने निर्माण और आपूर्ति श्रृंखला को बढ़ाया ताकि बढ़ती मांग को पूरा किया जा सके, जो एक नए सिलिकॉन के लिए एक गैर-तुच्छ चुनौती है। तीसरा, हमने अपने सॉफ़्टवेयर इकोसिस्टम का विस्तार किया ताकि ग्राहक तेजी से एकीकृत और तैनात कर सकें।
इसने सुपरकंप्यूटिंग केंद्रों और क्लाउड प्रदाताओं के साथ रणनीतिक साझेदारी को भी सक्षम किया, जिससे हम अपने अवधारणा से तैनाती प्रक्रिया को तेजी से स्ट्रीमलाइन कर सकते हैं और पारंपरिक हार्डवेयर स्टार्टअप्स की तुलना में बहुत तेजी से विस्तार कर सकते हैं।
सेरेब्रास, सांबानोवा, और एनवीडिया जैसे परिदृश्य में, नेक्स्टसिलिकॉन को खुद को कैसे स्थिति देखता है? एक चैलेंजर के रूप में आपकी बाजार में जाने की रणनीति क्या है?
हम नेक्स्टसिलिकॉन को एक प्रौद्योगिकी कंपनी के रूप में देखते हैं, न कि केवल एक चिप कंपनी। हम प्रत्येक कार्यभार को अनुकूलित करते हैं, ग्राहकों को प्रोप्राइटरी प्रोग्रामिंग या हार्डवेयर में लॉक नहीं करते हैं। हमारे ग्राहक अपने मौजूदा कोड ला सकते हैं और तुरंत त्वरण प्राप्त कर सकते हैं बिना लंबे पोर्टिंग चक्र या विक्रेता लॉक-इन के। यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है क्योंकि एआई कार्यभार प्रशिक्षण से परे विकसित हो रहे हैं; तर्क मॉडल, विस्तारित अनुमान, और बड़े संदर्भ विंडोज़ में अधिक गतिशील मेमोरी एक्सेस, परिवर्तनीय-लंबाई गणना, और अनुकूलन संसाधन आवंटन की आवश्यकता होती है। ये ऐसी समस्याएं नहीं हैं जिन्हें आप एक निश्चित वास्तुकला के साथ हल कर सकते हैं।
हमारी बाजार में जाने की रणनीति सबसे कठिन समस्याओं को हल करने पर केंद्रित है: अनुसंधान संस्थानों, राष्ट्रीय प्रयोगशालाओं, और उद्यमों के साथ काम करना जहां प्रदर्शन, ऊर्जा दक्षता, और लचीलापन महत्वपूर्ण हैं। वहां से, हम व्यापक एआई और डेटा-गहन बाजारों में विस्तार करते हैं। उद्योग निश्चित वास्तुकला से भरा हुआ है। हम कुछ अलग पेशकश कर रहे हैं: अनुकूलन जो शुरू से ही बनाया गया है। एआई पैमाने से बुद्धिमत्ता में स्थानांतरित हो रहा है; बड़े मॉडल स्मार्ट तर्क को सक्षम कर रहे हैं, छोटे प्रोम्प्ट से लेकर लंबे संदर्भ समझ तक। इस संक्रमण में, अनुकूलन योग्य वास्तुकला न केवल नए नहीं होंगे, वे आवश्यक होंगी।
साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें नेक्स्टसिलिकॉन पर जाना चाहिए।
