साक्षात्कार
लुडोविक लार्ज़ुल, मिप्सोलॉजी के संस्थापक और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला
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लुडोविक लार्ज़ुल मिप्सोलॉजी के संस्थापक और सीईओ हैं, जो एक नवाचारी स्टार्टअप है जो गहरे शिक्षा अनुमान के लिए राज्य के अत्याधुनिक त्वरण पर केंद्रित है। उन्होंने अनुमान तंत्रिका नेटवर्क की गणना को त्वरित करने और एआई उपयोगकर्ताओं के लिए हार्डवेयर त्वरक को छिपाने के लिए प्रौद्योगिकी विकसित की है। मिप्सोलॉजी का ज़ेब्रा पहला व्यावसायिक त्वरक है जो उच्च प्रदर्शन और उपयोग में आसानी प्रदान करने के लिए इस प्रौद्योगिकी को समाहित करता है।
आपको एआई और माइक्रोचिप्स में क्या आकर्षित किया?
मैंने लगभग 20 वर्षों तक अपनी पिछली कंपनी ईवी के साथ एक विशिष्ट प्रकार के सुपरकंप्यूटर के डिजाइन में काम किया, जब तक कि यह 2012 में सिनोप्सिस द्वारा अधिग्रहित नहीं किया गया। ये कंप्यूटर, जिन्हें एएसआईसी एमुलेटर भी कहा जाता है, दुनिया भर में एएसआईसी डिजाइन करने वाली कई कंपनियों द्वारा उपयोग किए जाते हैं। मुझे यह काम बहुत पसंद था क्योंकि इसमें इलेक्ट्रॉनिक्स, सॉफ्टवेयर, जटिल एल्गोरिदम, लोगों को चिप्स डिजाइन करने और सुनिश्चित करने की आवश्यकता थी कि वे ठीक से काम करें, चिप वास्तुकला, शक्ति, और अधिक गहरे तकनीक। इसके बाद, मैं एक नए चुनौती की तलाश में था। यह वह समय था जब एआई फिर से सुर्खियों में आया था। एलेक्सनेट ने छवियों को समझने में एक बड़ा कदम उठाया था (और पीछे मुड़कर देखें, तो यह अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में था)। गहरे शिक्षा बिल्कुल नई थी, लेकिन वादा दिखा रही थी (कौन याद रखता है जब एक सरल नेटवर्क पर परिणाम प्राप्त करने में दिन लगते थे?)। मुझे यह बहुत “मजेदार” लगा, लेकिन मैंने महसूस किया कि इसमें कई चुनौतियाँ हैं।
मिप्सोलॉजी लॉन्च करने के पीछे प्रेरणा क्या थी?
मैं नहीं जानता कि क्या मैं “प्रेरणा” शब्द का उपयोग करूंगा। यह शुरू में अधिक था: “क्या हम कुछ ऐसा कर सकते हैं जो अलग और बेहतर हो?” यह उन लोगों की धारणाओं से शुरू हुआ जो एआई लोगों को पसंद आएंगे और करेंगे, और अगले कुछ वर्षों में हमने उस पर और भी बेहतर समाधान खोजे। मुझे लगता है कि प्रेरणा से अधिक, मैं कहूंगा कि मेरे साथ काम करने वाले लोग जो बनाते हैं उसमें सर्वश्रेष्ठ होना पसंद करते हैं, एक सकारात्मक प्रतिस्पर्धा के दृष्टिकोण में। यह एक मजबूत टीम बनाता है जो अन्य लोगों को हल करने में विफल रहने वाली समस्याओं का समाधान कर सकती है।
मिप्सोलॉजी एफपीजीए बोर्ड का उपयोग जीपीयू के बजाय करता है। एफपीजीए क्या हैं?
एफपीजीए इलेक्ट्रॉनिक घटक हैं जो हार्डवेयर स्तर पर प्रोग्राम किए जा सकते हैं। आप इसे लेगो के एक सेट के रूप में कल्पना कर सकते हैं – कुछ मिलियन। प्रत्येक छोटा ब्लॉक एक सरल ऑपरेशन करता है, जैसे कि एक मान रखना या थोड़ा अधिक जटिल ऑपरेशन जैसे कि जोड़। इन ब्लॉक्स को समूहित करके, यह संभव है कि एक विशिष्ट व्यवहार बनाया जा सकता है जब चिप बनाई जाती है। यह जीपीयू और लगभग सभी अन्य चिप्स के विपरीत है, जो एक विशिष्ट कार्य के लिए डिज़ाइन किए गए हैं और बाद में बदले नहीं जा सकते हैं।
कुछ, जैसे कि सीपीयू और जीपीयू, प्रोग्राम किए जा सकते हैं, लेकिन वे एफपीजीए के रूप में समानांतर नहीं हैं। किसी भी समय, एक एफपीजीए कुछ मिलियन सरल ऑपरेशन करता है। और यह प्रति सेकंड छह से सात सौ मिलियन बार हो सकता है। चूंकि वे प्रोग्राम किए जा सकते हैं, इसलिए वे अलग-अलग समस्याओं के अनुकूल हो सकते हैं, इसलिए असाधारण कंप्यूटिंग शक्ति प्रभावी हो सकती है। एफपीजीए पहले से ही लगभग हर जगह हैं, जिनमें मोबाइल फोन के बेस स्टेशन, नेटवर्क, उपग्रह, कारें आदि शामिल हैं। लोग उन्हें अच्छी तरह से नहीं जानते हैं क्योंकि वे एक सीपीयू की तरह दिखाई नहीं देते हैं जो आपके लैपटॉप में है।
इन एफपीजीए बोर्ड को अधिक लोकप्रिय जीपीयू के बजाय श्रेष्ठ समाधान बनाने वाली बात क्या है?
एफपीजीए कई पहलुओं में श्रेष्ठ हैं। आइए कुछ महत्वपूर्ण पहलुओं पर ध्यान दें।
जीपीयू मुख्य रूप से गेम्स के लिए छवियों को रेंडर करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। उन्हें एआई में कुछ गणनाओं के साथ मेल खाने के लिए पाया गया है क्योंकि ऑपरेशनों की समानता के कारण। लेकिन वे मुख्य रूप से गेम्स के लिए समर्पित रहते हैं, जिसका अर्थ है कि वे एआई नेटवर्क के साथ अच्छी तरह से मेल नहीं खाते हैं।
उनका प्रोग्रामिंग भी सीमित है जो दो या तीन साल पहले निर्धारित किए गए निर्देशों तक ही सीमित है। समस्या यह है कि न्यूरल नेटवर्क एएसआईसी के डिजाइन की तुलना में अधिक तेजी से आगे बढ़ रहे हैं, और जीपीयू एएसआईसी हैं। इसलिए, यह भविष्य की भविष्यवाणी करने जैसा है: यह सही होना आसान नहीं है। आप रुझान देख सकते हैं, लेकिन विवरण वास्तव में परिणामों पर प्रभाव डालते हैं, जैसे कि प्रदर्शन। इसके विपरीत, चूंकि एफपीजीए हार्डवेयर स्तर पर प्रोग्राम किए जा सकते हैं, हम एआई की प्रगति के साथ अधिक आसानी से तालमेल बिठा सकते हैं। यह हमें बेहतर उत्पाद प्रदान करने की अनुमति देता है, जिसमें उच्च प्रदर्शन होता है, और ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करता है बिना अगली सिलिकॉन पीढ़ी की प्रतीक्षा किए।
इसके अलावा, जीपीयू उपभोक्ता उत्पादों के रूप में डिज़ाइन किए गए हैं। उनका जीवनकाल जानबूझकर छोटा है, क्योंकि जीपीयू डिजाइन करने वाली कंपनियां कुछ वर्षों बाद गेमर्स को नए जीपीयू बेचना चाहती हैं। यह इलेक्ट्रॉनिक सिस्टम में अच्छी तरह से काम नहीं करता है जिन्हें कई वर्षों तक विश्वसनीय होने की आवश्यकता है। एफपीजीए लंबे समय तक चलने और 24/7 कई वर्षों तक उपयोग के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।
एफपीजीए के अन्य प्रसिद्ध लाभों में शामिल हैं:
- नेटवर्किंग या वीडियो प्रोसेसिंग जैसे विशिष्ट क्षेत्रों में फिट होने के लिए कई विकल्प हैं
- वे डेटा सेंटर में उतनी ही अच्छी तरह से काम करते हैं जितने कि एज या एम्बेडेड में
- उन्हें विशिष्ट शीतलन (जैसे बड़े जीपीयू के लिए पानी शीतलन) की आवश्यकता नहीं होती है
एक बड़ा नुकसान यह है कि एफपीजीए प्रोग्राम करना मुश्किल है। इसके लिए विशिष्ट ज्ञान की आवश्यकता होती है। भले ही एफपीजीए बेचने वाली कंपनियों ने जटिलता के अंतर को पाटने के लिए बहुत प्रयास किया है, यह अभी भी एक सीपीयू जितना आसान नहीं है। सच में, जीपीयू भी आसान नहीं हैं। लेकिन एआई के लिए उनकी प्रोग्रामिंग को छिपाने वाला सॉफ्टवेयर यह ज्ञान अनावश्यक बनाता है। यह वह समस्या है जिसे मिप्सोलॉजी पहले हल करती है: एआई कंप्यूटिंग के लिए एफपीजीए को प्रोग्राम करने या ज्ञान की आवश्यकता को हटाना।
एफपीजीए बोर्ड की वर्तमान सीमाएं क्या हैं?
कुछ एफपीजीए बोर्ड जीपीयू बोर्ड की तरह हो सकते हैं। वे कंप्यूटर के पीसीआईई स्लॉट में प्लग किए जा सकते हैं। एक अच्छी तरह से ज्ञात优势, जिसे मैंने पहले उल्लेख किया है, वह यह है कि उनकी शक्ति की खपत आमतौर पर जीपीयू की तुलना में कम होती है। एक और कम ज्ञात यह है कि एफपीजीए बोर्ड का चयन जीपीयू बोर्ड की तुलना में अधिक है। अधिक एफपीजीए हैं जो विभिन्न बाजारों में फिट होते हैं, जिसका अर्थ है कि विभिन्न क्षेत्रों में कम लागत पर न्यूरल नेटवर्क की गणना करने के लिए अधिक संभावनाएं हैं। जीपीयू अधिक सीमित हैं; वे डेटा सेंटर में फिट होते हैं, लेकिन बहुत कम।
मिप्सोलॉजी का ज़ेब्रा उच्च प्रदर्शन और उपयोग में आसानी प्रदान करने के लिए एफपीजीए बोर्ड को समाहित करने वाला पहला व्यावसायिक त्वरक है। ज़ेब्रा क्या है?
उन लोगों के लिए जो एआई और जीपीयू से परिचित हैं, ज़ेब्रा का वर्णन करने का सबसे आसान तरीका है कि यह एफपीजीए के लिए क्यूडीए/क्यूडीएनएन के लिए जीपीयू है। यह एक सॉफ्टवेयर स्टैक है जो पूरी तरह से एफपीजीए को सामान्य फ्रेमवर्क जैसे पायटोर्च या टेंसोरफ्लो के पीछे छिपाता है। हम मुख्य रूप से छवियों और वीडियो के लिए अनुमान पर लक्षित हैं। ज़ेब्रा एक तंत्रिका नेटवर्क से शुरू होता है जो आमतौर पर फ्लोटिंग पॉइंट में प्रशिक्षित किया जाता है, और बिना किसी मैनुअल उपयोगकर्ता प्रयास या प्रोप्राइटरी टूल के, इसे किसी भी एफपीजीए-आधारित कार्ड पर चलाने के लिए बनाता है। यह इतना आसान है: एफपीजीए बोर्ड प्लग इन करें, ड्राइवर लोड करें, ज़ेब्रा पर्यावरण स्रोत करें, और सीपीयू या जीपीयू पर चलने वाले एक ही अनुमान एप्लिकेशन को लॉन्च करें। हमारे पास अपना क्वांटाइजेशन है जो सटीकता बनाए रखता है, और प्रदर्शन बॉक्स से बाहर है। इसमें कोई प्रोप्राइटरी टूल नहीं है जिसे उपयोगकर्ता को सीखने की आवश्यकता है, और यह उच्च थ्रूपुट या निम्न विलंबता प्राप्त करने के लिए इंजीनियरिंग समय के घंटे नहीं लेता है। इसका मतलब है कि सरल संक्रमण, जो लागत और बाजार में समय को भी कम करता है।
ज़ेब्रा के लिए डिज़ाइन किए गए विभिन्न अनुप्रयोग क्या हैं?
ज़ेब्रा एक बहुत ही जेनेरिक त्वरक इंजन है, इसलिए यह किसी भी अनुप्रयोग के लिए तंत्रिका नेटवर्क की गणना को त्वरित कर सकता है, जो मुख्य रूप से छवियों और वीडियो पर केंद्रित है क्योंकि इस प्रकार के डेटा के लिए कंप्यूटिंग आवश्यकताएं अधिक हैं। हमें विभिन्न बाजारों से अनुरोध मिले हैं, लेकिन वे सभी तंत्रिका नेटवर्क की गणना के संदर्भ में समान हैं। उन्हें आमतौर पर वर्गीकरण, सेगमेंटेशन, सुपर रिज़ॉल्यूशन, बॉडी पोज़िशनिंग आदि की आवश्यकता होती है।
चूंकि ज़ेब्रा एफपीजीए पर चलता है, किसी भी प्रकार के बोर्ड का उपयोग किया जा सकता है। कुछ उच्च थ्रूपुट वाले होते हैं और आमतौर पर डेटा सेंटर में उपयोग किए जाते हैं। अन्य एज या एम्बेडेड में उपयोग के लिए अधिक उपयुक्त हैं। हमारी दृष्टि यह है कि यदि एक एफपीजीए फिट हो सकता है, तो उपयोगकर्ता तुरंत अपने तंत्रिका नेटवर्क की गणना को त्वरित करने के लिए ज़ेब्रा का उपयोग कर सकते हैं। और यदि जीपीयू या सीपीयू का उपयोग किया जाता है, तो ज़ेब्रा उन्हें बदल सकता है और एआई बुनियादी ढांचे की लागत को कम कर सकता है। जिन कंपनियों से हम बात करते हैं वे सभी समान समस्याओं का सामना कर रहे हैं: वे अधिक एआई-आधारित अनुप्रयोगों को तैनात कर सकते हैं, लेकिन लागत उन्हें सीमित कर रही है।
ज़ेब्रा का उपयोग करने के लिए एक कंपनी के लिए प्रक्रिया क्या है?
सिर्फ हमें support@mipsology.com पर बताएं और हम आपको शुरू कर देंगे।
क्या मिप्सोलॉजी के बारे में और कुछ है जो आप साझा करना चाहेंगे?
हम एआई समुदाय से हमारे ज़ेब्रा समाधान के लिए प्राप्त प्रतिक्रिया से बहुत प्रोत्साहित हैं। विशेष रूप से, हमें बताया जाता है कि यह बाजार में सबसे अच्छा त्वरक है। कुछ महीनों के बाद, हम ज़ीनेक्स, डेल, वेस्टर्न डिजिटल, अवनेट, टीयूएल और एडवांटेक जैसे कई रुचि रखने वाले भागीदारों के साथ बढ़ते पारिस्थितिकी तंत्र में जोड़ रहे हैं।
(WDC )मुझे यह नवाचारी प्रौद्योगिकी सीखने में बहुत मजा आया। पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें मिप्सोलॉजी पर जाना चाहिए।
