टिम डेविस, मॉड्यूलर के सह-संस्थापक और अध्यक्ष – साक्षात्कार श्रृंखला

टिम डेविस Modular के सह-संस्थापक और अध्यक्ष हैं। Modular ऐसे एकीकृत उपकरणों का समूह है जिनके घटकों को जरूरत के अनुसार जोड़ा जा सकता है। यह आपके AI बुनियादी ढाँचे को सरल बनाता है, ताकि आपकी टीम तेजी से विकास, तैनाती और नवाचार कर सके। Modular को Mojo विकसित करने के लिए विशेष रूप से जाना जाता है। यह नई प्रोग्रामिंग भाषा Python की खूबियों को सिस्टम प्रोग्रामिंग और मेटाप्रोग्रामिंग से जोड़कर शोध और उत्पादन के बीच का अंतर पाटती है।

टिम कई उद्यम स्थापित कर चुके उद्यमी और उत्पाद नेतृत्वकर्ता हैं। उन्होंने Google (GOOGL ) के Google Brain और Core Systems में AI बुनियादी ढाँचे के बड़े हिस्सों को बनाने, स्थापित करने और व्यापक स्तर पर पहुँचाने में मदद की। इनमें API (TensorFlow), कंपाइलर (XLA और MLIR), सर्वर के लिए रनटाइम (CPU/GPU/TPU), TF Lite (मोबाइल/माइक्रो/वेब), Android ML और NNAPI, बड़े मॉडलों का बुनियादी ढाँचा और अरबों उपयोगकर्ताओं तथा उपकरणों के लिए ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर शामिल हैं। उन्हें दौड़ना और लोगों तथा दुनिया की मदद करने वाले उत्पाद बनाना और उनका विस्तार करना पसंद है।

आपका पहली बार कोडिंग से परिचय कब हुआ और उसमें किस बात ने आपको आकर्षित किया?

ऑस्ट्रेलिया में बचपन के दौरान मेरे पिता घर पर Commodore 64C लाए थे। गेमिंग ने मुझे उससे जोड़ दिया — Boulder Dash, Maniac Mansion, Double Dragon — क्या शानदार समय था! उस कंप्यूटर ने मुझे BASIC से परिचित कराया और उसमें प्रयोग करना प्रोग्रामिंग से मेरा पहला वास्तविक परिचय था। हाई स्कूल और विश्वविद्यालय में यह रुचि गहरी हुई। इंजीनियरिंग के पाठ्यक्रमों में मैंने अधिक पारंपरिक, स्थैतिक रूप से टाइप की गई भाषाओं का इस्तेमाल किया। समय के साथ JavaScript और VBA में भी हाथ आजमाया, फिर अधिकांश प्रोग्रामिंग के लिए डेटा विज्ञान और AI की भाषा Python को अपनाया। अपने शुरुआती स्टार्टअप में मैंने काफी कोड लिखा था। आज, जाहिर है, मैं Mojo और उसके आसपास हमारे बनाए टूलचेन का उपयोग करता हूँ।

आपने Google में वरिष्ठ उत्पाद प्रबंधक और समूह उत्पाद नेतृत्वकर्ता के रूप में पाँच वर्ष से अधिक काम किया और Google Brain में AI बुनियादी ढाँचे के बड़े हिस्सों का विस्तार करने में मदद की। आपने इस अनुभव से क्या सीखा?

दुनिया बदलने वाली तकनीकें और उत्पाद लोग बनाते हैं। उन्हें दुनिया तक एक बड़े साझा दृष्टिकोण से जुड़ा समर्पित समूह पहुँचाता है। Google अद्भुत लोगों वाली असाधारण कंपनी है। वर्षों पहले Brain टीम में शामिल होने के लिए स्थान बदलते समय मुझे AI के कई प्रतिभाशाली लोगों से मिलने और उनके साथ काम करने का सौभाग्य मिला।

सबसे महत्वपूर्ण सबक थे: हमेशा उपयोगकर्ता पर ध्यान देना और जटिलता को धीरे-धीरे सामने लाना; उपयोगकर्ताओं को अपनी अनूठी कहानियाँ दुनिया तक पहुँचाने में सक्षम बनाना, जैसे ग्रेट बैरियर रीफ को बहाल करना या ड्रमर जेसन जैसे लोगों की मदद करना; और साझा लक्ष्य की ओर काम करने के लिए विविध पृष्ठभूमि के लोगों को आकर्षित करके साथ लाना। अत्यंत बुद्धिमान और प्रतिभाशाली लोगों वाली विशाल कंपनी में यह कल्पना से भी कठिन होता है।

पीछे मुड़कर देखता हूँ तो साथ काम करने वाले लोग ही सबसे अधिक याद रहते हैं। मैं उन दिनों को स्नेह से याद करता हूँ और उन लोगों का आभारी हूँ जिन्होंने मुझ पर भरोसा करके जोखिम लिया। उन अवसरों ने मुझे बेहतर नेतृत्वकर्ता और इंसान बनने तथा AI प्रणालियों को गहराई से समझने के लिए प्रेरित किया। मुझे दुनिया को प्रभावित करने की AI की अपार शक्ति का एहसास हुआ। इसी से Google छोड़कर Modular की सह-स्थापना करने की प्रेरणा और साहस मिला।

क्या आप Modular की शुरुआत की कहानी साझा कर सकते हैं?

क्रिस और मैं Google में मिले और हमने कई प्रभावशाली तकनीकें जारी कीं, जिनका आज के AI जगत पर महत्वपूर्ण असर है। लेकिन अरबों उपयोगकर्ताओं के लिए बड़े कार्यभार तैनात करते समय हमने प्रत्यक्ष देखा कि अत्यधिक जटिल और खंडित बुनियादी ढाँचा AI को रोक रहा था। हम उद्योग को उत्पादन-स्तर के AI सॉफ्टवेयर की ओर ले जाकर दुनिया पर AI का असर तेज करना चाहते थे, ताकि वैश्विक समाज के रूप में हम अपने जीवन को अधिक बेहतर बना सकें। इस तकनीक का व्यापक प्रसार कितनी समस्याएँ हल कर सकता है, कितनी बीमारियों का उपचार खोज सकता है, हमें कितना अधिक उत्पादक बना सकता है और आने वाली पीढ़ियों के लिए हमारे अस्तित्व को कैसे बेहतर कर सकता है — यह सोचना स्वाभाविक है।

बड़े, महत्वपूर्ण AI बुनियादी ढाँचे पर वर्षों साथ काम करते हुए हमने डेवलपर की पीड़ा देखी: “चीजें बस ठीक से काम क्यों नहीं कर सकतीं?” दुनिया को AI की परिवर्तनकारी क्षमता अपनाने और खोजने देने के लिए ऐसा सॉफ्टवेयर और डेवलपर बुनियादी ढाँचा चाहिए जो शोध से उत्पादन तक विस्तार कर सके और आसानी से सुलभ हो। इससे वैज्ञानिक खोजों की अगली लहर संभव होगी, जिसमें AI की अहम भूमिका होगी। यह एक बड़ी इंजीनियरिंग चुनौती है। इस प्रेरणा के साथ हमें विश्वास हुआ कि हम AI बुनियादी ढाँचे का नया तरीका बना सकते हैं और हर जगह के डेवलपर को AI से दुनिया बेहतर बनाने में सक्षम कर सकते हैं। हमें सौभाग्य से इस यात्रा में बहुत से लोग मिले और परिणामस्वरूप हमारे पास दुनिया की सर्वश्रेष्ठ AI बुनियादी ढाँचा टीम है।

Mojo प्रोग्रामिंग भाषा शुरू में आपकी अपनी टीम के लिए कैसे बनाई गई?

Modular का दृष्टिकोण है कि AI का उपयोग कोई भी, कहीं भी कर सके। हमारा हर काम इसी लक्ष्य पर केंद्रित है और उत्पाद तथा तकनीक बनाते समय हम इसी से पीछे की ओर योजना बनाते हैं। इस संदर्भ में पहले हमारे अपने डेवलपरों की गति मायने रखती है। दुनिया के मौजूदा AI बुनियादी ढाँचे का इतना हिस्सा बनाने के बाद हमें सावधानी से सोचना था कि हमारी टीम को क्या तेज बनाएगा।

हम AI की दो-भाषाई दुनिया की समस्या जी चुके हैं: शोधकर्ता Python में काम करते हैं, जबकि उत्पादन और हार्डवेयर इंजीनियर C++ में। हमारे सामने या तो उसी रास्ते पर आगे बढ़ने या पूरे तरीके पर फिर विचार करने का विकल्प था। हमने दूसरा चुना। समस्या सुलझाने की जरूरत स्पष्ट थी, लेकिन समाधान कई थे। हमारा दृढ़ विश्वास था कि मौजूदा इकोसिस्टम के साथ काम करते हुए भविष्य की ओर बढ़ना सरल बनाया जाए। हमारी टीम बड़े स्तर पर सॉफ्टवेयर माइग्रेशन की कठिनाइयाँ झेल चुकी थी और उन्हें दोहराना नहीं चाहती थी। हमें यह भी लगा कि आज कोई भाषा AI से जुड़ी उन सभी चुनौतियों को हल नहीं करती जिन्हें हम सुलझाना चाहते हैं। इसलिए हमने मूल सिद्धांतों से शुरुआत की और Mojo का जन्म हुआ।

Mojo कई तरह के हार्डवेयर पर सहज विस्तार और पोर्टेबिलिटी कैसे संभव बनाता है?

क्रिस, मैंने और Google की हमारी टीम ने — जिसके कई लोग अब Modular में हैं — वर्षों पहले MLIR को दुनिया तक पहुँचाने में मदद की। लक्ष्य था AI मॉडल को किसी भी प्रकार के हार्डवेयर पर सुसंगत रूप से प्रस्तुत और चलाने में सक्षम बनाकर वैश्विक समुदाय की वास्तविक समस्याएँ हल करना। MLIR नए प्रकार का ओपन-सोर्स कंपाइलर बुनियादी ढाँचा है, जिसे व्यापक रूप से अपनाया गया है और जो LLVM के माध्यम से कंपाइलर बनाने का नया मानक बनता जा रहा है।

इस बुनियादी ढाँचे को बनाने का हमारा इतिहास देखते हुए स्वाभाविक है कि Modular में इसका खूब उपयोग होता है। यही नए AI बुनियादी ढाँचे के विकास के हमारे अत्याधुनिक तरीके का आधार है। महत्वपूर्ण बात यह है कि MLIR तेजी से अपनाया जा रहा है, लेकिन Mojo पहली भाषा है जो वास्तव में उसकी शक्ति डेवलपरों तक अनूठे और सुलभ तरीके से पहुँचाती है। यह अनुप्रयोग लिखने वाले Python डेवलपर से लेकर उच्च प्रदर्शन वाला कोड तैनात करने वाले प्रदर्शन इंजीनियर और विशिष्ट हार्डवेयर के लिए बहुत निम्न स्तर का सिस्टम कोड लिखने वाले हार्डवेयर इंजीनियर तक विस्तार करती है।

Mojo को अक्सर Python++ कहा जाता है, जिसमें Python की सुलभता और C का उच्च प्रदर्शन है। क्या यह बहुत अधिक सरलीकरण है? आप इसे कैसे बताएँगे?

Python प्रोग्रामर को Mojo परिचित लगना चाहिए, क्योंकि इसका सिंटैक्स Python जैसा है। फिर भी किसी सरल Python प्रोग्राम को Mojo में लाते समय कुछ महत्वपूर्ण अंतर दिखाई देंगे, और लक्ष्य है कि वह सीधे काम करे। Mojo का एक मुख्य लक्ष्य Python का सुपरसेट बनना है: मौजूदा Python प्रोग्रामों के साथ संगतता रखना और व्यापक इकोसिस्टम के समर्थन के लिए CPython कार्यान्वयन को अपनाना।

इसके बाद आप धीरे-धीरे कोड सुधार सकेंगे और कमजोर प्रदर्शन वाले हिस्सों को Mojo की निम्न स्तर की सुविधाओं से बदल सकेंगे। स्पष्ट रूप से मेमोरी प्रबंधन, टाइप जोड़ना, ऑटोट्यूनिंग और अन्य सुविधाएँ C जितना या उससे बेहतर प्रदर्शन पाने में मदद करेंगी। हमारा मानना है कि Mojo दोनों दुनियाओं की खूबियाँ देता है, ताकि एक ही एल्गोरिदम को कई भाषाओं में लिखना और दोबारा लिखना न पड़े। Python++ बड़ा लक्ष्य है और इसमें कई वर्ष लगेंगे, लेकिन हम इसे साकार करने के लिए प्रतिबद्ध हैं। 1,40,000 से अधिक डेवलपरों का हमारा शानदार समुदाय भविष्य बनाने में साथ दे सकता है।

हालिया मुख्य प्रस्तुति में Mojo को Python से 35,000 गुना तेज दिखाया गया। यह गति कैसे मापी गई?

अब यह वास्तव में 68,000 गुना है! लेकिन ध्यान रहे कि यह Mandelbrot का सिर्फ एक प्रोग्राम है। हमने यह कैसे हासिल किया, इस पर तीन ब्लॉग पोस्ट पढ़ी जा सकती हैं। हम लंबे समय से यह काम कर रहे हैं और जानते हैं कि प्रदर्शन की प्रतियोगिताएँ, मजेदार होने के बावजूद, किसी भाषा को अपनाने का मुख्य कारण नहीं होतीं। मायने रखते हैं डेवलपर की गति, भाषा की उपयोगिता, उच्च गुणवत्ता वाले टूलचेन और दस्तावेज तथा ऐसा समुदाय जो बुनियादी ढाँचे से वे चीजें बनाए जिनकी हम कल्पना भी नहीं कर सकते।

हम उपकरण बनाते हैं और हमारा लक्ष्य है कि दुनिया हमारे उपकरणों से शानदार उत्पाद बनाए और महत्वपूर्ण समस्याएँ हल करे। व्यापक लक्ष्य ऐसी भाषा बनाना है जो आपकी वर्तमान स्थिति से आपको आसानी से बेहतर स्थिति तक ले जाए। Mojo उच्च प्रदर्शन वाली, उपयोगी, स्थैतिक रूप से टाइप की गई और पोर्टेबल भाषा देता है, जो मौजूदा Python कोड से सहज जुड़ती है। मल्टीथ्रेडिंग और समानांतर प्रसंस्करण के जरिए यह हार्डवेयर की वास्तविक शक्ति का उपयोग संभव बनाता है, जैसा अकेला Python आज नहीं कर सकता। इससे वैश्विक डेवलपर समुदाय के पास ऊपर से नीचे तक विस्तार करने वाली एक भाषा आती है।

Mojo की खासियत एक ही उपकरण-समूह से प्रोग्रामिंग भाषाओं को एक साथ लाना है। यह इतना महत्वपूर्ण क्यों है?

भाषाएँ अपने इकोसिस्टम और आसपास बने समुदाय की शक्ति से सफल होती हैं। हम लंबे समय से ओपन-सोर्स समुदायों के साथ काम कर रहे हैं और सही ढंग से जुड़ने तथा समुदाय के हित में काम करने पर बहुत ध्यान देते हैं। हम अपना बुनियादी ढाँचा जारी करने के लिए कड़ी मेहनत कर रहे हैं, लेकिन टीम बढ़ाने में समय लगता है। इसलिए सभी उत्तर तुरंत नहीं मिलेंगे, पर हम वहाँ पहुँचेंगे। हमारा लक्ष्य पूरे मौजूदा Python इकोसिस्टम को अपनाकर उसे बेहतर बनाना है, दूसरे कई प्रोजेक्टों की तरह उसे तोड़ना नहीं। इंटरऑपरेबिलिटी समुदाय को पूरा कोड दोबारा लिखे बिना हमारे बुनियादी ढाँचे को आजमाने देती है, जो AI के लिए बहुत महत्वपूर्ण है।

पिछले दस वर्षों में AI बुनियादी ढाँचा और उपकरण बनाते हुए हमने काफी सीखा है। मौजूदा एकीकृत प्रणालियों को उनके मूल क्षेत्र से बाहर आसानी से विस्तारित या सामान्यीकृत नहीं किया जा सकता। परिणाम है अत्यधिक खंडित AI तैनाती उद्योग, जिसमें अलग-अलग सीमाओं और समझौतों वाले दर्जनों टूलचेन हैं। कम उपयोगिता, कम पोर्टेबिलिटी और कठिन विस्तार वाले इन डिजाइन पैटर्न ने नवाचार धीमा किया है।

अगली पीढ़ी की AI प्रणाली उत्पादन-स्तर की होनी चाहिए और डेवलपर की वर्तमान स्थिति में काम आनी चाहिए। उसे उपयोगकर्ता के कोड को महँगे ढंग से दोबारा लिखने, वास्तुकला बदलने या नया आधार देने की आवश्यकता नहीं होनी चाहिए। उसमें मूल रूप से कई फ्रेमवर्क, क्लाउड और हार्डवेयर का समर्थन होना चाहिए। उसे सर्वोत्तम प्रदर्शन और दक्षता के साथ सर्वोत्तम उपयोगिता जोड़नी चाहिए। खंडन घटाने और हार्डवेयर, डेटा तथा एल्गोरिदम के अगले नवाचारों को संभव बनाने का यही रास्ता है।

Modular ने हाल ही में 10 करोड़ डॉलर की नई फंडिंग की घोषणा की, जिसका नेतृत्व General Catalyst ने किया और जिसमें मौजूदा निवेशक GV (Google Ventures), SV Angel, Greylock और Factory शामिल थे। आगे क्या अपेक्षा करें?

यह पूँजी मुख्य रूप से टीम बढ़ाने, AI बुनियादी ढाँचे के सर्वश्रेष्ठ लोगों को नियुक्त करने और हमारे प्लेटफॉर्म की जबरदस्त व्यावसायिक मांग पूरी करने में लगेगी। हमारे Modverse समुदाय में 1,30,000 से काफी अधिक डेवलपर और दसियों हजार उद्यम हैं, जो हमारा बुनियादी ढाँचा चाहते हैं। इसलिए हम विस्तार जारी रखना, उनके लिए इसे विकसित करना और उन तक पहुँचाना चाहते हैं। हम अपने लिए बहुत ऊँचे मानक रखते हैं। हमारे उत्पाद दिखाते हैं कि टीम के रूप में हम कौन हैं और कंपनी के रूप में क्या बन रहे हैं। यदि आप किसी ऐसे प्रेरित व्यक्ति को जानते हैं जिसे सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर के संगम पर काम करना पसंद है और जो AI को दुनिया में सार्थक, सकारात्मक रूप से पहुँचाना चाहता है, तो उसे हमसे संपर्क करने के लिए कहें।

प्रोग्रामिंग के भविष्य को लेकर आपका दृष्टिकोण क्या है?

प्रोग्रामिंग ऐसा कौशल होना चाहिए जिसे समाज का हर व्यक्ति विकसित और इस्तेमाल कर सके। कई लोगों के लिए इसका विचार भारी गणित और तर्क वाली जटिल, निम्न स्तर की कोडिंग करने वाले डेवलपर की छवि लाता है, लेकिन ऐसा समझना जरूरी नहीं है। तकनीक हमेशा समाज की उत्पादकता बढ़ाती रही है। प्रोग्रामिंग को अधिक सुलभ और उपयोगी बनाकर हम अधिक लोगों को उसे अपनाने में सक्षम कर सकते हैं। दोहराव वाले काम स्वचालित करना और जीवन आसान बनाना लोगों का समय लौटाने का प्रभावशाली तरीका है।

Python पहले से समय की कसौटी पर खरी उतरी शानदार भाषा है। यह दुनिया की सबसे लोकप्रिय भाषा है और इसका अद्भुत समुदाय है, लेकिन इसकी सीमाएँ भी हैं। हमें इसे और शक्तिशाली बनाने तथा दुनिया के और लोगों को इसकी सुंदरता और सरलता अपनाने के लिए प्रोत्साहित करने का बड़ा अवसर मिला है। जैसा मैंने कहा, बात ऐसे उत्पाद बनाने की है जो जटिलता धीरे-धीरे सामने लाएँ: उच्च स्तर के अमूर्तन दें, लेकिन बहुत निम्न स्तर तक भी पहुँच सकें।

AI मॉडल द्वारा पाठ को क्रमशः कोड में बदलने से हम पहले ही बड़ा बदलाव देख रहे हैं, और समय के साथ यह अधिक व्यक्तिगत होगा। लेकिन इस नवाचार के पीछे अब भी कोई डेवलपर कोड लिखता और तैनात करता है। हमने पहले इस विषय पर लिखा है: AI कई प्रोग्रामिंग भाषाओं में रचनात्मकता और उत्पादकता बढ़ाता रहेगा। मेरा मानना है कि Mojo इकोसिस्टम को और व्यापक खोलेगा, ताकि दुनिया भर के अधिक डेवलपर को अधिक सुलभता, विस्तार-क्षमता और हार्डवेयर पोर्टेबिलिटी मिले।

अंत में, AI हमारे जीवन में अनगिनत तरीकों से आएगा और हर जगह होगा। मुझे आशा है कि Mojo डेवलपर को मानवता की सबसे महत्वपूर्ण समस्याएँ तेजी से हल करने के लिए प्रेरित करेगा, चाहे वे कहीं भी रहते हों। मेरे विचार में इस भविष्य के लिए प्रयास करना सार्थक है।

इस शानदार साक्षात्कार के लिए धन्यवाद। अधिक जानकारी चाहने वाले पाठक Modular पर जा सकते हैं।