ティム・デービス、Modularの共同創設者兼社長 – インタビュー・シリーズ

ティム・デービスは、Modularの共同創設者兼社長です。Modularは、AIインフラストラクチャを簡素化する統合型、組み合わせ可能なツール・スイートであり、チームが開発、デプロイ、革新をより迅速に実行できるようにします。Modularは、Mojoの開発で最もよく知られています。Mojoは、Pythonとシステム、メタプログラミングの最良の部分を組み合わせて、研究と生産の間のギャップを埋める新しいプログラミング言語です。

リピート・エントレプレナーおよびプロダクト・リーダーです。ティムは、Google Brain (GOOGL ) およびCore SystemsでGoogleのAIインフラストラクチャの大部分を構築、創設、拡大するのに役立ちました。API (TensorFlow)、コンパイラ (XLAおよびMLIR)、サーバー (CPU/GPU/TPU) およびTF Lite (モバイル/マイクロ/ウェブ) のランタイムなどです。また、Android MLおよびNNAPI、大規模モデルのインフラストラクチャおよびOSS (オープンソースソフトウェア) を数十億のユーザーおよびデバイスに提供しました。ティムは走ること、製品を構築および拡大すること、そして人々を助けること、および世界を助けることを愛しています。

あなたはいつ初めてコーディングを発見し、どのようなものに惹かれたのですか?

オーストラリアで育った子供の頃、父親がコモドール64Cを持ち帰り、ゲームが私を引き付けたのです – Boulder Dash、Maniac Mansion、Double Dragon – その時代はとても楽しかったです。そのコンピューターは私にBASICを紹介し、そのプログラミング言語で遊ぶことが私にとって最初の本格的なプログラミング体験でした。高校や大学では、より伝統的な静的言語を使用しましたが、最終的にPythonに落ち着きました。現在は、Mojoや私たちが作成したツールチェーンを使用しています。

5年以上、Googleでシニア・プロダクト・マネージャーおよびグループ・プロダクト・リーダーとして働き、Google BrainでGoogleのAIインフラストラクチャの大部分を拡大するのに役立ちました。この経験から何を学びましたか?

世界を変える技術や製品を構築するのは、人々です。Googleは、信じられないほどの会社で、そこには驚くべき人々がいます。私は、Brainチームに参加したときに、AIの分野で最も優れた頭脳と出会い、働くことができました。私が学んだ最も重要な教訓は、常にユーザーに焦点を当て、複雑さを徐々に開示することです。ユーザーが世界にユニークなストーリーを伝えることを可能にすることです。たとえば、グレーター・バリア・リーフを修復したり、ジェイソン・ザ・ドラマーのような人々を助けたりすることです。また、共通の目標に向かって努力するために、多様な人々を集めることの重要性も学びました。巨大な会社で、非常に賢く才能のある人々と働くことは、非常に難しいことです。そこで働いた人々が、本当に覚えているものです。私は、そこで働いた時間を振り返って、本当に感謝しています。多くの人々が私にリスクを負ってくれたこと、そして、私がリーダーシップや人間性を向上させるために多くのリスクを負ったことを覚えています。AIシステムの力が世界に与える影響の深さを実感しました。これが、Modularを共同創設する勇気を私に与えた理由です。

Modularの創設ストーリーを共有してください。

クリスと私はGoogleで出会い、現在のAIの世界に大きな影響を与える多くの影響力のある技術を共同で開発しました。しかし、AIが過度に複雑で断片化されたインフラストラクチャによって妨げられていることを実感しました。私たちは、世界のAIの影響を加速するために、生産品質のAIソフトウェアに向けて業界を引き上げることを目指しました。私たちは、どのような問題がAIによって解決できるか、どのような病気が治癒できるか、人間がどれだけ生産性を高めることができるか、AIが私たちの生活に与える影響について考えました。私たちは、AIが人間の生活に与える影響を高めるために、研究から生産までスケーラブルでアクセスしやすいソフトウェアおよび開発者インフラストラクチャが必要であることを実感しました。これにより、次の科学的発見の波が解放され、AIが重要な役割を果たすことができます。これは、グランド・エンジニアリング・チャレンジです。私たちは、AIインフラストラクチャに対する新しいアプローチを構築することができるという固い信念を持っていました。私たちは、開発者がAIを使用して世界をより良い場所にするのを助けるために、開発者がどこに住んでいても、AIを使用できるようにすることを目指しました。私たちは、多くの人々が私たちと一緒にこの旅をしてくれることを幸運に思います。世界で最高のAIインフラストラクチャ・チームを持っています。

私たちがGoogleで一緒に働いていたとき、クリスと私は、大規模な重要なAIインフラストラクチャを開発しました。開発者が直面する痛みを私たち自身で経験しました。「なぜ、ものごとがうまくいかないのでしょうか?」世界がAIを採用し、AIの変革的な性質を発見するには、研究から生産までスケーラブルで高くアクセスしやすいソフトウェアおよび開発者インフラストラクチャが必要です。これにより、次の科学的発見の波が解放され、AIが重要な役割を果たすことができます。これは、グランド・エンジニアリング・チャレンジです。私たちは、AIインフラストラクチャに対する新しいアプローチを構築することができるという固い信念を持っていました。私たちは、開発者がAIを使用して世界をより良い場所にするのを助けるために、開発者がどこに住んでいても、AIを使用できるようにすることを目指しました。私たちは、多くの人々が私たちと一緒にこの旅をしてくれることを幸運に思います。世界で最高のAIインフラストラクチャ・チームを持っています。

Mojoプログラミング言語は、もともとあなたのチームのために構築されました。Mojoについて話してください。

Modularのビジョンは、誰でもどこでもAIを使用できるようにすることです。Modularで行っているすべてのことは、この目標に向けて行われています。私たちの製品や技術を構築するときは、常にこの目標を念頭に置いています。私たちのコア・ゴールの1つは、Pythonのスーパーセットを提供することです。つまり、Mojoを既存のPythonプログラムと互換性のあるものにすることです。CPythonの実装を使用して、長尾のエコシステムをサポートします。次に、コードを徐々に変更し、パフォーマンスが低い部分をMojoの低レベル機能で置き換えることができます。メモリを明示的に管理したり、型を追加したり、自動チューニングを行ったりします。PythonとCの両方の長所を提供します。Python++は、非常に大きな目標です。達成するには数年かかりますが、実現することを約束します。私たちは、140,000を超える開発者コミュニティと一緒に未来を構築することを目指しています。

Mojoは、さまざまなハードウェア間でシームレスにスケーリングおよび移植性を実現する方法を教えてください。

クリス、自分、そして私たちのチームは、GoogleでMLIRを導入しました。MLIRは、オープンソースのコンパイラ・インフラストラクチャです。世界中のコミュニティによって採用され、コンパイラを構築するための新しい標準になっています。私たちのチームはMLIRを利用しています。MLIRは、コンパイラを構築するための新しいタイプのオープンソース・インフラストラクチャです。MLIRは、LLVMを使用して構築されています。Mojoは、MLIRの力を開発者に提供する最初の言語です。Python開発者、パフォーマンス・エンジニア、ハードウェア・エンジニアが使用できます。Mojoは、Python開発者がアプリケーションを書くときから、パフォーマンス・エンジニアが高パフォーマンスのコードをデプロイするときまで、ハードウェア・エンジニアがユニークなハードウェアのために低レベル・システム・コードを書くときまで、スケーラブルです。

Mojoについての言及は、基本的にPython++であると主張しています。PythonのアクセシビリティとCの高パフォーマンスを備えているというのは、過度の単純化ですか? それについてどう説明しますか?

Mojoは、Pythonプログラマーにとって非常に親しみやすい言語です。Pythonの構文を共有しているからです。しかし、PythonプログラムをMojoに移行する際に、すぐにわかるいくつかの重要な違いがあります。Mojoは、Pythonのスーパーセットを提供することを目指しています。つまり、Mojoを既存のPythonプログラムと互換性のあるものにすることです。CPythonの実装を使用して、長尾のエコシステムをサポートします。次に、コードを徐々に変更し、パフォーマンスが低い部分をMojoの低レベル機能で置き換えることができます。メモリを明示的に管理したり、型を追加したり、自動チューニングを行ったりします。PythonとCの両方の長所を提供します。Python++は、非常に大きな目標です。達成するには数年かかりますが、実現することを約束します。私たちは、140,000を超える開発者コミュニティと一緒に未来を構築することを目指しています。

最近の基調講演では、MojoがPythonより35,000倍高速であることが示されました。どのようにしてこの速度が計算されましたか?

実際には、68,000倍になりました! ただし、Mandelbrotの1つのプログラムについてです。ここに、3つのブログ・ポストのシリーズがあります。私たちは長い間これを行ってきました。パフォーマンスのゲームは、言語の採用を促進するものではありません。開発者の生産性、言語の使いやすさ、高品質のツールチェーンとドキュメント、コミュニティの利用が重要です。私たちはツール・ビルダーです。私たちの目標は、世界が私たちのツールを使用して、驚くべき製品を作成し、重要な問題を解決することを可能にすることです。私たちの目標は、言語を構築することです。言語は、現在の状況に応じて、より良い世界にユーザーを引き上げることができます。Mojoは、Pythonコードとシームレスに統合される、高パフォーマンス、使いやすい、静的型付け、移植可能な言語を提供します。Mojoは、ハードウェアの真の力を、多スレッドと並列化を使用して解放します。現在のPythonでは、解放できない力を解放します。世界中の開発者コミュニティが、1つの言語を使用して、上から下までスケーラブルな言語を使用できるようにします。

Mojoの魔法は、プログラミング言語を1つのツールセットで統一する能力です。なぜこれが重要なのでしょうか?

言語は、エコシステムとコミュニティの力によって成功します。私たちは、オープンソース・コミュニティと協力してきました。コミュニティに貢献するための適切な方法で協力し、コミュニティに貢献することを心がけてきました。私たちは、インフラストラクチャを提供するために非常に努力しています。ただし、チームを拡大するために時間が必要です。すべての答えをすぐに持っていないかもしれませんが、そこに到達するでしょう。私たちの目標は、Pythonのエコシステムを、既存のエコシステム全体を受け入れることで、向上させることです。私たちは、他の多くのプロジェクトのように、エコシステムを分割しようとはしていません。相互運用性により、コミュニティが私たちのインフラストラクチャを試すことが容易になり、すべてのコードを書き直す必要がなくなります。これは、AIにとって非常に重要です。

私たちは、過去10年間で、AIインフラストラクチャとツールの開発から多くを学びました。既存のモノリシックなシステムは、初期のターゲット・ドメイン以外では簡単に拡張または一般化できません。結果として、ツールチェーンが多数存在し、さまざまなトレードオフと制限を伴う、非常に断片化されたAIデプロイメント・インダストリーが生まれました。これらの設計パターンは、使いやすさ、移植性、スケーラビリティの低さにより、イノベーションのペースを遅くしています。

次世代のAIシステムは、生産品質で、開発者が現在いる場所に応じて構築される必要があります。ユーザーのコードを書き直す、再設計する、または再ベース化する必要はありません。ネイティブにマルチ・フレームワーク、クラウド、ハードウェアでなければなりません。パフォーマンスと効率の最良の組み合わせと、使いやすさの最良の組み合わせを提供する必要があります。これが、断片化を減らし、次のハードウェア、データ、アルゴリズムのイノベーションを解放する唯一の方法です。

Modularは最近、1億ドルを調達しました。General Catalystが率い、GV (Google Ventures)、SV Angel、Greylock、Factoryが参加しています。次に何が期待されるのでしょうか?

この新しい資本は、主にチームの拡大に使用され、AIインフラストラクチャのベスト・プレイヤーを雇用し、プラットフォームに対する巨大な商業的需要に応えるために使用されます。Modverse、130,000を超える開発者、10,000を超える企業のコミュニティは、私たちのインフラストラクチャを求めています。私たちは、チームを拡大して、インフラストラクチャを開発し、コミュニティに提供するために非常に努力しています。私たちは、非常に高い基準を設定しています。私たちが提供する製品は、私たちがチームとして誰であるか、会社として誰であるかを反映しています。開発者、ソフトウェアとハードウェアの境界を愛する人、AIが世界に良い影響を与えるのを助けたい人を私たちに紹介してください。

あなたのプログラミングの将来のビジョンは何ですか?

プログラミングは、社会の誰でも身に付けることができるスキルであるべきです。多くの人にとって、プログラミングの「アイデア」は、複雑な低レベル・コードを書く開発者というイメージを想起しますが、必ずしもそうではありません。テクノロジーは、社会の生産性を高めるための素晴らしいツールでした。プログラミングをよりアクセスしやすく、使いやすくすることで、人々がそれをより受け入れやすくすることができます。繰り返しのプロセスを自動化し、人々の生活をよりシンプルにすることは、人々に時間を与える強力な方法です。

Pythonは、すでに素晴らしい言語です。時間の試練を経た言語であり、驚くべきコミュニティがあります。しかし、Pythonにも限界があります。Pythonをさらに強力にする機会があり、世界の多くの人々がPythonの美しさとシンプルさを受け入れることができます。私たちは、プログラミングをよりアクセスしやすく、使いやすくするために、製品を構築しています。高レベルの抽象化を提供し、非常に低レベルの抽象化までスケーラブルです。AIモデルがテキストからコードへのプログラミングを可能にする、驚くべき進歩を目撃しています。これらのイノベーションは、将来さらにパーソナライズされるでしょう。しかし、これらのイノベーションの背後には、コードを書き、デプロイする開発者がいます。私たちは、これについて以前にも書いています。AIは、プログラミング言語全体で、創造性と生産性を解放し続けるでしょう。ただし、Mojoも、エコシステムのアプローチをさらに広げ、開発者全体にアクセス性、スケーラビリティ、ハードウェアの移植性を提供することを目指しています。

最後に、AIは、私たちの生活の中に、まだ語り尽くされていない方法で存在し、どこにでも存在します。私は、Mojoが開発者を、世界中どこに住んでいても、人類最重要の問題を解決するのを助けることを願っています。私は、これが戦う価値のある未来であると思います。

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