Krishna Rangasayee, SiMa.ai’nin Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi

Krishna Rangasayee, SiMa.ai’nin kurucu ortağı ve CEO’sudur. Önceden, Groq’un işletme müdürü ve Xilinx’te 18 yıl boyunca çeşitli üst düzey liderlik rollerinde bulunmuştur. Xilinx’te, şirketin genel işini ve küresel satışların yürütme başkanlığını yönetmiştir. Xilinx’te iken, Krishna, şirketin gelirini 2,5 milyar doların üzerine çıkarmış ve 10’un üzerinde ardışık growth ve pazar payı genişlemesi için temel oluşturmuştur. Xilinx’ten önce, Altera Corporation ve Cypress Semiconductor’de çeşitli mühendislik ve iş rollerinde bulunmuştur. 25’ten fazla uluslararası patenti bulunmaktadır ve kamu ve özel şirketlerin yönetim kurullarında görev almıştır.

Sizleri makine öğrenimi alanında çalışmaya iten şey nedir?

20 yılı aşkın süredir gömülü kenar ve bulut pazarlarını incelemiş biriyim. Bulutta çok fazla inovasyon gördüm, ancak gömülü kenarda makine öğrenimi için çok az şey yapıldı. Bu, 40 milyar doların üzerinde bir pazar ve onlarca yıldır eski teknolojiye dayanmaktadır.

Bu nedenle, hiç kimsenin yapmadığı bir şeyi başlattık – gömülü kenara kolay makine öğrenimi sağlamak.

SiMa.ai’nin köken hikayesini paylaşabilir misiniz?

20 yılı aşkın kariyerimde, gömülü kenar pazarında mimari inovasyon görmedim. Ancak, gömülü kenarda makine öğrenimi ihtiyacı arttı. Şirketler, makine öğrenimini kullanmak istiyor, ancak teknoloji bunu gerçekleştirmek için yeterli değil.

Bu nedenle, müşterilerimizin en büyük zorluklarını anlamak için zaman ayırdık. Ancak, müşterilerimizle görüşmek ve geri bildirim almak zor oldu. Neyse ki, ekibim ve ben, önceki ilişkilerimizden yararlanarak SiMa.ai’nin vizyonunu hedef müşterilerimizle paylaşabildik.

Müşterilerimizle görüştük ve iki temel soru sorduk: “Gömülü kenara makine öğrenimini ölçeklendirme konusunda en büyük zorluklarınız nelerdir?” ve “Biz size nasıl yardımcı olabiliriz?” Müşterilerimizle yaptığımız görüşmelerde, endüstrisini yeniden şekillendirmek istedikleri ve karşılaştıkları zorlukları anlamak için zaman ayırdık. Bu sayede, müşterilerimizin zorluklarını anlamak ve bunları nasıl çözebileceğimizi öğrenmek için fikir edindik. Bunlar arasında:

• Makine öğreniminin faydalarını, zor bir öğrenme eğrisi olmadan elde etmek.
• Miras uygulamaları korurken, makine öğrenimi uygulamalarını geleceğe taşımak.
• Kullanıcı dostu bir ortamda, yüksek performanslı, düşük güçte bir çözüm çalıştırmak.

Hızlı bir şekilde, müşterilerimize riski azaltılmış bir yaklaşım sunmamız gerektiğini anladık. Bir startup olarak, diğerlerinden farklı ve çekici bir şey getirmek zorundaydık. Hiçbir şirket bu açık ihtiyaca cevap vermiyordu, bu nedenle bu yolu seçtik.

SiMa.ai, endüstrinin ilk yazılım odaklı, özel olarak tasarlanmış Makine Öğrenimi Sistem-Çip (MLSoC) platformunu geliştirerek bunu başardı. Bu platform, silikon ve yazılımdan oluşan bir kombinasyondan oluşur ve makine öğrenimi, gömülü kenar uygulamalarına butonla eklenebilir.

Makine öğreniminin gömülü kenarda her şeyi nasıl yeniden şekillendireceğine ilişkin vizyonunuzu paylaşabilir misiniz?

Çoğu makine öğrenimi şirketi, bulut ve otonom sürüş gibi yüksek büyüme pazarlarına odaklanıyor. Ancak, robotik, dronlar, sürtünmesiz perakende, akıllı şehirler ve endüstriyel otomasyon, verimliliği artırmak ve maliyetleri azaltmak için en son makine öğrenimi teknolojisine ihtiyaç duyar.

Bu büyüyen sektörler ve gömülü kenarda makine öğrenimini dağıtmadaki mevcut frustrasyonlar, fırsatların zamanının geldiğini gösteriyor. SiMa.ai, bu sorunu tamamen farklı bir şekilde ele alıyor; yaygın benimsemeyi gerçeğe dönüştürmek istiyoruz.

Gömülü kenarda makine öğrenimini ölçeklendirme konusunda neler engelliyor?

Makine öğrenimi, miras sistemlerle kolayca entegre olmalıdır. Fortune 500 şirketleri ve startups, mevcut teknoloji platformlarına büyük yatırımlar yapmışlardır, ancak çoğu, makine öğrenimini entegre etmek için tüm kodlarını yeniden yazmak veya temel altyapısını tamamen değiştirmeyecektir. Makine öğreniminin faydalarını elde etmek için, riski azaltırken, miras kodla birlikte makine öğrenimini sistemlerine entegre etmelerine olanak tanıyan bir teknoloji olmalıdır. Bu, uygulama gereksinimlerini karşılamak ve makine öğreniminin faydalarından yararlanmak için kolay bir yol sağlar.

Hiçbir büyük soket, hiçbir büyük müşteri yoktur, bu nedenle gerçekten makine öğrenimini ölçeklemek ve experience’i getirmek için binlerce müşteriyi desteklemek zorundayız. Müşterilerimizin makine öğrenimini uygulamak istediklerini, ancak iç kapasiteye sahip olmadıklarını ve temel bilgi tabanına sahip olmadıklarını keşfettik. Bu nedenle, müşterilerimize makine öğrenimi experience’ini çok kolay hale getirmek zorundayız.

SiMA, rakiplerine göre güç tüketimini nasıl bu kadar dramatik bir şekilde azaltabiliyor?

MLSoC, her şeyi sağlayan temel motordur. Bir makine öğrenimi hızlandırıcı değil, bir MLSoC ortamı inşa ettiğimizi vurgulamak önemlidir. 2 milyar doların üzerinde yatırım yapılan kenar ML SoC startups, herkesin endüstriye yenilik getirdiği bir makine öğrenimi hızlandırıcı bloğu veya çip vardır. Ancak, klasik bir SoC’den bir ML ortamına geçmek için bir MLSoC ortamına ihtiyaç duyulduğunu kimse tanımıyor. Müşterilerimize, miras kodlarını çalıştırmalarına ve dần dần makine öğrenimi yeteneklerini dağıtmalarına olanak tanıyan bir ortam sunuyoruz.

SiMa’nın bazı temel pazar öncelikleri nelerdir?

Birkaç ana pazar belirledik, bazıları diğerlerinden daha hızlı gelire ulaşıyor. En hızlı gelir elde eden pazarlar, akıllı vizyon, robotik, endüstri 4.0 ve dronlar. Otomotiv ve sağlık uygulamaları gibi, kalifikasyon ve standart gereksinimlerinden dolayı biraz daha uzun süren pazarlar. Tüm bu pazarlarda, her kategorinin en iyi oyuncularıyla çalışmaya başladık.

Görüntü yakalama genellikle kenarda, analitik ise bulutta yapılır. Bu dağıtım stratejisini değiştirmenin faydaları nelerdir?

Kenar uygulamaları, işlemlerin yerel olarak yapılması gerektiğini gerektirir. Verilerin buluta gitmesi ve geri dönmesi için yeterli zaman yoktur. Kararların nhanh bir şekilde verilmesi gereken otomotiv ve robotik uygulamaları gibi birçok uygulamada, makine öğrenimi yetenekleri temelidir.

Şirketler, SiMa çözümlerini neden rakiplerine tercih etmelidir?

Benzersiz metodolojimiz, bir yazılım odaklı yaklaşımı, tam bir donanım çözümü ile birleştirmektedir. Müşterilerimizin karşılaştığı sorunları çözmek için odaklandık. Şirketin orijinal tezi, bir butona basarak “WOW!” experience’i elde etmektir. Experience, binlerce geliştiricinin kullanabileceği şekilde soyutlanmalıdır, ancak hepsinin makine öğrenimi uzmanları olmasına gerek yoktur.

SiMa hakkında paylaşmak istediğiniz başka bir şey var mı?

MLSoC platformunun erken geliştirme aşamasında, teknoloji ve mimari sınırlarını zorladık. Bir yazılım odaklı platform inşa ettik, bu tamamen yeni bir yaklaşımdı. Bu yaklaşımı anlamak ve uygulamak zor oldu.

Nisan 2023’te, MLPerf Benchmark performansında, kapalı kenar güç kategorisinde, mevcut lideri geride bırakarak önemli bir başarı elde ettik. Endüstri’nin en popüler ve tanınmış MLPerf benchmark’unda, Resnet-50 için performans ve güç konusunda ilk kez bir startup olarak katılıyor ve kazanıyoruz.

Yüksek hedeflerle başladık ve bugün, vizyonumuzun değişmediğini söylemekten gurur duyuyorum. MLSoC’miz, gömülü kenar pazarına devrimci bir makine öğrenimi çözümü sunmak için endüstri normlarına karşı inşa edildi.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular, SiMa.ai’yi ziyaret edebilir.