Piotr Tomasik, TensorWave’in Kurucu Ortağı ve Başkanı – Röportaj Serisi

Piotr Tomasik, TensorWave’in Kurucu Ortağı ve Başkanı, yirmi yılı aşkın süredir AI, SaaS, bulut bilişim, fintech ve yaratıcı ekonomi alanlarında经验 sahibi bir teknoloji girişimcisi ve AI altyapısı yöneticisidir. 2023 yılında TensorWave’i kurmadan önce, Influential adlı bir AI destekli influencer pazarlama platformunun kurucu ortaklarından biri olarak görev yaptı ve daha sonra danışman olarak görev yaptı.

Kariyeri boyunca Tomasik, Lets Rolo, On Guard Data ve ActiveSide gibi şirketlerin kurucuları veya yöneticileri arasında yer aldı ve CARD.com ve Marker Trax’de üst düzey teknoloji pozisyonlarında görev yaptı. İşletme rollerinin yanı sıra, 1864 Fund’un Genel Ortağı ve StartUp Vegas’in kurucu ortaklarından biri olarak Las Vegas startup ekosistemini ve ortaya çıkan teknoloji yeteneklerini aktif olarak desteklemektedir. UNLV bilgisayar bilimi mezunu ve tanınmış bir teknoloji lideri olan Tomasik, TensorWave’i hızlı büyüyen bir AI hesaplama altyapısı şirketi olarak konumlandırmaya yardımcı olmuştur.

TensorWave bir AI altyapısı şirketi olup, AMD GPU’ları tarafından desteklenen yüksek performanslı bulut bilişimi sunmaktadır. 2023 yılında kurulmuş ve Las Vegas’ta merkezini bulunduran şirket, büyük ölçekli GPU kümeleri oluşturmakta ve gelişmiş AI modellerinin eğitimi ve dağıtımı için optimize edilmektedir. Açık donanım ve yazılım ekosistemlerini kullanarak TensorWave, şirketlere, araştırmacılara ve geliştiricilere güçlü AI hesaplama kaynaklarına erişimi genişletmeyi amaçlamaktadır.

Nvidia (NVDA ), çoğu GPU pazarını domine ediyor – neden AMD’ye odaklandınız ve bu seçim TensorWave ve müşterileri için ne gibi avantajlar sağlıyor?

ChatGPT’nin piyasaya sürülmesiyle birlikte AI talebi arttı. GPU’lar hızlı bir şekilde tükenmeye başladı ve NVIDIA, erişilebiliyorsa ve maliyeti karşılanabiliyorsa, tek seçenek oldu. Bu kıtlık, alternatiflere karşı büyük bir ilgi uyandırdı. Şimdi, ilk heyecan geçtikten sonra, Nvidia’nın hakimiyetine meydan okumak için erişilebilir, maliyet etkin ve kullanımı kolay çözümler sunma fırsatı var.

Bir startup olarak, iş kararlarımızı güçlü bir odak ve amaçla aldık. Bu nedenle, Nvidia ile deney yapmadık ve AMD’de yeteneklerimizi geliştirmeye devam ettik. Şirketimizin bir sonraki aşaması, odaklandığımız yeteneklere yönelmek ve herkesin AI ile anlamlı bir şeyler yapabilmesini sağlamaktır. AMD, gerçek bir üretim ölçeği, açık bir yazılım tutumu ve modern AI için bir bellek-öncelikli yol haritası sunan bir alternatiftir.

TensorWave’in AI altyapısına yaklaşımı geleneksel GPU bulut sağlayıcılarından nasıl farklı?

Ayırıcı özelliklerimiz basittir: ölçekte AMD’ye özel olan tek bulutuz, AI hesabında seçim sunmayı, Nvidia’nın hakimiyetine meydan okumayı ve erişimi demokratikleştirmeyi amaçlıyoruz. Ayrıca, piyasada gerçek bir alternatif sunma taahhüdümüz var. İlk öncelikle, müşterilerimize olağanüstü AMD tabanlı altyapı sunmak istiyoruz. Bundan sonra, üstüne hizmetler sunacağız – Model-as-a-Service, AI-as-a-Service, her şeyi daha basit hale getireceğiz.

Tamamen AMD bulutu olarak, AMD için özel olarak tasarlanmış yazılım deneyimine sahibiz. Bu odak, silikon, ağ ve yazılımı uçtan uca optimize etmemizi sağlar, böylece ekipler ihtiyaç duyduklarında ölçeklenebilir.

AMD ile stratejik ortaklığınız TensorWave’in büyümesi ve farklılaşması için nasıl bir rol oynuyor?

Temeldir. AMD, TensorWave’e yatırım yaptı, MI300X Instinct lansmanına davet etti ve donanım, yazılım etkinleştirme ve ekosistem büyümesi konularında yakın bir şekilde işbirliği yapıyoruz. Tamamen AMD bulutu olmamız, her Instinct nesliyle hızlı bir şekilde ilerlememizi ve ölçekte alternatifler sunmamızı sağlar. AMD yalnızca farklılaşmamız, AI altyapısı pazarında diğer şirketlere göre daha hızlı ilerlememizi sağlar. İşbirliği, gerçek performansın yayınlanmasını ve müşterilerimize hızlı bir şekilde yeni GPU’ları sunmamızı sağlar.

GPU erişimi AI ekipleri için büyük bir engel olmaya devam ediyor – TensorWave bu sorunu nasıl ele alıyor?

Bu engelleri ilk olarak tedarik bağımsızlığı ile ele alıyoruz: AMD üzerine inşa ederek, diğer yongaseti üreticilerinin en kötü tedarik kısıtlamalarından kaçınıyoruz ve müşterilerimize erişimi sağlıyoruz. AMD ile tedarik bağımsızlığı, müşterilerimizin herkesin aynı kuyruğunda beklemesine gerek kalmadan GPU erişimi sağlamamızı sağlar.

AI altyapısı ekosistemindeki boşluklar, birçok oyuncunun benzer çözümler geliştirmesinden kaynaklanmaktadır. Bu, pazar genelinde neler olduğu konusunda yeterli farkındalığın olmamasından kaynaklanmaktadır. Boşlukları kapatmanın ilk adımı, kimin ne yaptığını, işbirliği fırsatlarını, rekabetin inovasyonu nasıl sürdürebileceğini ve ekosistemin nasıl gelişebileceğini anlamaktır. AI altyapısı pazarındaki benzersiz bir boşluk, güçtür; 即使 GPU’lar mevcut olsa, genellikle AI uygulamalarının artan sayısını desteklemek için yeterli enerji yoktur. Bu kaynak zorluklarını çözerek, gelecek yıllarda sürdürülebilir büyüme ve inovasyonu sağlayabiliriz.

Doğrudan sıvı soğutma ve UEC hazır ağ (Evrensel Ethernet Konsorsiyumu) gibi özellikler performansı ve maliyet verimliliğini nasıl artırıyor?

Doğrudan sıvı soğutma ve UEC hazır ağ, modern bir AI bulutunun ekonomik olarak uygulanabilir olmasını sağlayan temel özelliklerdir. Her ikisi de TensorWave’in tasarımının merkezinde yer almaktadır.

DLC hakkında: en yeni hızlandırıcı nesilleri, AMD’nin MI355X ve MI455X, 1400W+ TDP’lerle çalışır. Doğrudan sıvı soğutma, soğuk plaka veya daldırma tasarımları aracılığıyla ısıyı kaynağından uzaklaştırır. Bu, müşterilerimiz için üç şeyi sağlar. İlk olarak, podstatially daha yüksek bir rafta yoğunluğuna izin verir, 120-300kW+ raflar yerine 30 ila 40kW. Bu, ayak izini sıkıştırır ve megawatt başına emlak ve güç dağıtım maliyetlerini azaltır. İkincisi, PUE’yu 1.1’e yaklaştırır, miras hava soğutmalı tesislerde 1.4 ila 1.5’e kıyasla. Bu, bizim ölçeklerimizde, yılda on milyonlarca dolarlık faturalandırma tasarrufu anlamına gelir. Üçüncüsü, genellikle göz ardı edilen bir husus, silikonu daha düşük, daha稳 định bir sıcaklıkta tutar, bu da uzun eğitim süreleri boyunca sürekli saat hızlarını korur ve donanımın useful ömrünü uzatır. Bu son nokta, altı yıllık bir varlık için önemli bir husustur.

UEC hakkında: Ultra Ethernet Konsorsiyumu standardı, AMD’nin kurucularından biri olarak 2025 yılında 1.0’a ulaştı. Bu, dağıtılmış eğitim için gerçekten önemli olan metriklere göre InfiniBand’e eşit veya daha iyi bir açık, tüccar-silikon kumaşı sağlar. Maliyet hikayesi yapısal bir hikayedir. Ethernet, fiyat konusunda yarışan yarım düzine tüccar-silikon üreticisine sahiptir, bu da tek kaynaklı bir alternatife kıyasla bir primi ortadan kaldırır. 100MW’lik bir site için, UEC hazır ağı seçmek, genellikle dokuz basamaklı bir CAPEX kararıdır ve operasyonel avantajlar birikebilir, çünkü ağ mühendislerimiz zaten Ethernet’i biliyor.

Bunları bir araya getirerek, müşterilerimize daha iyi eğitim ekonomisi sunuyoruz. Müşteriler, daha yüksek etkili FLOP’lara, büyük işlerde daha öngörülebilir adım sürelerine ve ölçeklenirken net bir yol haritasına tanık olurlar. Bizim için, bu, daha savunulabilir bir maliyet yapısı ve gerçekten rekabetçi oran kartları sunma esnekliği anlamına gelir.

Müşteriler TensorWave’i büyük ölçekli AI modellerini eğitmek için nasıl kullanıyor?

TensorWave müşterileri, GPU kıtlığı, satıcı kilidi veya kontrolsüz maliyetler olmadan yüksek performanslı AI hesaplama istiyor. TensorWave, özel AMD bulutu sunar – açık, bellek optimize edilmiş ve üretim hazır. Bu, ekiplere erişilebilir, esnek ve maliyet etkin AI altyapısı sağlar.

Örneğin, Modular, MAX çıkarma yığınını TensorWave’in AMD GPU altyapısında çalıştırmayı seçti, çünkü TensorWave, büyük ölçekli AI çıkarmada önemli ölçüde daha iyi maliyet-etkinlik sunar. Modular’ın MAX’ı TensorWave’in AMD hesabında çalıştırarak, müşteriler %70’e varan daha düşük maliyet, %57 daha hızlı çıktı ve diğer GPU yığınlarına kıyasla daha düşük genel maliyet elde edebilir.

Nvidia’nın devam eden hakimiyetiyle, TensorWave gibi rakipler için en büyük fırsatlar nerede?

AI hesabının hakim olduğu bir alanda, en büyük zorluklar, pazarın hızlı bir şekilde değişmesi, en son teknolojinin sunulması ve olağanüstü destek sağlanmasıdır. Hyperscalers, geniş bir seçenek yelpazesi sunar, ancak müşterilerin ihtiyaç duyduğu odak ve rehberliği sağlamakta zorlanırlar. Nvidia’nın hakim olduğu bu alanda, TensorWave, güçlü yönlerine odaklanıyor, en iyi teknolojiyi sunmak için işbirliği yapıyor ve müşterilere alternatifler sunuyor.

Nvidia’nın AI altyapısı hakimiyetine meydan okumak için en büyük fırsatlar, açık ekosistemler ve bellek alanlarında yatmaktadır. Açık ekosistemler, her düzeyde (donanım, ara bağlantı ve yazılım) kilitlenmeyi ortadan kaldırır. Ayrıca, ağ optimize edilmiş eğitim ve çıkarmayla bellek birleştiğinde, maliyet eğrisini değiştirir.

Beş yıl sonrasına bakıldığında, AI altyapısının geleceğini ve TensorWave’in bu gelecekteki rolünü nasıl görüyorsunuz?

Yıllarca, AI altyapısının hedefi, onu iyi,稳 định ve kullanımı kolay hale getirmekti. Bir sonraki aşama, bunun üzerine ne sunabileceğinizle ilgili olacak – yönetilen hizmetler, AI-as-a-Service, müşterilerin daha kolay dağıtabilmesi ve ölçeklenebilmesi için her şey.

Bir dönüşümün başındayız. AI teknolojisi sürekli olarak ilerlemekte ve AMD gibi alternatifler giderek daha fazla uygulanabilir hale gelmektedir. Bu gerçekleşirse, müşteriler bunları büyük ölçekte dağıtmak için daha rahat hissedecek ve tüm ekosistem açılarak büyüyecektir.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz. Bu yenilikçi AI altyapısı şirketini daha fazla öğrenmek isteyenler TensorWave‘i ziyaret edebilir.