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

Piotr Tomasik, TensorWave’in Kurucu Ortağı ve Başkanı, iki thập kỷdan fazla süren deneyimlere sahip bir teknoloji girişimcisi ve AI altyapısı yöneticisidir. AI, SaaS, bulut bilişim, fintech ve yaratıcı ekonomi alanlarında经验 sahiptir. TensorWave’i 2023 yılında kurmadan önce, Influential’i kurdu, daha sonra Publicis tarafından yaklaşık 500 milyon dolar karşılığında satın alınan bir AI destekli influencer pazarlama platformuydu ve burada CTO olarak görev yaptı ve daha sonra danışmanlık rolüne geçti.

Kariyeri boyunca Tomasik, Lets Rolo, On Guard Data ve ActiveSide dahil olmak üzere şirketler kurdu veya yönetti ve CARD.com ve Marker Trax’de üst düzey teknoloji pozisyonlarında görev aldı. İşletme rollerinin yanı sıra, 1864 Fund’da Genel Ortağı ve StartUp Vegas’in kurucu ortağıdır ve 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. Şirket, büyük ölçekli GPU bulut platformlarına odaklanmaktadır ve AMD hızlandırıcıları tarafından desteklenmektedir.

TensorWave bir AI altyapısı şirketidir ve AMD GPU’ları tarafından desteklenen yüksek performanslı bulut bilişim sunmaktadır. Şirket, daha kapalı AI ekosistemlerine bir alternatif olarak konumlanmaktadır. 2023 yılında kurulan ve Las Vegas’ta merkezi bulunan şirket, gelişmiş AI modellerini eğitmek ve dağıtmak için optimize edilmiş büyük ölçekli GPU kümeleri oluşturmaktadır. Açık donanım ve yazılım ekosistemlerini kullanarak, TensorWave, şirketlere, araştırmacılara ve geliştiricilere güçlü AI hesaplama kaynaklarına erişimi genişletmeyi hedeflemektedir. Bu sayede, geleneksel satıcı kilitlenmesindeki kısıtlamalar olmadan ölçeklenebilir AI iş yükleri mümkün hale gelmektedir.

Nvidia, çoğu GPU pazarını domine ediyor— neden AMD’ye tümüyle odaklandınız ve bu seçim TensorWave ve müşterilerine neler kazandırıyor?

ChatGPT’nin lançmanından sonra AI talebi arttı. GPU’lar hızlı bir şekilde satın alındı ve Nvidia, eğer alınabilirse ve maliyeti karşılanabilirse, neredeyse tek seçenek oldu. Bu kıtlık, alternatiflere karşı büyük bir ilgiyi tetikledi. Şimdi, initial hype geçtikten sonra, Nvidia’nın hakimiyetine meydan okumak için erişilebilir, maliyet efektif ve kullanımı kolay çözümler sunma fırsatı vardır.

Bir startup olarak, luôn iş kararlarını güçlü bir odak ve amaç ile aldık. Bu nedenle, Nvidia ile deney yapmadık ve AMD üzerinde yeteneklerimizi inşa etmeye devam ettik. Şirketimizin bir sonraki aşaması, odaklandığımız yeteneklere dayanarak herkesin AI ile anlamlı şeyler yapabilmesini sağlamaktır. AMD, gerçek üretim ölçeğine sahip, açık bir yazılım duruşuna sahip ve modern AI için bir bellek-öncelikli yol haritasına sahip bir alternatiftir.

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

Farkımız açık: yalnızca AMD’ye özel bir bulutuz ve AI hesabında seçim sunmayı, Nvidia’nın hakimiyetine son vermeyi ve erişimi demokratikleştirmeyi hedefliyoruz. Ancak bu, aynı zamanda bizim etik ve taahhüdümüzle ilgilidir. İlk ve en önemli şey, istisnai AMD tabanlı altyapıyı sunmaktır. Oradan, en üst düzey hizmetlere geçeceğiz—Model-as-a-Service, AI-as-a-Service, her şeyi daha basit hale getireceğiz.

Tüm AMD bulutu olarak, AMD için özel olarak tasarlanmış bir yazılım deneyimi kazandık. Bu odak, silikon, ağ ve yazılımı uçtan uca optimize etmemizi sağlar, böylece ekipler ihtiyaç duyduklarında ölçeklenebilir.

AMD ile stratejik ortaklığın TensorWave’in büyümesi ve farklılaşması üzerindeki rolü nedir?

Temeldir. AMD, TensorWave’e yatırım yaptı, bizi MI300X Instinct lançmanına davet etti ve donanım, yazılım etkinleştirme ve ekosistem büyümesi konularında yakın bir şekilde işbirliği yapmaya devam ediyoruz. Tüm AMD bulutu olmamız, her Instinct nesliyle hızlı bir şekilde ilerlememizi ve pazarımızdaki alternatifleri sunan bir laboratuvar olarak görev yapmamızı sağlar. AMD’ye özel farklılaşmamız, AI altyapısı pazarında daha hızlı bir şekilde ilerlememizi sağlamıştır. Their ortaklığı, boşlukları hızlı bir şekilde kapatmamızı, yeni GPU’lar için ilk olarak gemiye bindirmemizi ve gerçek performansları ölçeklenebilir olarak yayınlamamızı sağlar.

GPU erişimi AI takımları için büyük bir engel olmaya devam ediyor— TensorWave bu zorluğu nasıl ele alıyor?

Bu engelleri ilk olarak tedarik bağımsızlığı ile ele alıyoruz: AMD üzerine inşa ederek, diğer çip üreticilerinin tedarik kısıtlamalarının en kötüsünden kaçınır ve müşterilere erişilebilirliği sağlarız.

AI altyapısı ekosistemindeki boşluklar, birçok oyuncunun benzer çözümler oluşturması ve bunun sonucunda bir çok örtüşme yaratması nedeniyle oluşur. Bu genellikle pazarın neler olup bittiğinden haberdar olmama eksikliğinden kaynaklanmaktadır. Boşlukları kapatmanın ilk adımı, kimin ne yaptığını, işbirliği fırsatlarının nerede olduğunu, rekabetin nasıl inovasyonu sürdürebileceğini ve sonunda ekosistemin nasıl geliştirilebileceğini anlamaktır. AI altyapısı pazarındaki benzersiz bir boşluk, güçtür; GPU’lar mevcut olsa bile, genellikle AI uygulamalarının artan sayısını desteklemek için yeterli enerji yoktur. Bu kaynak zorluklarını çözerek, gelecekte sürdürülebilir büyüme ve inovasyonu ermögilmektedir.

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

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

Doğrudan sıvı soğutma hakkında: en yeni hızlandırıcı nesilleri, AMD’nin MI355X ve MI455X, hava soğutmasının verimli bir şekilde ele alamayacağı termal sınırlara sahiptir. 1400W+ TDP’ler konuşuyoruz. Doğrudan sıvı soğutma, soğuk plaka veya dalma tasarımları aracılığıyla ısıyı kaynağında ortadan kaldırır, bu da müşterilerimiz için üç şey yapar. İlk olarak, podstatially daha yüksek raft yoğunluğu sağlar, 120-300kW+ her rafta yerine 30 ila 40kW, bu da ayak izini sıkıştırır ve megawatt başına gerçekçi ve güç dağıtım maliyetlerini azaltır. İkincisi, PUE’yi 1.1’e yaklaştırır, 1.4 ila 1.5 için miras hava soğutmalı tesislere kıyasla; bizim ölçeklerimizde, bu, yılda on milyonlarca dolarlık fayda sağlar. Üçüncüsü, ve genellikle göz ardı edilen, silikonu daha düşük, daha稳il bağlantı sıcaklığında tutar, bu da uzun eğitim sürüşleri sırasında sürekli saat hızlarını korur ve donanımın useful ömrünü uzatır. Bu son nokta, altı yıllık bir varlık için garanti altına almak olduğunda önemlidir.

UEC hakkında: Ultra Ethernet Konsorsiyumu standardı, AMD’nin kurucularından biri olduğu ve 2025’te 1.0’a ulaştığı, gerçekten önemli olan ölçütlere göre InfiniBand’i karşılayan veya aşan bir açık, tüccar-silikon bir kumaş sağlar. Toplu işlemlerdeki kuyruk bekleme süresi, yarışma altında etkin bant genişliği ve 100.000 GPU eşiğinin ötesinde ölçekleme davranışı. Maliyet hikayesi yapısal. Ethernet, fiyat konusunda yarışan yarım düzine güvenilir tüccar-silikon satıcısına sahiptir, tek kaynaklı bir alternatife kıyasla. 100MW’lik bir site için, UEC hazır ağ ile özel bir kumaş arasında seçim yapmak, genellikle bir九_figure CAPEX kararıdır ve operasyonel avantajlar birikebilir, çünkü ağ mühendislerimiz zaten Ethernet’i biliyor.

Bu seçimler birlikte, müşterilerimize daha iyi eğitim ekonomisi sunmamızı sağlar. Müşteriler, daha yüksek etkili FLOPs/dolar, büyük işlerde daha öngörülebilir adım süreleri ve ölçeklenirken açık bir yol görür. Bizim için, bunlar daha savunulabilir bir maliyet yapısı ve gerçekten rekabetçi oran kartları sunma esnekliği anlamına gelir.

Müşterilerin TensorWave’i büyük ölçekli AI modellerini eğitmek için nasıl kullandığını paylaşabilir misiniz?

TensorWave müşterileri, GPU kıtlığı, satıcı kilidi veya kontrolsüz maliyetler olmadan yüksek performanslı AI hesaplaması gerektirir. TensorWave, özel AMD bulutu sunar – açık, bellek optimizasyonu ve üretim hazır, bu da ekiplere ölçeklenebilir AI altyapısı sağlar, erişilebilir, esnek ve maliyet efektiftir.

Örneğin, Modular, TensorWave’in AMD GPU altyapısı üzerinde MAX çıkışı yığını çalıştırmayı seçti, çünkü TensorWave, büyük ölçekli AI çıkışı için önemli ölçüde daha iyi maliyet-performans ekonomisi sunar. Modular’in MAX’ı TensorWave’in AMD hesabında çalıştırarak, müşteriler diğer GPU yığınlarına kıyasla %70 daha düşük maliyet/milyon token, %57 daha hızlı çıktı ve daha düşük genel maliyet elde eder.

Nvidia’nın devam eden hakimiyeti ile, TensorWave gibi rakiplerin en büyük fırsatlarını nerede görüyorsunuz?

AI hesaplaması alanında birkaç büyük oyuncunun hakim olduğu bir alanda, en büyük zorluklar, pazara girme hızını elde etmek, en son teknolojiyi sunmak ve istisnai desteği sağlamaktır. Hyperscalers genellikle geniş bir seçenek yelpazesi sunar, ancak müşterilerin ihtiyaç duyduğu odak veya kişiselleştirilmiş rehberliği sağlamakta zorlanırlar. Nvidia’nın AI altyapısı hakimiyetine meydan okumak için, TensorWave gücümüzü odaklıyoruz ve müşterilere en iyi teknolojiyi sunmak için işbirliği yapıyoruz.

Nvidia’nın AI altyapısı hakimiyetine karşı gelenlerin iki büyük fırsatı, açık ekosistemler ve bellektir. Açık ekosistemler, her katmanda (donanım, ara bağ, yazılım) kilitlenmeyi ortadan kaldırır. Ayrıca, bellek ve ağ optimizasyonu, maliyet eğrisini değiştirir.

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

Yıllarca, AI altyapısında iyi,稳il ve kullanımı kolay olmasını sağlamak hedeflenmiştir. Bir sonraki aşama, bunun üzerine ne sunabileceğinizle ilgili olacaktır—yönetilen hizmetler, AI-as-a-Service, müşterilerin daha kolay bir şekilde dağıtabilmeleri ve ölçeklenebilmeleri için her şey.

AI teknolojisindeki büyük bir dönüşümün başlangıcındayız. AI teknolojisi sürekli olarak ilerlemekte ve AMD gibi alternatifler giderek daha uygulanabilir hale gelmektedir. Bu gerçekleşirken, müşteriler bunları büyük ölçekte dağıtmakta daha rahat hissedecekler ve tüm ekosistem açılarak büyüyecektir.

Harika röportaj için teşekkür ederiz, bu yenilikçi AI altyapısı şirketini öğrenmek isteyen herkes TensorWave ziyaret edebilir.