Tim Davis, Modular’in Kurucu Ortağı ve Başkanı – Röportaj Serisi

Tim Davis, Modular‘in Kurucu Ortağı ve Başkanı’dır. Modular, AI altyapınızı basitleştiren, entegre ve bileşik bir araç setidir. Böylece ekibiniz daha hızlı geliştirme, dağıtım ve yenilik yapabilir. Modular, özellikle Mojo adlı yeni bir programlama dili geliştirmesiyle tanınır. Mojo, Python’ın en iyilerini sistem ve meta programlama ile birleştirerek araştırma ve üretim arasında köprü kurar.

Tekrar Girişimci ve Ürün Lideri. Tim, Google’da Google Brain ve Core Sistemlerde büyük AI altyapılarının kurulmasına yardımcı oldu. Bunlar arasında TensorFlow, XLA ve MLIR gibi derleyiciler ve sunucular (CPU/GPU/TPU) ve TF Lite (Mobil/Mikro/İnternet) için çalışma zamanları bulunur. Ayrıca Android ML ve NNAPI gibi büyük model altyapısı ve milyarlarca kullanıcı ve cihaz için açık kaynaklı yazılımlar geliştirdi. Koşmayı, ürün geliştirmeyi ve ölçeklemeyi sever ve insanlara yardım etmek ve dünyaya katkıda bulunmaktan hoşlanır.

İlk olarak kodlamayı ne zaman keşfettiniz ve size neler çekici geldi?

Avustralya’da büyürken, babam bir Commodore 64C getirdi ve oyun oynamak beni bağımlı yaptı – Boulder Dash, Maniac Mansion, Double Dragon – o zamanlar harikaydı. Bu bilgisayar bana BASIC’i tanıttı ve onunla oynamak benim ilk gerçek programlama deneyimimdi. Lise ve üniversitede daha geleneksel dilleri kullandım ve sonunda Javascript ve VBA’ya kadar geldim, ancak daha sonra büyük çoğunlukla veri bilimi ve AI için Python kullanmaya başladım. Daha önceki şirketlerimde çok kod yazdım, ancak şimdi Modular’de Mojo ve oluşturduğumuz araçları kullanıyorum.

Google’da 5 yıldan fazla süre Senior Product Manager ve Group Product Leader olarak çalıştınız ve Google Brain’de büyük AI altyapılarının ölçeklenmesine yardımcı oldunuz. Bu deneyimden neler öğrendiniz?

Dünya değiştiren teknolojiler ve ürünler, insanların inşa ettiği şeylerdir ve büyük bir vizyon tarafından bir araya getirilen, adanmış bir insan grubu bunları dünyaya getirir. Google, harika bir şirket ve ben orada çalışırken manyetik zekalarla tanıştım. Öğrendiğim en büyük dersler, her zaman kullanıcıya odaklanmak, karmaşıklığı aşamalı olarak açığa çıkarmak ve kullanıcıların dünyaya benzersiz hikayelerini anlatmalarını sağlamaktı. Örneğin, Büyük Set Resifi‘ni onarmak veya Jason the Drummer gibi insanlara yardım etmek gibi. Ayrıca, ortak bir hedefe ulaşmak için çeşitli insanları bir araya getirmek çok önemlidir. Büyük ve yetenekli bir şirket olan Google’da bu çok zordur. Orada çalıştığım süre boyunca, en çok insanlarla çalıştığım için hatırlayacağım. Google’da geçirdiğim süre, benim için çok önemliydi ve bana liderlik ve insan olarak büyümek için çok şey öğretti. Ayrıca AI sistemlerinin dünyayı etkileme gücünü gerçekten anlamamı sağladı ve bu, beni Modular’i kurmaya cesaretlendirdi.

Modular’in doğuş hikayesini paylaşabilir misiniz?

Chris ve ben Google’da tanıştık ve birçok etkili teknoloji geliştirdik. Ancak, AI’nin çok karmaşık ve parçalı altyapıya sahip olduğunu ve bu durumun AI’nin dünyaya etkisini yavaşlattığını gördük. Bizim hedefimiz, AI’nin dünyaya etkisini hızlandırmak ve endüstriyi üretim kalitesinde AI yazılımlarına yükseltmektir. Böylece, daha büyük bir etki yaratmak ve insanlığın yaşamını iyileştirmek istiyoruz. Birçok problemi AI’nin çözebileceğini, birçok hastalığın tedavi edilebileceğini ve insanların daha üretken olabileceğini düşünüyoruz. Chris ve ben birlikte çalıştık ve büyük ölçekli AI altyapısını ölçekledik. Geliştiricilerin yaşadığı büyük acıyı gördük – “Neden her şey çalışmıyor?” AI’yi dünyaya yaymak için, araştırma ve üretim arasında köprü kuracak bir altyapıya ihtiyacımız var. Bu, bilim insanlarının yeni keşifler yapmasını ve AI’nin gücünü kullanmasını sağlayacaktır. Bu motivo edilmiş arka plan ile, AI altyapısı için yeni bir yaklaşım geliştirmeye karar verdik ve geliştiricilere AI’yi kullanarak dünyayı daha iyi bir yer haline getirmelerine yardımcı olmak istedik. Ayrıca, bu yolculuğumuzda bize katılan birçok insanla şanslıyız ve dünyanın en iyi AI altyapı ekibine sahibiz.

Modular’in vizyonu, herkesin her yerde AI’yi kullanabilmesini sağlamaktır. Yapmış olduğumuz her şey, bu hedefe ulaşmak için yapılmaktadır. Kendi geliştirme hızımız, bizim için çok önemlidir ve AI altyapısının büyük kısmını zaten geliştirdiğimiz için, ekibimizin daha hızlı hareket etmesini sağlayacak bir şey düşünmek zorundaydık. AI’de iki dünya dili problemi yaşadık – araştırmacılar Python’da yaşar, üretim ve donanım mühendisleri C++’da yaşar ve bu durum, bizim için büyük bir sorun teşkil ediyordu. Bu sorunu çözmek için birçok yol vardı, ancak biz, mevcut ekosisteme uyumlu bir yaklaşım benimsemeye karar verdik. Ekibimiz, büyük ölçekli yazılım göçünün izlerini taşıyor ve bunu tekrarlamak istemiyorduk. Ayrıca, AI’nin karşılaştığı tüm zorlukları çözebilecek bir dil olmadığını düşünüyoruz, bu nedenle ilkelerden hareketle bir yaklaşım benimsedik ve Mojo doğdu.

Mojo, donanımların birçok türünde nasıl sorunsuz bir şekilde ölçeklenebilirlik ve taşınabilirlik sağlar?

Chris, ben ve Google’daki takımımız (Modular’deki birçok kişi), MLIR’i dünyaya getirdik. MLIR, AI modellerinin her türlü donanım üzerinde tutarlı bir şekilde temsil edilmesini ve çalıştırılmasını sağlayan açık kaynaklı bir derleyici altyapısıdır. MLIR, LLVM aracılığıyla derleyiciler inşa etmek için yeni bir standart haline gelmektedir. Ekibimizin bu altyapıyı yaratma geçmişine sahip olmamız, Modular’de bunu yoğun bir şekilde kullanmamızın doğal bir sonucudur. Mojo, MLIR’in gücünü geliştiricilere benzersiz ve erişilebilir bir şekilde sunan ilk dildir. Bu, Python geliştiricilerin uygulamalar yazmasından, performans mühendislerinin yüksek performanslı kod dağıtmalarına, donanım mühendislerinin benzersiz donanımları için düşük seviyeli sistem kodu yazmalarına kadar her şeyi kapsar.

Mojo ile ilgili referanslar, bunun temelde Python++ olduğunu ve Python’ın erişilebilirliğini ve C’nin yüksek performansını birleştirdiğini iddia ediyor. Bu bir oversimplification mı? Bunu nasıl tanımlarsınız?

Mojo, herhangi bir Python programcısı için çok tanıdık geliyor, çünkü Python’ın söz dizimini paylaşıyor. Ancak, bir Python programını Mojo’ya taşıarken göreceğiniz bazı önemli farklılıklar var. Bizim için Mojo’nun temel hedeflerinden biri, Python’un bir süper kümesini sağlamak – yani, Mojo’yu mevcut Python programlarıyla uyumlu hale getirmek ve CPython uygulamasını uzun kuyruklu ekosistem desteği için benimsemek. Ardından, kodunuzu yavaşça güncelleyerek ve performansını artırmak için Mojo’nun düşük seviyeli özelliklerini kullanabilirsiniz. Bizim hedefimiz, geliştiricilere hem Python’ın erişilebilirliğini hem de C’nin performansını sunmaktır. Python++ bir hedef ve bu, çok yıllı bir çaba olacaktır, ancak bunu gerçeğe dönüştürmeye kararlıyız ve 140.000’den fazla geliştiricimizin bize katılmasını istiyoruz.

Son bir keynote’de Mojo’nun Python’dan 35.000 kat daha hızlı olduğu gösterildi. Bu hız nasıl hesaplandı?

Aslında şimdi 68.000 kat daha hızlı! Ancak, bu sadece Mandelbrot programı için geçerli. Nasıl başardığımızı anlatan üç blog yazısı serisi burada, burada ve burada bulunabilir. Tabii ki, uzun süredir yapıyoruz ve performans oyunlarının (onların eğlenceli olmasına rağmen) dil benimsemesini sürdüremeyeceğini biliyoruz – geliştirici hızı, dil kullanılabilirliği, yüksek kaliteli araç zincirleri ve belgeler ve altyapıyı kullanarak mucizeler yaratmak önemlidir. Araç geliştiricileriyiz ve amacımız, dünyaya mucizeler yaratmak için araçlarımızı kullanmalarını sağlamaktır. Büyük hedefimize odaklanırsak, amacımız, sizi nerede olursanız olun karşılamak ve sizi daha iyi bir dünyaya kolayca yükseltmektir. Mojo, yüksek performanslı, kullanılabilir, statik olarak tiplenmiş ve taşınabilir bir dil sunar ve mevcut Python kodunuzla sorunsuz bir şekilde entegre olur – size her iki dünyanın en iyisini sunar. Ayrıca, çoklu iş parçacığı ve paralelleştirme ile donanımın gerçek gücünü açığa çıkarmak için Python’da olmayan Möglichkeiten sağlar – böylece küresel geliştirici topluluğu, tek bir dil kullanarak üstten alta kadar ölçeklenebilir.

Mojo’nun büyüsü, programlama dillerini bir araç seti ile birleştirebilmesidir. Bu neden önemlidir?

Diller, ekosistemlerinin gücü ve etrafında oluşan topluluklar tarafından başarılı olurlar. Açık kaynaklı topluluklarla uzun süredir çalışıyoruz ve toplulukla doğru şekilde etkileşime girmeye ve topluluğa karşı doğru davranmaya çok düşünceliyiz. Altyapımızı teslim etmeye çalışıyoruz, ancak ekibimizi ölçeklemek için zamana ihtiyacımız var – bu nedenle tüm cevapları hemen vermeyeceğiz, ancak oraya varacağız. Geri çekildiğimizde, amacımız, mevcut tüm ekosistemi benimseyerek Python ekosistemini yükseltmektir ve diğer projeler gibi onu parçalamayı amaçlamıyoruz. Taşınabilirlik, topluluğun altyapımızı denemesini kolaylaştırır ve kodlarının tümünü yeniden yazmalarına gerek kalmaz – bu, AI için önemlidir.

Ayrıca, son on yılda AI altyapısı ve araçları geliştirme konusunda çok şey öğrendik. Mevcut monolitik sistemler, ilk hedefledikleri alandan kolayca genişletilemez veya genelleştirilemez ve bunun sonucu, çok parçalı bir AI dağıtım endüstrisi ortaya çıkar – birçok araç zinciri vardır ve her biri farklı ticaretler ve sınırlamalar taşır. Bu tasarım kalıpları, inovasyon hızını yavaşlattı, çünkü daha az kullanılabilir, daha az taşınabilir ve ölçeklenebilir hale geldiler.

Sonraki nesil AI sistemi, üretim kalitesinde olmalı ve geliştiricilere nerede olurlarsa olsun ulaşmalıdır. Kullanıcı kodunun pahalı bir şekilde yeniden yazılmasını, yeniden mimarılmasını veya yeniden temelini oluşturmasını gerektirmemelidir. Yerel olarak çok çerçeveli, çok bulutlu ve çok donanımlı olmalıdır. En iyi performansı ve verimliliği, en iyi kullanılabilirlik ile birleştirmelidir. Bu, parçalanmayı azaltmak ve sonraki nesil donanım, veri ve algoritmik inovasyonları açığa çıkarmak için tek yoludur.

Modular最近 100 milyon dolarlık yeni fonları açıkladı, General Catalyst liderliğinde ve mevcut yatırımcılar GV (Google Ventures), SV Angel, Greylock ve Factory tarafından desteklenmektedir. Bundan sonra neler bekleyebiliriz?

Bu yeni sermaye, öncelikle ekibimizi büyütmek, AI altyapısında en iyi insanları işe almak ve platformumuz için gördüğümüz büyük ticari talebi karşılamak için kullanılacaktır. Modverse, 130.000’den fazla geliştiriciden ve 10.000’den fazla kuruluştan oluşan topluluğumuz, altyapımızı arıyor – bu nedenle, bunu onlara teslim etmek için çalışmaya devam etmek istiyoruz. Kendimizi çok yüksek bir standartta tutuyoruz ve teslim ettiğimiz ürünler, kim olduğumuzun ve şirket olarak neler başardığımızın bir yansımasıdır. Bu yolculuğumuzda bize katılacakları düşünen biri biliyorsanız, lütfen onlara bizimle iletişime geçmelerini söyleyin.

Programlamanın geleceği için ne tür bir vizyonunuz var?

Programlama, toplumun herkesinin geliştirebileceği ve kullanabileceği bir beceri olmalıdır. Manyası için, “programlama” kelimesi, geliştiricilerin kompleks düşük seviyeli kod yazmasını gerektirir – ancak böyle olmak zorunda değildir. Teknoloji, her zaman toplum için büyük bir verimlilik sağlayıcı olmuştur ve programlamayı daha erişilebilir ve kullanılabilir hale getirerek, daha fazla insanı buna dahil edebiliriz. İnsanların tekrarlayan işlemleri otomatikleştirmelerine ve hayatlarını kolaylaştırmalarına yardımcı olmak, insanlara daha fazla zaman kazandırmanın güçlü bir yoludur.

Python’da zaten harika bir dilimiz var – dünyanın en popüler dili ve inanılmaz bir topluluğu var – ancak sınırlamaları da var. Python’u daha güçlü hale getirmek ve daha fazla insanın güzelliğini ve basitliğini benimsemesini sağlamak için büyük bir fırsat olduğuna inanıyorum. Daha önce de söylediğim gibi, amacımız, ürünlerimizi ilerleyici karmaşıklık açığa çıkarması ile inşa etmek – yüksek seviyeli soyutlamalar sunmak, ancak aynı zamanda çok düşük seviyeli olanlara da ölçeklenebilirlik sağlamak. already AI modellerinin metinden koda çevirilerini ilerlettiğini görüyoruz ve bunlar zamanla daha kişiselleşecek – ancak bu mucizevi inovasyonun arkasında, hala bir geliştiricinin kodu yazıp dağıtması vardır. Bu konuda daha önce yazdık – AI, birçok programlama dilinde yaratıcılığı ve verimliliği açığa çıkaracak, ancak aynı zamanda Mojo’nun ekosistem açıklığını daha da genişleteceğine ve daha fazla geliştiricinin erişilebilirlik, ölçeklenebilirlik ve donanım taşınabilirliğini artırmasına olanak sağlayacağına inanıyorum.

Son olarak, AI hayatımıza bilinmeyen şekillerde nüfuz edecek ve her yerde olacak – bu nedenle, Mojo’nun geliştiricileri, insanlığın en önemli sorunlarını daha hızlı çözmelerine yardımcı olmasını umuyorum – nerede yaşarlarsa yaşasınlar. Sanırım bu, savaşmaya değer bir gelecek.

Harika bir röportaj için teşekkür ederiz, daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Modular‘i ziyaret edebilir.