Doug Fuller, Phó Chủ tịch Kỹ sư Phần mềm tại Cornelis Networks – Loạt Phỏng vấn

Với tư cách là Phó Chủ tịch Kỹ sư Phần mềm, Doug chịu trách nhiệm về tất cả các khía cạnh của phần mềm của Cornelis Networks, bao gồm cả kiến trúc Omni-Path, phần mềm nhắn tin và hệ thống điều khiển thiết bị nhúng. Trước khi gia nhập Cornelis Networks, Doug đã lãnh đạo các nhóm kỹ sư phần mềm tại Red Hat trong lĩnh vực lưu trữ đám mây và dịch vụ dữ liệu. Sự nghiệp của Doug trong lĩnh vực tính toán hiệu suất cao và điện toán đám mây bắt đầu tại Phòng thí nghiệm Tính toán Có thể mở rộng tại Ames National (ATLO ) Laboratory.

Cornelis Networks là một công ty công nghệ hàng đầu cung cấp các giải pháp vải hiệu suất cao được thiết kế riêng cho Tính toán Hiệu suất Cao (HPC), Phân tích Dữ liệu Hiệu suất Cao (HPDA) và Trí tuệ Nhân tạo (AI) cho các tổ chức thương mại, khoa học, học thuật và chính phủ hàng đầu.

Điều gì đã thu hút bạn đến với khoa học máy tính?

Tôi chỉ đơn giản là thích làm việc với công nghệ. Tôi thích làm việc với máy tính khi lớn lên; chúng tôi có một bộ điều khiển tại trường học của tôi cho phép tôi thử nghiệm Internet và tôi thấy nó thú vị. Khi tôi là sinh viên năm nhất tại trường đại học, tôi đã gặp một nhà khoa học tính toán của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ trong khi tình nguyện tham gia Giải bóng đá Khoa học Quốc gia. Ông đã mời tôi tham quan phòng thí nghiệm HPC của mình và tôi đã bị thu hút. Từ đó, tôi đã trở thành một người hâm mộ siêu máy tính.

Bạn đã làm việc tại Red Hat từ năm 2015 đến 2019, một số dự án bạn đã làm việc và những kiến thức bạn đã thu được từ kinh nghiệm này?

Dự án chính của tôi tại Red Hat là lưu trữ phân tán Ceph. Tôi đã tập trung hoàn toàn vào HPC và điều này đã mang lại cho tôi cơ hội làm việc trên các công nghệ quan trọng đối với cơ sở hạ tầng đám mây. Nó có sự tương đồng. Nhiều nguyên tắc về khả năng mở rộng, khả năng quản lý và độ tin cậy là cực kỳ tương tự, mặc dù chúng được thiết kế để giải quyết các vấn đề hơi khác nhau. Về mặt công nghệ, kiến thức quan trọng nhất của tôi là điện toán đám mây và HPC có rất nhiều điều để học hỏi từ nhau. Chúng ta đang xây dựng các dự án khác nhau với cùng một bộ Lego. Điều này đã giúp tôi hiểu rõ hơn về cách các công nghệ hỗ trợ, bao gồm cả vải, có thể được áp dụng cho các ứng dụng HPC, đám mây và AI.

Bạn hiện là Phó Chủ tịch Kỹ sư Phần mềm tại Cornelis Networks, một số trách nhiệm của bạn và một ngày làm việc trung bình của bạn trông như thế nào?

Với tư cách là Phó Chủ tịch Kỹ sư Phần mềm, tôi chịu trách nhiệm về tất cả các khía cạnh của phần mềm của Cornelis Networks, bao gồm cả kiến trúc Omni-Path, phần mềm nhắn tin, quản lý vải và hệ thống điều khiển thiết bị nhúng. Cornelis Networks là một nơi thú vị để làm việc, đặc biệt là trong thời điểm và thị trường này. Vì vậy, tôi không chắc có một “ngày làm việc trung bình”. Một số ngày, tôi làm việc với nhóm của mình để giải quyết thách thức công nghệ mới nhất. Những ngày khác, tôi tương tác với các kiến trúc sư phần cứng của chúng tôi để đảm bảo rằng các sản phẩm thế hệ tiếp theo của chúng tôi sẽ đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

Cornelis Networks cung cấp mạng thế hệ tiếp theo cho Tính toán Hiệu suất Cao và ứng dụng AI, bạn có thể chia sẻ một số chi tiết về phần cứng được cung cấp?

Phần cứng của chúng tôi bao gồm một giải pháp mạng vải chuyển mạch hiệu suất cao. Để thực hiện điều này, chúng tôi cung cấp tất cả các thiết bị cần thiết để tích hợp hoàn toàn HPC, đám mây và AI. Omni-Path Host-Fabric Interface (HFI) là một thẻ PCIe thấp dành cho thiết bị đầu cuối. Chúng tôi cũng sản xuất một công tắc “top-of-rack” 48 cổng 1U.

Bạn có thể thảo luận về phần mềm quản lý cơ sở hạ tầng này và cách nó được thiết kế để giảm độ trễ?

Đầu tiên, nền tảng quản lý nhúng của chúng tôi cung cấp cài đặt và cấu hình dễ dàng cũng như truy cập vào nhiều loại chỉ số hiệu suất và cấu hình được tạo ra bởi các ASIC của công tắc của chúng tôi.

Phần mềm trình điều khiển của chúng tôi được phát triển như một phần của nhân Linux. Trên thực tế, chúng tôi gửi tất cả các bản vá phần mềm của mình đến cộng đồng nhân Linux trực tiếp. Điều này đảm bảo rằng tất cả khách hàng của chúng tôi đều tận hưởng khả năng tương thích tối đa trên các bản phân phối Linux và tích hợp dễ dàng với các phần mềm khác như Lustre.

Toàn bộ mạng cũng được thiết kế để tăng khả năng mở rộng, bạn có thể chia sẻ một số chi tiết về cách nó có thể mở rộng tốt như vậy?

Khả năng mở rộng là một phần cốt lõi của thiết kế Omni-Path. Ở mức thấp nhất, chúng tôi sử dụng công nghệ lớp liên kết Cray để sửa lỗi liên kết mà không ảnh hưởng đến độ trễ. Điều này ảnh hưởng đến vải ở tất cả các quy mô nhưng đặc biệt quan trọng đối với vải quy mô lớn, vốn tự nhiên gặp phải nhiều lỗi liên kết hơn.

Bạn có thể chia sẻ một số chi tiết về cách AI được tích hợp vào một số quy trình làm việc tại Cornelis Networks?

Chúng tôi chưa sẵn sàng để thảo luận công khai về việc sử dụng và kế hoạch AI nội bộ của mình. Tuy nhiên, chúng tôi có thể tận dụng lợi thế của việc giảm độ trễ và tăng khả năng mở rộng mà chúng tôi đã thực hiện cho Omni-Path để hỗ trợ các khối lượng công việc AI.

Bạn có thể dự đoán một số thay đổi trong ngành công nghiệp với sự ra đời của trí tuệ nhân tạo thế hệ mới?

Trước hết, việc sử dụng trí tuệ nhân tạo thế hệ mới sẽ làm cho con người trở nên năng suất hơn – không có công nghệ nào trong lịch sử đã làm cho con người trở nên lỗi thời. Mỗi cuộc cách mạng công nghệ mà chúng ta đã có, từ máy dệt tự động đến máy điện thoại, internet và hơn thế nữa, đã làm cho một số công việc trở nên hiệu quả hơn, nhưng chúng ta chưa từng loại bỏ con người.

Có điều gì khác mà bạn muốn chia sẻ về công việc của mình hoặc Cornelis Networks nói chung?

Tôi muốn khuyến khích bất kỳ ai quan tâm đến việc theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực tính toán, đặc biệt là trong lĩnh vực HPC và AI. Trong lĩnh vực này, chúng tôi được trang bị các nguồn lực tính toán mạnh mẽ nhất từ trước đến nay và chúng tôi mang chúng đến để giải quyết các thách thức lớn nhất của nhân loại. Đây là một nơi thú vị để được, và tôi đã tận hưởng nó mọi bước trên đường đi. Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới mang lĩnh vực của chúng tôi đến những tầm cao mới khi nhu cầu về khả năng tăng trưởng tăng mạnh. Tôi không thể chờ đợi để xem chúng tôi sẽ đi đến đâu tiếp theo.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Cornelis Networks.