La brillantor del maquinari gràfic és sovint la primera cosa a la qual la gent crida l'atenció quan aborda el creixement de la computació, però la màquina invisible que permet la seva creació és igualment crucial. Això és el que fa que els fluxos de treball interns de NVIDIA, el major proveïdor de GPU del món, siguin tan exigents: milions de línies que abasten múltiples plataformes de maquinari, que s'executen a través de sistemes que han d'aportar velocitat i fiabilitat. Adarsh Kumar Sadhukha, arquitecte d'infraestructures de NVIDIA, s'enfronta a aquesta necessitat. Durant els últims sis anys, ha treballat per transformar els sistemes obsolets en una arquitectura més àmplia i més àmplia que pugui fer front a les necessitats tècniques creixents de milions d'aplicacions.Des de l'acceleració dels processos de construcció fins al disseny de nous idiomes específics per a configuracions de domini, les seves contribucions han redefinit el que és l'eficiència dins de NVIDIA. De circuits a sistemes: un camí cap a la infraestructura Com a llicenciat en Enginyeria Elèctrica i Electrònica a l'Institut de Tecnologia i Ciència de Birla Pilani, estava fascinat pels circuits i el maquinari, però cada vegada més atret per la precisió del programari. Posteriorment va seguir un màster a Georgia Tech, que finalment va conduir al seu paper d'avantguarda quan se li va oferir un altre període d'estudis a NVIDIA. Allà, va obtenir un primer tast de la importància d'aquestes eines crítiques. Com ho diu, "Darrere de cada producte d'avantguarda (ja sigui una GPU, un nou programari o una canonada de dades avançada) hi ha una capa invisible d'eines que ho fan tot possible", va recordar. Aquesta comprensió va establir la seva trajectòria: en comptes de característiques orientades cap al consumidor, la seva crida va ser l'escamot que va empoderar altres enginyers. com ho diu, "El meu doble antecedent en electrònica i ciència de la computació em va fer posicionar únicament per aplicar l'enginyeria de maquinari i l'arquitectura de programari de la mateixa manera, un conjunt de habilitats que impulsa fortament la meva feina avui." Instal·lació de C++ a NVIDIA Quan se li va oferir una posició a temps complet a NVIDIA com a arquitecte d'infraestructura d'eines de programari, es va encarregar d'ajudar a construir els protocols necessaris per escalar els sistemes interns de l'empresa. Un dels seus primers reptes en aquesta vena va ser abordar un sistema de construcció que va ser lentament però segurament perjudicial per a les operacions. En aquella època, el sistema llegat era lent, intens en memòria, i fràgil quan es va escalar. Adarsh va rearquitectar-lo des del principi en el C++ modern, reescriure els algoritmes i redissenyar les estructures de dades. El pagament va ser agut, amb els temps de construcció reduïts a un quart mentre que requereix deu vegades menys ús de memòria. Però aquest canvi també implicava ajudar els enginyers a adaptar-se a aquest nou llenguatge. C++ havia estat des de fa molt temps vist amb precaució dins de l'empresa, amb Perl com l'estàndard principal utilitzat a tota l'empresa. En demostrar que el C++ modern podia competir amb els llenguatges d'escriptura d'alt nivell en la velocitat dels desenvolupadors mentre els sobrepassava en el rendiment, Adarsh tenia com a objectiu canviar d'opinió. El seu estil de lideratge, arrelat en la propietat en lloc de la micromanagement, va conrear la confiança en tots els equips. "Aquest projecte va demostrar que amb el rigor d'enginyeria adequat, el C++ modern podria oferir un rendiment i manteniment incomparables", explica. Millorar el DSL de l'empresa Malgrat els guanys de rendiment, Adarsh també necessitava abordar el problema igualment urgent de l'expansió dels arxius de configuració. Aquestes instruccions esteses van regir com es compilen les bases de codi de maquinari, sovint estenent-se en milers de línies criptiques. La resposta d'Adarsh va ser dissenyar un llenguatge específic del domini que pogués accelerar el procés mantenint-lo tan eficient i precís com abans.Amb el col·lapse de patrons repetitius en una sintaxi concisa, el nou llenguatge d'Adarsh va reduir amb èxit els arxius de configuració en un 30%, alhora que va ampliar la seva funcionalitat a les seves operacions internes. L'actualitzat DSL va mostrar com NVIDIA podria millorar el seu protocol de construcció i es podria utilitzar per convertir la seva infraestructura interna en un actiu compartit en lloc d'una càrrega. Moviment cap a l’AI-Augmented Tooling Amb construccions més ràpides i configuracions més netes, els objectius d'Adarsh es troben en la següent frontera: la intel·ligència. Amb certificacions en aprenentatge automàtic i IA, la seva visió és per a les eines de desenvolupament que no només executen les accions que els humans els demanen, sinó que podrien, amb el temps, aprendre d'ells. Això, en la pràctica, significa que podrien haver-hi eines de construcció capaços de predir barreres tècniques abans que es converteixin en problemes seriosos, canonades que s'ajustin automàticament basant-se en càrregues de treball anteriors i sistemes de diagnòstic que superposen les perspectives sense que l'home ho demani.Aquests sistemes transformarien la infraestructura de construcció de reactiva a proactiva, millorant i deduint amb més precisió com més s'utilitzin. “Les eines del demà aprenen de cada compilació i fan que la següent sigui encara millor”, explica Adarsh. A mesura que les GPU segueixen sent més essencials i s'utilitzen en múltiples camps, els motors invisibles que les construeixen han de mantenir el ritme. La infraestructura de NVIDIA és més ràpida, més suau i preparada per a un futur on les eines aprendran tant com els enginyers que les utilitzen. Adarsh Kumar Sadhukha

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Aquest àudio és produït a l'idioma original de la història!

Adarsh Kumar Sadhukha: l'home que codifica el motor invisible darrere de les GPU

About Author

COMENTARIS

Etiquetes penjant

AQUEST ARTICLE VA SER PRESENTAT A

Related Stories

Startups of The Year: Meet the AI Industry

New Features: They're Everything, We're Just Ken

Startups of The Year: Meet the Cybersecurity Industry

The Fall of OM by Mantra DAO: Accident or Pattern?

Startups of The Year: Meet the AI Industry

New Features: They're Everything, We're Just Ken

Startups of The Year: Meet the Cybersecurity Industry

The Fall of OM by Mantra DAO: Accident or Pattern?

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps