Der Glanz der Grafik-Hardware ist oft das erste, worauf die Menschen bei der Bearbeitung des Wachstums des Computers aufmerksam machen, aber die unsichtbare Maschine, die seine Erstellung ermöglicht, ist ebenso entscheidend. Das macht die internen Workflows von NVIDIA, dem weltweit größten GPU-Anbieter, so anspruchsvoll: Millionen von Linien, die sich über mehrere Hardwareplattformen erstrecken und durch Systeme laufen, die sowohl Geschwindigkeit als auch Zuverlässigkeit liefern müssen. Mit diesem Bedürfnis beschäftigt sich Adarsh Kumar Sadhukha, Infrastrukturarchitekt bei NVIDIA. In den letzten sechs Jahren hat er daran gearbeitet, veraltete veraltete Systeme in eine breitere und umfassendere Architektur umzuwandeln, die den wachsenden technischen Bedürfnissen von Millionen von Anwendungen gerecht werden kann. Von Schaltungen zu Systemen: Ein Weg in die Infrastruktur Als Bachelor in Elektro- und Elektronikingenieurwesen am Birla Institute of Technology and Science Pilani war er von Schaltungen und Hardware fasziniert, aber immer mehr von der Präzision der Software angezogen. Er verfolgte später einen Masterstudiengang bei Georgia Tech, was schließlich zu seiner bahnbrechenden Rolle führte, als ihm ein weiteres Praktikum bei NVIDIA angeboten wurde. Dort bekam er einen ersten Eindruck von der Bedeutung dieser kritischen Tools. „Hinter jedem bahnbrechenden Produkt (ob es sich um eine GPU, eine neue Software oder eine fortschrittliche Datenleitung handelt) steckt eine unsichtbare Schicht von Tools, die alles möglich machen“, erinnerte er sich. Diese Erkenntnis setzte seinen Weg: Anstatt verbraucherorientierter Merkmale, war seine Berufung die Schachtelung, die andere Ingenieure befähigte. „Mein dualer Hintergrund in Elektronik und Informatik hat mich einzigartig positioniert, Hardware-Engineering und Software-Architektur gleichermaßen anzuwenden, eine Fähigkeitssammlung, die meine Arbeit heute stark treibt.“ C++ auf Nvidia installieren Als ihm eine Vollzeit-Position bei NVIDIA als Software-Tool-Infrastrukturarchitekt angeboten wurde, wurde ihm die Aufgabe übertragen, dabei zu helfen, die Protokolle zu erstellen, die für die Skalierung der internen Systeme des Unternehmens erforderlich waren. Einer seiner frühesten Herausforderungen in diesem Bereich war es, ein Build-System anzugehen, das langsam aber sicher Betriebsschäden verursachte. Zu der Zeit war das veraltete System langsam, speicherintensiv und zerbrechlich, wenn es skaliert wurde. Adarsh re-architektierte es von Grund auf in modernem C++, um Algorithmen zu schreiben und Datenstrukturen neu zu entwerfen. Die Auszahlung war scharf, wobei die Build-Zeit auf ein Viertel reduziert wurde und zehnmal weniger Speicherverbrauch erforderte. Aber diese Änderung beinhaltete auch die Unterstützung von Ingenieuren, sich an diese neue Sprache anzupassen. C++ war schon lange vorsichtig innerhalb des Unternehmens angesehen worden, wobei Perl der Hauptstandard im gesamten Unternehmen war. Indem er bewies, dass moderne C++ hochkarätige Skriptsprachen mit Entwicklergeschwindigkeit konkurrieren konnte und sie bei der Leistung weit übertraf, hatte Adarsh das Ziel, Gedanken zu ändern. Sein Führungsstil, der im Eigentum statt im Mikromanagement verwurzelt war, förderte das Vertrauen in Teams. „Dieses Projekt hat bewiesen, dass modernes C++ mit der richtigen Engineering-Richtigkeit unübertroffene Leistung und Wartungsfähigkeit liefern kann“, erklärt er. Verbesserung der DSL des Unternehmens Trotz der Leistungsgewinne musste Adarsh auch das ebenso dringende Problem der Ausbreitung von Konfigurationsdateien lösen.Diese ausgedehnten Anweisungen regelten, wie Hardware-Code-Basen kompiliert werden, oft in Tausende von kryptischen Zeilen. Die Antwort von Adarsh bestand darin, eine Domain-spezifische Sprache zu entwerfen, die den Prozess beschleunigen konnte und gleichzeitig so effizient und präzise wie zuvor war.Durch den Zusammenbruch wiederkehrender Muster in eine prägnante Syntax schrumpfte die neue Sprache von Adarsh erfolgreich Konfigurationsdateien um 30% und erweiterte gleichzeitig ihre Funktionalität über ihre internen Operationen hinweg. Die aktualisierte DSL zeigte, wie NVIDIA sein Build-Protokoll verbessern konnte und verwendet werden konnte, um seine interne Infrastruktur zu einem gemeinsamen Asset und nicht zu einer Belastung zu machen. Auf dem Weg zu AI-Augmented Tooling Mit schnelleren Builds und sauberen Konfigurationen sind Adarshs Ziele an der nächsten Grenze gesetzt: Intelligenz.Mit Zertifizierungen im Bereich maschinelles Lernen und KI ist seine Vision für Entwickler-Tools, die nicht nur Aktionen ausführen, die Menschen von ihnen verlangen, sondern die mit der Zeit von ihnen lernen können. Das bedeutet in der Praxis, dass es Build-Tools geben könnte, die technische Engpässe vorhersagen können, bevor sie zu ernsthaften Problemen werden, Pipelines, die auf vorherigen Workloads basierend automatisch abgestimmt werden, und Diagnosesysteme, die Einblicke auf der Oberfläche ohne menschliche Anweisung liefern. Solche Systeme würden die Build-Infrastruktur von reaktiv zu proaktiv machen, verbessern und abschließen mit größerer Genauigkeit, je mehr sie verwendet werden. "Die Tools von morgen werden aus jeder Compilation lernen und die nächste noch besser machen", erklärt Adarsh. Da GPUs immer wichtiger werden und in mehreren Bereichen eingesetzt werden, müssen die unsichtbaren Motoren, die sie bauen, das Tempo halten. Die Infrastruktur von NVIDIA ist schneller, schlanker und bereit für eine Zukunft, in der Werkzeuge genauso viel lernen wie die Ingenieure, die sie verwenden. Adarsh Kumar Sadhukha

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Adarsh Kumar Sadhukha: Der Mann, der die unsichtbare Engine hinter GPUs kodiert

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