그래픽 하드웨어의 빛은 종종 사람들이 컴퓨팅의 성장에 주목할 때 주목하는 첫 번째 요소이지만, 그 창조를 가능하게 하는 보이지 않는 기계는 똑같이 중요합니다. 이것이 세계 최대의 GPU 공급 업체 인 NVIDIA의 내부 워크플로우가 그렇게 요구되는 이유입니다 : 수백만 개의 라인은 여러 하드웨어 플랫폼을 다루며 속도와 신뢰성을 제공해야하는 시스템을 통해 실행됩니다. 이 요구를 다루는 것은 NVIDIA의 인프라 아키텍처 인 Adarsh Kumar Sadhukha입니다. 지난 6년간 그는 오래된 오래된 시스템을 수백만 개의 응용 프로그램의 증가하는 기술적 요구를 처리할 수 있는 더 광범위하고 포괄적인 아키텍처로 바꾸기 위해 노력해 왔습니다. 회로에서 시스템으로 : 인프라로 가는 길 Adarsh의 여정은 건설 파이프라인으로부터 시작되었습니다.Birla Institute of Technology and Science Pilani의 전기 및 전자 공학 학사로, 그는 회로와 하드웨어에 매료되었지만 소프트웨어의 정밀성에 점점 더 끌렸습니다. 그는 나중에 조지아 테크에서 석사 학위를 취득했으며, 그로 인해 NVIDIA에서 또 다른 인턴쉽을 제공받았을 때 획기적인 역할을 맡았습니다.그곳에서 그는 이러한 중요한 도구의 중요성에 대한 첫 번째 맛을 얻었습니다.그가 말했듯이, "모든 획기적인 제품 (GPU, 새로운 소프트웨어 또는 고급 데이터 파이프라인) 뒤에는 모든 것을 가능하게 만드는 보이지 않는 도구 층이 있습니다. 그 깨달음은 그의 경로를 설정했습니다 : 소비자 중심의 기능 대신, 그의 호출은 다른 엔지니어를 권한을 부여하는 스케링이었다. "전기 및 컴퓨터 과학 분야의 내 이중 배경은 내가 하드웨어 엔지니어링과 소프트웨어 아키텍처를 동등하게 적용 할 수있는 독특한 위치를 만들었습니다. NVIDIA에서 C++ 설치 그는 소프트웨어 도구 인프라 아키텍트로서 NVIDIA에서 풀 타임직을 제공받았을 때, 회사 내부 시스템을 확장하는 데 필요한 프로토콜을 구축하는 것을 돕는 임무를 받았다. 이 과정에서 그의 초기 도전 중 하나는 작동에 천천히 그러나 확실히 해를 끼치는 빌드 시스템을 다루는 것이 었습니다. 당시, 유래된 시스템은 느리고, 메모리 집중적이었고, 확장될 때 취약했습니다. Adarsh는 현대 C++에서 처음부터 그것을 재구성하여 알고리즘을 다시 쓰고 데이터 구조를 재구성했습니다. 그러나 이 변화는 또한 엔지니어들이이 새로운 언어에 적응하도록 돕는 것을 포함했습니다. C++는 오랫동안 회사 내에서 주의 깊게 관찰되었으며, Perl는 회사 전반에 걸쳐 사용되는 주요 표준이었습니다. 현대 C++가 개발자 속도로 고급 스크립팅 언어와 경쟁 할 수 있다는 것을 증명함으로써, Adarsh는 마음을 바꾸는 것을 목표로했습니다. 그는 인턴 및 초기 경력 엔지니어의 멘토가되었고 시스템 수준의 프로그래밍을 통해 그들을 안내했습니다. "이 프로젝트는 적절한 엔지니어링 엄격함으로써 현대 C++는 탁월한 성능과 유지 보수성을 제공할 수 있다는 것을 증명했습니다."라고 그는 설명합니다. 회사의 DSL 개선 성능 상승에도 불구하고, Adarsh는 또한 구성 파일의 확산의 똑같이 긴급한 문제를 해결해야했습니다.이 넓은 지침은 하드웨어 코드베이스가 컴파일되는 방법을 지배했으며, 종종 수천 개의 암호화 라인으로 확장되었습니다. Adarsh의 대답은 이전과 같은 효율성과 정확성을 유지하면서 프로세스를 가속화할 수 있는 도메인 특정 언어를 설계하는 것이 었습니다.반복적인 패턴을 간결한 구문으로 붕괴함으로써, Adarsh의 새로운 언어는 구성 파일을 성공적으로 30% 줄이고 내부 작업을 통해 기능성을 확장합니다. 업데이트 된 DSL은 NVIDIA가 빌드 프로토콜을 개선하고 내부 인프라를 부담이 아닌 공유 자산으로 바꿀 수있는 방법을 보여주었습니다. AI-Augmented Tooling을 향한 전환 더 빠른 빌드와 더 깨끗한 구성으로, Adarsh의 시야는 다음 경계에 배치됩니다 : 지능. 기계 학습 및 AI 인증을 통해 그의 비전은 개발자 도구가 인간이 요구하는 작업을 수행 할뿐만 아니라 시간이 지남에 따라 그들로부터 배울 수있는 것입니다. 이것은 실용적으로 기술적 곤경이 심각한 문제로 변하기 전에 기술적 곤경을 예측할 수 있는 빌드 도구, 이전 작업 부하를 기반으로 자동 조정하는 파이프라인, 인간의 조언 없이 통찰력을 표면화하는 진단 시스템이 있을 수 있다는 것을 의미합니다.이러한 시스템은 빌드 인프라를 반응성에서 선동성으로 바꾸고, 더 정확하게 개선하고 추론할 수 있습니다. “내일의 도구는 모든 컴파일에서 배울 것이고, 다음을 더 좋게 할 것입니다.”라고 Adarsh는 설명합니다. GPU가 점점 더 필수적이고 여러 분야에서 사용되기 때문에 그들을 구축하는 보이지 않는 엔진은 속도를 유지해야합니다. NVIDIA의 인프라는 더 빠르고, 더 부드럽고, 도구가 그들을 사용하는 엔지니어만큼 배울 미래를 위해 준비되어 있습니다. Adarsh Kumar Sadhukha에 대한 리뷰 보기

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Adarsh Kumar Sadhukha: GPU 뒤에 보이지 않는 엔진을 코딩하는 사람

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