グラフィックハードウェアの輝きは、コンピューティングの成長に注目するときに、しばしば最初に注目されるものですが、その作成を可能にする目に見えないマシンも同様に重要です。 これが、世界最大のGPUプロバイダーであるNVIDIAの内部ワークフローを非常に要求する理由です:数百万のラインが複数のハードウェアプラットフォームをカバーし、スピードと信頼性の両方を提供するシステムを介して動作します。 このニーズに対応しているのは、NVIDIAのインフラストラクチャー・アーキテクチャーであるAdarsh Kumar Sadhukhaです。過去6年間、彼は古いシステムを、数百万のアプリケーションの増加する技術的ニーズに対応できるより広範囲で包括的なアーキテクチャに変えるために取り組んでいます。 回路からシステムへ:インフラへの道 アダルシュの旅は、建設パイプラインの仕事から遠く離れて始まりました. Birla Institute of Technology and Science Pilaniで電気・電子工学の学士号を取得したとき、彼は回路とハードウェアに魅了されましたが、ソフトウェアの精度にますます惹かれました。 彼は後にジョージア・テクノロジーで修士号を取得し、NVIDIAで別のインターンシップを提供されたときに彼の突破的な役割を果たした。そこで、彼はこれらの重要なツールの重要性の最初の味わいを得た。彼が言うように、「すべての突破的な製品(GPU、新しいソフトウェア、または高度なデータパイプラインであろうと)の背後には、すべてを可能にするツールの見えない層があります」と彼は思い出した。 その認識が彼の軌道を設定した:消費者向けの機能ではなく、彼の呼びかけは、他のエンジニアに力を与えたスタックアップでした. 彼が言ったように、「電子とコンピュータサイエンスの私の二重背景は、ハードウェアエンジニアリングとソフトウェアアーキテクチャを平等に適用するためのユニークなポジションを与えました。 NVIDIA で C++ をインストール ソフトウェアツールインフラストラクチャのアーキテクターとしてNVIDIAでフルタイムのポジションを提供されたとき、彼は同社の内部システムをスケーラリングするために必要なプロトコルを構築する手助けを任された。 彼の初期の課題の1つは、ゆっくりと、しかし確実に操作に悪影響を与えるビルドシステムに対処することでした。当時、伝統的なシステムは遅く、メモリ密集性があり、スケーリング時に脆弱でした。Adarshは、現代のC++で初期から再構築し、アルゴリズムを書き直し、データ構造を再設計しました。 しかし、この変化はまた、エンジニアがこの新しい言語に適応するのを助けることも含まれていました。C++は長い間、企業内で注意深く観察されており、Perlは企業全体で使用される主な標準です。現代のC++は、開発者のスピードで高レベルのスクリプト言語と競い合うことができ、開発者のスピードでそれらをはるかに上回ることを証明することにより、Adarshは考え方を変えることを目指していました。 彼のリーダーシップスタイルは、マイクロマネジメントではなく所有権に根付いており、チーム全体の信頼を育てました。 「このプロジェクトは、適切なエンジニアリングの厳格さがあれば、現代のC++は比類のないパフォーマンスとメンテナビリティを提供することができることを証明しました」と彼は説明します。 会社のDSLの改善 パフォーマンスの勝利にもかかわらず、Adarshはまた、構成ファイルの拡散の同様に緊急な問題に対処する必要がありました。これらの広範な指示は、ハードウェアコードベースがコンパイルされる方法を支配し、しばしば数千の暗号線にまで伸びる。 Adarshの反応は、以前のように効率的で正確なプロセスを保つ一方でプロセスを加速させることができるドメイン特有の言語を設計することでした。繰り返しパターンを簡潔なシンタクスに崩壊させることによって、Adarshの新しい言語は、内部操作全体で機能性を拡大しながら、構成ファイルを30%縮小することに成功しました。 更新されたDSLは、NVIDIAがビルド・プロトコルをどのように改善し、内部インフラストラクチャを負担ではなく共有資産に変えることができるかを示した。 AI-Augmented Toolingへの移行 より速いビルディングとクリーンな構成により、Adarshのビジョンは次の境界に置かれています:インテリジェンス。機械学習とAIの認証で、彼のビジョンは、開発者が求めている行動を実行するだけでなく、時間とともにそれらから学ぶことができる開発ツールです。 それは、実際には、技術的なボトルチェーンが深刻な問題になる前に予測できるビルドツール、以前のワークロードに基づいて自動的に調節するパイプライン、およびヒューマンの誘導なしに洞察を表面化する診断システムがあることを意味します。このようなシステムは、ビルドインフラストラクチャを反応的にプロアクティブに変え、より正確に改善し、それらが使用されるほど推定します。 「明日のツールは、あらゆるコンパイルから学び、次のコンパイルをさらに良くするだろう」とAdarsh氏は説明し、AIはインフラストラクチャへのボルトではなく、その進化を定義する原則である。 GPU がますます重要になり、複数の分野で使用され続けているので、それらを構築する目に見えないエンジンはペースをとらなければなりません。 NVIDIAのインフラストラクチャはより速く、より柔軟で、ツールがそれらを使用するエンジニアと同じくらい学ぶ未来の準備ができています。 アダルシュ・クマール・サドクハ

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このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

「Adarsh Kumar Sadhukha: The Man Coding the Invisible Engine Behind GPUs」

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