NVIDIA CEO on Elon Musk, xAI, Colossus supercomputer and systems engineering | Jensen Huang

एलन मस्क और XAI ने मेम्फिस में कोलोसस सुपरकंप्यूटर का निर्माण रिकॉर्ड 4 महीनों में पूरा किया है, जिसमें अब 200,000 जीपीयू हैं और यह तेजी से बढ़ रहा है। उनकी सफलता का श्रेय कई बातों को जाता है। एलन विभिन्न विषयों में गहन ज्ञान रखते हैं और एक अच्छे सिस्टम विचारक हैं, जो हर चीज पर सवाल उठाते हैं। वे यह सुनिश्चित करते हैं कि क्या कोई काम आवश्यक है, क्या इसे इसी तरह से किया जाना चाहिए और इसमें कितना समय लगना चाहिए। वे हर चीज को उसकी न्यूनतम आवश्यक मात्रा तक सीमित कर देते हैं, जिससे उत्पाद की आवश्यक क्षमताएं बनी रहती हैं। वे यथासंभव न्यूनतमवादी हैं और इसे सिस्टम स्तर पर लागू करते हैं। एलन की एक और खासियत यह है कि वे क्रिया के बिंदु पर मौजूद होते हैं। यदि कोई समस्या आती है, तो वे मौके पर जाकर उसे समझते हैं। इससे "हम इसे इसी तरह करते हैं" जैसी पुरानी सोच को दूर करने में मदद मिलती है। वे बहाने स्वीकार नहीं करते और उनकी व्यक्तिगत तत्परता बाकी सभी को भी तत्परता से काम करने के लिए प्रेरित करती है। वे आपूर्तिकर्ताओं को भी अपनी परियोजनाओं को सर्वोच्च प्राथमिकता देने के लिए प्रेरित करते हैं। एलन अक्सर यह सवाल पूछते हैं कि क्या किसी काम को तेजी से किया जा सकता है और कैसे? वे यह भी जानना चाहते हैं कि इसमें इतना समय क्यों लगता है। वे इंजीनियरिंग प्रश्नों पर गहराई से विचार करते हैं। एक बार वे एक रैक में केबल लगाने की पूरी प्रक्रिया को समझने के लिए एक इंजीनियर के साथ काम कर रहे थे। इससे उन्हें डेटा सेंटर स्थापित करने में शामिल हर कार्य से सहज ज्ञान विकसित करने में मदद मिलती है, जिससे अक्षमताओं की पहचान होती है और उन्हें दूर किया जा सकता है। एनवीडिया का कोड डिजाइन भी एक मूलभूत सिस्टम इंजीनियरिंग समस्या है, और वे अपने काम को इसी सिद्धांत पर आधारित करते हैं। एनवीडिया "प्रकाश की गति" नामक एक विधि का उपयोग करता है, जिसमें हर चीज को भौतिकी की क्षमता की सीमा के विरुद्ध मापा जाता है, जैसे मेमोरी स्पीड, मैथ स्पीड, पावर कॉस्ट, टाइम एफर्ट, और मैन्युफैक्चरिंग साइकिल टाइम। वे निरंतर सुधार की पारंपरिक विधि के बजाय, पहले यह निर्धारित करते हैं कि किसी कार्य को मूल सिद्धांतों और भौतिक सीमाओं के आधार पर कितनी तेजी से किया जा सकता है। इससे उन्हें यह जानने में मदद मिलती है कि अधिकतम दक्षता क्या है और फिर वे उस लक्ष्य तक पहुंचने के लिए काम करते हैं, जिससे अक्सर आश्चर्यजनक रूप से कम समय में काम पूरा हो जाता है।