Brandon Reagen आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के एक शोधकर्ता हैं, जिनका कार्य मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम और हार्डवेयर डिज़ाइन के अंतर्संबंध पर केंद्रित है। वे तंत्रिका-नेटवर्क मॉडलों के कुशल निष्पादन को आगे बढ़ाने के लिए सबसे अधिक जाने जाते हैं, विशेष रूप से कस्टम एक्सेलेरेटर और सिस्टम-स्तरीय अनुकूलन के माध्यम से जो डीप-लर्निंग कार्यभार की कम्प्यूटेशनल लागत को कम करते हैं। उनके शोध ने हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर सह-डिज़ाइन के शैक्षणिक दृष्टिकोण और क्लाउड तथा एज कंप्यूटिंग वातावरण में व्यावहारिक तैनाती दोनों को प्रभावित किया है।
Reagen का करियर शिक्षा और उद्योग दोनों में भूमिकाओं तक फैला हुआ है, जहाँ उन्होंने कम-शक्ति वाले इन्फ्रेंस चिप्स से लेकर स्केलेबल प्रशिक्षण प्रणालियों तक की परियोजनाओं में योगदान दिया है। उनके प्रकाशन अक्सर कंप्यूटर आर्किटेक्चर और मशीन लर्निंग के शीर्ष स्थानों में दिखाई देते हैं, और उनके कार्य को सैद्धांतिक अमूर्तन के बजाय मापने योग्य प्रदर्शन लाभों पर जोर देने के लिए उद्धृत किया जाता है। वे बड़े-भाषा-मॉडल इन्फ्रेंस को अधिक कुशल बनाने के प्रयासों में भी शामिल रहे हैं, जो जनरेटिव AI प्रणालियों के विस्तार के साथ बढ़ते महत्व का विषय है।
प्रारंभिक करियर और शिक्षा
Reagen ने इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान में अपनी डॉक्टरेट की पढ़ाई पूरी की, जिसमें मशीन लर्निंग के लिए ऊर्जा-कुशल प्रोसेसर के डिज़ाइन पर ध्यान केंद्रित किया गया। अपनी पीएचडी के दौरान, उन्होंने एल्गोरिदम परिशुद्धता और हार्डवेयर संसाधनों को सह-अनुकूलित करने के तरीके विकसित किए, यह प्रदर्शित करते हुए कि तंत्रिका नेटवर्क कार्य प्रदर्शन में महत्वपूर्ण हानि के बिना कम संख्यात्मक सटीकता को सहन कर सकते हैं। शोध की यह श्रृंखला बाद में विशेष एक्सेलेरेटर पर काम के लिए आधार तैयार करती है।
उनका प्रारंभिक शैक्षणिक कार्य एमआईटी-सीएसएआईएल और स्टैनफोर्ड-एआई-लैब दोनों के साथ मजबूत संबंध रखने वाले संस्थानों में किया गया था, हालाँकि उन्होंने कार्नेगी-मेलन-विश्वविद्यालय और बर्कले-एआई-रिसर्च के शोधकर्ताओं के साथ भी सहयोग किया। इन सहयोगों ने एक अंतर-विषयक दृष्टिकोण स्थापित करने में मदद की जो सर्किट डिज़ाइन, आर्किटेक्चर और एल्गोरिदमिक सिद्धांत से अंतर्दृष्टि को जोड़ता है।
हार्डवेयर त्वरण में योगदान
Reagen के शोध का एक केंद्रीय विषय तंत्रिका नेटवर्क इन्फ्रेंस के लिए अनुप्रयोग-विशिष्ट एकीकृत सर्किट (ASIC) का डिज़ाइन है। उन्होंने कन्वोल्यूशनल-तंत्रिका-नेटवर्क परतों को सिस्टोलिक सरणियों और अन्य समानांतर संरचनाओं पर मैप करने के तरीकों की खोज की है, जिससे सामान्य-उद्देश्य GPU की तुलना में ऊर्जा दक्षता में परिमाण-स्तरीय सुधार प्राप्त हुए हैं। उनके कार्य में अक्सर मेमोरी पदानुक्रम, डेटा पुन: उपयोग पैटर्न और बिट-चौड़ाई कमी तकनीकों का विस्तृत मॉडलिंग शामिल होता है।
एक उल्लेखनीय योगदान नेटवर्क टोपोलॉजी और लक्ष्य विलंबता बाधाओं के आधार पर एक्सेलेरेटर कॉन्फ़िगरेशन स्वचालित रूप से उत्पन्न करने के लिए एक ढांचे का विकास है। यह ढांचा डिज़ाइनरों को मैन्युअल ट्यूनिंग के बिना क्षेत्र, शक्ति और थ्रूपुट के बीच व्यापार-बंद का पता लगाने की अनुमति देता है, जिससे विविध अनुप्रयोगों के लिए कस्टम हार्डवेयर तैनात करना आसान हो जाता है। इस दृष्टिकोण को कई शैक्षणिक प्रोटोटाइप में अपनाया गया है और वाणिज्यिक डिज़ाइनों को सूचित किया है।
Reagen ने मॉडल-प्रूनिंग और क्वांटिफिकेशन के उपयोग को हार्डवेयर के लिए प्रथम-श्रेणी के डिज़ाइन विचारों के रूप में भी जांचा है। इन एल्गोरिदमिक अनुकूलन को हार्डवेयर डिज़ाइन लूप में एकीकृत करके, उनका कार्य दिखाता है कि जब दोनों परतों को संयुक्त रूप से अनुकूलित किया जाता है तो पर्याप्त गति संभव है। यह दृष्टिकोण पहले के प्रयासों के विपरीत है जो एल्गोरिदम और हार्डवेयर को अलग-अलग चिंताओं के रूप में मानते थे।
सिस्टम और सॉफ़्टवेयर एकीकरण
चिप डिज़ाइन से परे, Reagen ने विशेष हार्डवेयर के साथ इंटरफ़ेस करने वाले सॉफ़्टवेयर स्टैक में योगदान दिया है। उन्होंने कंपाइलर और रनटाइम सिस्टम पर काम किया है जो उच्च-स्तरीय तंत्रिका नेटवर्क विवरणों को एक्सेलेरेटर के लिए कुशल निम्न-स्तरीय निर्देशों में अनुवादित करते हैं। इसमें डेटा लेआउट परिवर्तन, कई कोर में संचालन शेड्यूल करना, और ऑफ-चिप ट्रैफ़िक को कम करने के लिए ऑन-चिप मेमोरी का प्रबंधन शामिल है।
उनका सिस्टम शोध वितरित क्लस्टरों में प्रशिक्षण को स्केल करने की चुनौतियों को भी संबोधित करता है। उन्होंने ग्रेडिएंट संपीड़न और संचार कमी की तकनीकों का पता लगाया है, जो कई नोड्स पर बहुत बड़े मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। ये विधियाँ अमेज़न-वेब-सर्विसेज और गूगल-क्लाउड वातावरण में नेटवर्क बैंडविड्थ की बाधा को कम करने में मदद करती हैं, जहाँ प्रशिक्षण कार्य अक्सर सैकड़ों GPU पर चलते हैं।
जनरेटिव-एआई के संदर्भ में, Reagen ने जांच की है कि ट्रांसफार्मर-आधारित मॉडलों को कुशलता से कैसे परोसा जाए। स्पेकुलेटिव डिकोडिंग और प्रारंभिक-निकास तंत्र पर उनका कार्य पाठ उत्पन्न करने की विलंबता और लागत को कम करने का लक्ष्य रखता है, जो चैटबॉट और कोड सहायकों जैसे वास्तविक समय अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से प्रासंगिक है। इन तकनीकों को कुछ उत्पादन प्रणालियों में एकीकृत किया गया है, हालाँकि विवरण गोपनीय बने हुए हैं।
उद्योग भूमिकाएँ और सहयोग
Reagen ने कई प्रौद्योगिकी कंपनियों में पदों पर कार्य किया है, जहाँ उन्होंने अपनी अकादमिक अंतर्दृष्टि को व्यावहारिक उत्पादों में अनुवादित किया है। उन्होंने एएमडी और इंटेल में टीमों के साथ विशिष्ट CPU और GPU आर्किटेक्चर के लिए अपनी मशीन लर्निंग लाइब्रेरी को अनुकूलित करने पर काम किया है। इन सहयोगों में अक्सर कमोडिटी हार्डवेयर पर चरम प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए कर्नेल कार्यान्वयन और मेमोरी एक्सेस पैटर्न को ट्यून करना शामिल होता है।
उन्होंने ग्रोक और सांबा-नोवा के लिए भी परामर्श दिया है, जो उद्देश्य-निर्मित AI एक्सेलेरेटर बनाने वाली स्टार्टअप हैं। इन भूमिकाओं में, उन्होंने कार्यभार विशेषता और बेंचमार्किंग पर मार्गदर्शन प्रदान किया, यह सुनिश्चित करने में मदद की कि उनका हार्डवेयर छोटे एज मॉडल से लेकर बड़े भाषा मॉडल तक तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर की एक विस्तृत श्रृंखला को संभाल सके। उनकी प्रतिक्रिया ने उनके निर्देश सेट और मेमोरी सबसिस्टम के डिज़ाइन को प्रभावित किया है।
इसके अतिरिक्त, Reagen नोकिया-बेल-लैब्स के साथ दूरसंचार नेटवर्क के लिए कम-शक्ति इन्फ्रेंस से संबंधित परियोजनाओं में शामिल रहे हैं। यह कार्य पता लगाता है कि बेस स्टेशनों और एज डिवाइसों पर AI मॉडल कैसे तैनात किए जाएँ, जहाँ ऊर्जा बाधाएँ गंभीर हैं और वास्तविक समय प्रसंस्करण की आवश्यकता है। परिणामों के 5G और भविष्य के 6G नेटवर्क के लिए निहितार्थ हैं।
शैक्षणिक प्रभाव और मेंटरशिप
Reagen एक सक्रिय शैक्षणिक उपस्थिति बनाए रखते हैं, नियमित रूप से प्रकाशित करते हैं और आर्किटेक्चर और मशीन लर्निंग में प्रमुख सम्मेलनों के लिए कार्यक्रम समितियों में सेवा करते हैं। उन्होंने कई स्नातक छात्रों और पोस्टडॉक्टोरल शोधकर्ताओं को मेंटर किया है, जिनमें से कई आगे चलकर संकाय पदों या उद्योग में शोध भूमिकाओं में गए हैं। उनकी मेंटरशिप शैली व्यावहारिक प्रयोग और कठोर मूल्यांकन पर जोर देती है, जिससे छात्रों को पृथक घटकों के बजाय पूर्ण सिस्टम बनाने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है।
उनके शिक्षण ने कंप्यूटर आर्किटेक्चर, हार्डवेयर-सॉफ़्टवेयर इंटरफ़ेस और मशीन लर्निंग सिस्टम में विशेष विषयों जैसे विषयों को कवर किया है। उन्होंने पाठ्यक्रम सामग्री विकसित की है जो छात्रों को कुशल AI हार्डवेयर डिज़ाइन करने की चुनौतियों से परिचित कराती है, जिसमें FPGA-आधारित प्रोटोटाइप का उपयोग करके व्यावहारिक लैब शामिल हैं। ये पाठ्यक्रम अपने व्यावहारिक फोकस के लिए अच्छी तरह से प्राप्त हुए हैं और इंजीनियरों की एक नई पीढ़ी को प्रशिक्षित करने में मदद की है।
Reagen ओपन-सोर्स हार्डवेयर और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य शोध के समर्थक भी हैं। उन्होंने अनुमेय लाइसेंस के तहत कई डिज़ाइन टूल और सिमुलेशन ढांचे जारी किए हैं, जिससे अन्य शोधकर्ता उनके काम पर निर्माण कर सकें। खुलेपन के प्रति यह प्रतिबद्धता AI हार्डवेयर डिज़ाइन के आसपास एक समुदाय को बढ़ावा देती है, जिसमें शिक्षा और उद्योग दोनों से योगदान शामिल हैं।
हाल की दिशाएँ और भविष्य का कार्य
हाल के वर्षों में, Reagen ने AI हार्डवेयर और सुरक्षा के अंतर्संबंध पर कुछ ध्यान केंद्रित किया है। उन्होंने तंत्रिका नेटवर्क एक्सेलेरेटर पर साइड-चैनल हमलों की जांच की है, यह दिखाते हुए कि शक्ति और समय भिन्नताएँ मॉडल इनपुट के बारे में जानकारी लीक कर सकती हैं। इस कार्य के स्वास्थ्य देखभाल और वित्त जैसे संवेदनशील अनुप्रयोगों में AI तैनात करने के लिए निहितार्थ हैं, जहाँ गोपनीयता सर्वोपरि है।
वे चिकित्सा इमेजिंग में अवशिष्ट-नेटवर्क और यू-नेट आर्किटेक्चर के उपयोग की भी खोज कर रहे हैं, वास्तविक समय नैदानिक उपकरण विकसित करने के लिए चिकित्सकों के साथ सहयोग कर रहे हैं। इन परियोजनाओं के लिए सख्त विलंबता और सटीकता आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए एल्गोरिदम और हार्डवेयर के सावधानीपूर्वक सह-डिज़ाइन की आवश्यकता होती है, एक चुनौती जो उनकी मुख्य विशेषज्ञता के साथ संरेखित होती है।
आगे देखते हुए, Reagen AI त्वरण के लिए ऑप्टिकल-कंप्यूटिंग और अन्य उभरती प्रौद्योगिकियों की क्षमता में रुचि रखते हैं। हालाँकि ये दृष्टिकोण अभी भी प्रारंभिक चरण में हैं, वे मानते हैं कि वे कुछ कार्यभार के लिए ऊर्जा दक्षता में महत्वपूर्ण लाभ प्रदान कर सकते हैं। वे यह भी जांच रहे हैं कि बड़े-भाषा-मॉडल प्रशिक्षण को अधिक टिकाऊ कैसे बनाया जाए, वर्तमान डेटा केंद्रों के पर्याप्त कार्बन पदचिह्न को देखते हुए।
चयनित प्रकाशन और मान्यता
Reagen ने 50 से अधिक सहकर्मी-समीक्षित पत्र लिखे हैं, जिनमें से कई शीर्ष सम्मेलनों में सर्वश्रेष्ठ पेपर पुरस्कार या नामांकन प्राप्त कर चुके हैं। उनके सबसे अधिक उद्धृत कार्यों में ऊर्जा-कुशल इन्फ्रेंस, एक्सेलेरेटर डिज़ाइन पद्धतियों और वितरित प्रशिक्षण अनुकूलन पर अध्ययन शामिल हैं। उन्होंने पुस्तक अध्यायों और सर्वेक्षण लेखों में भी योगदान दिया है जो AI हार्डवेयर में कला की स्थिति को संश्लेषित करते हैं।
उनके शोध को सरकारी एजेंसियों और उद्योग भागीदारों द्वारा वित्त पोषित किया गया है, जिसमें राष्ट्रीय सुरक्षा और वैज्ञानिक खोज के लिए AI क्षमताओं को आगे बढ़ाने के उद्देश्य से कार्यक्रम शामिल हैं। उन्हें अंतर्राष्ट्रीय कार्यशालाओं में मुख्य वक्ता के रूप में आमंत्रित किया गया है और कंप्यूटिंग के भविष्य से संबंधित विषयों पर पैनलिस्ट के रूप में कार्य किया है।
हालाँकि उन्हें ट्यूरिंग अवार्ड जैसे प्रमुख सार्वजनिक पुरस्कार नहीं मिले हैं, उनके कार्य को कंप्यूटर आर्किटेक्ट और मशीन लर्निंग सिस्टम शोधकर्ताओं के विशेष समुदाय के भीतर मान्यता प्राप्त है। वे कई पेशेवर संगठनों के वरिष्ठ सदस्य हैं और कंप्यूटर आर्किटेक्चर पर केंद्रित पत्रिकाओं के लिए संपादकीय बोर्डों में सेवा करते हैं।
व्यक्तिगत जीवन और रुचियाँ
Reagen के व्यक्तिगत जीवन के बारे में विवरण कम हैं, क्योंकि वे अपनी पेशेवर गतिविधियों के बाहर कम सार्वजनिक प्रोफ़ाइल रखते हैं। वे एक उत्साही शतरंज खिलाड़ी के रूप में जाने जाते हैं, स्थानीय टूर्नामेंटों में प्रतिस्पर्धा कर चुके हैं, और उन्होंने कंप्यूटिंग के इतिहास में रुचि व्यक्त की है। ये शौक कभी-कभी उनके भाषणों में सतह पर आते हैं, जहाँ वे शतरंज की रणनीति और हार्डवेयर डिज़ाइन के बीच समानताएँ खींचते हैं।
वे अंतःविषय शिक्षा के समर्थक भी हैं, छात्रों को गणित, भौतिकी और यहाँ तक कि दर्शनशास्त्र में पाठ्यक्रम लेने के लिए प्रोत्साहित करते हैं ताकि उनके दृष्टिकोण व्यापक हों। उनका मानना है कि सबसे नवीन समाधान अक्सर असमान क्षेत्रों से विचारों के संयोजन से उत्पन्न होते हैं, एक सिद्धांत जो उनके स्वयं के शोध सहयोगों का मार्गदर्शन करता है।
विरासत और प्रभाव
AI हार्डवेयर का क्षेत्र पिछले दशक में तेजी से बढ़ा है, और Reagen के योगदान ने इसके प्रक्षेपवक्र को आकार देने में मदद की है। वास्तविक दुनिया के प्रदर्शन और ऊर्जा खपत को मापने पर उनका जोर समुदाय को अधिक कठोर मूल्यांकन मानकों की ओर धकेल रहा है। सह-डिज़ाइन पर उनके कार्य ने भी प्रभावित किया है कि कंपनियाँ विशेष चिप्स के विकास के लिए कैसे दृष्टिकोण अपनाती हैं, एक-आकार-फिट-सभी समाधानों से दूर जाते हुए।
जैसे-जैसे AI मॉडल आकार और जटिलता में बढ़ते रहते हैं, कुशल हार्डवेयर की आवश्यकता और बढ़ेगी। Reagen का शोध इन चुनौतियों को संबोधित करने के लिए एक आधार प्रदान करता है, और उनका चल रहा कार्य यह सुनिश्चित करता है कि वे इस महत्वपूर्ण क्षेत्र में सबसे आगे बने रहें। उनका प्रभाव उनके स्वयं के प्रकाशनों से परे फैला हुआ है, क्योंकि उनके छात्र और सहयोगी उनके तरीकों और मूल्यों को अपने स्वयं के करियर में आगे ले जाते हैं।