दिलीप शाह एक प्रौद्योगिकी कार्यकारी और शोधकर्ता हैं, जिनका करियर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए बड़े पैमाने पर कंप्यूटिंग सिस्टम के विकास और तैनाती पर केंद्रित रहा है। दो दशकों से अधिक समय में, उन्होंने सेमीकंडक्टर, क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर और एआई अनुसंधान संगठनों में नेतृत्व और इंजीनियरिंग भूमिकाएँ निभाई हैं, जिससे उद्यम और वैज्ञानिक संदर्भों में मशीन लर्निंग के व्यावहारिक अपनाने में योगदान मिला है। उनका काम अक्सर मौलिक एआई अनुसंधान और आधुनिक तंत्रिका नेटवर्क चलाने के लिए आवश्यक हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर प्लेटफार्मों के बीच की खाई को पाटता रहा है।
शाह का पेशेवर प्रक्षेपवक्र एआई क्षेत्र के व्यापक विकास को दर्शाता है, प्रारंभिक विशेषज्ञ प्रणालियों और सांख्यिकीय विधियों से लेकर गहन शिक्षण और बड़े भाषा मॉडल के वर्तमान युग तक। वह ऐसी परियोजनाओं में शामिल रहे हैं जो कस्टम सिलिकॉन डिजाइन, वितरित प्रशिक्षण प्रणालियों और क्लाउड प्लेटफार्मों पर एआई कार्यभार के अनुकूलन को शामिल करती हैं। सहकर्मी उन्हें एक सिस्टम-उन्मुख विचारक के रूप में वर्णित करते हैं जो उत्पादन वातावरण में मापने योग्य प्रदर्शन लाभ और विश्वसनीयता को प्राथमिकता देते हैं।
प्रारंभिक करियर और सेमीकंडक्टर नींव
शाह ने 1990 के दशक के अंत में सेमीकंडक्टर उद्योग में अपना करियर शुरू किया, जो प्रोसेसर डिजाइन में तेजी से प्रगति और इंटरनेट के व्यावसायीकरण द्वारा चिह्नित अवधि थी। उनकी प्रारंभिक भूमिकाओं में उन फर्मों में चिप आर्किटेक्चर और प्रदर्शन सत्यापन पर काम शामिल था जो पर्सनल कंप्यूटर और नेटवर्किंग उपकरणों के लिए घटकों की आपूर्ति करती थीं। इस अनुभव ने उन्हें भौतिक बाधाओं - बिजली, थर्मल और निर्माण उपज - की गहरी समझ दी जो कंप्यूटिंग हार्डवेयर को आकार देती हैं।
Intel में, उन्होंने प्रारंभिक मल्टी-कोर प्रोसेसर के सत्यापन में योगदान दिया, मेमोरी सबसिस्टम प्रदर्शन और कैश सहसंगति प्रोटोकॉल पर ध्यान केंद्रित किया। सिंगल-थ्रेड प्रदर्शन को स्केल करने की चुनौतियों ने समानांतर कंप्यूटिंग चिंताओं को रास्ता दिया, एक विषय जो उनके बाद के एआई इंफ्रास्ट्रक्चर कार्य में बार-बार आएगा। वह बाद में AMD में चले गए, जहां उन्होंने त्वरित प्रसंस्करण इकाइयों के विकास में भाग लिया जो एक ही डाई पर केंद्रीय प्रसंस्करण और ग्राफिक्स क्षमताओं को जोड़ती थीं, जो आज एआई प्रशिक्षण में पसंदीदा विषम कंप्यूट आर्किटेक्चर का प्रारंभिक अग्रदूत था।
एआई और क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर में संक्रमण
2000 के दशक के मध्य तक, शाह ने अपना ध्यान बड़े पैमाने पर डेटा एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग के उभरते क्षेत्र की ओर स्थानांतरित कर दिया। वह अपने प्रारंभिक वर्षों के दौरान Amazon Web Services में शामिल हुए, जब क्लाउड प्रदाता बुनियादी भंडारण और कंप्यूट से परे डेटा प्रोसेसिंग के लिए प्रबंधित सेवाओं की पेशकश करने के लिए विस्तार कर रहा था। एडब्ल्यूएस में, उन्होंने वितरित सिस्टम के डिजाइन पर काम किया जो पेटाबाइट डेटा को संभाल सकते थे, प्रारंभिक क्लाउड-आधारित एनालिटिक्स पेशकशों की विश्वसनीयता और लागत-दक्षता में योगदान दिया।
यह अवधि तंत्रिका नेटवर्क के पुनरुत्थान के साथ मेल खाती थी, जो Deep learning में प्रगति और सामान्य-उद्देश्य कंप्यूटेशन के लिए ग्राफिक्स प्रोसेसिंग इकाइयों की उपलब्धता से प्रेरित थी। शाह ने पहचाना कि क्लाउड प्लेटफॉर्म एआई तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने के लिए आवश्यक हो जाएंगे, और उन्होंने ऐसी सेवाओं को आर्किटेक्ट करने में मदद की जो शोधकर्ताओं और स्टार्टअप्स को समर्पित हार्डवेयर के मालिक हुए बिना मॉडल प्रशिक्षित करने की अनुमति देती थीं। वर्चुअलाइज्ड वातावरण में संसाधन शेड्यूलिंग और दोष सहनशीलता पर उनके काम ने बाद के एआई-विशिष्ट क्लाउड उत्पादों के लिए नींव रखी।
एआई हार्डवेयर त्वरण और कस्टम सिलिकॉन
शाह के करियर का एक महत्वपूर्ण हिस्सा एआई एल्गोरिदम और विशेष हार्डवेयर के प्रतिच्छेदन के लिए समर्पित रहा है। वह अनुमान कार्यों के लिए फील्ड-प्रोग्रामेबल गेट एरे और एप्लिकेशन-विशिष्ट एकीकृत सर्किट के प्रारंभिक मूल्यांकन में शामिल थे, पारंपरिक सीपीयू और जीपीयू के खिलाफ उनके प्रदर्शन की तुलना करते हुए। इन प्रयासों ने त्वरक के डिजाइन को सूचित किया जो मैट्रिक्स गुणन और सक्रियण कार्यों को उच्च थ्रूपुट और कम विलंबता के साथ निष्पादित कर सकते थे।
Cerebras में, उन्होंने वेफर-स्केल इंजन के विकास में योगदान दिया, एक क्रांतिकारी दृष्टिकोण जिसने कोर और ऑन-चिप मेमोरी की संख्या को अधिकतम करने के लिए एक पूरे सिलिकॉन वेफर को एकल प्रोसेसर के रूप में रखा। इस आर्किटेक्चर का उद्देश्य कई अलग-अलग चिप्स में वितरित प्रशिक्षण को बाधित करने वाले संचार बाधाओं को कम करना था। शाह की भूमिका में ट्रांसफॉर्मर और कन्वोल्यूशनल नेटवर्क सहित वास्तविक दुनिया के मॉडल पर सिस्टम का बेंचमार्किंग शामिल था, और हार्डवेयर को अपने प्रशिक्षण पाइपलाइनों में एकीकृत करने के लिए शुरुआती ग्राहकों के साथ काम करना शामिल था।
उन्होंने Groq में भी समय बिताया, जो अनुमान-अनुकूलित टेंसर स्ट्रीमिंग प्रोसेसर पर केंद्रित एक स्टार्टअप है। सामान्य-उद्देश्य त्वरक के विपरीत, ग्रोक का आर्किटेक्चर गतिशील शेड्यूलिंग को त्याग देता है और एक निर्धारक, सॉफ्टवेयर-परिभाषित पाइपलाइन के पक्ष में है जो पूर्वानुमानित निष्पादन समय की गारंटी देता है। शाह ने सॉफ्टवेयर स्टैक में योगदान दिया जो उच्च-स्तरीय मॉडल परिभाषाओं को कुशल निम्न-स्तरीय निर्देशों में अनुवादित करता था, एक कार्य जिसके लिए कंपाइलर इंजीनियरों और हार्डवेयर डिजाइनरों के बीच सावधानीपूर्वक समन्वय की आवश्यकता थी।
क्लाउड एआई प्लेटफॉर्म और उद्यम अपनाना
यह पहचानते हुए कि अधिकांश संगठन ऑन-प्रिमाइसेस हार्डवेयर के बजाय क्लाउड सेवाओं के माध्यम से एआई का उपभोग करेंगे, शाह ने प्रबंधित एआई प्लेटफॉर्म बनाने में मदद करने के लिए क्लाउड पारिस्थितिकी तंत्र में लौट आए। Google Cloud में, उन्होंने सार्वजनिक क्लाउड में टेंसर प्रोसेसिंग इकाइयों के एकीकरण पर काम किया, जिससे ग्राहकों को मांग पर कस्टम त्वरक किराए पर लेने में सक्षम बनाया गया। उनके प्रयासों में ऑटोस्केलिंग नीतियों को विकसित करना शामिल था जो प्रशिक्षण कार्यों और अनुमान कार्यभार की उतार-चढ़ाव वाली मांगों से मेल खाते थे।
बाद में, Oracle Cloud Infrastructure में, उन्होंने एआई के लिए उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग पर ध्यान केंद्रित किया, विशेष रूप से सख्त डेटा निवास और सुरक्षा आवश्यकताओं वाले उद्योगों के लिए। उन्होंने नेटवर्क फैब्रिक और स्टोरेज सिस्टम को अनुकूलित करने के लिए टीमों के साथ सहयोग किया ताकि बड़े भाषा मॉडल को न्यूनतम मंदी के साथ हजारों नोड्स में प्रशिक्षित किया जा सके। इस कार्य में वितरित प्रशिक्षण में संचार पैटर्न की प्रोफाइलिंग और ऑल-रिड्यूस और ऑल-गैदर जैसे सामूहिक संचालन को ट्यून करना शामिल था।
अनुसंधान सहयोग और ओपन सोर्स योगदान
अपने पूरे करियर में, शाह ने MIT CSAIL और Stanford AI Lab सहित अकादमिक अनुसंधान समूहों के साथ संबंध बनाए रखा है, जहां उन्होंने स्केलेबल मशीन लर्निंग सिस्टम से संबंधित परियोजनाओं पर उद्योग सलाहकार के रूप में कार्य किया। उन्होंने मॉडल समानांतरता, ग्रेडिएंट संपीड़न और ऊर्जा-कुशल अनुमान जैसे विषयों पर सह-लेखन पत्र लिखे हैं, अक्सर सैद्धांतिक मॉडल को सूचित करने के लिए उत्पादन तैनाती से डेटा का उपयोग करते हुए।
वह एआई इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर के समर्थक रहे हैं, क्लस्टर शेड्यूलिंग और मॉडल सर्विंग का प्रबंधन करने वाली परियोजनाओं में योगदान देते हुए। उनका कोड Large language model तैनाती का समर्थन करने वाले फ्रेमवर्क में उपयोग किया गया है, जिससे छोटे संगठनों के लिए प्रवेश की बाधा को कम करने में मदद मिली है। उन्होंने उद्योग सम्मेलनों में उत्पादन में एआई चलाने की परिचालन चुनौतियों के बारे में भी बात की है, निगरानी, संस्करण और रोलबैक रणनीतियों के महत्व पर जोर देते हुए।
नेतृत्व और मेंटरशिप
हाल के वर्षों में, शाह ने कार्यकारी भूमिकाएं निभाई हैं, स्वास्थ्य देखभाल और वित्तीय सेवाओं जैसे ऊर्ध्वाधर बाजारों के लिए एआई प्लेटफॉर्म बनाने वाली इंजीनियरिंग टीमों की देखरेख करते हुए। उन्होंने विनियमित उद्योगों में दस्तावेज़ सारांश और कोड निर्माण के लिए Generative AI के उपयोग की वकालत की है, जहां व्याख्यात्मकता और ऑडिट ट्रेल महत्वपूर्ण हैं। उनकी नेतृत्व शैली क्रॉस-फंक्शनल सहयोग पर जोर देती है, जिसमें नियमित समीक्षाएं होती हैं जो हार्डवेयर इंजीनियरों, सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और डोमेन विशेषज्ञों को एक साथ लाती हैं।
उन्होंने कई प्रारंभिक-करियर इंजीनियरों को मेंटर किया है, जिनमें से कई प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों में एआई पहल का नेतृत्व करने के लिए आगे बढ़े हैं। उनका मार्गदर्शन अक्सर पूर्ण स्टैक को समझने के महत्व पर केंद्रित होता है, ट्रांजिस्टर-स्तरीय व्यवहार से लेकर उपयोगकर्ता-सामना वाले एपीआई तक, एक ऐसे तरीके के रूप में जो अनुकूलन अवसरों की पहचान करता है जो दूसरों को याद हो सकते हैं। उन्होंने एआई अनुसंधान में विविधता की भी वकालत की है, इंटर्नशिप कार्यक्रमों का समर्थन करते हुए जो कम प्रतिनिधित्व वाले समूहों को क्षेत्र में लाते हैं।
प्रभाव और मान्यता
शाह के योगदान को कई उद्योग पुरस्कारों के माध्यम से मान्यता दी गई है, जिसमें अनुमान विलंबता को कम करने के उनके काम के लिए एक प्रमुख क्लाउड प्रदाता से तकनीकी उपलब्धि पुरस्कार शामिल है। उनके पास एआई त्वरक में मेमोरी प्रबंधन और वितरित प्रशिक्षण प्रणालियों में गतिशील संसाधन आवंटन से संबंधित कई पेटेंट हैं। उनके काम को व्यापार प्रेस और अकादमिक साहित्य में एक उदाहरण के रूप में उद्धृत किया गया है कि कैसे सिस्टम इंजीनियरिंग एआई के व्यावहारिक अपनाने को तेज कर सकती है।
2020 के दशक की शुरुआत तक, वह एआई इंफ्रास्ट्रक्चर स्पेस में स्टार्टअप्स को सलाह देना जारी रखते हैं, जिसमें Neural network संपीड़न और एज अनुमान पर काम करने वाली कंपनियां शामिल हैं। एआई के भविष्य पर उनका दृष्टिकोण ऊर्जा-कुशल हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर सह-डिजाइन की आवश्यकता पर जोर देता है, क्योंकि अत्याधुनिक मॉडलों को प्रशिक्षित करने की कम्प्यूटेशनल मांग तेजी से बढ़ रही है। उन्होंने उद्योगों को बदलने के लिए Artificial intelligence की क्षमता के बारे में सतर्क आशावाद व्यक्त किया है, जबकि मजबूत परीक्षण और सुरक्षा प्रोटोकॉल के महत्व पर जोर दिया है।
व्यक्तिगत जीवन और रुचियां
काम के बाहर, शाह एक उत्साही शतरंज खिलाड़ी हैं और क्षेत्रीय टूर्नामेंट में भाग ले चुके हैं। वह खेल को अपनी रणनीतिक सोच और धैर्य को तेज करने का श्रेय देते हैं, ऐसे गुण जो उन्हें जटिल इंजीनियरिंग परियोजनाओं के प्रबंधन में उपयोगी लगते हैं। वह वंचित समुदायों में विज्ञान शिक्षा के समर्थक भी हैं, उन कार्यक्रमों को दान देते हैं जो स्कूलों को कंप्यूटिंग उपकरण प्रदान करते हैं।
वह एक व्यक्तिगत ब्लॉग बनाए रखते हैं जहां वे प्रोसेसर आर्किटेक्चर से लेकर मशीन इंटेलिजेंस के दर्शन तक के विषयों पर लिखते हैं, हालांकि वह पेशेवर मांगों के कारण शायद ही कभी पोस्ट करते हैं। वह अपने परिवार के साथ सैन फ्रांसिस्को खाड़ी क्षेत्र में रहते हैं, जहां वह अपने खाली समय में लंबी पैदल यात्रा और फोटोग्राफी का आनंद लेते हैं।
विरासत और भविष्य की दिशाएं
दिलीप शाह के करियर का प्रक्षेपवक्र एक इंजीनियरिंग अनुशासन के रूप में एआई की परिपक्वता को दर्शाता है। चिप सत्यापन पर प्रारंभिक काम से लेकर विशाल क्लाउड-आधारित प्रशिक्षण क्लस्टर के ऑर्केस्ट्रेशन तक, उन्होंने लगातार एआई सिस्टम को तेज, सस्ता और अधिक विश्वसनीय बनाने पर ध्यान केंद्रित किया है। जैसे-जैसे क्षेत्र अधिक कुशल मॉडल आर्किटेक्चर और विशेष हार्डवेयर की ओर बढ़ता है, एल्गोरिदम और सिलिकॉन के बीच परस्पर क्रिया में उनकी अंतर्दृष्टि प्रासंगिक बनी रहने की संभावना है।
उनकी चल रही परियोजनाओं में स्वायत्त प्रणालियों में वास्तविक समय निर्णय लेने के लिए Transformer (architecture) मॉडल के उपयोग की खोज शामिल है, जो Waymo और Tesla जैसी कंपनियों के साथ सहयोग पर आधारित है। वह कुछ अनुकूलन समस्याओं के लिए क्वांटम कंप्यूटिंग की क्षमता की भी जांच कर रहे हैं, हालांकि वह स्वीकार करते हैं कि व्यावहारिक अनुप्रयोग वर्षों दूर हैं। उनका करियर एक उदाहरण के रूप में कार्य करता है कि कैसे गहरी तकनीकी विशेषज्ञता, तैनाती पर व्यावहारिक ध्यान के साथ संयुक्त, कृत्रिम बुद्धिमत्ता में सार्थक प्रगति कर सकती है।