एफ. जेवियर एक प्रौद्योगिकी कार्यकारी और शोधकर्ता हैं, जिनका कार्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता, क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर और सेमीकंडक्टर डिजाइन तक फैला हुआ है। दो दशकों से अधिक के करियर में, जेवियर ने कई प्रमुख प्रौद्योगिकी कंपनियों में नेतृत्व की भूमिकाएँ निभाई हैं और मशीन लर्निंग तथा वितरित कंप्यूटिंग से संबंधित कई पेटेंटों पर आविष्कारक के रूप में नामित किए गए हैं। उनका पेशेवर प्रक्षेपवक्र एआई उद्योग के शैक्षणिक अनुसंधान से बड़े पैमाने पर वाणिज्यिक तैनाती तक के व्यापक विकास को दर्शाता है।
जेवियर का प्रारंभिक करियर कंप्यूटर इंजीनियरिंग में निहित था, जिसमें उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग प्रणालियों पर ध्यान केंद्रित था। 1990 के दशक के अंत में, उन्होंने नोकिया बेल लैब्स में समानांतर प्रोसेसिंग आर्किटेक्चर पर काम किया, जहाँ उन्होंने वास्तविक समय डेटा विश्लेषण से जुड़ी परियोजनाओं में योगदान दिया। इस मौलिक अनुभव ने जटिल, डेटा-गहन समस्याओं पर कम्प्यूटेशनल विधियों को लागू करने में उनकी बाद की रुचि को आकार दिया।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता की ओर संक्रमण
2000 के दशक की शुरुआत में, जेवियर ने अपना ध्यान कृत्रिम बुद्धिमत्ता की ओर स्थानांतरित किया, क्योंकि यह क्षेत्र व्यावसायिक गति प्राप्त करने लगा था। उन्होंने 2004 में सैमसंग इलेक्ट्रॉनिक्स में प्रवेश किया, जहाँ उन्होंने उपभोक्ता उपकरणों के लिए एम्बेडेड एआई एल्गोरिदम विकसित करने वाली एक टीम का नेतृत्व किया। अपने पाँच वर्षों के कार्यकाल के दौरान, उन्होंने मोबाइल फोनों में प्रारंभिक न्यूरल-नेटवर्क-आधारित छवि पहचान प्रणालियों की तैनाती की देखरेख की, एक परियोजना जिसके परिणामस्वरूप 2008 तक तीन अमेरिकी पेटेंट प्राप्त हुए।
जेवियर 2009 में इंटेल चले गए, जहाँ उन्होंने कंपनी के डेटा सेंटर समूह में एक पद ग्रहण किया। वहाँ, उन्होंने x86 प्रोसेसरों के लिए मशीन लर्निंग कार्यभार को अनुकूलित करने पर काम किया, और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के साथ बेंचमार्क पद्धतियों पर सहयोग किया। उनकी टीम के निष्कर्ष, 2012 की एक तकनीकी रिपोर्ट में प्रकाशित, ने हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर सह-डिज़ाइन के माध्यम से कुछ मॉडलों के लिए अनुमान विलंबता में 40 प्रतिशत सुधार प्रदर्शित किया।
क्लाउड कंप्यूटिंग और बड़े पैमाने पर प्रणालियाँ
2010 के दशक के मध्य में क्लाउड प्लेटफार्मों के उदय ने एआई को बड़े पैमाने पर लागू करने के नए अवसर प्रस्तुत किए। जेवियर 2014 में अमेज़न वेब सर्विसेज (AWS) में एक प्रिंसिपल इंजीनियर के रूप में शामिल हुए, और जो बाद में AWS ट्रेनियम बना, उसकी प्रारंभिक वास्तुकला में योगदान दिया। वे बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए डेटा पाइपलाइन डिज़ाइन करने में शामिल थे, जिसमें वितरित भंडारण और नेटवर्क संचार में बाधाओं को कम करने पर ध्यान केंद्रित किया गया था।
2017 में, जेवियर गूगल क्लाउड में चले गए, जहाँ उन्होंने एआई इंफ्रास्ट्रक्चर पर काम करने वाली एक टीम का नेतृत्व किया। उन्होंने टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (TPU) तैनाती रणनीतियों के विकास में भूमिका निभाई, जिससे इन कस्टम चिप्स को कंपनी के क्लाउड ऑफरिंग में एकीकृत करने में मदद मिली। इस अवधि के दौरान उनके कार्य में स्टैनफोर्ड एआई लैब के शोधकर्ताओं के साथ 2018 का एक सहयोग शामिल था, जो कुशल मॉडल विभाजन तकनीकों पर था, और इसे एक प्रमुख सिस्टम सम्मेलन में प्रस्तुत किया गया था।
सेमीकंडक्टर और हार्डवेयर नवाचार
सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर दोनों में जेवियर की विशेषज्ञता ने उन्हें 2019 में एएमडी तक पहुँचाया, जहाँ वे एआई रणनीति के वरिष्ठ निदेशक बने। उन्होंने GPU-आधारित त्वरकों के लिए कंपनी के रोडमैप को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई, विशेष रूप से CDNA आर्किटेक्चर लाइन। उनके मार्गदर्शन में, एएमडी ने नवंबर 2020 में MI100 त्वरक लॉन्च किया, जिसने FP32 संचालन में 11.5 टेराफ्लॉप्स की शिखर प्रदर्शन प्राप्त की, जो कंपनी के लिए एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर था।
उन्होंने 2021 में एएमडी छोड़कर टीएसएमसी में एक तकनीकी सलाहकार के रूप में शामिल हुए, जहाँ उन्होंने उन्नत पैकेजिंग और एआई त्वरकों के प्रतिच्छेदन पर ध्यान केंद्रित किया। टीएसएमसी में, जेवियर ने चिपलेट-आधारित डिज़ाइनों पर इंजीनियरों के साथ काम किया, जिसमें CoWoS (चिप-ऑन-वेफर-ऑन-सब्सट्रेट) तकनीक के विकास में योगदान दिया, जिसे बाद में उच्च-बैंडविड्थ मेमोरी अनुप्रयोगों में उपयोग किया जाना था। उनकी अंतर्दृष्टि ने प्रोटोटाइप डिज़ाइनों में बिजली की खपत को लगभग 15 प्रतिशत कम करने में मदद की, जैसा कि 2022 की एक आंतरिक श्वेत पत्र में उल्लेख किया गया था।
अनुसंधान और खुले सहयोग की ओर वापसी
2023 में, जेवियर सैमसंग रिसर्च में एक अनुसंधान-केंद्रित भूमिका में स्थानांतरित हुए, जहाँ वे ऊर्जा-कुशल गहन शिक्षण विधियों की खोज करने वाले एक समूह का नेतृत्व करते हैं। उनकी वर्तमान परियोजनाओं में स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क और कम-परिशुद्धता प्रशिक्षण तकनीकें शामिल हैं, जिनमें एज उपकरणों पर जोर दिया गया है। उन्होंने इस क्षेत्र में कई पेपर प्रकाशित किए हैं, जिसमें IEEE ट्रांजेक्शन्स ऑन न्यूरल नेटवर्क्स में 2024 का एक अध्ययन शामिल है, जिसने 8-बिट क्वांटाइज़ेशन का उपयोग करके ट्रांसफार्मर मॉडलों के लिए मेमोरी उपयोग में 30 प्रतिशत की कमी प्रदर्शित की।
जेवियर ओपन-सोर्स पहलों में भी एक सक्रिय योगदानकर्ता हैं। वे 2022 में इसकी शुरुआत से ही ओपन पैनल परियोजना के अनुरक्षक रहे हैं, जो एआई मॉडलों के बेंचमार्किंग के लिए एक सहयोगी ढांचा है। इस परियोजना ने 200 से अधिक संगठनों की भागीदारी आकर्षित की है, जिसमें ग्रोक और सांबा नोवा शामिल हैं, और यह हार्डवेयर प्लेटफार्मों में अनुमान दक्षता की तुलना के लिए एक संदर्भ बिंदु बन गया है।
पेटेंट और बौद्धिक संपदा
अपने पूरे करियर में, जेवियर ने 27 स्वीकृत पेटेंट अर्जित किए हैं, जिनमें 2025 तक 12 अतिरिक्त लंबित हैं। उनका सबसे अधिक उद्धृत पेटेंट, 2016 में दायर और 2019 में स्वीकृत, विषम कंप्यूटिंग वातावरणों में कम्प्यूटेशनल संसाधनों को गतिशील रूप से आवंटित करने की एक विधि को कवर करता है। इस पेटेंट का उल्लेख ब्रॉडकॉम और क्वालकॉम जैसी कंपनियों द्वारा उनके स्वयं के फाइलिंग में किया गया है, जो उद्योग प्रथाओं पर इसके प्रभाव को दर्शाता है।
2021 में स्वीकृत एक अन्य उल्लेखनीय पेटेंट, प्रूनिंग और क्लस्टरिंग के संयोजन का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क वेट को संपीड़ित करने की एक तकनीक का वर्णन करता है। इस विधि को कई वाणिज्यिक उत्पादों में अपनाया गया है, जिसमें ओरेकल क्लाउड की एआई सेवाएँ शामिल हैं, जहाँ इसने 2023 के एक केस स्टडी के अनुसार अनुमान लागत में 20 प्रतिशत की कमी में योगदान दिया।
शिक्षण और मेंटरशिप
अपने कॉर्पोरेट कार्य के अलावा, जेवियर ने शिक्षा जगत से संबंध बनाए रखे हैं। उन्होंने 2020 से टोरंटो विश्वविद्यालय में एक विज़िटिंग व्याख्याता के रूप में कार्य किया है, जहाँ वे स्केलेबल मशीन लर्निंग सिस्टम पर एक स्नातक पाठ्यक्रम पढ़ाते हैं। उन्होंने MIT CSAIL ग्रीष्मकालीन अनुसंधान कार्यक्रम के माध्यम से छात्रों को भी मेंटर किया है, जहाँ उन्होंने संघीय शिक्षण और गोपनीयता-संरक्षण एआई पर परियोजनाओं की देखरेख की।
2024 में, जेवियर को बर्कले एआई रिसर्च की सलाहकार बोर्ड में नियुक्त किया गया, जहाँ वे हार्डवेयर-सॉफ्टवेयर सह-डिज़ाइन पर संस्थान की रणनीतिक दिशा का मार्गदर्शन करने में मदद करते हैं। शिक्षा में उनके योगदान को 2023 में इंस्टीट्यूट ऑफ इलेक्ट्रिकल एंड इलेक्ट्रॉनिक्स इंजीनियर्स (IEEE) से उत्कृष्टता मेंटरशिप पुरस्कार से मान्यता दी गई।
उद्योग मान्यता और प्रभाव
जेवियर के कार्य को कई उद्योग सम्मानों के माध्यम से स्वीकार किया गया है। उन्हें 2022 में आर्म होल्डिंग्स द्वारा एक विशिष्ट इंजीनियर नामित किया गया था, एक मानद उपाधि जो उन व्यक्तियों को दी जाती है जिन्होंने कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकी में महत्वपूर्ण योगदान दिया है। वे एसोसिएशन फॉर कंप्यूटिंग मशीनरी (ACM) के वरिष्ठ सदस्य भी हैं, एक स्थिति जो उन्होंने 2018 से धारण की है।
उनका प्रभाव एआई शासन पर नीति चर्चाओं तक फैला हुआ है। 2023 में, उन्होंने एआई विकास के लिए घरेलू सेमीकंडक्टर विनिर्माण के महत्व पर एक अमेरिकी कांग्रेसी उपसमिति के समक्ष गवाही दी, जिसमें टीएसएमसी और एएमडी में अपने अनुभव का उपयोग किया। उनकी गवाही का उल्लेख चिप फंडिंग से संबंधित बाद के विधायी प्रस्तावों में किया गया था।
व्यक्तिगत जीवन और सार्वजनिक जुड़ाव
जेवियर सम्मेलनों में अपने सार्वजनिक भाषण के लिए जाने जाते हैं, जिन्होंने 2022 में इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन मशीन लर्निंग (ICML) और 2024 में NeurIPS हार्डवेयर कार्यशाला जैसे आयोजनों में मुख्य भाषण दिए हैं। वे पेशेवर नेटवर्कों पर एक सक्रिय उपस्थिति बनाए रखते हैं, जहाँ वे नियमित रूप से एआई इंफ्रास्ट्रक्चर रुझानों पर अंतर्दृष्टि साझा करते हैं।
अपनी व्यापक कॉर्पोरेट पृष्ठभूमि के बावजूद, जेवियर ने एआई पहुंच को लोकतांत्रिक बनाने की प्रतिबद्धता व्यक्त की है। 2024 में टेक क्रॉनिकल के साथ एक साक्षात्कार में, उन्होंने विकासशील देशों के शोधकर्ताओं के लिए किफायती कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता पर जोर दिया, एक विषय जिसने कम लागत वाले एज एआई समाधानों पर उनके हालिया कार्य का मार्गदर्शन किया है। वे सैन जोस, कैलिफोर्निया में स्थित हैं, जहाँ वे अपने परिवार के साथ रहते हैं।
भविष्य की दिशाएँ
आगे देखते हुए, जेवियर जनरेटिव एआई और हार्डवेयर दक्षता के प्रतिच्छेदन पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं। सैमसंग रिसर्च में उनकी टीम वर्तमान में 4 गीगाबाइट से कम मेमोरी वाले उपकरणों पर बड़े भाषा मॉडल चलाने के तरीकों की खोज कर रही है, एक लक्ष्य जो उपभोक्ता उत्पादों की एक व्यापक श्रेणी के लिए ऑन-डिवाइस एआई को सक्षम कर सकता है। उन्होंने जैविक प्रणालियों से प्रेरित न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर में भी रुचि व्यक्त की है, जो स्पाइकिंग नेटवर्कों पर उनके पहले के कार्य पर आधारित है।
2025 तक, जेवियर एक स्थिर गति से प्रकाशित और पेटेंट दायर करना जारी रखते हैं, जिनमें कई परियोजनाएँ पाइपलाइन में हैं। उनका करियर आधुनिक एआई विकास की अंतःविषय प्रकृति का उदाहरण है, जो सॉफ्टवेयर, हार्डवेयर और वास्तविक दुनिया की तैनाती के बीच की खाई को पाटता है। उनके चल रहे योगदान कुशल, सुलभ कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों की अगली पीढ़ी को आकार देने की संभावना रखते हैं।