इयान बक एक अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक और इंजीनियर हैं, जो NVIDIA में उपाध्यक्ष के रूप में कार्यरत हैं, जहाँ वे कंपनी की त्वरित कंप्यूटिंग और AI पहलों का नेतृत्व करते हैं। उन्हें व्यापक रूप से CUDA (कंप्यूट यूनिफाइड डिवाइस आर्किटेक्चर) के निर्माता के रूप में मान्यता प्राप्त है, जो एक समानांतर कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म और प्रोग्रामिंग मॉडल है, जिसने ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (GPUs) को विशेष ग्राफिक्स हार्डवेयर से वैज्ञानिक और कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यभार के लिए सामान्य-उद्देश्यीय प्रोसेसर में बदल दिया। उनके कार्य ने आधुनिक मशीन लर्निंग उछाल की नींव रखी, क्योंकि CUDA GPUs पर तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण के लिए मानक इंटरफ़ेस बन गया।
बक ने अपना करियर GPU कंप्यूटिंग में स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में स्नातक अध्ययन के दौरान शुरू किया, जहाँ उन्होंने प्रोफेसर पैट हैनराहन के अधीन काम किया, जो ट्यूरिंग पुरस्कार विजेता और पिक्सर के सह-संस्थापक हैं। 2000 के दशक की शुरुआत में, बक ने ब्रुक प्रोग्रामिंग भाषा विकसित की, जो सामान्य-उद्देश्यीय GPU कंप्यूटिंग के लिए एक प्रारंभिक उच्च-स्तरीय अमूर्तता थी, जिसने प्रदर्शित किया कि GPUs का उपयोग रैखिक बीजगणित और भौतिकी सिमुलेशन जैसे गैर-ग्राफिक्स कार्यों के लिए किया जा सकता है। इस शोध ने सीधे CUDA के डिज़ाइन को प्रभावित किया, जिसे NVIDIA ने 2007 में जारी किया।
प्रारंभिक जीवन और शिक्षा
इयान बक का जन्म 1970 के दशक के मध्य में संयुक्त राज्य अमेरिका में हुआ था। उन्होंने 1997 में मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) से कंप्यूटर विज्ञान में स्नातक विज्ञान की डिग्री प्राप्त की, जहाँ उन्होंने समानांतर कंप्यूटिंग और ग्राफिक्स पर काम किया। फिर उन्होंने स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में पीएच.डी. की पढ़ाई की, 2004 में "ग्राफिक्स हार्डवेयर पर स्ट्रीम कंप्यूटिंग" पर अपना शोध प्रबंध पूरा किया। उनका डॉक्टरेट शोध GPUs को स्ट्रीम प्रोसेसर के रूप में उपयोग करने पर केंद्रित था, एक अवधारणा जो उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग में GPU त्वरण के व्यापक रूप से अपनाए जाने से पहले की थी।
स्टैनफोर्ड में अपने समय के दौरान, बक ने अन्य शोधकर्ताओं के साथ सहयोग किया जो बाद में इस क्षेत्र में प्रभावशाली बने, जिनमें जॉन ओवेन्स और डेविड किर्क शामिल हैं। ब्रुक पर उनका काम आंशिक रूप से DARPA और इंटेल द्वारा वित्त पोषित था, और इसने शिक्षा और उद्योग दोनों से ध्यान आकर्षित किया।
NVIDIA में करियर
बक 2005 में CUDA के आधिकारिक रिलीज़ से पहले NVIDIA में शामिल हुए। उन्हें CUDA प्रोग्रामिंग मॉडल के विकास का नेतृत्व करने का कार्य सौंपा गया था, जिसमें भाषा एक्सटेंशन, कंपाइलर और रनटाइम लाइब्रेरीज़ का डिज़ाइन शामिल था, जो डेवलपर्स को GPUs के लिए C-जैसा कोड लिखने की अनुमति देता था। CUDA को 2007 में GeForce 8 श्रृंखला और समर्पित कंप्यूटिंग उत्पादों की टेस्ला लाइन के साथ लॉन्च किया गया था।
बक के नेतृत्व में, CUDA ग्राफिक्स प्रोग्रामर के लिए एक विशेष उपकरण से एक व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र में विकसित हुआ, जिसमें cuBLAS, cuFFT, और cuDNN जैसी लाइब्रेरीज़, साथ ही TensorFlow और PyTorch जैसे फ्रेमवर्क शामिल हैं जो गहन शिक्षण प्रशिक्षण के लिए CUDA को एकीकृत करते हैं। उन्होंने उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग में CUDA को अपनाने को भी बढ़ावा दिया, 2012 में ओक रिज नेशनल लेबोरेटरी में टाइटन सुपरकंप्यूटर बनाने में मदद की, जो पहली GPU-त्वरित प्रणाली थी जिसने एक पेटाफ्लॉप प्रदर्शन हासिल किया।
त्वरित कंप्यूटिंग के उपाध्यक्ष के रूप में अपनी वर्तमान भूमिका में, बक GPU आर्किटेक्चर के लिए NVIDIA की रोडमैप की देखरेख करते हैं, जिसमें हॉपर और ब्लैकवेल पीढ़ियाँ शामिल हैं, और क्लाउड कंप्यूटिंग और ऑटोमोटिव उद्योगों में भागीदारों के साथ काम करते हैं। वे बड़े भाषा मॉडल प्रशिक्षण में GPUs के उपयोग के समर्थक रहे हैं, यह देखते हुए कि CUDA की प्रोग्रामेबिलिटी और प्रदर्शन ने इसे AI बुनियादी ढांचे के लिए वास्तविक मानक बना दिया है।
AI और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग पर प्रभाव
CUDA में बक के योगदान ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र पर गहरा प्रभाव डाला है। CUDA से पहले, अधिकांश AI शोध केंद्रीय प्रोसेसिंग यूनिट्स (CPUs) पर निर्भर थे, जो तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण को रेखांकित करने वाले मैट्रिक्स संचालन के लिए धीमे और कम कुशल थे। GPUs को इन कार्यभारों को संभालने में सक्षम बनाकर, CUDA ने प्रशिक्षण समय को कई गुना कम कर दिया, जिससे बड़े मॉडलों को प्रशिक्षित करना संभव हो गया और गहन शिक्षण में सफलताएँ मिलीं, जैसे 2012 में AlexNet और उसके बाद जनरेटिव AI प्रणालियों का उदय।
CUDA भी AMD और इंटेल जैसे प्रतिद्वंद्वियों के खिलाफ प्रतिस्पर्धात्मक परिदृश्य में NVIDIA के लिए एक प्रमुख विभेदक बन गया। जबकि AMD और इंटेल ने अपने स्वयं के GPU कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क (क्रमशः ROCm और oneAPI) विकसित किए हैं, CUDA की परिपक्वता और व्यापक सॉफ्टवेयर पारिस्थितिकी तंत्र ने AI त्वरक बाजार में NVIDIA को प्रभावशाली बनाए रखा है। 2024 तक, उद्योग अनुमानों के अनुसार, दुनिया भर में 90% से अधिक AI प्रशिक्षण कार्यभार में CUDA का उपयोग किया जाता है।
AI के अलावा, CUDA को वैज्ञानिक कंप्यूटिंग, तेल और गैस अन्वेषण, चिकित्सा इमेजिंग और वित्तीय मॉडलिंग में लागू किया गया है। बक शिक्षा में GPU कंप्यूटिंग को बढ़ावा देने में भी शामिल रहे हैं, समानांतर प्रोग्रामिंग सिखाने वाले विश्वविद्यालय पाठ्यक्रमों और शोध कार्यक्रमों का समर्थन करते हुए।
मान्यता और विरासत
इयान बक को उनके काम के लिए कई पुरस्कार मिले हैं, जिनमें 2010 में ACM गॉर्डन बेल पुरस्कार शामिल है, जो एक टीम के हिस्से के रूप में था जिसने क्वांटम क्रोमोडायनामिक्स का अनुकरण करने के लिए GPUs का उपयोग किया था। उन्हें 2018 में समानांतर कंप्यूटिंग में योगदान के लिए IEEE फेलो नामित किया गया था। 2021 में, उन्हें CUDA बनाने और GPU कंप्यूटिंग को आगे बढ़ाने में उनकी भूमिका के लिए नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग में शामिल किया गया था।
बक SC और GTC जैसे सम्मेलनों में भी लगातार वक्ता हैं, जहाँ उन्होंने GPU आर्किटेक्चर के विकास और त्वरित कंप्यूटिंग के भविष्य पर प्रस्तुतियाँ दी हैं। उनके पास समानांतर प्रसंस्करण और ग्राफिक्स से संबंधित 50 से अधिक पेटेंट हैं।
अपनी कॉर्पोरेट भूमिका के बावजूद, बक शिक्षा से जुड़े हुए हैं, स्टैनफोर्ड में विजिटिंग विद्वान के रूप में सेवा करते हुए और स्नातक छात्रों का मार्गदर्शन करते हुए। उनके काम ने कंप्यूटर वैज्ञानिकों की एक पीढ़ी को GPU प्रोग्रामिंग का पता लगाने के लिए प्रेरित किया है, और CUDA AI शोधकर्ताओं और इंजीनियरों के टूलकिट में एक मौलिक उपकरण बन गया है।
व्यक्तिगत जीवन
इयान बक अपने निजी जीवन के बारे में निजी रहने के लिए जाने जाते हैं। वे विवाहित हैं और उनके दो बच्चे हैं। अपने खाली समय में, वे लंबी पैदल यात्रा और फोटोग्राफी का आनंद लेते हैं, ऐसे शौक जो उन्हें जटिल तकनीकी समस्याओं के बारे में सोचने में मदद करते हैं। वे सैन फ्रांसिस्को खाड़ी क्षेत्र में रहते हैं, जो कैलिफोर्निया के सांता क्लारा में NVIDIA के मुख्यालय के करीब है।
2024 तक, बक NVIDIA के त्वरित कंप्यूटिंग प्रयासों का नेतृत्व करना जारी रखते हैं, बड़े भाषा मॉडल अनुमान और एज कंप्यूटिंग के साथ GPUs को एकीकृत करने पर ध्यान केंद्रित करते हुए। उनके भविष्य की दृष्टि में क्लाउड सेवाओं और ओपन-सोर्स टूल्स के माध्यम से GPU कंप्यूटिंग को व्यापक दर्शकों के लिए सुलभ बनाना शामिल है, यह सुनिश्चित करते हुए कि त्वरित कंप्यूटिंग के लाभ बड़े निगमों तक सीमित नहीं हैं।