संजय घेमावत (जन्म 1966) एक अमेरिकी कंप्यूटर वैज्ञानिक और सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं। वह Google के सिस्टम्स इंफ्रास्ट्रक्चर समूह में वरिष्ठ फेलो हैं, जहाँ उनके कार्य ने बड़े पैमाने पर वितरित कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग को आकार दिया है। घेमावत को MapReduce, Google फाइल सिस्टम, Bigtable, Spanner, और TensorFlow जैसी मूलभूत तकनीकों के सह-निर्माण के लिए जाना जाता है, जो अक्सर जेफ डीन के सहयोग से किया गया। ''वायर्ड'' ने उन्हें "इंटरनेट युग के सबसे महत्वपूर्ण सॉफ्टवेयर इंजीनियरों" में से एक बताया है। 2026 में, उन्होंने AI अनुसंधान स्टार्टअप Discovery Loop की सह-स्थापना की।
घेमावत के योगदान ने उन्हें नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग (2009) और अमेरिकन एकेडमी ऑफ आर्ट्स एंड साइंसेज (2016) की सदस्यता, साथ ही डीन के साथ 2012 का ACM प्राइज़ इन कंप्यूटिंग दिलाया है।
शिक्षा और प्रारंभिक करियर
घेमावत का जन्म वेस्ट लाफायेट, इंडियाना में हुआ था, और वे कोटा, राजस्थान, भारत में बड़े हुए। उन्होंने कॉर्नेल विश्वविद्यालय और मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में अध्ययन किया, 1995 में MIT से पीएचडी प्राप्त की। उनका शोध प्रबंध, ''द मॉडिफाइड ऑब्जेक्ट बफर: ए स्टोरेज मैनेजमेंट टेक्नीक फॉर ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डेटाबेस'', बारबरा लिस्कोव और फ्रांस काशोएक द्वारा निर्देशित था।
Google में शामिल होने से पहले, घेमावत ने DEC सिस्टम्स रिसर्च सेंटर में काम किया, जहाँ उन्होंने जेफ डीन के साथ एक लंबा सहयोग शुरू किया, जो पास के DEC प्रयोगशाला में काम करते थे। उनके प्रारंभिक प्रोजेक्ट्स में एक जावा कंपाइलर और एक सिस्टम प्रोफाइलिंग टूल शामिल थे।
Google में करियर
DEC के Compaq द्वारा अधिग्रहित होने के बाद, डीन 1999 में नव स्थापित Google में चले गए, और घेमावत उसी वर्ष उनका अनुसरण किया। इस जोड़ी ने सर्च इंजन के विस्फोटक विकास को संभालने के लिए मुख्य इंफ्रास्ट्रक्चर पर ध्यान केंद्रित किया। उनके कार्य में शामिल थे:
- MapReduce: क्लस्टरों में बड़े पैमाने पर डेटा प्रोसेसिंग के लिए एक प्रोग्रामिंग मॉडल, जो बिग डेटा एनालिटिक्स का आधार बन गया।
- Google फाइल सिस्टम: कमोडिटी हार्डवेयर का उपयोग करके कुशल, विश्वसनीय पहुंच के लिए डिज़ाइन की गई एक मालिकाना वितरित फाइल सिस्टम।
- Bigtable: एक स्केलेबल, अर्ध-संरचित भंडारण प्रणाली जिसने बाद के NoSQL डेटाबेस को प्रभावित किया।
- Spanner: एक वैश्विक रूप से वितरित, समकालिक रूप से प्रतिकृति डेटाबेस जो डेटा केंद्रों में बाहरी स्थिरता प्रदान करता है।
- प्रोटोकॉल बफर: एक ओपन-सोर्स डेटा इंटरचेंज प्रारूप जो सीरियलाइज़ेशन के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।
- LevelDB: एक ओपन-सोर्स ऑन-डिस्क की-वैल्यू स्टोर।
- TensorFlow: एक ओपन-सोर्स मशीन-लर्निंग लाइब्रेरी जो डीप लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क अनुसंधान के लिए एक मानक उपकरण बन गई।
- सर्विस वीवर: वितरित अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क।
2015 में जारी TensorFlow पर घेमावत के कार्य ने अनुसंधान और उत्पादन दोनों के लिए एक लचीला मंच प्रदान करके मशीन लर्निंग को लोकतांत्रिक बनाने में मदद की। उनके सिस्टम ने बड़े पैमाने पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता इंफ्रास्ट्रक्चर को प्रभावित किया है, जिससे बड़े भाषा मॉडल और जनरेटिव AI में प्रगति संभव हुई है।
पुरस्कार और सम्मान
घेमावत को इंटरनेट इंफ्रास्ट्रक्चर में उनके योगदान के लिए जेफ डीन के साथ 2012 का ACM प्राइज़ इन कंप्यूटिंग मिला। उन्हें 2012 में ACM SIGOPS मार्क वेइज़र पुरस्कार भी मिला। वे 2009 में नेशनल एकेडमी ऑफ इंजीनियरिंग और 2016 में अमेरिकन एकेडमी ऑफ आर्ट्स एंड साइंसेज के लिए चुने गए।
चयनित प्रकाशन
घेमावत ने कई महत्वपूर्ण पेपरों का सह-लेखन किया, जिनमें शामिल हैं:
- "द गूगल फाइल सिस्टम" (2003) हॉवर्ड गोबियॉफ और शुन-ताक लेउंग के साथ।
- "MapReduce: सिंप्लिफाइड डेटा प्रोसेसिंग ऑन लार्ज क्लस्टर्स" (2004) जेफ डीन के साथ।
- "Bigtable: ए डिस्ट्रिब्यूटेड स्टोरेज सिस्टम फॉर स्ट्रक्चर्ड डेटा" (2006) फे चांग, जेफ डीन, और अन्य के साथ।
- "Spanner: गूगल्स ग्लोबली डिस्ट्रिब्यूटेड डेटाबेस" (2012) जेम्स सी. कॉर्बेट, जेफ डीन, और अन्य के साथ।
- "TensorFlow: लार्ज-स्केल मशीन लर्निंग ऑन हेटेरोजीनियस डिस्ट्रिब्यूटेड सिस्टम्स" (2016) मार्टिन आबादी, जेफ डीन, और अन्य के साथ।
ये प्रकाशन वितरित सिस्टम और मशीन लर्निंग में मौलिक हैं, जिन्हें हजारों बार उद्धृत किया गया है।
बाद का कार्य
2026 में, घेमावत ने Discovery Loop, एक AI अनुसंधान स्टार्टअप की सह-स्थापना की, जो उभरती तकनीकों के साथ उनकी निरंतर भागीदारी का संकेत देता है। उनका करियर सिस्टम इंजीनियरिंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रतिच्छेदन का उदाहरण है, जिसका आधुनिक कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर के डिज़ाइन पर स्थायी प्रभाव है।