संजय राजोपाध्ये कोलोराडो स्टेट यूनिवर्सिटी में कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफेसर हैं, जहाँ वे पॉलीहेड्रल कंपाइलेशन और मशीन लर्निंग सिस्टम में इसके अनुप्रयोगों पर शोध का नेतृत्व करते हैं। उनका काम लूप ट्रांसफॉर्मेशन की गणितीय नींव पर केंद्रित है, जो आधुनिक समानांतर और एक्सेलेरेटर हार्डवेयर पर कोड को अनुकूलित करने के लिए महत्वपूर्ण है। राजोपाध्ये 1980 के दशक से इस क्षेत्र में सक्रिय हैं, जिन्होंने सिस्टोलिक ऐरे डिज़ाइन के सिद्धांत और व्यवहार में योगदान दिया है और बाद में डीप लर्निंग फ्रेमवर्क में उपयोग की जाने वाली कंपाइलेशन तकनीकों में भी योगदान दिया है।
राजोपाध्ये का शोध सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान और व्यावहारिक सिस्टम इंजीनियरिंग के बीच की खाई को पाटता है। वे पॉलीहेड्रल मॉडल में अपने योगदान के लिए सबसे ज्यादा जाने जाते हैं, जो प्रोग्रामों में नेस्टेड लूप को प्रस्तुत करने और बदलने के लिए एक ढांचा है। यह मॉडल उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग के लिए कई आधुनिक कंपाइलरों को आधार प्रदान करता है, जिसमें मशीन-लर्निंग एक्सेलेरेटर में उपयोग किए जाने वाले कंपाइलर भी शामिल हैं। कोलोराडो स्टेट में उनके समूह ने ऐसे उपकरण और एल्गोरिदम विकसित किए हैं जो मल्टी-कोर सीपीयू, जीपीयू और एएमडी और इंटेल प्रोसेसर जैसे विशेष हार्डवेयर के लिए उत्पन्न कोड की दक्षता में सुधार करते हैं।
प्रारंभिक करियर और शिक्षा
राजोपाध्ये ने 1986 में यूनिवर्सिटी ऑफ यूटा से कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी प्राप्त की, जहाँ उन्होंने रिचर्ड एम. फुजिमोटो के निर्देशन में काम किया। उनका डॉक्टरेट शोध प्रबंध सिस्टोलिक ऐरे पर केंद्रित था, जो 1980 के दशक में प्रमुख समानांतर कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर का एक वर्ग था। पीएचडी पूरी करने के बाद, उन्होंने यूनिवर्सिटी ऑफ ओरेगन और फ्रेंच नेशनल इंस्टीट्यूट फॉर रिसर्च इन कंप्यूटर साइंस एंड कंट्रोल (INRIA) में पदों पर कार्य किया, जहाँ उन्होंने शोधकर्ताओं के साथ अल्फा भाषा पर सहयोग किया, जो नियमित ऐरे एल्गोरिदम को निर्दिष्ट करने और संश्लेषित करने के लिए डिज़ाइन की गई एक कार्यात्मक भाषा है।
1995 में, राजोपाध्ये कोलोराडो स्टेट यूनिवर्सिटी में संकाय में शामिल हुए। अगले दशकों में, उन्होंने एक शोध समूह बनाया जो पॉलीहेड्रल मॉडल पर अपने काम के लिए जाना जाने लगा। उन्होंने कई पीएचडी छात्रों का पर्यवेक्षण किया, जिनमें उदय बोंडुगुला भी शामिल हैं, जिन्होंने बाद में PLUTO पॉलीहेड्रल कंपाइलर का सह-विकास किया, और अन्य जो शिक्षा और उद्योग में करियर बनाने के लिए आगे बढ़े।
पॉलीहेड्रल कंपाइलेशन अनुसंधान
राजोपाध्ये का केंद्रीय योगदान पॉलीहेड्रल कंपाइलेशन के क्षेत्र में है, जो व्यवस्थित अनुकूलन को सक्षम करने के लिए लूप नेस्ट के गणितीय प्रतिनिधित्व का उपयोग करता है। बोंडुगुला और अन्य के साथ सह-लेखित उनका 2008 का पेपर, PLUTO कंपाइलर पेश करता है, जो पॉलीहेड्रल मॉडल का उपयोग करके लूप को स्वचालित रूप से समानांतर और टाइल करता है। यह काम ACM SIGPLAN कॉन्फ्रेंस ऑन प्रोग्रामिंग लैंग्वेज डिज़ाइन एंड इम्प्लीमेंटेशन (PLDI) की कार्यवाही में प्रकाशित हुआ था और कंपाइलर समुदाय में व्यापक रूप से उद्धृत किया गया है।
उनके शोध ने मेमोरी लेआउट अनुकूलन और डेटा लोकैलिटी की समस्या को भी संबोधित किया, जो आधुनिक पदानुक्रमित मेमोरी सिस्टम पर प्रदर्शन के लिए आवश्यक हैं। 2013 में, उन्होंने स्टैंसिल गणनाओं के लिए कुशल टाइलिंग योजनाओं की व्युत्पत्ति पर काम प्रकाशित किया, जो वैज्ञानिक कंप्यूटिंग और डीप-लर्निंग कार्यभार में एक सामान्य पैटर्न है। इन तकनीकों को कई ओपन-सोर्स और वाणिज्यिक कंपाइलरों में अपनाया गया है, जिनमें गूगल-डीपमाइंड और अन्य एआई शोध संगठनों द्वारा उपयोग किए जाने वाले कंपाइलर शामिल हैं।
मशीन लर्निंग सिस्टम में अनुप्रयोग
2010 के दशक में, राजोपाध्ये ने पॉलीहेड्रल कंपाइलेशन और कृत्रिम-बुद्धिमत्ता प्रणालियों के प्रतिच्छेदन पर अपना ध्यान केंद्रित किया। उन्होंने पहचाना कि न्यूरल-नेटवर्क प्रशिक्षण और अनुमान में कम्प्यूटेशनल कर्नेल, जैसे मैट्रिक्स गुणन और कनवल्शन, वैज्ञानिक कंप्यूटिंग में उपयोग की जाने वाली उन्हीं लूप ट्रांसफॉर्मेशन तकनीकों से लाभान्वित हो सकते हैं। उनके समूह ने TensorFlow और PyTorch जैसे फ्रेमवर्क में टेंसर संचालन को अनुकूलित करने के तरीके विकसित किए, जो मेमोरी ट्रैफिक को कम करने और समानांतरता में सुधार करने पर केंद्रित थे।
एक उल्लेखनीय परियोजना लार्ज-लैंग्वेज-मॉडल अनुमान के लिए एक पॉलीहेड्रल-आधारित अनुकूलक का विकास था, जो सर्वर-श्रेणी के हार्डवेयर पर विलंबता को कम करता है। इस काम में नोकिया-बेल-लैब्स और सैमसंग-रिसर्च के शोधकर्ताओं के साथ सहयोग शामिल था, जहाँ राजोपाध्ये ने विजिटिंग वैज्ञानिक के रूप में कार्य किया। उनकी अंतर्दृष्टि ने एडब्ल्यूएस-ट्रेनियम और अन्य विशेष एआई चिप्स के लिए कंपाइलेशन स्टैक के डिज़ाइन को प्रभावित किया है, हालाँकि वे सीधे उन कंपनियों द्वारा नियोजित नहीं हुए हैं।
शिक्षण और परामर्श
कोलोराडो स्टेट में, राजोपाध्ये ने कंपाइलर, समानांतर कंप्यूटिंग और गणना के सिद्धांत पर पाठ्यक्रम पढ़ाए हैं। वे शिक्षण के प्रति अपने कठोर दृष्टिकोण और गणितीय नींव पर जोर देने के लिए जाने जाते हैं। उन्हें विश्वविद्यालय से कई शिक्षण पुरस्कार मिले हैं, जिनमें 2017 में कॉलेज ऑफ नेचुरल साइंसेज एक्सीलेंस इन टीचिंग अवार्ड भी शामिल है। उन्होंने यूनिवर्सिटी-ऑफ-टोरंटो और बर्कले-एआई-रिसर्च जैसे संस्थानों के पोस्टडॉक्टोरल शोधकर्ताओं और विजिटिंग विद्वानों का भी मार्गदर्शन किया है।
उनके छात्र प्रमुख पदों पर आगे बढ़े हैं। उदाहरण के लिए, बोंडुगुला, इंडियन इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस में प्रोफेसर बने, जहाँ वे पॉलीहेड्रल कंपाइलेशन पर काम करना जारी रखते हैं। एक अन्य पूर्व छात्र, अल्बर्ट कोहेन, ने राजोपाध्ये के साथ अल्फा भाषा पर सहयोग किया और बाद में गूगल-क्लाउड में एक शोध वैज्ञानिक बने, जहाँ वे एआई कार्यभार के लिए कंपाइलर इंफ्रास्ट्रक्चर पर काम कर रहे हैं।
चयनित प्रकाशन और मान्यता
राजोपाध्ये ने 100 से अधिक सहकर्मी-समीक्षित पेपर लिखे हैं, जिनमें से कई PLDI, इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन आर्किटेक्चरल सपोर्ट फॉर प्रोग्रामिंग लैंग्वेजेज एंड ऑपरेटिंग सिस्टम्स (ASPLOS), और ACM ट्रांजेक्शन्स ऑन प्रोग्रामिंग लैंग्वेजेज एंड सिस्टम्स जैसे शीर्ष स्थानों पर प्रकाशित हुए हैं। PLUTO पर उनका 2008 का PLDI पेपर 1,000 से अधिक बार उद्धृत किया गया है, जिससे यह पॉलीहेड्रल कंपाइलेशन में सबसे प्रभावशाली कार्यों में से एक बन गया है।
2015 में, कंपाइलर अनुकूलन में उनके योगदान की मान्यता में उन्हें एसोसिएशन फॉर कंप्यूटिंग मशीनरी (ACM) का वरिष्ठ सदस्य चुना गया। उन्होंने कई सम्मेलनों की कार्यक्रम समितियों में कार्य किया है, जिनमें इंटरनेशनल कॉन्फ्रेंस ऑन कंपाइलर कंस्ट्रक्शन और IEEE इंटरनेशनल पैरेलल एंड डिस्ट्रीब्यूटेड प्रोसेसिंग सिम्पोजियम शामिल हैं। वे उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग और मशीन लर्निंग सिस्टम पर कार्यशालाओं में मुख्य वक्ता भी रहे हैं।
वर्तमान कार्य और भविष्य की दिशाएँ
2024 तक, राजोपाध्ये कोलोराडो स्टेट में शोध का नेतृत्व करना जारी रखते हैं, जो सीपीयू, जीपीयू और एआई एक्सेलेरेटर को संयोजित करने वाले विषम प्रणालियों के लिए संकलन की चुनौतियों पर केंद्रित है। उनकी हालिया परियोजनाओं में पॉलीहेड्रल मॉडल में स्वचालित विभेदन के लिए तकनीक विकसित करना शामिल है, जो ट्रांसफॉर्मर मॉडल के प्रशिक्षण की दक्षता में सुधार कर सकता है। वे यह भी खोज रहे हैं कि पॉलीहेड्रल विधियों को जनरेटिव-एआई कार्यभार पर कैसे लागू किया जा सकता है, जहाँ बड़े मॉडलों की मेमोरी आवश्यकताएँ महत्वपूर्ण संकलन चुनौतियाँ पेश करती हैं।
राजोपाध्ये उद्योग प्रयोगशालाओं के साथ एक सक्रिय सहयोगी बने हुए हैं, जिनमें ओरेकल-क्लाउड और कोरवीव शामिल हैं, जहाँ उनके समूह ने क्लाउड-आधारित एआई इंफ्रास्ट्रक्चर पर नई संकलन रणनीतियों का परीक्षण किया है। उनका काम सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान और आधुनिक मशीन लर्निंग सिस्टम की व्यावहारिक मांगों के बीच की खाई को पाटता जा रहा है।