Kutoka [GeForce] hadi Akili Bandia [AI]: Kwa nini uamuzi wa [NVIDIA] kuhusu [CUDA] ulibadilisha mustaqbali wa kampuni nzima?
Utangulizi: Je, kampuni inaweza kuacha faida ya leo ili kujenga ulimwengu wa kompyuta wa kesho?
Kampuni inatumia pesa nyingi kwa kipengele ambacho wateja wake hawajakihitaji mara moja. Kuongeza kipengele hicho huongeza gharama ya uzalishaji. Lakini wateja hawako tayari kulipa zaidi kwa ajili yake. Hata hivyo kampuni haikurudi nyuma. Sababu yake ni kwamba haikukusudia kuuza bidhaa mpya tu; ilikusudia kujenga jukwaa la kompyuta [Computing Platform] ambalo wengine wangeweza kujenga viumbe vyao juu yake siku zijazo.
Huu ndio ulikuwa msingi wa uamuzi ambao [NVIDIA] ulifanya ilipoleta uwezo wa [CUDA] ndani ya vichakataji vya michoro vya [GeForce] [GPU]. Kama [Jensen Huang] anavyoeleza, uamuzi huu haukuleta kampunini mafanikio ya haraka. Badala yake ulileta gharama, shinikizo la faida, na kusubiri kwa muda mrefu. Lakini baadaye ndio ukawa mmoja wa misingi ya ukuaji wa [Deep Learning].
1. Kutoka kichakataji cha kazi finyu hadi jukwaa pana la kompyuta
Mwanzoni [NVIDIA] ilikuwa kampuni inayofanya kazi moja maalum kwa kasi. Uwezo huo maalum ndio uliokuwa nguvu yake. Wakati huo huo, kutegemea soko finyu pekee ungeweza kuwa kikwazo kwa uwezo wake wa [Research and Development].
Hapa kulikuwa na utata. Ikiwa kampuni itajibunia kikamilifu kwa kazi maalum, kuwa ngumu kufanya kazi pana za kompyuta. Ikiwa itajaribu kufanya kila kitu, inaweza kupoteza uwezo maalum uliokuwa nao tangu mwanzo. Kwa mujibu wa [Jensen Huang], suluhisho lilikuwa kusogea hatua kwa hatua kati ya hizo mbili.
Hatua ya kwanza, kama anavyoeleza, ilikuwa [Programmable Pixel Shader]. Kisha, hesabu ya namba za kuelea za biti thelathini na mbili kwa kiwango cha [IEEE-compatible FP32] ililetwa ndani ya [Shaders]. Hili liliibua swali miongoni mwa watafiti: je, kichakataji kilichotengenezwa kwa ajili ya michoro kinaweza kutumika kwa hesabu nyingine pia?
Baadaye kufika [Cg], iliyojengwa juu ya lugha ya programu ya (C). Safari hiyo hatimaye iliishia [CUDA]. Kwa hiyo hii haikuwa suluhisho la kichawi lililotengenezwa kwa siku moja. Ilikuwa safari endelevu ya kuunganisha uwezo mmoja wa kiteknolojia na uwezo ujao.
2. Mahali [CUDA] ilipopelekwa ni muhimu zaidi kuliko kuumbwa kwake
Kuunda teknolojia bora pekee hakumaanishi kwamba watu wataanza kuitumia mara moja. Kwa ajili hiyo wanahitajika wanaandika programu [Developers]. Pia wanahitajika watu wengi wanaoweza kutumia programu wanazoandika.
Nguvu ya jukwaa la kompyuta [Computing Platform] haiko tu katika uzuri wa muundo wake; iko pia katika idadi ya watu ambao tayari wana nalo. [Jensen Huang] anaeleza hili kama umuhimu wa msingi wa matumizi uliosakinishwa tayari [Installed Base].
Mfano anaoutoa ni usanifu wa [x86]: ingawa ulikabiliwa na ukosoaji mwingi, uliendelea kusimama kwa sababu ya nguvu ya matumizi mapana. Wakati huo huo, anabainisha kuwa baadhi ya usanifu wa seti fupi za maagizo [RISC Architectures], ingawa uliundwa kwa ustadi, haukupata mafanikio yaliyotarajiwa. Hii haimaanishi kwamba usanifu wote wa [RISC] ulishindwa. Hoja muhimu hapa ni kwamba ustadi wa kiteknolojia pekee hauhakikishi mafanikio ya jukwaa.
Wakati huo [GeForce] tayari ilikuwa ikiuzwa kwa mamilioni kwa mwaka. Kwa hiyo [NVIDIA] ilikuwa tayari na njia iliyokwisha tengenezwa ya kufikisha uwezo mpya wa kompyuta kwa watu.
3. [CUDA] ndani ya kila [GeForce]: msingi uliowekwa kabla watumiaji hata ya kuuliza
Uwezo wa [CUDA] ungeweza kuwekwa tu katika mashine za bei ya juu za utafiti. Lakini wangefanya hivyo, idadi ya watu wanaoweza kuufikia ingebakia ndogo.
Badala yake, kampuni iliamua kuleta uwezo huo ndani ya kompyuta binafsi [PC] zinazopatikana kwa wingi kupitia [GeForce]. Ndani ya bidhaa iliyonunuliwa kwa ajili ya michezo kulikuwepo pia na nafasi ya utafiti. Mwanafunzi, maabara ya chuo kikuu, au mtafiti anayejipangia kompyuta yake mwenyewe, aliweza kujaribu hesabu mpya kwa kutumia chombo alichonacho tayari.
Hili halipaswi kueleweka kama kwamba [CUDA] ilifanya kazi katika kila kompyuta. Hoja ni kwamba walitumia msingi wa matumizi wa [GeForce] kama msingi wa kuanzia, na kufanya uwezo huo kupatikana kwa watu wengi zaidi.
[Jensen Huang] anasema kuwa, zaidi ya kutoa chombo, kampuni ilienda vyuo vikuuni kufundisha, kuandika vitabu, na kuendesha kozi. Kujenga jukwaa hakumaliziki kwa kuuza bidhaa yake; unahitaji pia kujenga maarifa na jamii inayoweza kuitumia.
4. Bei ya haraka: gharama iliyoongezeka na faida iliyokwama
Mzigo wa kiuchumi wa uamuzi huu haukuwa mdogo. [Jensen Huang] anakumbuka kwamba kuongeza uwezo wa [CUDA] kuliongeza gharama ya kichakataji hicho kwa takriban 50%, na kwamba wakati huo kampuni ilikuwa ikifanya kazi kwa uwiano wa faida jumla [Gross Margin] wa takriban 35%.
Watumiaji wa michezo hawatalipa bei ya ziada kwa uwezo wa hesabu ambao hawautumii. Kwa hiyo kampuni ililazimika kubeba gharama yenyewe. Anafafanua kwamba hilo lilikuwa kiwango ambacho kingemeza kabisa faida jumla ya dola ya kampuni [Gross Profit Dollars].
Hali ya kifedha ya kampuni haiwezi kuamuliwa kwa kutoa moja kwa moja asilimia hizi mbili. Msingi wa moja ni gharama ya uzalishaji; msingi wa nyingine ni uwiano wa faida unaopatikana kutoka kwa mapato. Anachosisitiza si hesabu rahisi; ni hali ngumu ya kujitolea mapato ya leo kwa ajili ya jukwaa la kesho.
Anakadiria pia kwamba thamani ya soko ya hisa ya kampuni [Market Capitalisation] wakati huo ilikuwa karibu dola bilioni sita hadi nane za Marekani, na baadaye ikashuka hadi karibu dola bilioni moja na nusu. Hizi ni makadirio yake ya kumbukumbu. Kutoka hapa hatuwezi kuhitimisha kwamba [CUDA] pekee ndiyo sababu ya mabadiliko hayo yote.
Hata hivyo, hoja yake muhimu ni kwamba ilichukua karibu mwongo mmoja kabla ya faida iliyotarajiwa kupatikana. Uamuzi huu haukufanywa kwa ajili ya mapato ya robo ya mwaka inayofuata.
5. Kwa nini uamuzi huu ukawa msingi wa [Deep Learning]?
Kikwazo kikubwa kwa utafiti mpya ni gharama na ugumu wa kufikia zana. Ikiwa jaribio jipya linaweza kuanza kwa chombo ambacho watu wengi tayari wanacho, sehemu ya kikwazo hicho hupungua.
[CUDA], iliyosambaa kupitia [GeForce], iliweka msingi unaowezesha watafiti kujaribu katika mazingira sawa ya programu [Programming Environment]. Maarifa, programu, na uzoefu vilivyotokana navyo vikawa na manufaa kwa majaribio yaliyofuata.
[Deep Learning] ilipokua, zana zinazofaa hesabu nyingi sambamba [Parallel Computing] na watu wanaojua kuzitumia tayari walikuwepo. Hii ndiyo ilikuwa nafasi ya mbele muhimu.
Historia nzima ya [Deep Learning] haitegemei kampuni moja wala chombo kimoja tu. Lakini uamuzi huu una nafasi muhimu katika kufanya jukwaa la hesabu linalohitajika kupatikana kwa wingi. Ndio maana [Jensen Huang] anasisitiza wazo kwamba [NVIDIA] ni nyumba iliyojengwa na [GeForce].
6. Imani iliyojengwa kabla ya uamuzi wa kiteknolojia
Mustaqbali unaweza kuwa wazi akilini mwa kiongozi. Lakini kama bodi ya wakurugenzi, wasimamizi, wafanyakazi, wateja, na wenyehisa hawatakubali, uwazi huo pekee hautoshi.
[Jensen Huang] anasema kwamba mbinu yake ni kutoa maelezo ya kimantiki hatua kwa hatua. Kila taarifa mpya, maendeleo ya utafiti, au mafanikio ya uhandisi inapopatikana, anawaeleza waliomzunguka jinsi inavyohusiana na mwelekeo wa siku zijazo.
Siku ambayo uamuzi mkubwa unatangazwa haupaswi kuwa mshtuko wa ghafla kwa kila mtu. Badala yake, msingi wake unapaswa kuwa umewekwa mapema kiasi kwamba watu wanashangaa kwa nini umechukua muda mrefu hivyo - hili ndilo wazo lake.
Nyuma ya uamuzi wa [CUDA] pia kulikuwa na imani na uvumilivu wa muda mrefu wa aina hiyo. Pamoja na kuchagua njia ya kiteknolojia, kampuni inayobeba gharama yake pia ilipaswa kuandaliwa kwa safari hiyo.
7. Si bidhaa, bali jukwaa ambalo washirika wanaweza kujenga juu yake
Mbinu ya [NVIDIA] ya kujiona kama kampuni ya jukwaa [Platform Company] pia ni muhimu hapa. Kituo cha mbinu hiyo ni kwamba kila safu yake inawapa kampuni nyingine nafasi ya kuchangia na kujenga pamoja.
Hii haimaanishi kwamba programu zake zote hutolewa kama [Open Source]. Kuna tofauti kati ya nafasi ya washirika kujenga pamoja, na kufungua msimbo wa chanzo kwa umma.
Jukwaa zuri halikui kwa kampuni iliyoliumba pekee. Linakua pia kwa matumizi yanayoundwa juu yake na watafiti, watunga programu, kampuni, na taasisi za elimu. Uamuzi kuhusu [CUDA] ulifungua mlango kwa ukuaji huo.
8. Somo la leo: kuharakisha kichakataji kimoja pekee hakitoshi
Katika kazi kubwa za hesabu zinazogawanywa [Distributed Workloads], kuharakisha sehemu moja pekee hakufanyi mfumo mzima uwe wa kasi kwa kiwango kilekile. Kanuni ya [Amdahl's Law] inaeleza hili.
Tuchague kwamba tunaweza kuboresha tu nusu ya muda unaotumika kwa kazi fulani. Hata tukifanya nusu hiyo iwe ya kasi kiasi gani, nusu iliyobaki ambayo haijabadilishwa itabaki palepale. Hata kama sehemu iliyoboreshwa ikawa ya kasi kiasi kwamba haitumii muda kabisa, kasi ya kazi nzima itakuwa mara mbili tu kwa kiwango cha juu kabisa.
Ndio maana kichakataji cha michoro [GPU], kichakataji kikuu [CPU], mtandao [Networking], kumbukumbu [Memory], usambazaji wa umeme [Power], na upoozaji [Cooling] lazima viundwe kwa kuoanishana. [Jensen Huang] anaeleza hili kama ubunifu wa pamoja wa kiwango cha juu [Extreme Co-design].
Hapa tunaona mwendelezo na uamuzi wa mapema wa [CUDA]. Uwezo wa chombo kimoja pekee hautoshi. Mazingira yote yanayokitumia yanahitaji kukua pamoja.
Hitimisho: uamuzi ulioumba manufaa ya siku zijazo
Umuhimu wa kuanzishwa kwa [CUDA] hauko tu katika kwamba kipengele kipya cha programu kilitokea. Umuhimu wake wa kina uko katika kwamba walikiunganisha na [GeForce], ambayo tayari ilikuwa ikuzwa kwa wingi, na kukipeleka mapema kwa watu ambao wangeweka matumizi yake siku zijazo.
Ikiwa tungeliangalia gharama ya wakati huo tu, uamuzi huu ungeonekana kuwa makosa. Lakini [NVIDIA] ilielewa kwamba thamani ya jukwaa la kompyuta iko pia katika matumizi ambayo wengine wataundwa juu yake.
Teknolojia, matumizi mapana, elimu, jamii ya watunga programu, na uvumilivu wa kampuni vilipokutana pamoja, nafasi mpya iliundwa. Nafasi hiyo baadaye iliungana na ukuaji wa ulimwengu wa Akili Bandia [AI]. Somo ambalo uamuzi wa [CUDA] unatuonyesha ni hili: kwa mabadiliko makubwa ya kesho, msingi ambao watu wengi wanaweza kujenga juu yake unahitajika leo.
Powered By K7