Als Validation Engineer bei NVIDIA betrachtet Sakeena Fiza ihre Arbeit wie die eines Detektivs. Statt jedoch nach Verbrechen zu suchen, jagt sie potenzielle Schwachstellen in den leistungsstärksten KI-Systemen der Welt. Ihr Ziel: Fehler finden, bevor die Kunden sie entdecken.

Von der ersten Spannung bis zur Serienreife

Fizas Arbeit beginnt lange bevor die Welt von einem neuen Produkt erfährt. Im Data-Center-Lab von NVIDIA erhält ein neues System zum ersten Mal Strom. Komponente für Komponente werden aktiviert, Platinen integriert und Firmware sowie Software aufeinander abgestimmt. Die Ingenieure warten gespannt auf die ersten Lebenszeichen des Systems.

Einer ihrer prägendsten Momente war der erste erfolgreiche System-Start des NVIDIA Rubin GPUs. Obwohl das Display nur den einfachen Text NVIDIA Corporation Device zeigte, feierte das gesamte Team ausgelassen. Es war das erste Mal weltweit, dass ein Rubin GPU auf Systemebene erkannt wurde.

Die erste Kundin des Produkts

Fiza beschreibt die Validierung als eine Art Vorspiel für die Massenproduktion. Die Engineers werden zu den ersten Kunden des Produkts und testen die Hardware unter realen Bedingungen bis an ihre Grenzen. Dabei gilt das Credo: Jedes Problem muss gefunden werden, bevor es die Kunden erreicht.

Von High-Speed-Signalen bis zur falsch gedrehten Schraube

Die Herausforderungen sind dabei enorm vielfältig. Ein Problem kann in der Hochgeschwindigkeitssignalübertragung liegen, bei thermischen Grenzwerten oder der Energieversorgung. Ein anderes Mal ist es eine zu fest angezogene Schraube oder Staub in einer Kundenanlage. Fiza und ihr Team müssen den Fehlern auf den Grund gehen, Ablenkungen ignorieren und wissen, wo sie suchen müssen.

Wenn ein Log einen Fehler zeigt, reproduzieren die Validierungsingenieure das Problem, variieren die Bedingungen, untersuchen Firmware, eliminieren mechanische Variablen und analysieren Signale. Eine einzelne Platine kann Zehntausende Komponenten enthalten; ein Rack fast eine halbe Million. All diese Teile müssen nicht nur nebeneinander existieren, sondern als ein System unter Stress funktionieren.

Ein Team voller Avengers

Fiza kam nach ihrem Studium der Computer Science an der University of California, Irvine zu NVIDIA. Bereits in ihrer Kindheit in Dubai entdeckte sie ihre Leidenschaft für Technik durch die Logo-Programmiersprache. Später baute sie Mars-Rover in einem Highschool-Robotics-Camp und arbeitete an unbemannten Fluggeräten im Studium.

Was sie an der Arbeit mit Data-Center-Systemen fasziniert, ist der Blick auf das Ganze. Bei NVIDIA sitzt die Validierung genau an der Schnittstelle von Firmware, Hardware, Software, mechanischem Design, thermischem Verhalten und Kundenerfahrung. Fiza schätzt diese Vielfalt: Ich kann Maschinenbauingenieurin sein, wenn ich will. Ich kann Elektroingenieurin sein, wenn ich will. Ich kann Firmware-Ingenieurin sein, wenn ich will.

Den Druck empfindet sie nicht als Last, sondern als Motivation. Den Bring-Up-Prozess beschreibt sie wie die Avengers, die sich versammeln – Architekten, Designer, Software- und Firmware-Ingenieure sowie Validierungs-Teams arbeiten zusammen auf ein funktionierendes System hin. Eines weiß sie jeden Tag, wenn sie zur Arbeit kommt: Sie ist nie allein.

Die Zukunft der KI-Hardware

Mit den Produkten, die aktuell in der Pipeline sind, ist Fiza mehr als optimistisch. Jedes Projekt bringt ein neues Puzzle, einen neuen Fehlermodus und damit die Chance, das nächste System besser zu machen. Für sie ist klar: Die Hardware, die die KI-Ära antreibt, wird die Welt verändern.

Quelle: https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-life-sakeena-fiza/