ऑप्टिमाइज़ेशन में पहले bio core, फिर silicon core

इस लेख में bio core को आप बस developer समझ सकते हैं.

• आज कंपनियों के AI को लेकर उत्साह का सबसे बड़ा कारण यह उम्मीद है कि इससे programmers की मज़दूरी को काफी कम किया जा सकता है. programmers के मामले में efficiency में सुधार बहुत जल्दी मुनाफ़े में दिखता है!
• यही वजह है कि मैं Ruby से प्यार करता हूँ, और यही वजह है कि मैं Rails पर काम करता हूँ! 20 सालों से मुझे लगता रहा है कि यह field जिस दिशा में आगे बढ़ेगी, वह बिल्कुल साफ़ है. programmers लगातार महंगे होते जाएंगे और computers लगातार सस्ते. इसलिए computers की क़ीमत पर भी programmers की productivity बढ़ाना एक समझदारी भरा विकल्प था!
• Hetzner Dedicated के 48-core वाले product के आधार पर गणना करें, तो अगर biological core की efficiency 10% बढ़ाने में सफलता मिल जाए, तो silicon core के 366 के बराबर लागत बचाई जा सकती है. अगर biological core की efficiency एक-चौथाई बढ़ जाए, तो लगभग 1,000 silicon core बचाए जा सकते हैं!
• इसलिए जब भी computing efficiency पर चर्चा सुनें, तो हमेशा इन चिपचिपे biological cores को ध्यान में रखना चाहिए. दुनिया का अधिकांश software, ज़रूरी silicon के हिसाब से नहीं बल्कि input के हिसाब से priced होता है. यानी biological core की productivity में थोड़ा-सा सुधार भी silicon chips पर अतिरिक्त खर्च को काफ़ी बढ़ा देता है. और हर साल यह अनुपात biological core के पक्ष में और बड़ा होता जा रहा है.

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DHH का मानना लगता है कि server resources की कुछ क़ुर्बानी देनी पड़े तब भी Ruby on Rails जैसी high-productivity language का इस्तेमाल करके programmers की efficiency बढ़ाना बेहतर है।

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उच्च उत्पादकता वाली भाषा -> उच्च उत्पादकता वाली भाषा पर आधारित उच्च उत्पादकता वाला framework