Sakeena Fiza 助力 NVIDIA 硬件实现规模化成功

<div id="bsf_rt_marker"></div><p><span style="font-weight: 400;">当 Sakeena Fiza 描述她在 NVIDIA 作为验证工程师的工作时，她用的术语更像是侦探故事，而非世界级工程实验室。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">“验证工程师会深入暗处，照亮每一个角落，”Fiza 说。“每次我们拿到一个系统，第一个想法就是：它会怎么坏掉？”</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">而当它真的坏掉时？ </span></p> <p><span style="font-weight: 400;">“我总喜欢把它当作一个待解的谜题，”她说。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">在 NVIDIA，Fiza 和她在数据中心系统工程实验室的同事们所研究的系统是AI时代的引擎。她的工作在外界知道产品存在之前就开始了——在实验室里，当新系统第一次通电时。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">组件逐个启动，电路板被集成，固件和软件团队蜂拥而至，工程师们观察着最初的生命迹象。 </span></p> <p><span style="font-weight: 400;">Fiza 在 NVIDIA 工作中最早且最深刻的记忆之一，是当她看到 </span><a target="_blank" href="https://www.nvidia.com/en-us/data-center/technologies/rubin/"><span style="font-weight: 400;">NVIDIA Rubin GPU</span></a><span style="font-weight: 400;"> 首次在系统层面运行时，所体验到的集体喜悦。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">“它真的只显示了‘NVIDIA Corporation Device’，”她回忆道。“然后所有人都在欢呼庆祝，因为这是世界上第一次 Rubin GPU 在系统层面被识别。”</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">那些时刻，尽管令人激动，但只是开始。从此，系统必须变得可靠：从托盘到机架，到集群，到生产线，再到客户AI工厂。 </span></p> <p><span style="font-weight: 400;">Fiza 将验证——确保物理设备在大规模生产开始前正确运行的过程——描述为成为“产品的首批客户”，在其他人依赖它之前，在各种现实条件下将硬件推至极限。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">“目标总是在客户发现问题之前捕获问题，”她说。 </span></p> <figure id="attachment_98469" aria-describedby="caption-attachment-98469" style="width: 1200px" class="wp-caption aligncenter"><img fetchpriority="high" decoding="async" class="size-large wp-image-98469" src="https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/09/Sakeena-Fiza_NVIDIA-Life_01-1680x1121.png" alt="" width="1200" height="801" srcset="https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/09/Sakeena-Fiza_NVIDIA-Life_01-1680x1121.png 1680w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/09/Sakeena-Fiza_NVIDIA-Life_01-960x640.png 960w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/09/Sakeena-Fiza_NVIDIA-Life_01-1280x854.png 1280w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/09/Sakeena-Fiza_NVIDIA-Life_01-1536x1025.png 1536w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/09/Sakeena-Fiza_NVIDIA-Life_01-630x420.png 630w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/09/Sakeena-Fiza_NVIDIA-Life_01.png 2048w" sizes="(max-width: 1200px) 100vw, 1200px" /><figcaption id="caption-attachment-98469" class="wp-caption-text">在实验室之外，Fiza 和同事们在圣克拉拉的共享办公空间中合作。</figcaption></figure> <p><span style="font-weight: 400;">Fiza 在加州大学尔湾分校获得学士学位后加入 NVIDIA，在那里她学习计算机科学与工程。她进入硬件领域是源于对系统日益增长的迷恋。 </span></p> <p><span style="font-weight: 400;">在迪拜长大时，她通过 Logo 编程语言接触编码，促使她未来探索系统设计，包括在高中机器人营中建造火星车，以及在大学期间从事无人飞行器的工作。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">吸引她从事数据中心系统工作的是有机会与整台机器打交道。她说，在 NVIDIA，验证正处于这个交叉点：固件、硬件、软件、机械设计、热行为、制造和客户体验。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">“我想当机械工程师时就能当，”她说。“我想当电气工程师时就能当。我想当固件工程师时就能当。”</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">她追寻的故障可能巨大或微小。机架级问题可能涉及高速信号、热裕量或电源完整性。另一个问题可能源于螺丝拧得太紧或客户设施中的灰尘水平。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">“解决方案可能难以捉摸，”Fiza 说。“我们必须跟随线索，忽略错误线索，并知道该看哪里。”</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">当日志显示某事如何失败时，Fiza 的工作是找出原因。验证工程师重现问题，改变条件，调查固件，移除机械变量，探测信号，研究示波器截图，并缩小可能的原因。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">一块电路板可能包含数万个组件；一个机架可能接近五十万个。这些部件不能仅仅共存。它们必须在压力下作为一个系统运行，在规模上，在多样化AI工厂配置的复杂现实生产与部署中。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">“我希望人们理解 AI 所需运行的硬件有多复杂，”Fiza 说。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">对于 Fiza 来说，工作的压力与快乐不可分割。她说，启动过程“就像复仇者联盟集结”：架构师、设计师、软件工程师、固件工程师、验证工程师，都在房间里，竞相打造一个可工作的系统。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">“我知道来上班时的一件事是，我从不孤单，”她说。 </span></p> <p><span style="font-weight: 400;">成为一名验证工程师就是实践一种有纪律的怀疑：相信系统能工作，然后尝试构想它可能无法工作的每种方式。 </span><span style="font-weight: 400;">这份工作需要伟大侦探的执着，以及全科医生的诊断能力，以及以他人对待填字游戏的方式来面对灾难性故障的性情。 </span></p> <p><span style="font-weight: 400;">每个项目带来一个新谜题，一个新的故障模式，从而有机会让下一个系统变得更好。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">“对于我们在管线中的产品，我非常兴奋，”Fiza 说。“它们将改变世界。”</span></p> <p><img decoding="async" class="aligncenter size-large wp-image-98470" src="https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/09/Sakeena-Fiza_NVIDIA-Life_02-1680x1121.png" alt="" width="1200" height="801" srcset="https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/09/Sakeena-Fiza_NVIDIA-Life_02-1680x1121.png 1680w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/09/Sakeena-Fiza_NVIDIA-Life_02-960x640.png 960w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/09/Sakeena-Fiza_NVIDIA-Life_02-1280x854.png 1280w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/09/Sakeena-Fiza_NVIDIA-Life_02-1536x1025.png 1536w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/09/Sakeena-Fiza_NVIDIA-Life_02-630x420.png 630w, https://blogs.nvidia.com/wp-content/uploads/2026/09/Sakeena-Fiza_NVIDIA-Life_02.png 2048w" sizes="