ট্রেনিং বনাম ইনফারেন্স: AI মুদ্রার দুটি দিক
ইনফারেন্সের গুরুত্ব বুঝতে হলে, ট্রেনিং থেকে এর পার্থক্য বোঝা জরুরি। AI মডেল, যা বুদ্ধিমান অ্যাপ্লিকেশনগুলির চালিকাশক্তি, দুটি স্বতন্ত্র পর্যায়ের মধ্য দিয়ে যায়:
ট্রেনিং: এটি কম্পিউটেশনালি ইনটেনসিভ ফেজ যেখানে AI মডেল বিশাল ডেটাসেট থেকে শেখে। এটিকে মডেলের স্কুলে যাওয়ার মতো ভাবা যেতে পারে, যেখানে এটি তার বুদ্ধি বিকাশের জন্য প্রচুর পরিমাণে তথ্য শোষণ করে। এই পর্যায়ে প্রচুর প্রসেসিং ক্ষমতার প্রয়োজন হয়, এবং Nvidia-র GPU (গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট) গুলি ঐতিহাসিকভাবে এখানে சிறந்து উঠেছে, ট্রেনিং-এর সাথে জড়িত জটিল গণনাগুলি পরিচালনা করার জন্য প্রয়োজনীয় সমান্তরাল প্রসেসিং ক্ষমতা সরবরাহ করে।
ইনফারেন্স: মডেলটি প্রশিক্ষিত হওয়ার পরে, এটি স্থাপন এবং কাজে লাগানোর জন্য প্রস্তুত। এখানেই ইনফারেন্স আসে। ইনফারেন্স হল নতুন ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী বা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করার প্রক্রিয়া। এটি মডেলের স্নাতক হওয়া এবং বাস্তব জগতে তার জ্ঞান প্রয়োগ করার মতো। ট্রেনিংয়ের চেয়ে কম কম্পিউটেশনালি ডিমান্ডিং হলেও, ইনফারেন্সের জন্য গতি, দক্ষতা এবং প্রায়শই কম শক্তি ব্যবহারের প্রয়োজন হয়।
পার্থক্যটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ কারণ ট্রেনিং এবং ইনফারেন্সের জন্য হার্ডওয়্যারের প্রয়োজনীয়তা উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা। যদিও Nvidia-র GPU গুলি ট্রেনিং মার্কেটে আধিপত্য বিস্তার করেছে, ইনফারেন্স মার্কেট আরও বৈচিত্র্যময় এবং প্রতিযোগিতামূলক ল্যান্ডস্কেপ উপস্থাপন করে।
ইনফারেন্স কেন গতি পাচ্ছে
বেশ কয়েকটি কারণ AI চিপ মার্কেটে ইনফারেন্সের ক্রমবর্ধমান গুরুত্বে অবদান রাখছে:
AI অ্যাপ্লিকেশনের বিস্তার: AI আর গবেষণা ল্যাব এবং প্রযুক্তি জায়ান্টদের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। এটি স্মার্টফোন এবং স্মার্ট হোম থেকে শুরু করে স্ব-চালিত যানবাহন এবং মেডিকেল ডায়াগনস্টিকস পর্যন্ত আমাদের জীবনের প্রতিটি ক্ষেত্রে দ্রুত ছড়িয়ে পড়ছে। এই ব্যাপক স্থাপনার অর্থ হল যে ইনফারেন্স, AI মডেলগুলি ব্যবহার করার প্রক্রিয়া, অভূতপূর্ব স্কেলে ঘটছে।
এজ কম্পিউটিং: এজ কম্পিউটিংয়ের উত্থান আরেকটি প্রধান চালক। এজ কম্পিউটিং-এ ডেটা সেন্ট্রালাইজড ক্লাউড সার্ভারে পাঠানোর পরিবর্তে উৎসের কাছাকাছি প্রসেস করা জড়িত। এটি রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়ার প্রয়োজন এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যেমন স্ব-ড্রাইভিং গাড়ি বা শিল্প অটোমেশন। এজ ডিভাইসগুলি, প্রায়শই পাওয়ার-সীমাবদ্ধ পরিবেশে চালিত হয়, কম-পাওয়ার, দক্ষ ইনফারেন্সের জন্য অপ্টিমাইজ করা চিপগুলির প্রয়োজন৷
খরচ অপ্টিমাইজেশন: যদিও একটি AI মডেলকে ট্রেনিং দেওয়া একটি এককালীন (বা কদাচিৎ) খরচ, ইনফারেন্স একটি চলমান অপারেশনাল খরচ। AI স্থাপনার স্কেল বাড়ার সাথে সাথে ইনফারেন্সের খরচ উল্লেখযোগ্য হয়ে উঠতে পারে। এটি এমন চিপগুলির চাহিদা বাড়াচ্ছে যা আরও দক্ষতার সাথে ইনফারেন্স সম্পাদন করতে পারে, শক্তি খরচ এবং সামগ্রিক অপারেশনাল খরচ কমিয়ে দেয়।
লেটেন্সি প্রয়োজনীয়তা: অনেক AI অ্যাপ্লিকেশন, বিশেষ করে যেগুলিতে রিয়েল-টাইম ইন্টারঅ্যাকশন জড়িত, কম লেটেন্সি দাবি করে। এর মানে হল যে AI মডেলের ডেটা প্রসেস করতে এবং একটি প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে যে সময় লাগে তা অবশ্যই কম হতে হবে। ইনফারেন্স-অপ্টিমাইজ করা চিপগুলি এই লেটেন্সি কমানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা দ্রুত এবং আরও প্রতিক্রিয়াশীল AI অভিজ্ঞতাগুলিকে সক্ষম করে৷
AI মডেলগুলির পরিপক্কতা: AI মডেলগুলি আরও জটিল এবং বিশেষায়িত হওয়ার সাথে সাথে অপ্টিমাইজ করা ইনফারেন্স হার্ডওয়্যারের প্রয়োজনীয়তা বৃদ্ধি পায়। সাধারণ-উদ্দেশ্যের GPU গুলি, প্রশিক্ষণের জন্য চমৎকার হলেও, নির্দিষ্ট, উচ্চ-টিউন করা AI মডেলগুলি চালানোর জন্য সবচেয়ে কার্যকর সমাধান নাও হতে পারে।
চ্যালেঞ্জারদের উত্থান: একটি বৈচিত্র্যময় ল্যান্ডস্কেপ
ইনফারেন্সের ক্রমবর্ধমান গুরুত্ব Nvidia-র আধিপত্যকে চ্যালেঞ্জ জানাতে আগ্রহী প্রতিযোগীদের একটি তরঙ্গকে আকর্ষণ করছে। এই কোম্পানিগুলি এই উদীয়মান বাজারে একটি দৃঢ় অবস্থান অর্জনের জন্য বিভিন্ন কৌশল এবং প্রযুক্তি ব্যবহার করছে:
বিশেষ আর্কিটেকচার সহ স্টার্টআপ: অসংখ্য স্টার্টআপ বিশেষভাবে ইনফারেন্সের জন্য ডিজাইন করা চিপ তৈরি করছে। এই চিপগুলিতে প্রায়শই নির্দিষ্ট AI ওয়ার্কলোডের জন্য অপ্টিমাইজ করা অভিনব আর্কিটেকচার থাকে, যেমন ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং বা কম্পিউটার ভিশন। উদাহরণস্বরূপ Graphcore, Cerebras Systems, এবং SambaNova Systems-এর মতো কোম্পানিগুলি। এই কোম্পানিগুলি এই ধারণার উপর বাজি ধরছে যে বিশেষায়িত হার্ডওয়্যার নির্দিষ্ট ইনফারেন্স কাজগুলিতে সাধারণ-উদ্দেশ্যের GPU গুলিকে ছাড়িয়ে যেতে পারে।
FPGA-ভিত্তিক সমাধান: ফিল্ড-প্রোগ্রামেবল গেট অ্যারে (FPGA) ঐতিহ্যগত GPU এবং ASIC (অ্যাপ্লিকেশন-স্পেসিফিক ইন্টিগ্রেটেড সার্কিট) গুলির একটি নমনীয় বিকল্প সরবরাহ করে। FPGA গুলি উৎপাদনের পরে পুনরায় প্রোগ্রাম করা যেতে পারে, যা তাদের বিভিন্ন AI মডেল এবং অ্যালগরিদমের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে দেয়। Xilinx (বর্তমানে AMD-র অংশ) এবং Intel-এর মতো কোম্পানিগুলি অভিযোজিত এবং দক্ষ ইনফারেন্স সমাধান প্রদানের জন্য FPGA গুলিকে ব্যবহার করছে।
ASIC ডেভেলপমেন্ট: ASIC হল কাস্টম-ডিজাইন করা চিপ যা একটি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে তৈরি করা হয়। AI-এর প্রেক্ষাপটে, ASIC গুলি নির্দিষ্ট ইনফারেন্স ওয়ার্কলোডের জন্য সর্বাধিক কর্মক্ষমতা এবং দক্ষতা প্রদানের জন্য ডিজাইন করা যেতে পারে। Google-এর Tensor Processing Unit (TPU), যা তার নিজস্ব ডেটা সেন্টারগুলিতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, এটি ট্রেনিং এবং ইনফারেন্স উভয়ের জন্য ডিজাইন করা একটি ASIC-এর একটি প্রধান উদাহরণ। অন্যান্য কোম্পানিগুলিও ইনফারেন্স মার্কেটে প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা অর্জনের জন্য ASIC বিকাশের চেষ্টা করছে।
প্রতিষ্ঠিত চিপমেকাররা তাদের AI অফার প্রসারিত করছে: Intel, AMD, এবং Qualcomm-এর মতো ঐতিহ্যবাহী চিপমেকাররা অলসভাবে বসে নেই। তারা AI ইনফারেন্সের জন্য অপ্টিমাইজ করা চিপগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য তাদের পণ্যের পোর্টফোলিওগুলিকে সক্রিয়ভাবে প্রসারিত করছে। Intel, উদাহরণস্বরূপ, তার CPU দক্ষতাকে কাজে লাগাচ্ছে এবং AI অ্যাক্সিলারেটরে বিশেষজ্ঞ কোম্পানিগুলিকে অধিগ্রহণ করে তার অবস্থানকে শক্তিশালী করছে। Xilinx-এর AMD-র অধিগ্রহণ এটিকে ইনফারেন্সের জন্য একটি শক্তিশালী FPGA-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে। Qualcomm, মোবাইল প্রসেসরের একজন নেতা, স্মার্টফোন এবং অন্যান্য এজ ডিভাইসগুলিতে AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে পাওয়ার জন্য তার চিপগুলিতে AI ত্বরণ ক্ষমতাগুলিকে একীভূত করছে।
ক্লাউড প্রদানকারীরা তাদের নিজস্ব চিপ ডিজাইন করছে: Amazon Web Services (AWS) এবং Google Cloud-এর মতো প্রধান ক্লাউড প্রদানকারীরা, ইনফারেন্স সহ AI ওয়ার্কলোডের জন্য ক্রমবর্ধমানভাবে তাদের নিজস্ব কাস্টম চিপ ডিজাইন করছে। AWS-এর Inferentia চিপ, উদাহরণস্বরূপ, ক্লাউডে ইনফারেন্সকে ত্বরান্বিত করার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছে। এই প্রবণতা ক্লাউড প্রদানকারীদের তাদের নির্দিষ্ট চাহিদার জন্য তাদের পরিকাঠামো অপ্টিমাইজ করতে এবং বহিরাগত চিপ বিক্রেতাদের উপর তাদের নির্ভরতা কমাতে দেয়।
ইনফারেন্স আধিপত্যের জন্য যুদ্ধ: মূল বিবেচ্য বিষয়
AI ইনফারেন্স মার্কেটের প্রতিযোগিতা কেবল কাঁচা প্রসেসিং ক্ষমতা সম্পর্কে নয়। সাফল্যের ক্ষেত্রে আরও কয়েকটি বিষয় গুরুত্বপূর্ণ:
সফ্টওয়্যার ইকোসিস্টেম: ডেভেলপারদের আকৃষ্ট করতে এবং একটি নির্দিষ্ট চিপে AI মডেল স্থাপন করা সহজ করার জন্য একটি শক্তিশালী সফ্টওয়্যার ইকোসিস্টেম অপরিহার্য। Nvidia-র CUDA প্ল্যাটফর্ম, একটি সমান্তরাল কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম এবং প্রোগ্রামিং মডেল, ট্রেনিং মার্কেটে একটি প্রধান সুবিধা হয়েছে। প্রতিযোগীরা তাদের হার্ডওয়্যার সমর্থন করার জন্য শক্তিশালী সফ্টওয়্যার সরঞ্জাম এবং লাইব্রেরি তৈরি করতে কঠোর পরিশ্রম করছে।
পাওয়ার দক্ষতা: আগেই উল্লেখ করা হয়েছে, পাওয়ার দক্ষতা অনেক ইনফারেন্স অ্যাপ্লিকেশনের জন্য, বিশেষ করে এজ-এ থাকা অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ। যে চিপগুলি প্রতি ওয়াট উচ্চ কর্মক্ষমতা প্রদান করতে পারে তাদের একটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা থাকবে।
খরচ: ইনফারেন্স চিপের খরচ একটি প্রধান বিবেচ্য বিষয়, বিশেষ করে বড় আকারের স্থাপনার জন্য। যে কোম্পানিগুলি কর্মক্ষমতা বজায় রেখে প্রতিযোগিতামূলক মূল্য অফার করতে পারে তারা ভাল অবস্থানে থাকবে।
স্কেলেবিলিটি: ইনফারেন্স স্থাপনাগুলিকে দক্ষতার সাথে স্কেল করার ক্ষমতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এর মধ্যে কেবল পৃথক চিপগুলির কর্মক্ষমতাই নয়, একটি ক্লাস্টারে একাধিক চিপ সংযোগ এবং পরিচালনা করার ক্ষমতাও জড়িত।
নমনীয়তা এবং প্রোগ্রামেবিলিটি: যদিও ASIC গুলি নির্দিষ্ট ওয়ার্কলোডের জন্য উচ্চ কর্মক্ষমতা অফার করে, তাদের GPU এবং FPGA-এর মতো নমনীয়তার অভাব রয়েছে। বিকশিত AI মডেল এবং অ্যালগরিদমগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার ক্ষমতা অনেক ব্যবহারকারীর জন্য একটি মূল বিবেচ্য বিষয়।
নিরাপত্তা: স্বাস্থ্যসেবা এবং অর্থের মতো সংবেদনশীল অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে AI-এর ক্রমবর্ধমান ব্যবহারের সাথে, নিরাপত্তা সর্বাগ্রে হয়ে উঠছে।
ইনফারেন্সের ভবিষ্যত: একটি বহুমুখী ল্যান্ডস্কেপ
ইনফারেন্স মার্কেট উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি এবং বৈচিত্র্যের জন্য প্রস্তুত। এটা অসম্ভাব্য যে একটি একক কোম্পানি Nvidia-র মতো ট্রেনিং স্পেসে আধিপত্য বিস্তার করবে। পরিবর্তে, আমরা সম্ভবত একটি বহুমুখী ল্যান্ডস্কেপ দেখতে পাব যেখানে বিভিন্ন চিপ আর্কিটেকচার এবং বিক্রেতারা নির্দিষ্ট চাহিদা এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে পূরণ করবে।
প্রতিযোগিতা তীব্র হবে, উদ্ভাবনকে চালিত করবে এবং AI দিয়ে যা সম্ভব তার সীমানা ঠেলে দেবে। এটি শেষ পর্যন্ত ব্যবহারকারীদের উপকৃত করবে, যার ফলে দ্রুত, আরও দক্ষ এবং আরও সাশ্রয়ী মূল্যের AI সমাধান পাওয়া যাবে। ইনফারেন্সের উত্থান কেবল Nvidia-র আধিপত্যকে চ্যালেঞ্জ করার বিষয়ে নয়; এটি AI-এর পূর্ণ সম্ভাবনা আনলক করা এবং এটিকে বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশন এবং শিল্পের কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলার বিষয়ে। আগামী বছরগুলি AI চিপ মার্কেটের এই গুরুত্বপূর্ণ অংশের জন্য একটি সংজ্ঞায়িত সময় হবে, যা বিশ্বজুড়ে AI কীভাবে স্থাপন এবং ব্যবহার করা হয় তার ভবিষ্যত গঠন করবে।