কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (artificial intelligence) জগতে এক গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তন আসছে। বহু বছর ধরে, অত্যাধুনিক AI মডেলগুলির, বিশেষ করে বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির (large language models - LLMs) বিশাল কম্পিউটেশনাল চাহিদা তাদের কার্যক্রমকে প্রধানত শক্তিশালী, শক্তি-নির্ভর সার্ভারের মধ্যে সীমাবদ্ধ রেখেছিল, যা বিশাল ডেটা সেন্টারগুলিতে রাখা থাকত। সাধারণত ইন্টারনেটের মাধ্যমে কোয়েরি পাঠিয়ে এবং দূরবর্তীভাবে প্রক্রিয়াকৃত প্রতিক্রিয়ার জন্য অপেক্ষা করে এটি অ্যাক্সেস করা হতো। তবে, প্রসেসর প্রযুক্তির অগ্রগতি এবং ডেটা গোপনীয়তা ও ল্যাটেন্সি নিয়ে ক্রমবর্ধমান উদ্বেগের কারণে স্থানীয় কম্পিউটেশনের দিকে একটি জোরালো পরিবর্তন গতি পাচ্ছে। সেমিকন্ডাক্টর জগতের এক শক্তিশালী প্রতিযোগী Advanced Micro Devices (AMD), এই প্রবণতাকে সক্রিয়ভাবে গ্রহণ করছে এবং ব্যবহারকারীদের তাদের ব্যক্তিগত কম্পিউটারে সরাসরি জেনারেটিভ AI-এর ক্ষমতা ব্যবহারের সুযোগ করে দিতে চাইছে। এই ক্ষেত্রে কোম্পানির সর্বশেষ উদ্যোগ হল একটি ওপেন-সোর্স প্রজেক্ট, যার আকর্ষণীয় নাম GAIA, যা ‘Generative AI Is Awesome’-এর সংক্ষিপ্ত রূপ।
স্থানীয় AI প্রক্রিয়াকরণের যুগের সূচনা
জেনারেটিভ AI মডেলগুলি স্থানীয়ভাবে চালানোর আকর্ষণ বহুমুখী। প্রথমত, এটি ক্রমবর্ধমান গোপনীয়তার উদ্বেগ দূর করে। যখন ব্যবহারকারীর নিজের ডিভাইসে ডেটা প্রক্রিয়া করা হয়, তখন সম্ভাব্য সংবেদনশীল তথ্য তৃতীয় পক্ষের সার্ভারে পাঠানোর প্রয়োজন হয় না, যা একটি সহজাতভাবে আরও নিরাপদ অপারেশনাল প্যারাডাইম প্রদান করে। দ্বিতীয়ত, স্থানীয় এক্সিকিউশন ল্যাটেন্সি উল্লেখযোগ্যভাবে কমাতে পারে; ইনপুট এবং আউটপুটের মধ্যে বিলম্ব হ্রাস পায় যখন কম্পিউটেশনাল ভারী কাজটি ব্যবহারকারী ইন্টারফেস থেকে মাত্র কয়েক মিলিমিটার দূরে ঘটে, মহাদেশ অতিক্রম করার পরিবর্তে। তৃতীয়ত, এটি অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করে তোলে। যদিও ক্লাউড-ভিত্তিক AI প্রায়শই সাবস্ক্রিপশন ফি বা ব্যবহারের সীমা জড়িত করে, ডিভাইসে প্রক্রিয়াকরণ ব্যবহারকারীর ইতিমধ্যে মালিকানাধীন হার্ডওয়্যার ব্যবহার করে, যা AI সরঞ্জামগুলির সাথে পরীক্ষা এবং ব্যবহারের জন্য প্রবেশের বাধা সম্ভাব্যভাবে কমিয়ে দেয়।
এই সম্ভাবনা উপলব্ধি করে, AMD কৌশলগতভাবে তাদের প্রসেসর আর্কিটেকচারে AI কাজের চাপের জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা বিশেষায়িত প্রসেসিং কোরগুলিকে একীভূত করছে। এই প্রচেষ্টার চূড়ান্ত রূপ তাদের সর্বশেষ Ryzen AI 300 সিরিজের প্রসেসরগুলিতে স্পষ্ট, যেগুলিতে উন্নত Neural Processing Units (NPUs) রয়েছে। এই NPU গুলি মেশিন লার্নিং কাজগুলিতে প্রচলিত নির্দিষ্ট ধরণের গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলি পরিচালনা করার জন্য তৈরি করা হয়েছে, যা প্রথাগত CPU কোরগুলির তুলনায় গতি এবং শক্তি খরচ উভয় ক্ষেত্রেই উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি দক্ষতার সাথে করে। ঠিক এই ডেডিকেটেড হার্ডওয়্যারটিই AMD তার GAIA প্রজেক্টের মাধ্যমে মূলধারার ব্যবহারকারীদের জন্য উন্মুক্ত করতে চায়। AMD-এর AI Developer Enablement Manager, Victoria Godsoe, এই লক্ষ্যের উপর জোর দিয়ে বলেছেন যে GAIA ‘Ryzen AI Neural Processing Unit (NPU)-এর শক্তি ব্যবহার করে ব্যক্তিগত এবং স্থানীয় large language models (LLMs) চালায়।’ তিনি আরও সুবিধাগুলি তুলে ধরেছেন: ‘এই ইন্টিগ্রেশন দ্রুততর, আরও কার্যকর প্রক্রিয়াকরণ - অর্থাৎ কম শক্তি খরচ - সক্ষম করে, আপনার ডেটা স্থানীয় এবং সুরক্ষিত রেখে।’
GAIA পরিচিতি: ডিভাইসে LLM স্থাপন সহজীকরণ
GAIA AMD-এর এই প্রশ্নের উত্তর হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে: ব্যবহারকারীরা কীভাবে সহজেই তাদের নতুন Ryzen AI-চালিত মেশিনগুলির NPU ক্ষমতা ব্যবহার করে অত্যাধুনিক AI মডেলগুলি চালাতে পারে? একটি ওপেন-সোর্স অ্যাপ্লিকেশন হিসাবে উপস্থাপিত, GAIA একটি সুবিন্যস্ত ইন্টারফেস সরবরাহ করে যা বিশেষভাবে সর্বশেষ AMD হার্ডওয়্যারযুক্ত Windows পিসিতে সরাসরি ছোট আকারের LLM স্থাপন এবং ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। প্রকল্পটি সচেতনভাবে বিদ্যমান ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্কগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি, বিশেষত Lemonade-কে ভিত্তি হিসাবে উল্লেখ করে, যা বৃহত্তর ডেভলপমেন্ট কমিউনিটির মধ্যে একটি সহযোগিতামূলক মনোভাব প্রদর্শন করে।
GAIA-এর মূল কাজ হল LLM সেট আপ এবং চালানোর সাথে যুক্ত বেশিরভাগ জটিলতা দূর করা। ব্যবহারকারীদের একটি আরও সহজলভ্য পরিবেশ উপস্থাপন করা হয়, যা AMD-এর Ryzen AI আর্কিটেকচারের জন্য শুরু থেকে অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। এই অপ্টিমাইজেশন অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ; এটি নিশ্চিত করে যে সফ্টওয়্যারটি কার্যকরভাবে NPU ব্যবহার করে, কর্মক্ষমতা সর্বাধিক করে এবং শক্তির পদচিহ্ন হ্রাস করে। যদিও প্রাথমিক লক্ষ্য হল Ryzen AI 300 সিরিজ তার শক্তিশালী NPU সহ, AMD পুরানো বা ভিন্ন হার্ডওয়্যার কনফিগারেশনের ব্যবহারকারীদের সম্পূর্ণরূপে বাদ দেয়নি।
প্রকল্পটি জনপ্রিয় এবং তুলনামূলকভাবে কমপ্যাক্ট LLM পরিবারগুলিকে সমর্থন করে, যার মধ্যে বহুলভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য Llama এবং Phi আর্কিটেকচারের উপর ভিত্তি করে মডেলগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এই মডেলগুলি, যদিও GPT-4-এর মতো দৈত্যদের নিছক স্কেলের অধিকারী নাও হতে পারে, বিভিন্ন অন-ডিভাইস কাজের জন্য অসাধারণভাবে সক্ষম। AMD সম্ভাব্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রাকৃতিক কথোপকথনে সক্ষম ইন্টারেক্টিভ চ্যাটবট থেকে শুরু করে আরও জটিল যুক্তির কাজ পর্যন্ত বিস্তৃত পরামর্শ দেয়, যা GAIA-চালিত স্থানীয় AI-এর জন্য পরিকল্পিত বহুমুখিতা প্রদর্শন করে।
GAIA-এর ক্ষমতা অন্বেষণ: Agents এবং হাইব্রিড পাওয়ার
ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশনগুলি প্রদর্শন করতে এবং প্রযুক্তিটিকে অবিলম্বে দরকারী করে তুলতে, GAIA কিছু পূর্ব-সংজ্ঞায়িত ‘agents’ সহ আসে, যার প্রতিটি একটি নির্দিষ্ট ফাংশনের জন্য তৈরি:
- Chaty: নাম থেকেই বোঝা যায়, এই agent একটি কথোপকথনমূলক AI অভিজ্ঞতা প্রদান করে, সাধারণ মিথস্ক্রিয়া এবং সংলাপের জন্য একটি চ্যাটবট হিসাবে কাজ করে। এটি মানুষের মতো পাঠ্য প্রতিক্রিয়া তৈরি করার জন্য অন্তর্নিহিত LLM-এর ক্ষমতা ব্যবহার করে।
- Clip: এই agent প্রশ্নোত্তর কাজের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। উল্লেখযোগ্যভাবে, এটি Retrieval-Augmented Generation (RAG) ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত করে, যা এটিকে সম্ভাব্যভাবে YouTube ট্রান্সক্রিপ্টের মতো বাহ্যিক উৎস থেকে তথ্য আনতে দেয় যাতে আরও তথ্যপূর্ণ বা প্রাসঙ্গিকভাবে প্রাসঙ্গিক উত্তর প্রদান করা যায়। এই RAG কার্যকারিতা LLM-এর প্রাথমিক প্রশিক্ষণ ডেটার বাইরে agent-এর জ্ঞান ভিত্তি উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে।
- Joker: আরেকটি RAG-ভিত্তিক agent, Joker বিশেষভাবে হাস্যরসের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যার কাজ জোকস তৈরি করা। এটি স্থানীয় LLM-এর বিশেষায়িত, সৃজনশীল অ্যাপ্লিকেশনগুলির সম্ভাবনা প্রদর্শন করে।
- Simple Prompt Completion: এটি বেস LLM-এর সাথে আরও সরাসরি সংযোগ প্রদান করে, ব্যবহারকারীদের প্রম্পট ইনপুট করতে এবং অন্যান্য agent-দের কথোপকথনমূলক বা টাস্ক-নির্দিষ্ট স্তর ছাড়াই সরাসরি সমাপ্তি গ্রহণ করতে দেয়। এটি সরাসরি মডেল ইন্টারঅ্যাকশনের জন্য একটি মৌলিক ইন্টারফেস হিসাবে কাজ করে।
এই agent-গুলির এক্সিকিউশন, বিশেষত ইনফারেন্স প্রক্রিয়া যেখানে মডেল প্রতিক্রিয়া তৈরি করে, প্রাথমিকভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ Ryzen AI 300 সিরিজের চিপগুলিতে NPU দ্বারা পরিচালিত হয়। এটি দক্ষ, কম-পাওয়ার অপারেশন নিশ্চিত করে। যাইহোক, AMD নির্দিষ্ট সমর্থিত মডেলগুলির জন্য একটি আরও উন্নত ‘হাইব্রিড’ মোডও অন্তর্ভুক্ত করেছে। এই উদ্ভাবনী পদ্ধতিটি প্রসেসরের ইন্টিগ্রেটেড গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট (iGPU)-কে NPU-এর পাশাপাশি গতিশীলভাবে নিযুক্ত করে। iGPU-এর সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ শক্তি ব্যবহার করে, এই হাইব্রিড মোডটি চাহিদাপূর্ণ AI কাজগুলির জন্য একটি উল্লেখযোগ্য কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি প্রদান করতে পারে, ব্যবহারকারীদের NPU একা যা অর্জন করতে পারে তার বাইরে ইনফারেন্সকে ত্বরান্বিত করার একটি উপায় প্রদান করে।
বিভিন্ন হার্ডওয়্যার ল্যান্ডস্কেপকে স্বীকৃতি দিয়ে, AMD একটি ফলব্যাক বিকল্পও সরবরাহ করে। GAIA-এর একটি ভেরিয়েন্ট বিদ্যমান যা গণনার জন্য শুধুমাত্র CPU কোরগুলির উপর নির্ভর করে। যদিও NPU বা হাইব্রিড মোডের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে ধীর এবং কম শক্তি-দক্ষ, এই CPU-শুধুমাত্র সংস্করণটি বৃহত্তর অ্যাক্সেসযোগ্যতা নিশ্চিত করে, যা সর্বশেষ Ryzen AI হার্ডওয়্যার ছাড়া ব্যবহারকারীদের GAIA নিয়ে পরীক্ষা করার অনুমতি দেয়, যদিও কর্মক্ষমতার জরিমানা সহ।
কৌশলগত অবস্থান এবং ওপেন-সোর্স সুবিধা
GAIA-এর লঞ্চকে প্রতিযোগিতামূলক সেমিকন্ডাক্টর বাজারের বৃহত্তর প্রেক্ষাপটে দেখা যেতে পারে, বিশেষ করে AI ত্বরণ সম্পর্কিত। একটি উল্লেখযোগ্য সময়ের জন্য, NVIDIA AI স্পেসে একটি প্রভাবশালী অবস্থানে ছিল, মূলত তার শক্তিশালী GPU এবং পরিপক্ক CUDA (Compute Unified Device Architecture) সফ্টওয়্যার ইকোসিস্টেমের কারণে, যা উচ্চ-পারফরম্যান্স মেশিন লার্নিংয়ের জন্য একটি ডি ফ্যাক্টো স্ট্যান্ডার্ড হয়ে উঠেছে। ভোক্তা হার্ডওয়্যারে বৃহত্তর মডেলগুলি দক্ষতার সাথে চালানোর জন্য প্রায়শই ডেভেলপার এবং উত্সাহীদের NVIDIA-এর অফারগুলির দিকে চালিত করত।
AMD-এর GAIA উদ্যোগ, Ryzen AI চিপগুলিতে ডেডিকেটেড NPU হার্ডওয়্যারের সাথে মিলিত, এই আধিপত্যকে চ্যালেঞ্জ করার জন্য একটি কৌশলগত পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে, বিশেষ করে ল্যাপটপ এবং ডেস্কটপে অন-ডিভাইস AI-এর ক্রমবর্ধমান বাজারে। একটি ব্যবহারকারী-বান্ধব, অপ্টিমাইজড এবং ওপেন-সোর্স টুল সরবরাহ করে, AMD তার নিজস্ব AI হার্ডওয়্যার ক্ষমতাগুলির চারপাশে একটি ইকোসিস্টেম তৈরি করার লক্ষ্য রাখে, যা Ryzen AI প্ল্যাটফর্মগুলিকে স্থানীয় AI এক্সিকিউশনে আগ্রহী ডেভেলপার এবং শেষ-ব্যবহারকারীদের কাছে আরও আকর্ষণীয় করে তোলে। NPU অপ্টিমাইজেশনের উপর সুস্পষ্ট ফোকাস এটিকে GPU-কেন্দ্রিক পদ্ধতি থেকে আলাদা করে এবং নির্দিষ্ট AI কাজের জন্য ডেডিকেটেড নিউরাল প্রসেসরগুলিতে অন্তর্নিহিত শক্তি দক্ষতার সুবিধাগুলি তুলে ধরে।
অনুমোদনমূলক MIT ওপেন-সোর্স লাইসেন্সের অধীনে GAIA প্রকাশ করার সিদ্ধান্তটিও কৌশলগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ। এটি বিশ্বব্যাপী ডেভেলপার সম্প্রদায়ের কাছ থেকে সহযোগিতা এবং অবদানের আমন্ত্রণ জানায়। এই পদ্ধতিটি প্রকল্পের উন্নয়নকে ত্বরান্বিত করতে পারে, নতুন বৈশিষ্ট্য এবং মডেলগুলির একীকরণের দিকে নিয়ে যেতে পারে এবং AMD-এর AI প্ল্যাটফর্মে বিনিয়োগকারী একটি সম্প্রদায়কে উৎসাহিত করতে পারে। AMD বাগ ফিক্স এবং বৈশিষ্ট্য উন্নত করার জন্য পুল অনুরোধগুলিকে স্পষ্টভাবে স্বাগত জানায়, যা সম্মিলিত প্রচেষ্টার মাধ্যমে GAIA-কে বিকশিত করার প্রতিশ্রুতি নির্দেশ করে। ওপেন-সোর্সিং ডেভেলপারদের পরীক্ষা, একীভূতকরণ এবং সম্ভাব্যভাবে GAIA ফ্রেমওয়ার্কের উপরে বাণিজ্যিক অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার বাধা কমিয়ে দেয়, যা Ryzen AI-এর চারপাশের ইকোসিস্টেমকে আরও উদ্দীপিত করে।
যদিও বর্তমান পুনরাবৃত্তিটি অন-ডিভাইস এক্সিকিউশনের জন্য উপযুক্ত ছোট LLM-গুলির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, GAIA দ্বারা স্থাপিত ভিত্তি NPU প্রযুক্তির অগ্রগতির সাথে সাথে আরও জটিল মডেল এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে সমর্থন করার পথ প্রশস্ত করতে পারে। এটি AMD-এর কাছ থেকে অভিপ্রায়ের একটি স্পষ্ট বিবৃতি প্রতিনিধিত্ব করে: ব্যক্তিগত, স্থানীয় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে একটি প্রধান শক্তি হওয়া, ব্যবহারকারীদের হাতে সরাসরি, নিরাপদে এবং দক্ষতার সাথে AI ক্ষমতা নিয়ে আসার জন্য প্রয়োজনীয় হার্ডওয়্যার এবং অ্যাক্সেসযোগ্য সফ্টওয়্যার সরঞ্জাম সরবরাহ করা। ‘Generative AI Is Awesome’ মনিকারটি, যদিও সম্ভবত অনানুষ্ঠানিক, এই দ্রুত বিকশিত প্রযুক্তিগত সীমান্তে কোম্পানির উত্সাহ এবং উচ্চাকাঙ্ক্ষাকে তুলে ধরে।