কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) প্রক্রিয়াকরণের প্রেক্ষাপট গুগল-এর সপ্তম প্রজন্মের টেনসর প্রসেসিং ইউনিট (TPU), Ironwood উন্মোচনের সাথে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয়েছে। এই অত্যাধুনিক AI অ্যাক্সিলারেটরটি বৃহৎ পরিসরে কম্পিউটেশনাল ক্ষমতা নিয়ে কাজ করে, যা বিশ্বের দ্রুততম সুপারকম্পিউটারকেও ২৪ গুণের বেশি ছাড়িয়ে যায়।
গুগল ক্লাউড নেক্সট ‘২৫ সম্মেলনে উন্মোচিত এই নতুন চিপটি AI চিপ বিকাশে গুগল-এর দশকব্যাপী কৌশলের একটি গুরুত্বপূর্ণ মুহূর্ত। এর পূর্বসূরিদের বিপরীতে, যা প্রাথমিকভাবে AI প্রশিক্ষণ এবং ইনফারেন্স ওয়ার্কলোডের জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল, Ironwood বিশেষভাবে ইনফারেন্সের জন্য তৈরি করা হয়েছে, যা AI স্থাপন দক্ষতার দিকে কৌশলগত পরিবর্তনের ইঙ্গিত দেয়।
গুগল-এর ভাইস প্রেসিডেন্ট এবং মেশিন লার্নিং, সিস্টেমস এবং ক্লাউড AI-এর জেনারেল ম্যানেজার আমিন ভাহদাত এই পরিবর্তনের উপর জোর দিয়েছেন, তিনি বলেছেন, “Ironwood জেনারেটিভ AI-এর পরবর্তী ধাপ এবং এর বিশাল কম্পিউট এবং যোগাযোগের চাহিদা সমর্থন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটিকে আমরা ‘ইনফারেন্স যুগ’ বলি, যেখানে AI এজেন্টরা কেবল ডেটা প্রক্রিয়াকরণের পরিবর্তে সক্রিয়ভাবে ডেটা পুনরুদ্ধার এবং তৈরি করে সহযোগীতার মাধ্যমে অন্তর্দৃষ্টি এবং উত্তর সরবরাহ করবে।”
কম্পিউটিং পাওয়ারের ৪২.৫ এক্সাফ্লপস দিয়ে বাধা ভাঙ্গা
Ironwood-এর প্রযুক্তিগত বৈশিষ্ট্যগুলি সত্যিই চিত্তাকর্ষক। ৯,২16টি চিপের একটি পডে স্কেল করা হলে, এটি AI কম্পিউটের ৪২.৫ এক্সাফ্লপস সরবরাহ করে। এটিকে যদি বাস্তবে রূপ দেওয়া যায়, তাহলে এটি বর্তমান বিশ্বের দ্রুততম সুপারকম্পিউটার এল ক্যাপিটানকে ছাড়িয়ে যাবে, যা ১.৭ এক্সাফ্লপসে কাজ করে। প্রতিটি পৃথক Ironwood চিপ ৪৬১৪ টেরাফ্লপসের একটি শিখর কম্পিউট ক্ষমতা অর্জন করতে পারে।
অপরিশোধিত প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতার বাইরে, Ironwood উল্লেখযোগ্যভাবে মেমরি এবং ব্যান্ডউইথ বাড়ায়। প্রতিটি চিপ ১৯২GB উচ্চ-ব্যান্ডউইথ মেমরি (HBM) দিয়ে সজ্জিত, যা গত বছর প্রকাশিত পূর্ববর্তী প্রজন্মের TPU, Trillium-এর তুলনায় ছয়গুণ বেশি। চিপ প্রতি মেমরি ব্যান্ডউইথ ৭.২ টেরাবিট/সেকেন্ডে পৌঁছায়, যা Trillium-এর তুলনায় ৪.৫ গুণ বেশি।
- কম্পিউট পাওয়ার: ৪২.৫ এক্সাফ্লপস (৯,২16টি চিপের প্রতি পড)
- চিপ প্রতি শিখর কম্পিউট: ৪৬১৪ TFLOPs
- মেমরি: চিপ প্রতি ১৯২GB HBM
- মেমরি ব্যান্ডউইথ: চিপ প্রতি ৭.২ টেরাবিট/সেকেন্ড
এমন একটি যুগে যেখানে ডেটা সেন্টারগুলি প্রসারিত হচ্ছে এবং বিদ্যুতের ব্যবহার একটি ক্রমবর্ধমান উদ্বেগের বিষয়, সেখানে Ironwood শক্তি দক্ষতায় উল্লেখযোগ্য উন্নতি প্রদর্শন করে। এটি Trillium-এর তুলনায় ওয়াট প্রতি দ্বিগুণ কর্মক্ষমতা এবং 2018 সালে প্রবর্তিত প্রথম TPU-এর তুলনায় প্রায় 30 গুণ বেশি কর্মক্ষমতা প্রদান করে।
ইনফারেন্সের জন্য এই অপ্টিমাইজেশন AI-এর বিবর্তনে একটি গুরুত্বপূর্ণ বাঁক নির্দেশ করে। সাম্প্রতিক বছরগুলিতে, নেতৃস্থানীয় AI ল্যাবগুলি ক্রমবর্ধমান প্যারামিটার গণনা সহ ক্রমবর্ধমান বৃহৎ ভিত্তি মডেলগুলি বিকাশের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছে। ইনফারেন্স অপ্টিমাইজেশানের উপর গুগল-এর ফোকাস স্থাপন দক্ষতা এবং ইনফারেন্স ক্ষমতার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে একটি নতুন দৃষ্টান্তের দিকে পদক্ষেপের পরামর্শ দেয়।
মডেল প্রশিক্ষণ অপরিহার্য থাকলেও, AI প্রযুক্তি আরও ব্যাপক হওয়ার সাথে সাথে ইনফারেন্স ক্রিয়াকলাপগুলি অনেক বেশি ঘন ঘন ঘটে, যা প্রতিদিন বিলিয়ন বার ঘটে। AI ব্যবহারকারী ব্যবসার জন্য, অর্থনীতি অন্তর্নিহিতভাবে ইনফারেন্স খরচের সাথে আবদ্ধ কারণ মডেলগুলি আরও জটিল হয়ে যায়।
গত আট বছরে গুগল-এর AI কম্পিউট চাহিদা দশগুণ বেড়েছে, যা ১০০ মিলিয়নে পৌঁছেছে। Ironwood-এর মতো বিশেষ আর্কিটেকচার ছাড়া, মুরস ল-এর মাধ্যমে এই প্রবৃদ্ধির ধারা বজায় রাখা অসম্ভব।
বিশেষভাবে, গুগল-এর ঘোষণায় সাধারণ প্যাটার্ন সনাক্তকরণের পরিবর্তে জটিল ইনফারেন্স কার্য সম্পাদনে সক্ষম “রিজনিং মডেল”-এর উপর একটি ফোকাস দেওয়া হয়েছে। এটি একটি বিশ্বাস স্থাপন করে যে AI-এর ভবিষ্যৎ কেবল বড় মডেলের মধ্যেই নিহিত নয়, সেইসাথে সমস্যাগুলি ভেঙে ফেলতে, বহু-পদক্ষেপ যুক্তিতে জড়িত হতে এবং মানুষের মতো চিন্তা প্রক্রিয়া অনুকরণ করতে সক্ষম মডেলগুলির মধ্যেও নিহিত।
পরবর্তী প্রজন্মের বৃহৎ মডেলগুলিকে শক্তিশালী করা
গুগল Ironwood-কে তার সবচেয়ে উন্নত AI মডেলগুলির ভিত্তি হিসাবে স্থান দিয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে নিজস্ব Gemini 2.5, যা “স্বকীয় যুক্তি ক্ষমতা”-এর অধিকারী।
কোম্পানিটি সম্প্রতি Gemini 2.5 Flash চালু করেছে, এটি তার ফ্ল্যাগশিপ মডেলের একটি ছোট সংস্করণ যা “প্রম্পটের জটিলতার উপর ভিত্তি করে যুক্তির গভীরতা সামঞ্জস্য করতে” ডিজাইন করা হয়েছে। এই মডেলটি দৈনন্দিন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য তৈরি করা হয়েছে যেগুলিতে দ্রুত প্রতিক্রিয়া সময়ের প্রয়োজন।
গুগল আরও বিস্তৃত মাল্টিমোডাল জেনারেশন মডেলগুলির স্যুট প্রদর্শন করেছে, যাতে টেক্সট-টু-ইমেজ, টেক্সট-টু-ভিডিও এবং নতুন উন্মোচিত টেক্সট-টু-মিউজিক ক্ষমতা, Lyria অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। একটি ডেমো দেখিয়েছে কিভাবে এই সরঞ্জামগুলিকে একটি কনসার্টের জন্য সম্পূর্ণ প্রচারমূলক ভিডিও তৈরি করতে একত্রিত করা যায়।
Ironwood গুগল-এর বিস্তৃত AI অবকাঠামো কৌশলের একটি উপাদান মাত্র। কোম্পানিটি ক্লাউড WAN-এর ঘোষণাও করেছে, এটি একটি পরিচালিত ওয়াইড এরিয়া নেটওয়ার্ক পরিষেবা যা এন্টারপ্রাইজগুলিকে গুগল-এর বিশ্ব-স্কেল প্রাইভেট নেটওয়ার্ক অবকাঠামোতে অ্যাক্সেস সরবরাহ করে।
গুগল AI ওয়ার্কলোডের জন্য তার সফ্টওয়্যার অফারগুলিও প্রসারিত করছে, যার মধ্যে রয়েছে পাথওয়েজ, গুগল DeepMind দ্বারা তৈরি একটি মেশিন লার্নিং রানটাইম। পাথওয়েজ এখন গ্রাহকদের শত শত TPU জুড়ে মডেল সার্ভিং স্কেল করার অনুমতি দেয়।
A2A প্রবর্তন: বুদ্ধিমান এজেন্ট সহযোগিতার একটি ইকোসিস্টেম তৈরি করা
হার্ডওয়্যার অগ্রগতির বাইরে, গুগল মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমের চারপাশে কেন্দ্রীভূত AI-এর জন্য তার দৃষ্টিভঙ্গি উপস্থাপন করেছে, বুদ্ধিমান এজেন্টগুলির বিকাশে সহায়তা করার জন্য একটি প্রোটোকল উন্মোচন করেছে: এজেন্ট-টু-এজেন্ট (A2A)। এই প্রোটোকলটি বিভিন্ন AI এজেন্টের মধ্যে নিরাপদ এবং মানসম্মত যোগাযোগ প্রচারের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
গুগল বিশ্বাস করে যে ২০২৫ সাল AI-এর জন্য একটি রূপান্তরমূলক বছর হবে, যেখানে জেনারেটিভ AI-এর প্রয়োগ একক প্রশ্নের উত্তর দেওয়া থেকে শুরু করে বুদ্ধিমান এজেন্ট সিস্টেমের মাধ্যমে জটিল সমস্যা সমাধানে বিকশিত হবে।
A2A প্রোটোকল প্ল্যাটফর্ম এবং ফ্রেমওয়ার্ক জুড়ে আন্তঃকার্যযোগ্যতা সক্ষম করে, এজেন্টদের একটি সাধারণ “ভাষা” এবং নিরাপদ যোগাযোগ চ্যানেল সরবরাহ করে। এই প্রোটোকলটিকে বুদ্ধিমান এজেন্টদের জন্য নেটওয়ার্ক স্তর হিসাবে দেখা যেতে পারে, যার লক্ষ্য জটিল ওয়ার্কফ্লোতে এজেন্ট সহযোগিতাকে সরল করা। এটি বিশেষ AI এজেন্টদের বিভিন্ন জটিলতা এবং সময়কালের কাজগুলিতে একসাথে কাজ করতে সক্ষম করে, শেষ পর্যন্ত সহযোগিতার মাধ্যমে সামগ্রিক ক্ষমতা বৃদ্ধি করে।
A2A কিভাবে কাজ করে
গুগল তার ব্লগ পোস্টে MCP এবং A2A প্রোটোকলের মধ্যে একটি তুলনা প্রদান করেছে:
- MCP (মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল): সরঞ্জাম এবং রিসোর্স ব্যবস্থাপনার জন্য
- গঠনমূলক ইনপুট/আউটপুটের মাধ্যমে এজেন্টদের সরঞ্জাম, API এবং রিসোর্সের সাথে সংযুক্ত করে।
- গুগল ADK MCP সরঞ্জামগুলিকে সমর্থন করে, যা বিভিন্ন MCP সার্ভারকে এজেন্টদের সাথে কাজ করতে সক্ষম করে।
- A2A (এজেন্ট২এজেন্ট প্রোটোকল): এজেন্টদের মধ্যে সহযোগিতার জন্য
- মেমরি, রিসোর্স বা সরঞ্জাম শেয়ার না করে এজেন্টদের মধ্যে গতিশীল মাল্টিমোডাল যোগাযোগ সক্ষম করে।
- সম্প্রদায় দ্বারা চালিত একটি উন্মুক্ত মান।
- গুগল ADK, LangGraph এবং Crew.AI-এর মতো সরঞ্জাম ব্যবহার করে উদাহরণ দেখা যেতে পারে।
সংক্ষেপে, A2A এবং MCP পরিপূরক। MCP এজেন্টদের সরঞ্জাম সহায়তা প্রদান করে, যেখানে A2A এই সরঞ্জামযুক্ত এজেন্টদের একে অপরের সাথে যোগাযোগ এবং সহযোগিতা করতে দেয়।
গুগল দ্বারা ঘোষিত অংশীদারদের তালিকা থেকে বোঝা যায় যে A2A MCP-এর মতোই মনোযোগ পেতে প্রস্তুত। উদ্যোগটি ইতিমধ্যেই এর প্রাথমিক সহযোগিতা গোষ্ঠীতে ৫০টিরও বেশি কোম্পানিকে আকর্ষণ করেছে, যার মধ্যে রয়েছে শীর্ষস্থানীয় প্রযুক্তি সংস্থা এবং শীর্ষস্থানীয় বিশ্ব পরামর্শ এবং সিস্টেম ইন্টিগ্রেশন পরিষেবা প্রদানকারী।
গুগল প্রোটোকলের উন্মুক্ততার উপর জোর দিয়েছে, এটিকে এজেন্টদের সহযোগিতার জন্য আদর্শ পদ্ধতি হিসাবে স্থান দিয়েছে, অন্তর্নিহিত প্রযুক্তি ফ্রেমওয়ার্ক বা পরিষেবা প্রদানকারী নির্বিশেষে। কোম্পানিটি জানিয়েছে যে তারা অংশীদারদের সাথে প্রোটোকল ডিজাইন করার সময় নিম্নলিখিত পাঁচটি মূল নীতি মেনে চলেছে:
- এজেন্ট ক্ষমতা গ্রহণ করুন: A2A এজেন্টদের তাদের স্বাভাবিক, অসংগঠিত উপায়ে সহযোগিতা করতে সক্ষম করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, এমনকি যদি তারা মেমরি, সরঞ্জাম এবং কনটেক্সট শেয়ার না করে। লক্ষ্য হল এজেন্টদের কেবল “সরঞ্জামে” সীমাবদ্ধ না করে প্রকৃত মাল্টি-এজেন্ট পরিস্থিতি সক্ষম করা।
- বিদ্যমান মানগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি করুন: প্রোটোকলটি HTTP, SSE এবং JSON-RPC সহ বিদ্যমান জনপ্রিয় মানগুলির উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যা এন্টারপ্রাইজগুলি দ্বারা ব্যবহৃত বিদ্যমান IT স্ট্যাকের সাথে একত্রিত করা সহজ করে তোলে।
- ডিফল্টরূপে সুরক্ষিত: A2A এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড প্রমাণীকরণ এবং অনুমোদনের সমর্থন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা লঞ্চে OpenAPI-এর প্রমাণীকরণ স্কিমের সাথে তুলনীয়।
- দীর্ঘ-মেয়াদী কাজ সমর্থন করুন: A2A দ্রুত কাজ থেকে শুরু করে গভীর গবেষণা যা কয়েক ঘন্টা বা এমনকি দিনও নিতে পারে (যখন মানুষ জড়িত থাকে) এমন বিস্তৃত পরিস্থিতি সমর্থন করার জন্য নমনীয়তার সাথে ডিজাইন করা হয়েছে। পুরো প্রক্রিয়া জুড়ে, A2A ব্যবহারকারীদের রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়া, বিজ্ঞপ্তি এবং স্থিতির আপডেট সরবরাহ করতে পারে।
- মোডালিটি অ্যাগোনস্টিক: এজেন্টদের বিশ্ব কেবল পাঠ্যের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়, তাই A2A অডিও এবং ভিডিও স্ট্রিম সহ বিভিন্ন মোডালিটিকে সমর্থন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
উদাহরণ: A2A-এর মাধ্যমে সুবিন্যস্ত নিয়োগ প্রক্রিয়া
গুগল দ্বারা প্রদত্ত একটি উদাহরণে দেখানো হয়েছে যে A2A কিভাবে নিয়োগ প্রক্রিয়াটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে সুবিন্যস্ত করতে পারে।
এজেন্টস্পেসের মতো একটি ইউনিফাইড ইন্টারফেসের মধ্যে, একজন নিয়োগকারী ম্যানেজার কাজের প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে উপযুক্ত প্রার্থী খুঁজে বের করার জন্য একজন এজেন্টকে নিয়োগ করতে পারেন। এই এজেন্ট প্রার্থী সোর্সিং সম্পূর্ণ করতে নির্দিষ্ট ক্ষেত্রগুলিতে বিশেষ এজেন্টদের সাথে যোগাযোগ করতে পারে। ব্যবহারকারী এজেন্টকে সাক্ষাত্কারের সময়সূচী করতে এবং ব্যাকগ্রাউন্ড চেক করতে সহায়তা করার জন্য অন্যান্য বিশেষ এজেন্টদের সক্ষম করার নির্দেশ দিতে পারে, যার ফলে সম্পূর্ণরূপে স্বয়ংক্রিয়, ক্রস-সিস্টেম সহযোগী নিয়োগ সক্ষম হয়।
MCP গ্রহণ করা: মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল ইকোসিস্টেমে যোগদান করা
একযোগে, গুগল MCP-ও গ্রহণ করছে। OpenAI Anthropic-এর মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল (MCP) গ্রহণের ঘোষণা করার কয়েক সপ্তাহ পরেই, গুগলও এই উদ্যোগে যোগ দিয়েছে।
গুগল DeepMind CEO ডেমিস হাসাবিস X-এ ঘোষণা করেছেন যে গুগল তার Gemini মডেল এবং SDK-গুলিতে MCP-এর জন্য সমর্থন যোগ করবে, যদিও কোনো নির্দিষ্ট সময়সীমা দেওয়া হয়নি।
হাসাবিস বলেছেন, “MCP একটি চমৎকার প্রোটোকল যা দ্রুত AI এজেন্টদের যুগের জন্য উন্মুক্ত মান হয়ে উঠছে। আমরা MCP দল এবং শিল্পের অন্যান্য অংশীদারদের সাথে এই প্রযুক্তির বিকাশে কাজ করার জন্য উন্মুখ।”
নভেম্বর ২০২৪-এ প্রকাশের পর থেকে, MCP দ্রুত জনপ্রিয়তা এবং ব্যাপক মনোযোগ অর্জন করেছে, যা ভাষা মডেলগুলিকে সরঞ্জাম এবং ডেটার সাথে সংযোগ করার একটি সহজ এবং মানসম্মত উপায় হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে।
MCP AI মডেলগুলিকে কাজগুলি সম্পূর্ণ করার জন্য এবং সামগ্রী লাইব্রেরি এবং অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট পরিবেশে অ্যাক্সেস করার জন্য এন্টারপ্রাইজ সরঞ্জাম এবং সফ্টওয়্যারগুলির মতো ডেটা উত্স থেকে ডেটা অ্যাক্সেস করতে সক্ষম করে। প্রোটোকলটি ডেভেলপারদের ডেটা উত্স এবং AI-চালিত অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে দ্বি-নির্দেশক সংযোগ স্থাপন করতে দেয়, যেমন চ্যাটবট।
ডেভেলপাররা MCP সার্ভারের মাধ্যমে ডেটা ইন্টারফেস প্রকাশ করতে পারে এবং এই সার্ভারগুলির সাথে সংযোগ করার জন্য MCP ক্লায়েন্ট (যেমন অ্যাপ্লিকেশন এবং ওয়ার্কফ্লো) তৈরি করতে পারে। যেহেতু Anthropic MCP কে ওপেন-সোর্স করেছে, তাই বেশ কয়েকটি কোম্পানি তাদের প্ল্যাটফর্মে MCP সমর্থনকে একীভূত করেছে।
মূল ধারণার বর্ধিত বিশ্লেষণ:
গুগল-এর সাম্প্রতিক ঘোষণাগুলির প্রভাব এবং তাৎপর্য আরও স্পষ্ট করার জন্য, আসুন মূল উপাদানগুলি নিয়ে আলোচনা করি: Ironwood, A2A এবং MCP।
Ironwood: ইনফারেন্স যুগে একটি গভীর ডুব
প্রশিক্ষণ মডেলের উপর প্রাথমিকভাবে ফোকাস করা থেকে ইনফারেন্সের জন্য অপ্টিমাইজ করার দিকে পরিবর্তন AI ল্যান্ডস্কেপের একটি গুরুত্বপূর্ণ বিবর্তন। প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় একটি মডেলকে প্যাটার্ন চিনতে এবং ভবিষ্যদ্বাণী করতে শেখানোর জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা সরবরাহ করা জড়িত। অন্যদিকে, ইনফারেন্স হল নতুন, অপ্রত্যাশিত ডেটার উপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করার প্রক্রিয়া।
প্রশিক্ষণ একটি সম্পদ-নিবিড়, এককালীন (বা বিরল) ঘটনা হলেও, ইনফারেন্স বাস্তব-বিশ্বের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে ক্রমাগত এবং বৃহৎ পরিসরে ঘটে। নিম্নলিখিত অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিবেচনা করুন:
- চ্যাটবট: রিয়েল-টাইমে ব্যবহারকারীর প্রশ্নের উত্তর দেওয়া।
- **সুপারিশ সিস্টেম:**ব্যবহারকারীর পছন্দের উপর ভিত্তি করে পণ্য বা সামগ্রী প্রস্তাব করা।
- জালিয়াতি সনাক্তকরণ: জালিয়াতি লেনদেনগুলি ঘটার সাথে সাথেই সনাক্ত করা।
- ছবি সনাক্তকরণ: বস্তু, মানুষ বা দৃশ্য সনাক্ত করতে ছবি বিশ্লেষণ করা।
এই অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি নির্বিঘ্ন ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য দ্রুত, দক্ষ ইনফারেন্স প্রয়োজন। Ironwood বিশেষভাবে এই কাজগুলিতে দক্ষতা অর্জনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
ইনফারেন্সের জন্য Ironwood-এর মূল সুবিধা:
- উচ্চ থ্রুপুট: বিশাল কম্পিউট ক্ষমতা (42.5 এক্সাফ্লপস) Ironwood-কে একই সাথে বিপুল সংখ্যক ইনফারেন্স অনুরোধ পরিচালনা করতে দেয়।
- কম লেটেন্সি: উচ্চ-ব্যান্ডউইথ মেমরি (HBM) এবং দক্ষ আর্কিটেকচার প্রতিটি ইনফারেন্স অনুরোধ প্রক্রিয়া করতে যে সময় লাগে তা কমিয়ে দেয়।
- শক্তি দক্ষতা: উন্নত কর্মক্ষমতা প্রতি ওয়াট বৃহৎ আকারের ইনফারেন্স স্থাপনার সাথে সম্পর্কিত পরিচালন ব্যয় হ্রাস করে।
ইনফারেন্সের জন্য অপ্টিমাইজ করার মাধ্যমে, গুগল ব্যবসাগুলিকে AI-চালিত অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে আরও দক্ষতার সাথে এবং ব্যয়-কার্যকরভাবে স্থাপন করতে সক্ষম করছে।
A2A: সহযোগী AI-এর ভিত্তি
এজেন্ট-টু-এজেন্ট (A2A) প্রোটোকল আরও পরিশীলিত এবং সহযোগী AI সিস্টেম তৈরি করার দিকে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে। একটি মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমে, একাধিক AI এজেন্ট একটি জটিল সমস্যা সমাধানের জন্য একসাথে কাজ করে। প্রতিটি এজেন্টের নিজস্ব বিশেষ দক্ষতা এবং জ্ঞান থাকতে পারে এবং তারা একটি সাধারণ লক্ষ্য অর্জনের জন্য একে অপরের সাথে যোগাযোগ এবং সমন্বয় করে।
স্বয়ংক্রিয় গ্রাহক সমর্থন সম্পর্কিত একটি পরিস্থিতি বিবেচনা করুন:
- এজেন্ট ১: গ্রাহকের প্রাথমিক প্রশ্ন বোঝে এবং অন্তর্নিহিত সমস্যাটি সনাক্ত করে।
- এজেন্ট ২: প্রাসঙ্গিক তথ্য খুঁজে পেতে একটি জ্ঞান বেস অ্যাক্সেস করে।
- এজেন্ট ৩: প্রয়োজনে একজন মানুষের এজেন্টের সাথে ফলো-আপ অ্যাপয়েন্টমেন্টের সময়সূচী করে।
একটি সংহত গ্রাহক অভিজ্ঞতা প্রদানের জন্য এই এজেন্টদের অবশ্যই নির্বিঘ্নে যোগাযোগ এবং তথ্য আদান-প্রদান করতে সক্ষম হতে হবে। A2A এই ধরনের সহযোগিতার জন্য কাঠামো প্রদান করে।
A2A-এর মূল সুবিধা:
- আন্তঃকার্যযোগ্যতা: বিভিন্ন প্ল্যাটফর্ম এবং ফ্রেমওয়ার্কে তৈরি করা এজেন্টদের একে অপরের সাথে যোগাযোগ করতে দেয়।
- মানকরণ: এজেন্ট যোগাযোগের জন্য একটি সাধারণ “ভাষা” এবং প্রোটোকলের সেট সরবরাহ করে।
- সুরক্ষা: এজেন্টদের মধ্যে সুরক্ষিত যোগাযোগ নিশ্চিত করে, সংবেদনশীল ডেটা রক্ষা করে।
- নমনীয়তা: পাঠ্য, অডিও এবং ভিডিও সহ বিভিন্ন যোগাযোগ পদ্ধতি সমর্থন করে।
AI এজেন্টদের মধ্যে সহযোগিতা বৃদ্ধির মাধ্যমে, A2A আরও শক্তিশালী এবং বহুমুখী AI সিস্টেমের বিকাশকে সক্ষম করে।
MCP: AI এবং ডেটার মধ্যে সেতুবন্ধন
মডেল কনটেক্সট প্রোটোকল (MCP) কার্যকরভাবে তাদের কাজ সম্পাদনের জন্য প্রয়োজনীয় বিপুল পরিমাণ ডেটার সাথে AI মডেলগুলিকে সংযুক্ত করার চ্যালেঞ্জ মোকাবিলা করে। AI মডেলগুলিকে সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী এবং অবহিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ডাটাবেস, API এবং ক্লাউড পরিষেবাগুলির মতো বিভিন্ন উত্স থেকে রিয়েল-টাইম ডেটাতে অ্যাক্সেস প্রয়োজন।
MCP এই ডেটা উত্সগুলি অ্যাক্সেস এবং ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য AI মডেলগুলির জন্য একটি মানসম্মত উপায় সরবরাহ করে। এটি নিম্নলিখিতগুলির জন্য প্রোটোকলের একটি সেট সংজ্ঞায়িত করে:
- ডেটা আবিষ্কার: উপলব্ধ ডেটা উত্সগুলি সনাক্ত করা।
- ডেটা অ্যাক্সেস: ডেটা উত্সগুলি থেকে ডেটা পুনরুদ্ধার করা।
- ডেটা রূপান্তর: ডেটাকে এমন একটি বিন্যাসে রূপান্তর করা যা AI মডেল বুঝতে পারে।
ডেটা অ্যাক্সেসের জন্য একটি মানসম্মত ইন্টারফেস প্রদানের মাধ্যমে, MCP বাস্তব-বিশ্বের ডেটার সাথে AI মডেলগুলিকে একীভূত করার প্রক্রিয়াটিকে সহজ করে।
MCP-এর মূল সুবিধা:
- সরলীকৃত ইন্টিগ্রেশন: ডেটা উত্সের সাথে AI মডেলগুলিকে সংযোগ করা সহজ করে তোলে।
- মানকরণ: ডেটা অ্যাক্সেসের জন্য প্রোটোকলের একটি সাধারণ সেট সরবরাহ করে।
- বর্ধিত দক্ষতা: ডেটা অ্যাক্সেস এবং রূপান্তর করতে প্রয়োজনীয় সময় এবং প্রচেষ্টা হ্রাস করে।
- উন্নত নির্ভুলতা: AI মডেলগুলিকে সবচেয়ে আপ-টু-ডেট তথ্য অ্যাক্সেস করতে সক্ষম করে, যার ফলে আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করা যায়।
তাদের প্রয়োজনীয় ডেটার সাথে AI মডেলগুলিকে সংযুক্ত করার মাধ্যমে, MCP তাদের আরও কার্যকরভাবে কাজ করতে এবং বৃহত্তর মান সরবরাহ করতে সক্ষম করে।