হুয়াওয়েই-এর এআই সাফল্য: নতুন প্রশিক্ষণ পদ্ধতি

Huawei Technologies, মার্কিন নিষেধাজ্ঞার কারণে প্রযুক্তিগত প্রতিবন্ধকতার সম্মুখীন হওয়া একটি কোম্পানি, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) মডেল প্রশিক্ষণে একটি যুগান্তকারী সাফল্য অর্জন করেছে বলে জানা গেছে। Huawei-এর বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM), Pangu-এর গবেষকরা দাবি করেছেন যে তারা একটি উন্নত পদ্ধতি তৈরি করেছেন যা DeepSeek-এর মূল পদ্ধতিকে ছাড়িয়ে গেছে। এই উদ্ভাবনী পদ্ধতিটি Huawei-এর নিজস্ব মালিকানাধীন হার্ডওয়্যার ব্যবহার করে, যা কোম্পানিকে মার্কিন প্রযুক্তির উপর নির্ভরতা কমাতে সাহায্য করে, যা বর্তমান ভূ-রাজনৈতিক পরিস্থিতিতে একটি গুরুত্বপূর্ণ উদ্দেশ্য।

মিশ্র গ্রুপ বিশেষজ্ঞের উত্থান (MoGE)

Huawei-এর অগ্রগতির মূল ভিত্তি হল মিশ্র গ্রুপ বিশেষজ্ঞ (MoGE) ধারণাটি। Huawei-এর Pangu টিম দ্বারা প্রকাশিত একটি গবেষণাপত্রে এই নতুন কৌশলটি বিশদভাবে বর্ণনা করা হয়েছে, যা মিশ্র বিশেষজ্ঞ (MoE) কৌশলের একটি উন্নত সংস্করণ হিসাবে উপস্থাপন করা হয়েছে। MoE সাশ্রয়ী AI মডেল তৈরিতে সহায়ক প্রমাণিত হয়েছে, যেমন DeepSeek-এর সাফল্যে দেখা গেছে।

MoE বৃহৎ মডেল প্যারামিটারের জন্য সুবিধা প্রদান করে, যা শেখার ক্ষমতা বাড়ায়। তবে, Huawei-এর গবেষকরা “বিশেষজ্ঞদের” অসম সক্রিয়তা থেকে উদ্ভূত অদক্ষতা চিহ্নিত করেছেন, যা AI প্রশিক্ষণে গুরুত্বপূর্ণ উপাদান, যা একাধিক ডিভাইসে একযোগে কাজ চালানোর সময় কর্মক্ষমতা হ্রাস করতে পারে। Huawei-এর MoGE কৌশলগতভাবে এই চ্যালেঞ্জগুলো মোকাবিলা করে।

ঐতিহ্যবাহী MoE মডেলের দুর্বলতা মোকাবিলা

MoGE সিস্টেমটি কাজের চাপ বিতরণের জন্য জটিলভাবে ডিজাইন করা হয়েছে। এর মূল ধারণা হল নির্বাচন প্রক্রিয়ার সময় বিশেষজ্ঞদের একত্রিত করা, যার ফলে আরও সুষম কাজের চাপ বিতরণ করা যায়। আরও সুষমভাবে কম্পিউটেশনাল চাপ বিতরণের মাধ্যমে গবেষকরা সমান্তরাল কম্পিউটিং পরিবেশের কর্মক্ষমতার একটি উল্লেখযোগ্য উন্নতির কথা জানিয়েছেন, যা আধুনিক AI প্রশিক্ষণের একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক।

AI প্রশিক্ষণে “বিশেষজ্ঞ” ধারণাটি বৃহত্তর, আরও ব্যাপক মডেলের মধ্যে বিশেষায়িত সাব-মডেল বা উপাদানগুলোকে বোঝায়। প্রতিটি বিশেষজ্ঞকে খুব নির্দিষ্ট কাজ বা ডেটা প্রকারগুলি পরিচালনা করার জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছে। এই পদ্ধতিটি বিভিন্ন বিশেষায়িত দক্ষতা ব্যবহার করে, যা সামগ্রিক AI সিস্টেমকে তার সামগ্রিক কর্মক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করতে সাহায্য করে।

চীনের এআই অগ্রগতির জন্য প্রভাব

এই অগ্রগতি বিশেষভাবে সময়োপযোগী। Nvidia-এর মতো উন্নত AI চিপ আমদানির উপর মার্কিন নিষেধাজ্ঞা থাকা সত্ত্বেও, চীনা AI কোম্পানিগুলো মডেল প্রশিক্ষণ এবং অনুমান দক্ষতার উন্নতির জন্য আক্রমনাত্মকভাবে পদ্ধতি অনুসরণ করছে। এই পদ্ধতিগুলোতে অ্যালগরিদমিক উন্নতির পাশাপাশি হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যারের সমন্বিত একীকরণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

Huawei-এর গবেষকরা তাদের Ascend নিউরাল প্রসেসিং ইউনিট (NPU)-এ MoGE আর্কিটেকচারটি কঠোরভাবে পরীক্ষা করেছেন, যা বিশেষভাবে AI টাস্কগুলোকে গতি বাড়ানোর জন্য তৈরি করা হয়েছে। ফলাফলগুলো ইঙ্গিত করে যে MoGE মডেল প্রশিক্ষণ এবং অনুমান উভয় পর্যায়েই আরও ভালো বিশেষজ্ঞ লোড ব্যালেন্সিং এবং আরও দক্ষ নির্বাহ অর্জন করেছে। হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার স্ট্যাককে একই সাথে অপ্টিমাইজ করার সুবিধাগুলোর এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রমাণ।

শীর্ষস্থানীয় এআই মডেলের সাথে Pangu-এর তুলনা

Huawei-এর Pangu মডেল, MoGE আর্কিটেকচার এবং Ascend NPU দ্বারা শক্তিশালী, শীর্ষস্থানীয় AI মডেলগুলোর সাথে তুলনা করা হয়েছে। এর মধ্যে DeepSeek-V3, Alibaba Group Holding-এর Qwen2.5-72B এবং Meta Platforms-এর Llama-405B অন্তর্ভুক্ত ছিল। তুলনার ফলাফলে দেখা গেছে যে Pangu সাধারণ ইংরেজি বেঞ্চমার্কগুলোতে অত্যাধুনিক কর্মক্ষমতা অর্জন করেছে এবং এটি সমস্ত চীনা বেঞ্চমার্কে অসাধারণ ফলাফল করেছে। Pangu দীর্ঘ-প্রসঙ্গ প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াকরণে উচ্চ দক্ষতা প্রদর্শন করেছে, যা অত্যাধুনিক প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের কাজগুলোর জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

তাছাড়া, Pangu মডেলটি সাধারণ ভাষা-বোঝার কাজগুলোতে ব্যতিক্রমী ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে, বিশেষ করে যুক্তিমূলক কাজগুলোতে। জটিল ভাষা থেকে অর্থ উদ্ধারের এই ক্ষমতা AI-তে Huawei-এর অর্জিত অগ্রগতি প্রদর্শন করে।

Huawei-এর কৌশলগত তাৎপর্য

AI মডেল আর্কিটেকচারে Huawei-এর অগ্রগতি কৌশলগত তাৎপর্য বহন করে। চলমান নিষেধাজ্ঞার কারণে শেনজেন-ভিত্তিক কোম্পানিটি কৌশলগতভাবে মার্কিন প্রযুক্তির উপর নির্ভরতা কমাতে চাইছে। Huawei দ্বারা তৈরি করা Ascend চিপগুলোকে Nvidia থেকে প্রসেসরগুলোর বাস্তবসম্মত দেশীয় বিকল্প হিসেবে বিবেচনা করা হয় এবং এটি এই স্বাধীনতার একটি মূল উপাদান।

Pangu Ultra, 135 বিলিয়ন প্যারামিটার সহ একটি বৃহৎ ভাষা মডেল যা NPU-এর জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, Huawei-এর স্থাপত্য এবং পদ্ধতিগত সরলীকরণের কার্যকারিতা তুলে ধরে, একই সাথে এর NPU-এর ক্ষমতা প্রদর্শন করে। এর হার্ডওয়্যার-সফ্টওয়্যার ইন্টিগ্রেশনের কার্যকারিতা প্রদর্শন করা Huawei AI-এর সক্ষমতা প্রদর্শনের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ।

বিস্তারিত প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া

Huawei-এর মতে প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটিকে তিনটি প্রধান পর্যায়ে ভাগ করা হয়েছে: প্রাক-প্রশিক্ষণ, দীর্ঘ প্রসঙ্গ প্রসারিতকরণ এবং পোস্ট-প্রশিক্ষণ। প্রাক-প্রশিক্ষণ প্রাথমিকভাবে 13.2 ট্রিলিয়ন টোকেনের একটি বিশাল ডেটাসেটের উপর মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেওয়া জড়িত। দীর্ঘ প্রসঙ্গ প্রসারিতকরণ তারপর মডেলের দীর্ঘ এবং আরও জটিল পাঠ্যগুলো পরিচালনা করার ক্ষমতা প্রসারিত করে ও প্রাথমিক ডেটা স্বীকৃতির উপর ভিত্তি করে নির্মিত হয়। এই পর্যায়ে 8,192 Ascend চিপ জুড়ে বৃহৎ আকারের বিতরণ করা প্রক্রিয়াকরণ ব্যবহার করা হয়।

Huawei প্রকাশ করেছে যে মডেল এবং সিস্টেমটি শীঘ্রই এর বাণিজ্যিক ক্লায়েন্টেলের জন্য উপলব্ধ করা হবে, যা এর অংশীদারদের সাথে একীকরণ এবং উন্নয়নের জন্য নতুন সুযোগ উন্মোচন করবে।

মিশ্র বিশেষজ্ঞ (MoE) এবং এর সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে বিস্তারিত আলোচনা

Huawei-এর MoGE-এর তাৎপর্য সম্পূর্ণরূপে উপলব্ধি করার জন্য, এটি যে ভিত্তির উপর নির্মিত হয়েছে তা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ: মিশ্র বিশেষজ্ঞ (MoE) আর্কিটেকচার। MoE বৃহৎ AI মডেলগুলোর নকশা এবং প্রশিক্ষণের পদ্ধতিতে একটি দৃষ্টান্ত পরিবর্তন উপস্থাপন করে, যা কম্পিউটেশনাল খরচ আনুপাতিকভাবে না বাড়িয়ে মডেলের আকার এবং জটিলতা বাড়ানোর একটি পথ সরবরাহ করে।

একটি ঐতিহ্যবাহী নিউরাল নেটওয়ার্কে প্রতিটি ইনপুট প্রতিটি স্তরের প্রতিটি নিউরন দ্বারা প্রক্রিয়াজাত হয়। এই পদ্ধতিটি উচ্চ নির্ভুলতা দিতে পারলেও এটি খুব বড় মডেলগুলোর জন্য কম্পিউটেশনালি ব্যয়বহুল হয়ে পড়ে। MoE, বিপরীতে “বিশেষজ্ঞদের” ধারণা প্রবর্তন করে - ছোট, বিশেষায়িত নিউরাল নেটওয়ার্ক যা ইনপুট ডেটার নির্দিষ্ট উপসেটগুলোর উপর মনোযোগ দেয়।

একটি “গেট” নেটওয়ার্ক প্রতিটি ইনপুটকে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক বিশেষজ্ঞের কাছে গতিশীলভাবে রুট করে। এই নির্বাচনী সক্রিয়করণ একটি বিক্ষিপ্ত গণনার জন্য অনুমতি দেয়, যার অর্থ হল যে কোনও প্রদত্ত ইনপুটের জন্য মডেলের প্যারামিটারগুলোর একটি ভগ্নাংশ যুক্ত থাকে। এই বিক্ষিপ্ততা অনুমান (ভবিষ্যদ্বাণী জন্য মডেল ব্যবহার) এবং প্রশিক্ষণের কম্পিউটেশনাল খরচ নাটকীয়ভাবে হ্রাস করে। তাছাড়া, যেহেতু বিভিন্ন বিশেষজ্ঞরা ইনপুট ডেটার বিভিন্ন অংশের উপর কাজ করতে পারে, তাই এটি মডেলের মধ্যে আরও বেশি বিশেষীকরণের সুযোগ দেয়।

MoE-এর সুবিধা সত্ত্বেও এর সম্পূর্ণ সম্ভাবনা উন্মোচন করার জন্য বেশ কয়েকটি সীমাবদ্ধতা সমাধান করতে হবে। বিশেষজ্ঞদের অসম সক্রিয়করণ একটি প্রধান উদ্বেগের বিষয়। অনেক MoE বাস্তবায়নে দেখা যায় কিছু বিশেষজ্ঞ ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, অন্যরা তুলনামূলকভাবে নিষ্ক্রিয় থাকে। এই ভারসাম্যহীনতা ডেটার অন্তর্নিহিত বৈশিষ্ট্য এবং গেট নেটওয়ার্কের নকশা থেকে উদ্ভূত হয়।

এই ভারসাম্যহীনতা সমান্তরাল কম্পিউটিং পরিবেশে অদক্ষতা সৃষ্টি করতে পারে। যেহেতু কাজের চাপ বিশেষজ্ঞদের মধ্যে সমানভাবে বিতরণ করা হয় না, তাই কিছু প্রক্রিয়াকরণ ইউনিট কম ব্যবহৃত হয়, আবার কিছু অতিরিক্ত বোঝা বহন করে। এই বৈষম্য MoE-এর প্রসারণযোগ্যতাকে বাধা দেয় এবং এর সামগ্রিক কর্মক্ষমতা হ্রাস করে। এছাড়াও এই ভারসাম্যহীনতা প্রায়শই প্রশিক্ষণ ডেটার পক্ষপাতিত্ব থেকে উদ্ভূত হয়, যার ফলে কম সক্রিয় বিশেষজ্ঞদের কম প্রতিনিধিত্ব এবং কম প্রশিক্ষণ হয়। এর ফলে দীর্ঘমেয়াদে একটি দুর্বল মডেল তৈরি হয়।

MoE পরিচালনার সময় আরেকটি সাধারণ সমস্যা হল গেট নেটওয়ার্ক ডিজাইন করার সময় অতিরিক্ত জটিলতা। গেট নেটওয়ার্কের জন্য অত্যাধুনিক কৌশল প্রয়োজন যাতে বিশেষজ্ঞরা সঠিকভাবে নির্বাচিত হন, অন্যথায় MoE প্রত্যাশা অনুযায়ী কাজ নাও করতে পারে এবং অপ্রয়োজনীয় ওভারহেড তৈরি করতে পারে।

গ্রুপ বিশেষজ্ঞ (MoGE): MoE-এর চ্যালেঞ্জ মোকাবিলা

Huawei-এর মিশ্র গ্রুপ বিশেষজ্ঞ (MoGE) আর্কিটেকচার ঐতিহ্যবাহী MoE-এর একটি পরিমার্জিত বিকল্প সরবরাহ করে যা লোড ব্যালেন্সিং এবং দক্ষ সমান্তরাল নির্বাহের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে। এই পদ্ধতিতে কৌশলগতভাবে বিশেষজ্ঞদের একত্রিত করা জড়িত, যা ইনপুট ডেটার রুটিং প্রক্রিয়া পরিবর্তন করে, যার ফলে আরও সুষম কাজের চাপ বিতরণ হয়।

নির্বাচনের সময় বিশেষজ্ঞদের একত্রিত করার মাধ্যমে MoGE নিশ্চিত করে যে বিশেষজ্ঞদের প্রতিটি গ্রুপ আরও সুষম কাজের চাপ পায়। প্রতিটি ইনপুটকে স্বতন্ত্রভাবে রুট করার পরিবর্তে গেট নেটওয়ার্ক এখন ইনপুটের গ্রুপগুলোকে বিশেষজ্ঞদের গ্রুপগুলোর দিকে পরিচালিত করে। এই পদ্ধতি কম্পিউটেশনাল চাপের আরও ন্যায়সঙ্গত বিতরণকে উৎসাহিত করে।

গ্রুপিং প্রক্রিয়া ডেটা পক্ষপাতিত্বের প্রভাবগুলো কমাতে সাহায্য করে। এটি নিশ্চিত করার মাধ্যমে যে একটি গ্রুপের মধ্যে থাকা সমস্ত বিশেষজ্ঞ ইনপুটের একটি বিচিত্র সেটের উপর প্রশিক্ষিত, MoGE কম প্রতিনিধিত্ব এবং কম প্রশিক্ষণের ঝুঁকি হ্রাস করে। তাছাড়া, বিশেষজ্ঞদের গ্রুপিং আরও ভালো সম্পদ ব্যবহারের সুযোগ করে দেয়। যেহেতু প্রতিটি গ্রুপ একটি ধারাবাহিক কাজের চাপ পরিচালনা করে, তাই কম্পিউটেশনাল সম্পদগুলোকে দক্ষতার সাথে বরাদ্দ করা সহজ হয়ে যায়, যা সামগ্রিকভাবে ভালো কর্মক্ষমতা প্রদান করে।

এর ফলে মডেল প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের জন্য আরও ভালো বিশেষজ্ঞ লোড ব্যালেন্সিং এবং আরও দক্ষ নির্বাহ সম্ভব হয়। এর ফলস্বরূপ দ্রুত প্রশিক্ষণের সময়, কম কম্পিউটেশনাল খরচ এবং উন্নত সামগ্রিক কর্মক্ষমতা পাওয়া যায়।

Ascend NPU: AI-এর জন্য হার্ডওয়্যার ত্বরণ

Ascend NPU (নিউরাল প্রসেসিং ইউনিট) Huawei-এর AI কৌশলে একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। এই প্রসেসরগুলো বিশেষভাবে AI টাস্কগুলোকে দ্রুত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যার মধ্যে মডেল প্রশিক্ষণ এবং অনুমান অন্তর্ভুক্ত। এগুলো গভীর শিক্ষার কাজের চাপের জন্য অপ্টিমাইজ করা বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য সরবরাহ করে, যেমন উচ্চ মেমরি ব্যান্ডউইথ, ম্যাট্রিক্স মাল্টিপ্লিকেশনের জন্য বিশেষায়িত প্রসেসিং ইউনিট এবং কম-বিলম্বিত যোগাযোগ ইন্টারফেস। তাছাড়া, Huawei-এর Ascend NPU ডেটা প্রকার এবং নির্ভুলতার মাত্রাগুলোর একটি পরিসর সমর্থন করে, যা কর্মক্ষমতা এবং নির্ভুলতার উপর সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত নিয়ন্ত্রণের সুযোগ দেয়।

MoGE এবং Ascend NPU-এর সমন্বিত সংমিশ্রণ AI উদ্ভাবনের জন্য একটি শক্তিশালী প্ল্যাটফর্ম তৈরি করে। MoGE লোড ব্যালেন্সিং এবং সমান্তরাল নির্বাহ উন্নত করে সফ্টওয়্যার দিকটিকে অপ্টিমাইজ করে, যেখানে Ascend NPU এই সুবিধাগুলো উপলব্ধি করার জন্য প্রয়োজনীয় হার্ডওয়্যার ত্বরণ সরবরাহ করে। এই সমন্বিত পদ্ধতি Huawei-কে AI কর্মক্ষমতা এবং দক্ষতার সীমানা প্রসারিত করতে সাহায্য করে।

Ascend NPU উচ্চ কম্পিউটিং ঘনত্ব এবং শক্তি দক্ষতার দ্বারা চিহ্নিত করা হয়। এই বৈশিষ্ট্যগুলো বিভিন্ন সেটিংসে AI মডেল স্থাপনের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, শক্তিশালী ক্লাউড সার্ভার থেকে শুরু করে সীমিত পাওয়ার বাজেটের প্রান্ত ডিভাইস পর্যন্ত।

বেঞ্চমার্ক এবং কর্মক্ষমতা মেট্রিক

Huawei-এর বেঞ্চমার্ক ফলাফল MoGE আর্কিটেকচার এবং Ascend NPU-এর কার্যকারিতা প্রদর্শন করে। DeepSeek-V3, Qwen2.5-72B এবং Llama-405B-এর মতো শীর্ষস্থানীয় AI মডেলগুলোর সাথে Pangu-এর তুলনা করে Huawei দেখিয়েছে যে এর প্রযুক্তি বিভিন্ন টাস্কে অত্যাধুনিক কর্মক্ষমতা অর্জন করে।

সাধারণ ইংরেজি এবং চীনা বেঞ্চমার্কগুলোতে Pangu-এর সাফল্য এর বহুমুখিতা এবং অভিযোজনযোগ্যতা তুলে ধরে। দীর্ঘ-প্রসঙ্গ প্রশিক্ষণে মডেলটির দক্ষতা বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য কারণ এটি বাস্তব-বিশ্বের ডেটা পরিচালনার ক্ষমতাকে প্রতিফলিত করে। তাছাড়া যুক্তিমূলক কাজগুলোতে Pangu-এর শক্তিশালী কর্মক্ষমতা জটিল সম্পর্কগুলো বোঝার এবং প্রক্রিয়া করার ক্ষমতাকে জোরদার করে।

এই বেঞ্চমার্কগুলো কেবল একাডেমিক অনুশীলন নয়, এগুলো Huawei দ্বারা অর্জিত প্রযুক্তিগত অগ্রগতির বাস্তব প্রমাণ দেয়। এগুলো AI উদ্ভাবনের অগ্রভাগে থাকার কোম্পানির দাবিকে সমর্থন করে এবং বিশ্ব বাজারে এর অবস্থানকে শক্তিশালী করে।

Huawei-এর ভবিষ্যতের জন্য প্রভাব

AI মডেল প্রশিক্ষণে Huawei-এর অগ্রগতি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় প্রযুক্তিগত সার্বভৌমত্ব প্রতিষ্ঠার কোম্পানির কৌশলগত দর্শনে গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব ফেলে। চলমান বাণিজ্য বিরোধের মধ্যে কোম্পানিটি মার্কিন প্রযুক্তির উপর নির্ভরতা কমানোর সাথে সাথে Ascend চিপের উন্নয়ন Nvidia এবং AMD থেকে প্রসেসরগুলোর বিকল্প হিসেবে কাজ করে। NPU-এর জন্য 135 বিলিয়ন প্যারামিটারযুক্ত একটি LLM, Pangu Ultra, Huawei-এর অত্যাধুনিক চিপগুলোর ক্ষমতা প্রদর্শন করে এর স্থাপত্য এবং পদ্ধতিগত সরলীকরণের কার্যকারিতা তুলে ধরে।

এই প্রচেষ্টাগুলো Huawei-এর দীর্ঘমেয়াদী সামগ্রিক প্রতিযোগিতামূলকতাকে আরও বাড়িয়ে তুলবে বলে আশা করা হচ্ছে, কারণ এটি বিশেষ করে চীনের মধ্যে AI-এর জন্য একটি বৃহত্তর বাজারের চাহিদা মেটাতে চেষ্টা করছে। গবেষণা এবং উন্নয়নে বিনিয়োগের উপর ক্রমাগত মনোযোগ দেওয়ার মাধ্যমে Huawei বর্তমান বাজারের সীমাবদ্ধতাগুলো কাটিয়ে উঠে AI স্থানে নিজেদের নেতা হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করতে চায়।

ভবিষ্যৎ গবেষণা

সিস্টেম এবং অ্যালগরিদমিক-স্তরের অপ্টিমাইজেশনের মাধ্যমে AI মডেল আর্কিটেকচারে Huawei-এর ক্রমাগত উন্নতি, Ascend চিপের মতো হার্ডওয়্যার উন্নয়নের পাশাপাশি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় প্রযুক্তিগত অগ্রগতিতে এর গুরুত্ব চিহ্নিত করে। Pangu-এর মতো বেঞ্চমার্ক এটিকে অত্যাধুনিক মডেল প্রমাণ করলেও উন্নতির এখনও অনেক সুযোগ রয়েছে। MoGE আর্কিটেকচারের আরও পরিমার্জন এটিকে আরও বড় এবং আরও জটিল গণনাগুলোতে চাপ দিতে সক্ষম করতে পারে। Ascend NPU-এর আর্কিটেকচারের বিশেষীকরণে আরও কাজ গভীর обучения প্রক্রিয়াগুলোকে আরও দ্রুত করতে এবং খরচ কমাতে পারে। ভবিষ্যৎ অনুসন্ধানে আরও ভালো AI মডেল তৈরি এবং বিদ্যমান মডেলগুলোর উন্নতির জন্য অবিরাম প্রচেষ্টা দেখা যাবে।