কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (Artificial Intelligence) জগতে একটি বিপ্লব চলছে, এবং এই পরিবর্তনের কেন্দ্রবিন্দুতে রয়েছে বৃহৎ ভাষা মডেল (Large Language Model বা LLM)। যে সকল ব্যবসা এবং গবেষক LLM-এর শক্তিকে কাজে লাগাতে চান, তাদের জন্য উচ্চ-কার্যকারিতা সম্পন্ন অনু inference inferenceক্ষমতা অত্যন্ত জরুরি। NVIDIA, তাদের ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচারের GPU-এর মাধ্যমে, LLM অনুমানের সীমানা আবারও প্রসারিত করেছে এবং ব্যবহারকারীদের অভূতপূর্ব গতি ও দক্ষতা প্রদান করছে।
ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচার: LLM অনুমানের শক্তিশালী ইঞ্জিন
NVIDIA-এর ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচারের GPU বিশেষভাবে AI ওয়ার্কলোডের গতি বাড়ানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এবং এটি LLM-এর ক্ষেত্রে বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য পারদর্শিতা দেখিয়েছে। এর শক্তিশালী গণনা ক্ষমতা এবং অপ্টিমাইজড হার্ডওয়্যার আর্কিটেকচার এটিকে জটিল LLM অনুমানের কাজগুলি অবিশ্বাস্য গতিতে প্রক্রিয়া করতে সক্ষম করে।
NVIDIA সম্প্রতি ঘোষণা করেছে যে আটটি NVIDIA ব্ল্যাকওয়েল GPU যুক্ত NVIDIA DGX B200 নোড, ৪০০ বিলিয়ন প্যারামিটারের Llama 4 Maverick মডেল ব্যবহার করার সময়, প্রতি ব্যবহারকারী প্রতি সেকেন্ডে ১০০০-এর বেশি টোকেন (TPS) গতি অর্জন করতে সক্ষম। এই গতি স্বাধীন AI বেঞ্চমার্ক টেস্টিং পরিষেবা আর্টিফিশিয়াল অ্যানালাইসিস (Artificial Analysis) দ্বারা পরিমাপ করা হয়েছে, যা ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচারের অসাধারণ কর্মক্ষমতা আরও নিশ্চিত করে।
তাহলে TPS কী? সহজ কথায়, TPS হল LLM অনুমানের গতির একটি গুরুত্বপূর্ণ সূচক। এটি নির্দেশ করে যে একটি মডেল প্রতি সেকেন্ডে কতগুলি টোকেন তৈরি করতে পারে। টোকেন হল পাঠ্যের মৌলিক একক, যা শব্দ, উপশব্দ বা অক্ষর হতে পারে। উচ্চ TPS মানে দ্রুত প্রতিক্রিয়া সময় এবং মসৃণ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা।
Llama 4 Maverick: আকার এবং কর্মক্ষমতার নিখুঁত সংমিশ্রণ
Llama 4 Maverick মডেলটি Llama 4 সিরিজের বৃহত্তম এবং সবচেয়ে শক্তিশালী সংস্করণ। এতে ৪০০ বিলিয়ন প্যারামিটার রয়েছে, যা এটিকে জটিল পাঠ্য বুঝতে এবং তৈরি করতে এবং বিভিন্ন প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (Natural Language Processing) কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম করে।
এত বড় মডেলের কার্যকরী অনুমানের জন্য শক্তিশালী কম্পিউটিং সংস্থান প্রয়োজন। NVIDIA ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচার GPU-এর আবির্ভাব Llama 4 Maverick-এর রিয়েল-টাইম অনুমানকে সম্ভব করেছে, যা বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য নতুন দিগন্ত উন্মোচন করেছে।
NVIDIA আরও দাবি করেছে যে ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচার সর্বোচ্চ থ্রুপুট কনফিগারেশনে ৭২,০০০ TPS/সার্ভার পর্যন্ত অর্জন করতে পারে। এটি প্রমাণ করে যে ব্ল্যাকওয়েল কেবল একজন ব্যবহারকারীর জন্য দ্রুত অনুমানের গতি সরবরাহ করতে সক্ষম নয়, বরং একই সময়ে প্রচুর সংখ্যক ব্যবহারকারীকে সমর্থন করতে পারে, যা বিভিন্ন আকারের অ্যাপ্লিকেশনের চাহিদা পূরণ করে।
সফ্টওয়্যার অপ্টিমাইজেশন: ব্ল্যাকওয়েলের সম্পূর্ণ সম্ভাবনা উন্মোচন
হার্ডওয়্যারের শক্তি সাফল্যের অর্ধেক, সফ্টওয়্যার অপ্টিমাইজেশনও সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ। NVIDIA একগুচ্ছ সফ্টওয়্যার অপ্টিমাইজেশন প্রযুক্তির মাধ্যমে ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচারের LLM অনুমানের কর্মক্ষমতা আরও বাড়িয়েছে।
TensorRT-LLM: LLM অনুমানের গতি বাড়ানোর ইঞ্জিন
TensorRT-LLM হল NVIDIA দ্বারা বিশেষভাবে LLM অনুমানের গতি বাড়ানোর জন্য তৈরি করা একটি সফ্টওয়্যার লাইব্রেরি। এটি বিভিন্ন অপ্টিমাইজেশন কৌশল ব্যবহার করে, যেমন কোয়ান্টাইজেশন (Quantization), প্রুনিং (Pruning) এবং কার্নেল ফিউশন (Kernel Fusion), মডেলের গণনার পরিমাণ এবং মেমরি ব্যবহারের পরিমাণ হ্রাস করে, যার ফলে অনুমানের গতি বৃদ্ধি পায়।
স্পেকুলেটিভ ডিকোডিং: ভবিষ্যতের ত্বরণ প্রযুক্তি
NVIDIA স্পেকুলেটিভ ডিকোডিং (Speculative Decoding) প্রযুক্তি ব্যবহার করেছে। স্পেকুলেটিভ ডিকোডিং হল একটি কৌশল, যেখানে মডেল পরবর্তী টোকেনগুলি কী তৈরি করতে পারে তা অনুমান করে অনুমানের গতি বাড়ানো হয়। সম্ভাব্য টোকেনগুলি আগে থেকেই তৈরি করে, মডেলের অপেক্ষার সময় হ্রাস করা যায় এবং সামগ্রিক অনুমানের গতি বাড়ানো যায়।
TensorRT-LLM এবং স্পেকুলেটিভ ডিকোডিং প্রযুক্তির সমন্বয়ের মাধ্যমে NVIDIA সফলভাবে ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচারের কর্মক্ষমতা ৪ গুণ বাড়িয়েছে, যা এটিকে বর্তমানে দ্রুততম LLM অনুমান প্ল্যাটফর্ম করে তুলেছে।
লেটেন্সি ও থ্রুপুট: ব্ল্যাকওয়েলের নমনীয় পছন্দ
LLM অনুমানের ক্ষেত্রে, লেটেন্সি (Latency) এবং থ্রুপুট (Throughput) দুটি গুরুত্বপূর্ণ কর্মক্ষমতা সূচক। লেটেন্সি হল মডেলের একটি প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে প্রয়োজনীয় সময়, যেখানে থ্রুপুট হল মডেল প্রতি সেকেন্ডে কতগুলি অনুরোধ প্রক্রিয়া করতে সক্ষম।
বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের প্রয়োজনীয়তা অনুসারে লেটেন্সি এবং থ্রুপুটের চাহিদা ভিন্ন হতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, রিয়েল-টাইম কথোপকথন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, তাৎক্ষণিক প্রতিক্রিয়া নিশ্চিত করার জন্য কম লেটেন্সি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। অন্যদিকে, ব্যাচ প্রসেসিং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে, বিপুল সংখ্যক অনুরোধ দ্রুত প্রক্রিয়াকরণের জন্য উচ্চ থ্রুপুট বেশি গুরুত্বপূর্ণ।
NVIDIA ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচার GPU বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের চাহিদা অনুযায়ী লেটেন্সি এবং থ্রুপুট অপ্টিমাইজ করতে পারে। এটি থ্রুপুট সর্বাধিক করতে পারে, থ্রুপুট এবং লেটেন্সির মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখতে পারে অথবা একক ব্যবহারকারীর জন্য লেটেন্সি কমাতে পারে, যা এটিকে বিভিন্ন LLM অ্যাপ্লিকেশন পরিস্থিতির জন্য আদর্শ পছন্দ করে তোলে।
NVIDIA তাদের ব্লগ পোস্টে উল্লেখ করেছে: "বেশিরভাগ জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশন পরিস্থিতিতে থ্রুপুট এবং লেটেন্সির মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখা প্রয়োজন, যাতে অনেক গ্রাহক একই সাথে ‘যথেষ্ট ভাল’ অভিজ্ঞতা উপভোগ করতে পারে। তবে, যে সকল গুরুত্বপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে দ্রুত সিদ্ধান্ত নিতে হয়, সেখানে একক ক্লায়েন্টের জন্য লেটেন্সি কমানো অত্যন্ত জরুরি। TPS/ব্যবহারকারীর রেকর্ড থেকে যেমন দেখা যায়, ব্ল্যাকওয়েল হার্ডওয়্যার যেকোনো কাজের জন্য সেরা পছন্দ – আপনার থ্রুপুট সর্বাধিক করার প্রয়োজন হোক, থ্রুপুট এবং লেটেন্সির মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখার দরকার হোক, অথবা একক ব্যবহারকারীর জন্য লেটেন্সি কমানোর প্রয়োজন হোক না কেন।"
কার্নেল অপ্টিমাইজেশন: সূক্ষ্মভাবে তৈরি করা কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি
ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচারের কর্মক্ষমতা আরও বাড়ানোর জন্য, NVIDIA এর কার্নেলগুলিকে সূক্ষ্মভাবে অপ্টিমাইজ করেছে। এই অপ্টিমাইজেশনগুলির মধ্যে রয়েছে:
- কম লেটেন্সি GEMM কার্নেল: GEMM (General Matrix Multiplication) হল LLM অনুমানের একটি মূল অপারেশন। NVIDIA একাধিক কম লেটেন্সি GEMM কার্নেল প্রয়োগ করেছে, যাতে গণনার সময় কমানো যায়।
- কার্নেল ফিউশন: NVIDIA বিভিন্ন কার্নেল ফিউশন প্রযুক্তি ব্যবহার করেছে, যেমন FC13 + SwiGLU, FC_QKV + attn_scaling এবং AllReduce + RMSnorm। কার্নেল ফিউশন হল একাধিক অপারেশনকে একটি অপারেশনে একত্রিত করা, যাতে মেমরি অ্যাক্সেস এবং গণনার খরচ কমানো যায়।
- FP8 ডেটা টাইপ: GEMM, MoE এবং অ্যাটেনশন অপারেশনের জন্য FP8 ডেটা টাইপ ব্যবহার করে অপ্টিমাইজেশন করা হয়েছে। এর ফলে মডেলের আকার ছোট হয় এবং ব্ল্যাকওয়েল টেনসর কোর (Blackwell Tensor Core) প্রযুক্তির উচ্চ FP8 থ্রুপুটের সুবিধা নেয়া যায়।
এই কার্নেল অপ্টিমাইজেশনগুলি ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচারকে সর্বনিম্ন লেটেন্সিতে অসাধারণ কর্মক্ষমতা অর্জনে সহায়তা করে।
অ্যাপ্লিকেশন পরিস্থিতি: ব্ল্যাকওয়েলের অসীম সম্ভাবনা
NVIDIA ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচার GPU-এর অসাধারণ কর্মক্ষমতা বিভিন্ন LLM অ্যাপ্লিকেশন পরিস্থিতির জন্য নতুন দিগন্ত উন্মোচন করেছে। নিচে কয়েকটি সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশন পরিস্থিতি উল্লেখ করা হলো:
- চ্যাটবট: ব্ল্যাকওয়েল চ্যাটবটগুলিকে দ্রুত প্রতিক্রিয়া জানাতে এবং মসৃণ কথোপকথনের অভিজ্ঞতা দিতে পারে।
- কন্টেন্ট জেনারেশন: ব্ল্যাকওয়েলকন্টেন্ট জেনারেশন টাস্কগুলির গতি বাড়াতে পারে, যেমন আর্টিকেল লেখা, কোড তৈরি করা এবং ছবি তৈরি করা।
- মেশিন ট্রান্সলেশন: ব্ল্যাকওয়েল মেশিন ট্রান্সলেশনের নির্ভুলতা এবং গতি বাড়াতে পারে।
- ফাইন্যান্সিয়াল অ্যানালাইসিস: ব্ল্যাকওয়েলকে ফিনান্সিয়াল অ্যানালাইসিসের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা, জালিয়াতি সনাক্তকরণ এবং পোর্টফোলিও অপ্টিমাইজেশন।
- স্বাস্থ্যসেবা: ব্ল্যাকওয়েল স্বাস্থ্যসেবাতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যেমন রোগ নির্ণয়, ওষুধ আবিষ্কার এবং ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসা।
LLM প্রযুক্তির ক্রমাগত বিকাশের সাথে সাথে NVIDIA ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচার GPU আরও অনেক ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অ্যাপ্লিকেশনগুলির উদ্ভাবন ও বিকাশকে উৎসাহিত করবে।
NVIDIA-এর ক্রমাগত উদ্ভাবন
NVIDIA ক্রমাগত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির অগ্রগতিতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ, এবং ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচার GPU-এর প্রকাশ NVIDIA-এর ক্রমাগত উদ্ভাবনের আরেকটি প্রমাণ। NVIDIA ক্রমাগত হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার উন্নত করার মাধ্যমে ব্যবহারকারীদের আরও শক্তিশালী এবং কার্যকর AI সমাধান সরবরাহ করে, যা তাদের বিভিন্ন চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করতে এবং নতুন মূল্য তৈরি করতে সহায়তা করে।
উপসংহার
NVIDIA ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচার GPU তার অসাধারণ কর্মক্ষমতা এবং নমনীয় অপ্টিমাইজেশন ক্ষমতার কারণে LLM অনুমানের জন্য একটি আদর্শ পছন্দ। এটি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন পরিস্থিতির জন্য অভূতপূর্ব গতি ও দক্ষতা সরবরাহ করে এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রযুক্তির অগ্রগতিকে উৎসাহিত করে। NVIDIA-এর ক্রমাগত উদ্ভাবনের সাথে, আমরা বিশ্বাস করতে পারি যে ব্ল্যাকওয়েল আর্কিটেকচার ভবিষ্যতের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা জগতে আরও গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে।