এআই কারখানার ভোর: ১২,০০০ বছরের অনিবার্যতা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (Artificial Intelligence) ক্ষেত্রে, প্রসঙ্গ সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ। এই নীতি মানব বুদ্ধিমত্তার প্রতিচ্ছবি, যা এআই-এর প্রাসঙ্গিকতাকে ইঙ্গিত করে। আমরা NVIDIA-এর মতো কোম্পানিগুলোকে এআই কারখানাগুলোর অগ্রদূত হিসেবে দেখছি। এগুলো মূলত সুপারকম্পিউটার, যা পেটাbyte ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করে বুদ্ধিদীপ্ত প্রতিক্রিয়া প্রদান করে। এটি বিশ্ব অর্থনীতি এবং সংস্কৃতিতে উল্লেখযোগ্য পরিবর্তন আনার একটি নতুন উপায়।

কিন্তু আমরা কীভাবে এই পর্যায়ে পৌঁছলাম? এর উত্তর সর্বদা ধারাবাহিক উন্নতির মধ্যে নিহিত।

এআই কারখানাগুলো এবং ব্যবসা ও সমাজের ভবিষ্যতের জন্য এর প্রভাব সম্পর্কে বিস্তারিত জানার আগে, আসুন কিছু মৌলিক প্রেক্ষাপট তৈরি করি।

নব্যপ্রস্তরযুগীয় বিপ্লব: উদ্ভাবনের বীজ বপন

প্রায় ১২,০০০ বছর আগে, আমাদের পূর্বপুরুষরা যাযাবর শিকারী-সংগ্রাহক জীবন থেকে বসতি স্থাপনকারী কৃষিতে রূপান্তরিত হয়েছিল, যেখানে তারা জীবিকা নির্বাহের জন্য গাছপালা এবং পশু পালন করত। কৃষি বা চাষাবাদ হলো একটি প্রাথমিক খাদ্য কারখানা, যা উদ্ভিদ এবং প্রাণীর বৃদ্ধির জন্য সূর্য, জল এবং বাতাসের উপর নির্ভরশীল। “Firma” শব্দটি মধ্যযুগে ভূমি চাষের জন্য একটি নির্দিষ্ট ভাড়া বোঝাত, যা কৃষির সমার্থক হয়ে ওঠে।

কৃষিকাজের জন্য দক্ষ চাষাবাদ পরিচালনার জন্য শ্রেণীবদ্ধ সামাজিক কাঠামোর প্রয়োজন ছিল। লিখন একটি প্রশাসনিক সরঞ্জাম হিসেবে আত্মপ্রকাশ করে, যা এই খাদ্য কারখানাগুলোর মধ্যে ইনপুট এবং আউটপুটগুলোর হিসাব রাখতে এবং সামাজিক নিয়ম প্রতিষ্ঠার সুবিধা তৈরি করে। সময়ের সাথে সাথে, লিখন বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রসারিত হয়েছে এবং জটিল তথ্য জানানোর একটি শক্তিশালী উপায় হিসেবে রয়ে গেছে।

আমরা যখন ধনুক এবং বর্শার পরিবর্তে কোদাল, ঝাঁটা এবং লাঙ্গল ব্যবহার করতে শুরু করলাম, এবং কাদামাটি বা পাথরের মধ্যে প্রথম প্রতীকী চিত্র খোদাই করলাম, তখন থেকেই এআই-এর আগমন এবং ফলস্বরূপ, এআই কারখানা অনিবার্য হয়ে পড়েছিল। এটা কেবল সময়ের ব্যাপার ছিল।

শিল্প বিপ্লব: ব্যাপক উৎপাদনের পথ তৈরি

সহস্রাব্দ ধরে, মানবজাতি তাদের কৃষিকাজের দক্ষতা বৃদ্ধি করেছে, উদ্বৃত্ত উৎপাদন করেছে যা বণিক শ্রেণীর উত্থানকে উৎসাহিত করেছে। এই বণিক শ্রেণী অন্যদের জন্য পণ্য তৈরি করত, যা “manufacturing” নামে পরিচিত। এই শব্দটি ল্যাটিন শব্দ “a work by hand” থেকে এসেছে। এর ফলে অর্থের উদ্ভব হয়, যা বিনিময়ের একটি মাধ্যম হিসেবে দ্রুত বিনিময়কে আধুনিক অর্থনীতিতে রূপান্তরিত করে। ভৌগোলিক আবিষ্কারের যুগ অনুসরণ করে বিশ্বায়ন আঞ্চলিক এবং জাতীয় অর্থনীতিকে আন্তঃসংযুক্ত করেছে।

পরবর্তী বিশ্বায়নের ঢেউ কৃষি এবং উৎপাদন উভয়কেই নতুন আকার দিয়েছে। কারখানাগুলোতে একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তন ঘটেছিল, যা প্রমাণ আকারের উৎপাদনের কেন্দ্রবিন্দু ছিল। এই পরিবর্তনের মধ্যে উৎপাদন প্রক্রিয়াটিকে দ্রুত এবং পুনরাবৃত্তিযোগ্য করার জন্য বিভিন্ন ধাপে ভাগ করা হয়েছিল। এই শিল্প বিপ্লব আলোকায়ন যুগের সাথে মিলে যায়। কারখানার জন্য শিক্ষিত শ্রমিক প্রয়োজন হওয়ায় শিক্ষার হার বেড়ে যায়, যা দক্ষতা বাড়াতে এবং অপচয় কমাতে সহায়ক ছিল। শিক্ষা একটি প্রয়োজনীয়তা হয়ে ওঠে, যা ভোটাধিকার, ব্যক্তিগত সম্পত্তির অধিকার, ধর্মের স্বাধীনতা, নিরাপত্তা, বক্তব্য এবং দ্রুত বিচারের অধিকারের স্বীকৃতিকে উৎসাহিত করে।

এই নীতিগুলো, যা ২১ শতকে স্বতঃসিদ্ধ, তাদের উৎপত্তির জন্য ১৮ শতকের কাছে ঋণী।

কারখানাগুলো উৎপাদনকে বাড়ির ভিতরে নিয়ে আসে, যেখানে বাষ্প এবং বিদ্যুতের মাধ্যমে অ্যাসেম্বলি লাইন এবং উৎপাদন কৌশলগুলোকে সচল করা হতো। এটি সাশ্রয়ী মূল্যে পণ্য উৎপাদনে সহায়তা করে, জীবনযাত্রার মান উন্নত করে এবং একটি মধ্যবিত্ত শ্রেণির বৃদ্ধিকে উৎসাহিত করে, যা কৃষি সমাজের ক্ষমতাকে ছাড়িয়ে অর্থনৈতিক প্রসারে সাহায্য করে।

এআই বিপ্লব: ডেটা নতুন দিগন্ত

ইন্টারনেটের আবির্ভাব ব্যক্তি এবং ডেটাকে একটি নতুন উৎস হিসেবে সংযুক্ত করেছে, যা অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত।

এআই বিপ্লব বিপুল পরিমাণ টেক্সট, ছবি, ভিডিও এবং অডিওর ডিজিটাইজেশনের উপর নির্ভরশীল, যা এই ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য সাশ্রয়ী মূল্যের কম্পিউটিং ক্ষমতার সাথে যুক্ত। বড় ডেটা, যখন ব্যাপকভাবে সমান্তরাল জিপিইউ এবং উচ্চ মেমরি ব্যান্ডউইথের সাথে মিলিত হয়, তখন নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করতে সক্ষম হয়, যা বিশ্বের আমাদের বোঝাপড়াকে এনকোড করে, যার ফলে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্ভব হয়।

মূলত, বড় ডেটা জিপিইউ ইঞ্জিনে চলমান এআই অ্যালগরিদমগুলোর জন্য কার্যকরী নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করার জন্য কাঁচামাল সরবরাহ করে।

এই উপাদানগুলো একই সাথে একত্রিত হতে হবে। ১৯৮০-এর দশকে, গবেষকদের কাছে নিউরাল নেটওয়ার্ক অ্যালগরিদম ছিল, কিন্তু সেগুলো বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজনীয় কম্পিউটিং রিসোর্স এবং ডেটার অভাব ছিল। ফলস্বরূপ, এই তিনটি শর্ত পূরণ না হওয়া পর্যন্ত এআই মূলত তাত্ত্বিক ছিল।

এআই কারখানা: একটি আক্ষরিক রূপান্তর

“এআই কারখানা” শব্দটি কেবল একটি রূপক নয়, বরং বাণিজ্যিক পরিবেশে পরিচালিত একটি আধুনিক এআই সুপারকম্পিউটারের একটি সঠিক বর্ণনাকারী। এটি মৌলিকভাবে কর্পোরেট কম্পিউটিং এবং ডেটা বিশ্লেষণকে পরিবর্তন করে - কার্যকর তথ্যে ডেটার সংশ্লেষণ ঘটায়।

এআই কারখানা কৃষিকাজ বিপ্লবের মতোই অনিবার্য, যেখানে সম্মিলিত প্রচেষ্টা খাদ্য উৎপাদন নিশ্চিত করত। এই বিপ্লবের ফলে সামাজিক ও সাংস্কৃতিক পরিবর্তনগুলো মানবজাতিকে চিন্তা এবং উদ্ভাবনের জন্য অবসর সময় দিয়েছে। এখন, মেশিনগুলো মানুষের জ্ঞানের সম্পূর্ণতা অ্যাক্সেস এবং প্রক্রিয়া করতে পারে, কথোপকথনমূলক অনুসন্ধান সক্ষম করে এবং বিভিন্ন বিন্যাসে নতুন ডেটা তৈরি করতে এআই অ্যালগরিদমগুলোর বিপরীত প্রয়োগ করতে পারে।

ব্যবসা এবং ব্যক্তিরা সরাসরি বা সময় ভাগাভাগির মাধ্যমে এআই কারখানাগুলোতে অ্যাক্সেস পাবে। এই এআই কারখানাগুলো নতুন ধারণা, দৃষ্টিভঙ্গি তৈরি করবে এবং স্বতন্ত্র সৃজনশীল ক্ষমতা বৃদ্ধি করবে।

এআই কারখানাগুলোর রূপান্তরমূলক সম্ভাবনা ব্যাপক। চ্যাটবট, মডেল প্রশিক্ষণ এবং অনুমানের জন্য সমান্তরাল কম্পিউট ইঞ্জিনগুলোর বিকাশকারী এবং OpenAI, Anthropic, Google এবং Mistral-এর মতো মডেল নির্মাতারা একমত যে এআই আমাদের জীবনের প্রতিটি দিককে নতুন আকার দেবে। বিভিন্ন বিষয়ে বিশ্বব্যাপী মতানৈক্য থাকা সত্ত্বেও, এআই-এর রূপান্তরমূলক প্রভাব সর্বজনীনভাবে স্বীকৃত।

অন্তর্দৃষ্টি এবং কর্মের উৎপাদন

এআই কারখানাগুলো দুটি প্রধান কাজ করে। প্রথমটি হলো ফাউন্ডেশন মডেলগুলোকে প্রশিক্ষণ দেওয়া, যা ব্যবসা এবং ব্যক্তিগত উন্নতির জন্য অন্তর্দৃষ্টি তৈরি করে। দ্বিতীয় এবং আরও গুরুত্বপূর্ণ কাজটি হলো নতুন ডেটা এবং প্রশ্নগুলোকে এই মডেলগুলোতে ইনপুট করা, যাতে নতুন উত্তর অনুমান করা যায়, নতুন টোকেন তৈরি করা যায় এবং কর্ম চালনা করা যায়।

এআই নিয়ে আলোচনার বেশিরভাগ অংশই শত শত বিলিয়ন থেকে ট্রিলিয়ন প্যারামিটার এবং বিশাল ডেটাসেট নিয়ে ক্রমবর্ধমান ফাউন্ডেশন মডেলগুলোকে প্রশিক্ষণের উপর কেন্দ্র করে। টোকেনের সংখ্যা জ্ঞানের বিস্তার নির্দেশ করে, যেখানে প্যারামিটারগুলো বোঝার গভীরতা প্রতিফলিত করে। বৃহত্তর টোকেন সেটের সাথে যুক্ত ছোট প্যারামিটারের সংখ্যা দ্রুত এবং সহজ উত্তর দেয়। বিপরীতভাবে, বৃহত্তর প্যারামিটারের সংখ্যা এবং ছোট টোকেন সেট একটি সীমিত ডোমেনে আরও সূক্ষ্ম অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। চেইন-অফ-থট রিজনিং মডেলগুলো, যা প্রকৃতিতে মাল্টিমোডাল, বিশেষ মডেলগুলোকে একত্রিত করে এমন আউটপুট বিবেচনা করে যা অন্যান্য ইনপুটগুলোকে চালিত করে, ব্যাপক উত্তর তৈরি করে।

এআই কারখানাগুলো মানবজাতি দ্বারা তৈরি সমস্ত বিষয়বস্তু এবং এআই মডেলগুলো দ্বারা তৈরি সিন্থেটিক ডেটাকে কাঁচামাল হিসেবে ব্যবহার করে। এই ডেটা থেকে প্রাপ্ত অন্তর্দৃষ্টিগুলো মানুষ এবং এআই এজেন্টদের দ্বারা কর্ম চালনার জন্য ব্যবহৃত হয়। কারখানায় কাজ করার পরিবর্তে, ব্যক্তিরা এতে প্রবেশ করে, আরও বেশি, ভালো এবং দ্রুত ফলাফল অর্জনের জন্য এআই মডেলগুলোর জ্ঞান এবং গতির সাথে তাদের দক্ষতা বৃদ্ধি করে।

NVIDIA-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং সিইও জেনসেন হুয়াং-এর মতে, ‘বিশ্ব অত্যাধুনিক, বৃহৎ আকারের এআই কারখানা তৈরি করতে প্রতিযোগিতা করছে।’ একটি এআই কারখানা প্রতিষ্ঠা করা একটি অসাধারণ প্রকৌশল কৃতিত্ব, যার জন্য প্রচুর সম্পদ, জনবল এবং উপাদানের প্রয়োজন।

একটি এআই কারখানা তৈরি করতে উল্লেখযোগ্য মূলধন বিনিয়োগের প্রয়োজন। একটি সাধারণ কনফিগারেশনে NVIDIA DGX SuperPOD থাকে, যা DGX সিস্টেমের একাধিক র্যাকের উপর ভিত্তি করে তৈরি, যাতে জিপিইউ, সিপিইউ, উচ্চ-গতির ইন্টারকানেক্ট এবং স্টোরেজ থাকে।

অনেক DGX সিস্টেমের সাথে, একটি SuperPOD যথেষ্ট কর্মক্ষমতা প্রদান করে, যা যথেষ্ট মেমরি ক্ষমতা এবং ব্যান্ডউইথ সরবরাহ করে। আরও সিস্টেম যুক্ত করে কর্মক্ষমতা বাড়ানো যেতে পারে।

এআই কারখানার জন্য আরেকটি NVIDIA ব্লুপ্রিন্ট NVIDIA GB200 NVL72 প্ল্যাটফর্মের উপর কেন্দ্র করে তৈরি, যা একটি র্যাকস্কেল সিস্টেম এবং জিপিইউ, সিপিইউ, ডিপিইউ, SuperNICs, NVLink এবং NVSwitch এবং উচ্চ-গতির নেটওয়ার্কিংকে একত্রিত করে। এই প্ল্যাটফর্মটি এআই মডেলগুলোর জন্য একটি বৃহত্তর শেয়ার্ড জিপিইউ মেমরি ডোমেইন এবং উচ্চ কম্পিউট ঘনত্ব সরবরাহ করে, যার জন্য তরল কুলিং প্রয়োজন।

GB200 NVL72, যা সম্পূর্ণ ভলিউমে শিপিং করা হচ্ছে, এটি একটি স্বয়ংসম্পূর্ণ সিস্টেম যা মডেল তৈরি এবং বিভিন্ন বিন্যাসে ডেটা তৈরি করতে সক্ষম।

GB200 NVL72-এ একটি MGX সার্ভার নোড রয়েছে, যেখানে একটি NVIDIA Grace সিপিইউ Blackwell জিপিইউ-এর সাথে যুক্ত। এই সার্ভার নোডগুলোর দুটি NVL72 র্যাকের মধ্যে একটি কম্পিউট ট্রে তৈরি করে, যেখানে আঠারোটি কম্পিউট ট্রে অসংখ্য জিপিইউ এবং সিপিইউ ধারণ করে।

GB200 NVL72 র্যাকস্কেল সিস্টেম Grace সিপিইউকে Blackwell জিপিইউ-এর সাথে একত্রিত করে, যা উচ্চ-গতির NVLink সংযোগের মাধ্যমে আন্তঃসংযুক্ত। NVLink পোর্ট এবং NVSwitch চিপগুলো একটি শেয়ার্ড মেমরি কনফিগারেশনে সমস্ত জিপিইউকে লিঙ্ক করে, যা ফাউন্ডেশন মডেল প্রশিক্ষণ এবং চেইন-অফ-থট অনুমানের জন্য আদর্শ।

NVLink ফ্যাবRic, যা নয়টি NVLink সুইচ ট্রে দ্বারা সহজতর করা হয়েছে, এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলোর জন্য একটি ইউনিফাইড জিপিইউ হিসেবে সমস্ত জিপিইউ ডাই অ্যাক্সেস করতে সক্ষম করে।

GB200 NVL72 সিস্টেমে হোস্ট প্রক্রিয়াকরণের জন্য অসংখ্য Arm কোর এবং যথেষ্ট ফ্লোটিং-পয়েন্ট প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা রয়েছে। GB200 NVL72 সিস্টেমে জিপিইউ-এর সাথে সংযুক্ত উল্লেখযোগ্য HBM3e মেমরি রয়েছে, যার উচ্চ সামগ্রিক ব্যান্ডউইথ রয়েছে। Grace সিপিইউগুলোতে LPDDR5X মেমরি রয়েছে, যা NVLink-এর মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য।

NVIDIA GB200 NVL72 অনলাইন লেনদেন প্রক্রিয়াকরণের উপর System/360-এর রূপান্তরমূলক প্রভাবকে প্রতিফলিত করে, মূল পার্থক্য হলো NVL72-এর InfiniBand ইন্টারকানেক্টের মাধ্যমে স্কেলেবিলিটি।

NVL72 র্যাকস্কেল সিস্টেমের উপর ভিত্তি করে DGX SuperPOD কনফিগারেশনের জন্য যথেষ্ট পাওয়ার প্রয়োজন, কিন্তু এটি একাধিক কম্পিউট র্যাক জুড়ে বিশাল কম্পিউটিং পাওয়ার এবং মেমরি ক্ষমতা সরবরাহ করে। আরও র্যাক যুক্ত করে কর্মক্ষমতা বাড়ানো যেতে পারে।

NVL72 র্যাকের কম্পিউট ঘনত্বের জন্য বিশেষ তরল কুলিং এবং ডেটাসেন্টার অবকাঠামোর প্রয়োজন, যা অতীতের সেই অনুশীলনগুলোতে ফিরে যাওয়া যেখানে জল-ঠান্ডা মেশিনগুলো কর্মক্ষমতা সর্বাধিক করত।

এআই কারখানাগুলোর জন্য উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি কম্পিউটিং পাওয়ারের প্রয়োজন হবে, কারণ অনুমান বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনগুলোর জন্য অবিচ্ছেদ্য হয়ে উঠবে, বিশেষ করে চেইন-অফ-থট রিজনিং মডেলগুলোর দিকে পরিবর্তনের সাথে সাথে।

এআই কারখানাগুলোতে কেবল হার্ডওয়্যারই নয়, সিস্টেম এবং ডেভেলপমেন্ট সফটওয়্যারও অন্তর্ভুক্ত।

DGX GB200 সিস্টেম এবং DGX SuperPOD এআই সুপারকম্পিউটারগুলোর জন্য NVIDIA Mission Control-এর মতো সরঞ্জামগুলোর মাধ্যমে ব্যবস্থাপনা এবং মডেলিংয়ের প্রয়োজন, যা এআই ওয়ার্কলোডগুলোকে অর্কেস্ট্রেট করে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজ পুনরুদ্ধার করে। Mission Control সিস্টেমের স্বাস্থ্য নিরীক্ষণ করে এবং পাওয়ার খরচ অপ্টিমাইজ করে।

NVIDIA AI Enterprise, সিস্টেম সফটওয়্যার স্যুট, NVIDIA জিপিইউ এবং নেটওয়ার্কগুলোর জন্য অপ্টিমাইজ করা লাইব্রেরি, মডেল এবং ফ্রেমওয়ার্ক অন্তর্ভুক্ত করে। এআই কারখানা স্ট্যাকে NVIDIA Dynamo-ও রয়েছে, যা NVLink এবং DGX SuperPOD অবকাঠামো জুড়ে অনুমান চালানোর জন্য একটি ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক। DGX Expert Service and Support গ্রাহকদের এই প্রযুক্তিগুলো বাস্তবায়নে সহায়তা করে, প্রথম টোকেনের সময় কমিয়ে দেয়। NVIDIA ডেটাসেন্টার ডিজাইন সিমুলেট এবং অপ্টিমাইজ করার জন্য তার Omniverse “ডিজিটাল টুইন” পরিবেশের জন্য এআই কারখানা ব্লুপ্রিন্ট সরবরাহ করে।

এআই কারখানাগুলোর একটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হলো চিন্তাভাবনার পরিবর্তন, যেখানে NVIDIA সিস্টেমের বৃদ্ধির জন্য হেডরুমকে অগ্রাধিকার দেয়।

NVIDIA-এর নেটওয়ার্কিংয়ের সিনিয়র ভাইস প্রেসিডেন্ট গিলাদ শাইনারের মতে, “টোকেন তৈরি করা এখন অনেক কোম্পানির জন্য আয় তৈরির সমান।” ডেটাসেন্টারগুলো খরচ কেন্দ্র থেকে উৎপাদনশীল সম্পদে রূপান্তরিত হচ্ছে।

এবং এটাই, শেষ পর্যন্ত, একটি কারখানা তৈরির মূল বিষয়।