कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, संदर्भ सर्वोच्च है। यह सिद्धांत मानवीय बुद्धिमत्ता को दर्शाता है, जो AI के लिए इसकी प्रासंगिकता का सुझाव देता है, क्योंकि हमने इसे अपनी छवि में बनाया है।
वर्तमान में, हम NVIDIA जैसी कंपनियों को AI कारखानों का समर्थन करते हुए देखते हैं - अनिवार्य रूप से, सुपर कंप्यूटर पेटबाइट्स डेटा को संसाधित करते हैं ताकि बुद्धिमान प्रतिक्रियाएं दी जा सकें - वैश्विक अर्थव्यवस्था और संस्कृतियों में महत्वपूर्ण बदलावों को उत्प्रेरित करने के एक नए साधन के रूप में।
लेकिन हम इस मुकाम पर कैसे पहुंचे? जवाब, हमेशा की तरह, वृद्धिशील प्रगति की एक श्रृंखला में निहित है।
AI कारखानों और व्यवसाय और समाज के भविष्य के लिए उनके निहितार्थों की विशिष्टताओं में जाने से पहले, आइए कुछ मूलभूत संदर्भ स्थापित करें।
नवपाषाण क्रांति: नवाचार के बीज बोना
लगभग 12,000 साल पहले, हमारे पूर्वजों ने खानाबदोश शिकारी-संग्रहकर्ताओं से बसे हुए कृषकों में परिवर्तन किया, पौधों की खेती की और जीविका के लिए जानवरों को पाला। कृषि, या खेती, एक प्रारंभिक खाद्य कारखाने का प्रतिनिधित्व करती है, जो पौधों और जानवरों के विकास के लिए सूर्य के प्रकाश, पानी और हवा पर निर्भर करती है। मध्ययुगीन काल में भूमि की खेती के लिए एक निश्चित किराया भुगतान को दर्शाने वाला शब्द “फर्म”, कृषि का पर्याय बन गया।
कृषि के लिए कुशल खेती संचालन के लिए पदानुक्रमित सामाजिक संरचनाओं की आवश्यकता थी। लेखन एक प्रशासनिक उपकरण के रूप में उभरा, जिसने इन खाद्य कारखानों के भीतर इनपुट और आउटपुट को ट्रैक करने और सामाजिक नियमों को स्थापित करने की सुविधा प्रदान की। समय के साथ, लेखन विविध क्षेत्रों को शामिल करने के लिए विस्तारित हुआ और जटिल जानकारी देने का एक शक्तिशाली साधन बना हुआ है।
जिस क्षण हमने धनुष और भाले को फावड़े, रेक और हल के लिए बदल दिया, और मिट्टी या पत्थर में पहले प्रतीकात्मक ग्लिफ़ को उकेरा, AI का आगमन, और परिणामस्वरूप, AI कारखाने का आगमन अपरिहार्य हो गया। यह केवल समय का सवाल था।
औद्योगिक क्रांति: बड़े पैमाने पर उत्पादन का मार्ग प्रशस्त करना
हजारों वर्षों तक, मानवता ने अपने कृषि कौशल को निखारा, जिससे अधिशेष पैदा हुआ जिसने एक व्यापारी वर्ग के उदय को बढ़ावा दिया - व्यक्तियों ने दूसरों के लिए वस्तुओं को तैयार करने में लगे हुए थे, या “विनिर्माण”, लैटिन “हाथ से काम” से प्राप्त किया। इससे पैसे का विकास हुआ, एक विनिमय माध्यम जिसने बार्टरिंग को तेज किया और इसे आधुनिक अर्थव्यवस्था में बदल दिया। वैश्वीकरण ने अन्वेषण युग के बाद क्षेत्रीय और राष्ट्रीय अर्थव्यवस्थाओं को आपस में जोड़ा।
वैश्वीकरण की बाद की लहरों ने कृषि और विनिर्माण दोनों को फिर से आकार दिया। कारखानों में एक महत्वपूर्ण बदलाव, मानकीकृत विनिर्माण के केंद्र, में गति और दोहराव को बढ़ाने के लिए उत्पादन प्रक्रिया को अलग-अलग चरणों में विभाजित करना शामिल था। यह औद्योगिक क्रांति ज्ञानोदय के साथ हुई, जो बढ़ती साक्षरता दरों की विशेषता थी क्योंकि कारखानों को दक्षता को अधिकतम करने और कचरे को कम करने के लिए शिक्षित श्रमिकों की आवश्यकता थी। शिक्षा एक आवश्यकता बन गई, जिससे मताधिकार, निजी संपत्ति अधिकारों, धर्म की स्वतंत्रता, सुरक्षा, भाषण और त्वरित परीक्षण के अधिकार की मान्यता को बढ़ावा मिला।
ये सिद्धांत, 21वीं सदी में स्वयंसिद्ध, 18वीं सदी में अपनी उत्पत्ति का श्रेय देते हैं।
कारखानों ने भाप और बिजली का उपयोग करके असेंबली लाइनों और दुबला विनिर्माण तकनीकों को शक्ति देने के लिए विनिर्माण को घर के अंदर लाया। इसने सस्ती कीमतों पर वस्तुओं के उत्पादन की अनुमति दी, जीवन स्तर को ऊपर उठाया और मध्यम वर्ग के विकास को बढ़ावा दिया, जिससे कृषि समाजों की क्षमताओं से परे आर्थिक विस्तार हुआ।
AI क्रांति: डेटा नई सीमा के रूप में
इंटरनेट के आगमन ने व्यक्तियों को आपस में जोड़ा और एक नया संसाधन उत्पन्न किया: डेटा, व्यावहारिक विश्लेषण के लिए पका हुआ।
AI क्रांति पाठ, छवियों, वीडियो और ऑडियो की भारी मात्रा के डिजिटलीकरण पर निर्भर थी, साथ ही इस डेटा को संसाधित करने के लिए सस्ती कंप्यूटिंग शक्ति भी थी। बड़े डेटा, जब बड़े पैमाने पर समानांतर GPU और उच्च मेमोरी बैंडविड्थ के साथ संयुक्त होते हैं, तो तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण सक्षम करते हैं जो दुनिया के बारे में हमारी समझ को एन्कोड करते हैं, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता सक्षम होती है।
अनिवार्य रूप से, बड़ा डेटा GPU इंजनों पर चलने वाले AI एल्गोरिदम के लिए कच्चा माल प्रदान करता है ताकि कार्यात्मक तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण किया जा सके।
ये तत्व एक साथ अभिसरित होने चाहिए। 1980 के दशक में, शोधकर्ताओं के पास तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम थे, लेकिन उनके पास उन्हें लागू करने के लिए कम्प्यूटेशनल संसाधन और डेटा की कमी थी। नतीजतन, AI इन तीन शर्तों के पूरा होने तक बड़े पैमाने पर सैद्धांतिक रहा।
AI कारखाने: एक शाब्दिक परिवर्तन
शब्द “AI कारखाना” केवल एक रूपक नहीं है, बल्कि एक वाणिज्यिक सेटिंग में काम करने वाले एक आधुनिक AI सुपर कंप्यूटर का सटीक वर्णन है। यह मौलिक रूप से कॉर्पोरेट कंप्यूटिंग और डेटा विश्लेषण को बदल देता है - क्रियाशील जानकारी में डेटा का संश्लेषण।
AI कारखाना कृषि क्रांति जितना अपरिहार्य है, जहां सामूहिक प्रयास ने खाद्य उत्पादन सुनिश्चित किया। इस क्रांति के परिणामस्वरूप सामाजिक और सांस्कृतिक बदलावों ने मानवता को चिंतन और नवाचार के लिए अवकाश का समय दिया। अब, मशीनें मानव ज्ञान की संपूर्णता तक पहुँच और संसाधित कर सकती हैं, जिससे संवादी खोजें सक्षम होती हैं और विभिन्न स्वरूपों में नया डेटा उत्पन्न करने के लिए AI एल्गोरिदम का रिवर्स अनुप्रयोग होता है।
व्यवसायों और व्यक्तियों के पास AI कारखानों तक पहुंच होगी, या तो सीधे या समय-साझाकरण व्यवस्था के माध्यम से। ये AI कारखाने उपन्यास विचारों, दृष्टियों को उत्पन्न करेंगे और व्यक्तिगत रचनात्मक क्षमताओं को बढ़ाएंगे।
AI कारखानों की परिवर्तनकारी क्षमता सर्वव्यापी है। चैटबॉट, मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान के लिए समानांतर कंप्यूट इंजन के डेवलपर, और OpenAI, Anthropic, Google और Mistral जैसे मॉडल निर्माता सहमत हैं कि AI हमारे जीवन के हर पहलू को फिर से आकार देगा। विभिन्न मुद्दों पर वैश्विक असहमति के बावजूद, AI के परिवर्तनकारी प्रभाव को सार्वभौमिक रूप से स्वीकार किया जाता है।
विनिर्माण अंतर्दृष्टि और कार्रवाई
AI कारखाने दो प्राथमिक कार्य करते हैं। पहला फाउंडेशन मॉडल को प्रशिक्षित करना है, जिससे व्यवसाय और व्यक्तिगत सुधार के लिए अंतर्दृष्टि मिलती है। दूसरा, और अधिक महत्वपूर्ण, कार्य इन मॉडलों में नया डेटा और प्रश्न खिलाना है ताकि नए उत्तरों का अनुमान लगाया जा सके, नए टोकन उत्पन्न किए जा सकें और कार्रवाई को बढ़ावा दिया जा सके।
AI के आसपास की अधिकांश चर्चा कभी-विस्तारित फाउंडेशन मॉडलों को प्रशिक्षित करने पर केंद्रित है, जिसमें सैकड़ों अरबों से लेकर ट्रिलियन तक के पैरामीटर और विशाल डेटासेट हैं। टोकन गणना ज्ञान की चौड़ाई को इंगित करती है, जबकि पैरामीटर समझ की गहराई को दर्शाते हैं। बड़े टोकन सेट के साथ युग्मित छोटी पैरामीटर गणना तेजी से, सरल उत्तर देती है। इसके विपरीत, बड़ी पैरामीटर गणना और छोटे टोकन सेट एक सीमित डोमेन में अधिक सूक्ष्म अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं। श्रृंखला-की-विचार तर्क मॉडल, प्रकृति में बहुआयामी, अन्य इनपुट को चलाने वाले आउटपुट पर विचार करने के लिए विशेष मॉडलों को जोड़ते हैं, जिससे व्यापक उत्तर उत्पन्न होते हैं।
AI कारखाने AI मॉडल द्वारा उत्पन्न सभी सामग्री और सिंथेटिक डेटा का कच्चे माल के रूप में उपयोग करते हैं। इस डेटा से प्राप्त अंतर्दृष्टि का उपयोग मनुष्य और AI एजेंटों द्वारा कार्रवाई को चलाने के लिए किया जाता है। कारखाने में काम करने के बजाय, व्यक्ति इसमें टैप करते हैं, अधिक, बेहतर और तेजी से परिणाम प्राप्त करने के लिए AI मॉडल के ज्ञान और गति के साथ अपने कौशल को बढ़ाते हैं।
NVIDIA के सह-संस्थापक और CEO जेन्सेन हुआंग के अनुसार, “दुनिया अत्याधुनिक, बड़े पैमाने के AI कारखानों का निर्माण करने के लिए दौड़ रही है।” एक AI कारखाना स्थापित करना एक असाधारण इंजीनियरिंग उपलब्धि है, जिसके लिए विशाल संसाधनों, जनशक्ति और सामग्री की आवश्यकता होती है।
एक AI कारखाने के निर्माण के लिए महत्वपूर्ण पूंजी निवेश की आवश्यकता होती है। एक विशिष्ट कॉन्फ़िगरेशन में GPU, CPU, हाई-स्पीड इंटरकनेक्ट और स्टोरेज की विशेषता वाले DGX सिस्टम के कई रैक पर आधारित एक NVIDIA DGX SuperPOD शामिल है।
कई DGX सिस्टम के साथ, एक SuperPOD पर्याप्त मेमोरी क्षमता और बैंडविड्थ का दावा करते हुए, पर्याप्त प्रदर्शन प्रदान करता है। अधिक सिस्टम जोड़कर प्रदर्शन को बढ़ाया जा सकता है।
एक AI कारखाने के लिए एक अन्य NVIDIA ब्लूप्रिंट NVIDIA GB200 NVL72 प्लेटफॉर्म पर केंद्रित है, जो GPU, CPU, DPU, SuperNIC, NVLink और NVSwitch और हाई-स्पीड नेटवर्किंग को एकीकृत करने वाला एक रैकस्केल सिस्टम है। यह प्लेटफ़ॉर्म AI मॉडल के लिए एक बड़ा साझा GPU मेमोरी डोमेन और उच्च कंप्यूट घनत्व प्रदान करता है, जिसके लिए तरल शीतलन की आवश्यकता होती है।
GB200 NVL72, पूर्ण मात्रा में शिपिंग, एक स्व-निहित प्रणाली का प्रतिनिधित्व करता है जो मॉडल बनाने और विभिन्न स्वरूपों में डेटा उत्पन्न करने में सक्षम है।
GB200 NVL72 में एक MGX सर्वर नोड शामिल है जिसमें NVIDIA Grace CPU है जो Blackwell GPU के साथ जोड़ा गया है। इनमें से दो सर्वर नोड NVL72 रैक के भीतर एक कंप्यूट ट्रे बनाते हैं, जिसमें अठारह कंप्यूट ट्रे में कई GPU और CPU होते हैं।
GB200 NVL72 रैकस्केल सिस्टम Grace CPU को Blackwell GPU के साथ जोड़ता है, जो हाई-स्पीड NVLink कनेक्शन के माध्यम से आपस में जुड़ा हुआ है। NVLink पोर्ट और NVSwitch चिप्स सभी GPU को एक साझा मेमोरी कॉन्फ़िगरेशन में लिंक करते हैं, जो फाउंडेशन मॉडल प्रशिक्षण और चेन-ऑफ-विचार अनुमान के लिए आदर्श है।
NVLink फैब्रिक, नौ NVLink स्विच ट्रे द्वारा सुगम, AI अनुप्रयोगों के लिए सभी GPU डाइस को एक एकीकृत GPU के रूप में एक्सेस करने में सक्षम बनाता है।
GB200 NVL72 सिस्टम में होस्ट प्रोसेसिंग के लिए कई Arm कोर और पर्याप्त फ्लोटिंग-पॉइंट प्रोसेसिंग पावर है। GB200 NVL72 सिस्टम में GPU से जुड़ी महत्वपूर्ण HBM3e मेमोरी है, जिसमें उच्च कुल बैंडविड्थ है। Grace CPU में LPDDR5X मेमोरी है, जो NVLink के माध्यम से एक्सेस की जा सकती है।
NVIDIA GB200 NVL72 ऑनलाइन लेनदेन प्रसंस्करण पर System/360 के परिवर्तनकारी प्रभाव को दर्शाता है, मुख्य अंतर NVL72 की InfiniBand इंटरकनेक्ट के माध्यम से स्केलेबिलिटी है।
NVL72 रैकस्केल सिस्टम पर आधारित DGX SuperPOD कॉन्फ़िगरेशन के लिए काफी शक्ति की आवश्यकता होती है, लेकिन यह कई कंप्यूट रैक में अपार कंप्यूटिंग शक्ति और मेमोरी क्षमता प्रदान करता है। अधिक रैक जोड़कर प्रदर्शन को बढ़ाया जा सकता है।
NVL72 रैक की कंप्यूट घनत्व के लिए विशेष तरल शीतलन और डेटासेंटर इन्फ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होती है, जो पिछली प्रथाओं की वापसी का प्रतिनिधित्व करता है जहां पानी से ठंडा मशीनों ने प्रदर्शन को अधिकतम किया।
जैसे-जैसे अनुमान विविध अनुप्रयोगों के लिए अभिन्न अंग बन जाता है, AI कारखानों को काफी अधिक कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होगी, खासकर चेन-ऑफ-विचार तर्क मॉडल की ओर बदलाव के साथ।
AI कारखानों में न केवल हार्डवेयर बल्कि सिस्टम और विकास सॉफ्टवेयर भी शामिल हैं।
DGX GB200 सिस्टम और DGX SuperPOD AI सुपर कंप्यूटर को NVIDIA Mission Control जैसे उपकरणों द्वारा सुगम प्रबंधन और मॉडलिंग की आवश्यकता होती है, जो AI वर्कलोड को ऑर्केस्ट्रेट करता है और स्वचालित रूप से नौकरियों को पुनर्प्राप्त करता है। Mission Control सिस्टम के स्वास्थ्य की निगरानी करता है और बिजली की खपत को अनुकूलित करता है।
NVIDIA AI Enterprise, सिस्टम सॉफ्टवेयर सूट, NVIDIA GPU और नेटवर्क के लिए अनुकूलित लाइब्रेरी, मॉडल और फ्रेमवर्क शामिल हैं। AI फैक्ट्री स्टैक में NVIDIA Dynamo भी शामिल है, जो NVLink और DGX SuperPOD इंफ्रास्ट्रक्चर में अनुमान चलाने के लिए एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है। DGX विशेषज्ञ सेवा और समर्थन इन तकनीकों को लागू करने में ग्राहकों की सहायता करता है, जिससे पहले टोकन का समय कम हो जाता है। NVIDIA अपने Omniverse “डिजिटल ट्विन” वातावरण के लिए AI फैक्ट्री ब्लूप्रिंट प्रदान करता है ताकि डेटासेंटर डिज़ाइन को अनुकरण और अनुकूलित किया जा सके।
AI कारखानों का एक महत्वपूर्ण पहलू उनके द्वारा उत्पन्न सोच में बदलाव है, जिसमें NVIDIA सिस्टम विकास के लिए हेडरूम को प्राथमिकता देता है।
NVIDIA में नेटवर्किंग के वरिष्ठ उपाध्यक्ष गिलाड शाइनर के अनुसार, “अब टोकन उत्पन्न करना कई कंपनियों के लिए राजस्व उत्पन्न करने के बराबर है।” डेटासेंटर लागत केंद्रों से उत्पादक परिसंपत्तियों में विकसित हो रहे हैं।
और अंततः, यही एक कारखाने के निर्माण का सार है।