प्रशिक्षण वि. अनुमान: AI नाण्याच्या दोन बाजू
अनुमानाचे (Inference) महत्त्व समजून घेण्यासाठी, ते प्रशिक्षणापेक्षा (Training) कसे वेगळे आहे हे समजून घेणे आवश्यक आहे. AI मॉडेल्स, जे बुद्धिमान ॲप्लिकेशन्स चालवतात, ते दोन वेगवेगळ्या टप्प्यांमधून जातात:
प्रशिक्षण (Training): हा संगणकीयदृष्ट्या गहन टप्पा आहे जिथे AI मॉडेल मोठ्या डेटासेटमधून शिकतो. याचा विचार करा जणू काही मॉडेल शाळेत जात आहे, प्रचंड प्रमाणात माहिती आत्मसात करून त्याची बुद्धिमत्ता विकसित करत आहे. या टप्प्यासाठी प्रचंड प्रक्रिया शक्ती आवश्यक आहे, आणि Nvidia चे GPUs (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग युनिट्स) याबाबतीत उत्कृष्ट आहेत, जे प्रशिक्षणात गुंतलेल्या जटिल गणना हाताळण्यासाठी आवश्यक समांतर प्रक्रिया क्षमता देतात.
अनुमान (Inference): एकदा मॉडेल प्रशिक्षित झाल्यानंतर, ते उपयोजित आणि कामावर लावण्यासाठी तयार होते. इथेच अनुमान (Inference) येते. अनुमान म्हणजे नवीन डेटावर आधारित अंदाज किंवा निर्णय घेण्यासाठी प्रशिक्षित मॉडेल वापरण्याची प्रक्रिया. हे मॉडेल पदवीधर होऊन वास्तविक जगात त्याचे ज्ञान लागू करण्यासारखे आहे. प्रशिक्षणापेक्षा कमी संगणकीय मागणी असली तरी, अनुमानासाठी गती, कार्यक्षमता आणि अनेकदा कमी उर्जा वापर आवश्यक असतो.
हा फरक महत्त्वाचा आहे कारण प्रशिक्षण आणि अनुमानासाठी हार्डवेअर आवश्यकता खूप भिन्न आहेत. Nvidia च्या GPUs ने प्रशिक्षण बाजारात वर्चस्व गाजवले असले तरी, अनुमान बाजार अधिक वैविध्यपूर्ण आणि स्पर्धात्मक आहे.
अनुमान (Inference) गती का घेत आहे?
अनेक घटक AI चिप मार्केटमध्ये अनुमानाच्या वाढत्या महत्त्वासाठी योगदान देत आहेत:
AI ॲप्लिकेशन्सचा प्रसार: AI आता केवळ संशोधन प्रयोगशाळा आणि टेक জায়ंट्सपुरते मर्यादित नाही. हे स्मार्टफोन आणि स्मार्ट होमपासून ते स्वायत्त वाहने आणि वैद्यकीय निदानापर्यंत आपल्या जीवनाच्या प्रत्येक पैलूमध्ये वेगाने प्रवेश करत आहे. या व्यापक उपयोजनाचा अर्थ असा आहे की अनुमान, AI मॉडेल्सचा प्रत्यक्षात वापर करण्याची प्रक्रिया, अभूतपूर्व प्रमाणात होत आहे.
एज कम्प्युटिंग (Edge Computing): एज कम्प्युटिंगचा उदय हे आणखी एक प्रमुख कारण आहे. एज कम्प्युटिंगमध्ये डेटा केंद्रीकृत क्लाउड सर्व्हरवर पाठवण्याऐवजी स्त्रोताच्या जवळ प्रक्रिया करणे समाविष्ट आहे. रिअल-टाइम प्रतिसादांची आवश्यकता असलेल्या ॲप्लिकेशन्ससाठी हे महत्त्वपूर्ण आहे, जसे की सेल्फ-ड्रायव्हिंग कार किंवा औद्योगिक ऑटोमेशन. एज डिव्हाइसेस, जे अनेकदा पॉवर-मर्यादित वातावरणात कार्यरत असतात, त्यांना कमी-शक्ती, कार्यक्षम अनुमानासाठी ऑप्टिमाइझ केलेल्या चिप्सची आवश्यकता असते.
खर्च ऑप्टिमायझेशन (Cost Optimization): AI मॉडेलला प्रशिक्षण देणे हा एक-वेळचा (किंवा अनियमित) खर्च असला तरी, अनुमान हा चालू असलेला खर्च आहे. जसजसे AI उपयोजन वाढतात, तसतसा अनुमानाचा खर्च लक्षणीय होऊ शकतो. यामुळे अधिक कार्यक्षमतेने अनुमान काढू शकणार्‍या चिप्सची मागणी वाढत आहे, ज्यामुळे ऊर्जा वापर आणि एकूण खर्च कमी होतो.
लेटन्सी आवश्यकता (Latency Requirements): अनेक AI ॲप्लिकेशन्स, विशेषत: रिअल-टाइम संवादांमध्ये, कमी लेटन्सीची मागणी करतात. याचा अर्थ असा की AI मॉडेलने डेटावर प्रक्रिया करण्यासाठी आणि प्रतिसाद देण्यासाठी लागणारा वेळ कमीतकमी असणे आवश्यक आहे. अनुमान-ऑप्टिमाइझ केलेल्या चिप्स या लेटन्सीला कमी करण्यासाठी डिझाइन केल्या आहेत, ज्यामुळे जलद आणि अधिक प्रतिसाद देणारे AI अनुभव मिळतात.
AI मॉडेल्सची परिपक्वता: जसजसे AI मॉडेल्स अधिक अत्याधुनिक आणि विशिष्ट बनतात, तसतशी ऑप्टिमाइझ केलेल्या अनुमान हार्डवेअरची आवश्यकता वाढते. सामान्य-उद्देशीय GPUs, प्रशिक्षणासाठी उत्कृष्ट असले तरी, विशिष्ट, उच्च-ट्यून केलेल्या AI मॉडेल्स चालवण्यासाठी सर्वात कार्यक्षम उपाय असू शकत नाहीत.
आव्हान देणारे: एक वैविध्यपूर्ण लँडस्केप
अनुमानाचे (Inference) वाढते महत्त्व Nvidia च्या वर्चस्वाला आव्हान देऊ इच्छिणाऱ्या स्पर्धकांच्या लाटेला आकर्षित करत आहे. या कंपन्या या वाढत्या बाजारपेठेत पाय रोवण्यासाठी विविध रणनीती आणि तंत्रज्ञान वापरत आहेत:
विशिष्ट आर्किटेक्चरसह स्टार्टअप्स: अनेक स्टार्टअप्स विशेषतः अनुमानासाठी डिझाइन केलेले चिप्स विकसित करत आहेत. या चिप्समध्ये अनेकदा विशिष्ट AI वर्कलोडसाठी ऑप्टिमाइझ केलेले नवीन आर्किटेक्चर असते, जसे की नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (natural language processing) किंवा संगणक दृष्टी (computer vision). Graphcore, Cerebras Systems, आणि SambaNova Systems यांसारख्या कंपन्यांची उदाहरणे आहेत. या कंपन्या या कल्पनेवर पैज लावत आहेत की विशिष्ट हार्डवेअर विशिष्ट अनुमान कार्यांमध्ये सामान्य-उद्देशीय GPUs पेक्षा चांगले कार्य करू शकते.
FPGA-आधारित उपाय: फील्ड-प्रोग्रामेबल गेट ॲरे (FPGAs) पारंपारिक GPUs आणि ASICs (ॲप्लिकेशन-स्पेसिफिक इंटिग्रेटेड सर्किट्स) ला एक लवचिक पर्याय देतात. FPGAs उत्पादनानंतर रीप्रोग्राम केले जाऊ शकतात, ज्यामुळे ते वेगवेगळ्या AI मॉडेल्स आणि अल्गोरिदममध्ये जुळवून घेण्यास सक्षम होतात. Xilinx (आता AMD चा भाग) आणि Intel सारख्या कंपन्या FPGAs चा उपयोग करून जुळवून घेण्यायोग्य आणि कार्यक्षम अनुमान उपाय प्रदान करत आहेत.
ASIC विकास: ASICs हे विशिष्ट हेतूसाठी तयार केलेले कस्टम-डिझाइन केलेले चिप्स आहेत. AI च्या संदर्भात, ASICs विशिष्ट अनुमान वर्कलोडसाठी जास्तीत जास्त कार्यप्रदर्शन आणि कार्यक्षमता देण्यासाठी डिझाइन केले जाऊ शकतात. Google चे Tensor Processing Unit (TPU), जे त्याच्या स्वतःच्या डेटा केंद्रांमध्ये मोठ्या प्रमाणावर वापरले जाते, हे प्रशिक्षण आणि अनुमान दोन्हीसाठी डिझाइन केलेल्या ASIC चे एक प्रमुख उदाहरण आहे. इतर कंपन्या देखील अनुमान बाजारात स्पर्धात्मक धार मिळवण्यासाठी ASIC विकासाचा पाठपुरावा करत आहेत.
स्थापित चिपमेकर्स त्यांच्या AI ऑफरचा विस्तार करत आहेत: Intel, AMD आणि Qualcomm सारखे पारंपारिक चिपमेकर्स निष्क्रिय बसलेले नाहीत. ते AI अनुमानासाठी ऑप्टिमाइझ केलेल्या चिप्सचा समावेश करण्यासाठी त्यांच्या उत्पादन पोर्टफोलिओचा सक्रियपणे विस्तार करत आहेत. उदाहरणार्थ, Intel, त्याच्या CPU कौशल्याचा फायदा घेत आहे आणि AI ॲक्सिलरेटर्समध्ये विशेष असलेल्या कंपन्यांना खरेदी करून त्याची स्थिती मजबूत करत आहे. AMD चे Xilinx चे अधिग्रहण त्याला अनुमानासाठी एक मजबूत FPGA-आधारित प्लॅटफॉर्म प्रदान करते. Qualcomm, मोबाइल प्रोसेसरमधील एक नेता, स्मार्टफोन आणि इतर एज उपकरणांवर AI ॲप्लिकेशन्सना शक्ती देण्यासाठी त्याच्या चिप्समध्ये AI प्रवेग क्षमता एकत्रित करत आहे.
क्लाउड प्रदाते स्वतःचे चिप्स डिझाइन करत आहेत: Amazon Web Services (AWS) आणि Google Cloud सारखे प्रमुख क्लाउड प्रदाते, AI वर्कलोडसाठी, अनुमानासह, त्यांचे स्वतःचे कस्टम चिप्स डिझाइन करत आहेत. उदाहरणार्थ, AWS चे Inferentia चिप, विशेषतः क्लाउडमध्ये अनुमान काढण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. हा ट्रेंड क्लाउड प्रदात्यांना त्यांच्या विशिष्ट गरजांसाठी त्यांचे इन्फ्रास्ट्रक्चर ऑप्टिमाइझ करण्यास आणि बाह्य चिप विक्रेत्यांवरील त्यांचे अवलंबित्व कमी करण्यास अनुमती देतो.
अनुमान वर्चस्वासाठी लढाई: मुख्य विचार
AI अनुमान बाजारातील स्पर्धा केवळ कच्च्या प्रक्रिया शक्तीबद्दल नाही. यश निश्चित करण्यात इतर अनेक घटक महत्त्वपूर्ण आहेत:
सॉफ्टवेअर इकोसिस्टम (Software Ecosystem): डेव्हलपर्सना आकर्षित करण्यासाठी आणि विशिष्ट चिपवर AI मॉडेल्स उपयोजित करणे सोपे करण्यासाठी एक मजबूत सॉफ्टवेअर इकोसिस्टम आवश्यक आहे. Nvidia चे CUDA प्लॅटफॉर्म, एक समांतर कम्प्युटिंग प्लॅटफॉर्म आणि प्रोग्रामिंग मॉडेल, प्रशिक्षण बाजारात एक मोठा फायदा ठरला आहे. स्पर्धक त्यांच्या हार्डवेअरला समर्थन देण्यासाठी मजबूत सॉफ्टवेअर साधने आणि लायब्ररी विकसित करण्यासाठी कठोर परिश्रम करत आहेत.
ऊर्जा कार्यक्षमता (Power Efficiency): आधी नमूद केल्याप्रमाणे, ऊर्जा कार्यक्षमता अनेक अनुमान ॲप्लिकेशन्ससाठी, विशेषतः एजवरील ॲप्लिकेशन्ससाठी महत्त्वपूर्ण आहे. प्रति वॅट उच्च कार्यप्रदर्शन देऊ शकणार्‍या चिप्सना महत्त्वपूर्ण फायदा होईल.
खर्च (Cost): अनुमान चिप्सची किंमत हा एक मोठा विचार आहे, विशेषतः मोठ्या प्रमाणावरील उपयोजनांसाठी. ज्या कंपन्या कार्यप्रदर्शन राखताना स्पर्धात्मक किंमत देऊ शकतात त्या चांगल्या स्थितीत असतील.
स्केलेबिलिटी (Scalability): अनुमान उपयोजनांना कार्यक्षमतेने स्केल करण्याची क्षमता महत्त्वपूर्ण आहे. यामध्ये केवळ वैयक्तिक चिप्सचे कार्यप्रदर्शनच नाही तर एका क्लस्टरमध्ये अनेक चिप्स कनेक्ट आणि व्यवस्थापित करण्याची क्षमता देखील समाविष्ट आहे.
लवचिकता आणि प्रोग्रामेबिलिटी (Flexibility and Programmability): ASICs विशिष्ट वर्कलोडसाठी उच्च कार्यप्रदर्शन देत असले तरी, त्यांच्यामध्ये GPUs आणि FPGAs ची लवचिकता नसते. विकसित होत असलेल्या AI मॉडेल्स आणि अल्गोरिदमशी जुळवून घेण्याची क्षमता अनेक वापरकर्त्यांसाठी एक महत्त्वाचा विचार आहे.
सुरक्षा (Security): आरोग्यसेवा आणि वित्त यांसारख्या संवेदनशील ॲप्लिकेशन्समध्ये AI चा वाढता वापर पाहता, सुरक्षा अधिकाधिक महत्त्वाची ठरत आहे.
अनुमानाचे भविष्य: एक बहुआयामी लँडस्केप
अनुमान बाजार (Inference Market) महत्त्वपूर्ण वाढ आणि विविधतेसाठी तयार आहे. Nvidia ने ज्या प्रकारे प्रशिक्षण क्षेत्रात वर्चस्व गाजवले आहे, तसे एखादी कंपनी वर्चस्व गाजवण्याची शक्यता नाही. त्याऐवजी, आपल्याला विशिष्ट गरजा आणि ॲप्लिकेशन्स पूर्ण करणारे विविध चिप आर्किटेक्चर आणि विक्रेते असलेले बहुआयामी लँडस्केप दिसेल.
स्पर्धा तीव्र असेल, ज्यामुळे नावीन्यपूर्णतेला चालना मिळेल आणि AI च्या शक्यतांच्या सीमा वाढतील. याचा परिणाम म्हणून वापरकर्त्यांना फायदा होईल, ज्यामुळे जलद, अधिक कार्यक्षम आणि अधिक परवडणारे AI उपाय मिळतील. अनुमानाचा उदय केवळ Nvidia च्या वर्चस्वाला आव्हान देण्याबद्दल नाही; हे AI ची पूर्ण क्षमता अनलॉक करण्याबद्दल आणि ते अधिक विस्तृत ॲप्लिकेशन्स आणि उद्योगांसाठी सुलभ करण्याबद्दल आहे. येणारी वर्षे AI चिप मार्केटच्या या महत्त्वपूर्ण विभागासाठी निर्णायक ठरतील, ज्यामुळे जगभरात AI कसे उपयोजित आणि वापरले जाते याचे भविष्य आकार घेईल.