ਨਿਓਲਿਥਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ: ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਬੀਜ ਬੀਜਣਾ
ਲਗਭਗ 12,000 ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਸਾਡੇ ਪੂਰਵਜ ਘੁਮੱਕੜ ਸ਼ਿਕਾਰੀ-ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਤੋਂ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਗਏ, ਪੌਦਿਆਂ ਦੀ ਕਾਸ਼ਤ ਕਰਦੇ ਸਨ ਅਤੇ ਪਾਲਣ ਪੋਸ਼ਣ ਲਈ ਜਾਨਵਰ ਪਾਲਦੇ ਸਨ। ਖੇਤੀਬਾੜੀ, ਜਾਂ ਖੇਤੀ, ਇੱਕ ਮੁਢਲੀ ਭੋਜਨ ਫੈਕਟਰੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਪੌਦਿਆਂ ਅਤੇ ਜਾਨਵਰਾਂ ਦੇ ਵਾਧੇ ਲਈ ਸੂਰਜ ਦੀ ਰੌਸ਼ਨੀ, ਪਾਣੀ ਅਤੇ ਹਵਾ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸ਼ਬਦ ‘ਫਰਮਾ’, ਜੋ ਕਿ ਮੱਧਕਾਲੀ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਜ਼ਮੀਨ ਦੀ ਕਾਸ਼ਤ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਿਰਾਇਆ ਭੁਗਤਾਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਦਾ ਸਮਾਨਾਰਥੀ ਬਣ ਗਿਆ।
ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲ ਖੇਤੀ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਲੜੀਵਾਰ ਸਮਾਜਿਕ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਲਿਖਾਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਉਭਰੀ, ਇਹਨਾਂ ਭੋਜਨ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਨਪੁਟਸ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਲਿਖਾਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਫੈਲ ਗਈ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਦਾ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਬਣੀ ਹੋਈ ਹੈ।
ਜਿਸ ਪਲ ਅਸੀਂ ਧਨੁਸ਼ ਅਤੇ ਬਰਛੇ ਨੂੰ ਹੋਏ, ਰੇਕ ਅਤੇ ਹਲਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ, ਅਤੇ ਮਿੱਟੀ ਜਾਂ ਪੱਥਰ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੇ ਪ੍ਰਤੀਕ ਚਿੰਨ੍ਹ ਉੱਕਰੇ, ਏਆਈ ਦਾ ਆਗਮਨ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਏਆਈ ਫੈਕਟਰੀ, ਅਟੱਲ ਹੋ ਗਈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਸਮੇਂ ਦਾ ਸਵਾਲ ਸੀ।
ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ: ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਦਾ ਮਾਰਗ ਬਣਾਉਣਾ
ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, ਮਨੁੱਖਤਾ ਨੇ ਆਪਣੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਨਿਖਾਰਿਆ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਪਾਰੀ ਵਰਗ ਦਾ ਉਭਾਰ ਹੋਇਆ - ਵਿਅਕਤੀ ਦੂਜਿਆਂ ਲਈ ਵਸਤੂਆਂ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਰੁੱਝੇ ਹੋਏ ਸਨ, ਜਾਂ ‘ਨਿਰਮਾਣ’, ਲਾਤੀਨੀ ‘ਇੱਕ ਹੱਥ ਦੁਆਰਾ ਕੰਮ’ ਤੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਪੈਸੇ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੋਇਆ, ਇੱਕ ਵਟਾਂਦਰੇ ਦਾ ਮਾਧਿਅਮ ਜਿਸਨੇ ਵਟਾਂਦਰੇ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਆਧੁਨਿਕ ਆਰਥਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ। ਗਲੋਬਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੇ ਖੋਜ ਦੇ ਯੁੱਗ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਖੇਤਰੀ ਅਤੇ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਅਰਥਚਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ।
ਗਲੋਬਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਬਾਅਦ ਦੀਆਂ ਲਹਿਰਾਂ ਨੇ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ। ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ, ਮਿਆਰੀ ਨਿਰਮਾਣ ਦੇ ਕੇਂਦਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਗਤੀ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ। ਇਹ ਉਦਯੋਗਿਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਉੱਚ ਸਾਖਰਤਾ ਦਰਾਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰਹਿੰਦ-ਖੂੰਹਦ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿੱਖਿਅਤ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਿੱਖਿਆ ਇੱਕ ਲੋੜ ਬਣ ਗਈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਫਰੈਂਚਾਈਜ਼, ਨਿੱਜੀ ਜਾਇਦਾਦ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰਾਂ, ਧਰਮ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ, ਸੁਰੱਖਿਆ, ਬੋਲਣ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮੁਕੱਦਮੇ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ, 21ਵੀਂ ਸਦੀ ਵਿੱਚ ਸਵੈ-ਸਪੱਸ਼ਟ, ਆਪਣੀ ਉਤਪਤੀ 18ਵੀਂ ਸਦੀ ਵਿੱਚ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਨੇ ਭਾਫ਼ ਅਤੇ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਸੈਂਬਲੀ ਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਲੀਨ ਨਿਰਮਾਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਪਾਵਰ ਦੇ ਕੇ ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਅੰਦਰ ਲੈ ਆਂਦਾ। ਇਸ ਨਾਲ ਸਸਤੀਆਂ ਕੀਮਤਾਂ ‘ਤੇ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਹੋਇਆ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਜੀਵਨ ਪੱਧਰ ਉੱਚਾ ਹੋਇਆ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮੱਧ ਵਰਗ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਸਮਾਜਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਆਰਥਿਕ ਵਿਸਤਾਰ ਵਧਿਆ।
ਏਆਈ ਕ੍ਰਾਂਤੀ: ਡਾਟਾ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸਰਹੱਦ ਵਜੋਂ
ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦੇ ਆਗਮਨ ਨੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸਰੋਤ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ: ਡਾਟਾ, ਸਮਝਦਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਪੱਕਿਆ ਹੋਇਆ।
ਏਆਈ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰਾਂ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦੇ ਡਿਜੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਕਿਫਾਇਤੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਦੇ ਨਾਲ। ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ, ਜਦੋਂ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ GPUs ਅਤੇ ਉੱਚ ਮੈਮੋਰੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਸਾਡੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਏਨਕੋਡ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਵੱਡਾ ਡੇਟਾ GPU ਇੰਜਣਾਂ ‘ਤੇ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ AI ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਲਈ ਕੱਚਾ ਮਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਇਹ ਤੱਤ ਇਕੋ ਸਮੇਂ ਇਕੱਠੇ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। 1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਕੋਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸਨ ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਸੀ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਏਆਈ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਿਧਾਂਤਕ ਰਹੀ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਤਿੰਨ ਸ਼ਰਤਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹੋ ਗਈਆਂ।
ਏਆਈ ਫੈਕਟਰੀਆਂ: ਇੱਕ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤਬਦੀਲੀ
‘ਏਆਈ ਫੈਕਟਰੀ’ ਸ਼ਬਦ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਰੂਪਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇੱਕ ਵਪਾਰਕ ਸੈਟਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਏਆਈ ਸੁਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦਾ ਇੱਕ ਸਹੀ ਵਰਣਨ ਹੈ। ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ - ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ।
ਏਆਈ ਫੈਕਟਰੀ ਖੇਤੀਬਾੜੀ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਵਾਂਗ ਹੀ ਅਟੱਲ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸਮੂਹਿਕ ਯਤਨਾਂ ਨੇ ਭੋਜਨ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ। ਇਸ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੇ ਮਨੁੱਖਤਾ ਨੂੰ ਚਿੰਤਨ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਮਨੋਰੰਜਨ ਦਾ ਸਮਾਂ ਦਿੱਤਾ। ਹੁਣ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਆਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਏਆਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਉਲਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਕੋਲ ਏਆਈ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਤੱਕ ਸਿੱਧੀ ਜਾਂ ਸਮਾਂ-ਸਾਂਝਾਕਰਨ ਪ੍ਰਬੰਧਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਹੁੰਚ ਹੋਵੇਗੀ। ਇਹ ਏਆਈ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਨਵੇਂ ਵਿਚਾਰ, ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪੈਦਾ ਕਰਨਗੀਆਂ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਰਚਨਾਤਮਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਗੀਆਂ।
ਏਆਈ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਦੀ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਰਵ-ਵਿਆਪਕ ਹੈ। ਚੈਟਬੋਟਸ, ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਕੰਪਿਊਟ ਇੰਜਣਾਂ ਦੇ ਡਿਵੈਲਪਰ, ਅਤੇ ਓਪਨਏਆਈ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ, ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਮਿਸਟ੍ਰਲ ਵਰਗੇ ਮਾਡਲ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਸਹਿਮਤ ਹਨ ਕਿ ਏਆਈ ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦੇ ਹਰ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਵੇਗੀ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੁੱਦਿਆਂ ‘ਤੇ ਗਲੋਬਲ ਅਸਹਿਮਤੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਏਆਈ ਦੇ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਨਿਰਮਾਣ ਸਮਝ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ
ਏਆਈ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਦੋ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਪੂਰਤੀ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਪਹਿਲਾ ਹੈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ। ਦੂਜਾ, ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ, ਨਵੇਂ ਟੋਕਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵਾਂ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਸਵਾਲ ਫੀਡ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਏਆਈ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਚਰਚਾ ਹੁਣ ਤੱਕ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ‘ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਰਬਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਟ੍ਰਿਲੀਅਨਾਂ ਤੱਕ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਸ ਦਾ ਮਾਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਟੋਕਨ ਗਿਣਤੀ ਗਿਆਨ ਦੀ ਚੌੜਾਈ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਮਝ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਵੱਡੇ ਟੋਕਨ ਸੈੱਟਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜੀ ਛੋਟੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਗਿਣਤੀ ਤੇਜ਼, ਸਰਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਵੱਡੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਛੋਟੇ ਟੋਕਨ ਸੈੱਟ ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਬਾਰੀਕ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਚੇਨ-ਆਫ-ਥੌਟ ਤਰਕ ਮਾਡਲ, ਕੁਦਰਤ ਵਿੱਚ ਬਹੁ-ਮੋਡਲ, ਹੋਰ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਆਉਟਪੁਟਸ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਵਿਆਪਕ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਏਆਈ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਮਨੁੱਖਤਾ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਸਾਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੱਚੇ ਮਾਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਮਝਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਅਤੇ ਏਆਈ ਏਜੰਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਫੈਕਟਰੀ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਵਿਅਕਤੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਟੈਪ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਗਤੀ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਵੱਧ, ਬਿਹਤਰ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ।
ਐਨਵੀਡੀਆ ਦੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਅਤੇ ਸੀਈਓ ਜੇਨਸਨ ਹੁਆਂਗ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ‘ਦੁਨੀਆ ਰਾਜ-ਆਫ-ਦੀ-ਆਰਟ, ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀਆਂ ਏਆਈ ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਦੌੜ ਰਹੀ ਹੈ।’ ਇੱਕ ਏਆਈ ਫੈਕਟਰੀ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਅਸਾਧਾਰਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਾਰਨਾਮਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਰੋਤਾਂ, ਮਨੁੱਖੀ ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਏਆਈ ਫੈਕਟਰੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੂੰਜੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਮ ਸੰਰਚਨਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ NVIDIA DGX SuperPOD ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ DGX ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਕਈ ਰੈਕਾਂ ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ GPUs, CPUs, ਉੱਚ-ਸਪੀਡ ਇੰਟਰਕਨੈਕਟਸ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ DGX ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ SuperPOD ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੈਮੋਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਦਾ ਮਾਣ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਸਿਸਟਮ ਜੋੜ ਕੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ AI ਫੈਕਟਰੀ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ NVIDIA ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ NVIDIA GB200 NVL72 ਪਲੇਟਫਾਰਮ ‘ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹੈ, ਇੱਕ ਰੈਕਸਕੇਲ ਸਿਸਟਮ ਜੋ GPUs, CPUs, DPUs, SuperNICs, NVLink ਅਤੇ NVSwitch, ਅਤੇ ਉੱਚ-ਸਪੀਡ ਨੈੱਟਵਰਕਿੰਗ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਲੇਟਫਾਰਮ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਸਾਂਝਾ GPU ਮੈਮੋਰੀ ਡੋਮੇਨ ਅਤੇ ਉੱਚ ਕੰਪਿਊਟ ਘਣਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਤਰਲ ਕੂਲਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
GB200 NVL72, ਪੂਰੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ਿਪਿੰਗ, ਇੱਕ ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ।
GB200 NVL72 ਵਿੱਚ ਇੱਕ MGX ਸਰਵਰ ਨੋਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਲੈਕਵੈਲ GPUs ਨਾਲ ਜੋੜੀ ਇੱਕ NVIDIA ਗ੍ਰੇਸ CPU ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਦੋ ਸਰਵਰ ਨੋਡ NVL72 ਰੈਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟ ਟਰੇ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਅਠਾਰਾਂ ਕੰਪਿਊਟ ਟਰੇਆਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ GPUs ਅਤੇ CPUs ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
GB200 NVL72 ਰੈਕਸਕੇਲ ਸਿਸਟਮ ਗ੍ਰੇਸ CPUs ਨੂੰ ਬਲੈਕਵੈਲ GPUs ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਉੱਚ-ਸਪੀਡ NVLink ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਰਾਹੀਂ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜੇ ਹੋਏ ਹਨ। NVLink ਪੋਰਟ ਅਤੇ NVSwitch ਚਿਪਸ ਸਾਂਝੇ ਮੈਮੋਰੀ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ GPUs ਨੂੰ ਲਿੰਕ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਚੇਨ-ਆਫ-ਥੌਟ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ।
NVLink ਫੈਬਰਿਕ, ਨੌਂ NVLink ਸਵਿੱਚ ਟਰੇਆਂ ਦੁਆਰਾ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ, AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ GPU ਵਜੋਂ ਸਾਰੇ GPU ਡਾਈ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
GB200 NVL72 ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਸਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਆਰਮ ਕੋਰ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫਲੋਟਿੰਗ-ਪੁਆਇੰਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਵਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। GB200 NVL72 ਸਿਸਟਮ GPUs ਨਾਲ ਜੁੜੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ HBM3e ਮੈਮੋਰੀ ਦਾ ਮਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸਮੁੱਚੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਹੈ। ਗ੍ਰੇਸ CPUs ਵਿੱਚ LPDDR5X ਮੈਮੋਰੀ ਹੈ, NVLink ਰਾਹੀਂ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੈ।
NVIDIA GB200 NVL72 ਔਨਲਾਈਨ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ‘ਤੇ System/360 ਦੇ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ InfiniBand ਇੰਟਰਕਨੈਕਟਸ ਦੁਆਰਾ NVL72 ਦੀ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਹੈ।
NVL72 ਰੈਕਸਕੇਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ DGX SuperPOD ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਪਾਵਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਮਲਟੀਪਲ ਕੰਪਿਊਟ ਰੈਕਸ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹੋਰ ਰੈਕ ਜੋੜ ਕੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
NVL72 ਰੈਕ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟ ਘਣਤਾ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤਰਲ ਕੂਲਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਂਟਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਪ੍ਰਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਵਾਪਸੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਪਾਣੀ ਨਾਲ ਠੰਢੀਆਂ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੀਤਾ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੇਨ-ਆਫ-ਥੌਟ ਤਰਕ ਮਾਡਲਾਂ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਨੁਮਾਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਅਨਿੱਖੜਵਾਂ ਅੰਗ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, AI ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਦੀ ਮੰਗ ਹੋਵੇਗੀ।
AI ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਹਾਰਡਵੇਅਰ, ਸਗੋਂ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
DGX GB200 ਸਿਸਟਮਾਂ ਅਤੇ DGX SuperPOD AI ਸੁਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ NVIDIA ਮਿਸ਼ਨ ਕੰਟਰੋਲ ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਦੁਆਰਾ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ AI ਵਰਕਲੋਡਸ ਨੂੰ ਆਰਕੈਸਟਰੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਿਸ਼ਨ ਕੰਟਰੋਲ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸਿਹਤ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
NVIDIA AI ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼, ਸਿਸਟਮ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਸੂਟ, ਵਿੱਚ NVIDIA GPUs ਅਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। AI ਫੈਕਟਰੀ ਸਟੈਕ ਵਿੱਚ NVIDIA Dynamo ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜੋ NVLink ਅਤੇ DGX SuperPOD ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਹੈ। DGX ਮਾਹਰ ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਹਿਲੇ ਟੋਕਨ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ। NVIDIA ਡੇਟਾਸੈਂਟਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਓਮਨੀਵਰਸ ‘ਡਿਜੀਟਲ ਟਵਿਨ’ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ AI ਫੈਕਟਰੀ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟਸ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
AI ਫੈਕਟਰੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਉਹ ਸੋਚ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, NVIDIA ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਹੈੱਡਰੂਮ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
NVIDIA ਵਿਖੇ ਨੈੱਟਵਰਕਿੰਗ ਦੇ ਸੀਨੀਅਰ ਉਪ ਪ੍ਰਧਾਨ ਗਿਲਾਡ ਸ਼ੈਨਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ‘ਟੋਕਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੁਣ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਮਾਲੀਆ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।’ ਡੇਟਾਸੈਂਟਰ ਲਾਗਤ ਕੇਂਦਰਾਂ ਤੋਂ ਉਤਪਾਦਕ ਸੰਪਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ।
ਅਤੇ ਇਹ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਫੈਕਟਰੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਤੱਤ ਹੈ।