Katika ulimwengu wa akili bandia (AI), muktadha ndio mkuu. Kanuni hii inaakisi akili ya binadamu, ikionyesha umuhimu wake kwa AI, kutokana na uumbaji wetu kwa mfano wetu wenyewe.
Hivi sasa, tunaona kampuni kama NVIDIA zikiunga mkono viwanda vya AI – kimsingi, kompyuta kuu zinazochakata petabytes za data ili kutoa majibu yenye akili – kama njia mpya ya kuchochea mabadiliko makubwa katika uchumi na tamaduni za kimataifa.
Lakini tumefikaje hapa? Jibu, kama kawaida, liko katika mfululizo wa maendeleo ya taratibu.
Kabla ya kuingia katika maelezo mahususi ya viwanda vya AI na athari zake kwa mustakabali wa biashara na jamii, hebu tuanzishe muktadha wa msingi.
Mapinduzi ya Neolithic: Kupanda Mbegu za Ubunifu
Takriban miaka 12,000 iliyopita, mababu zetu walihama kutoka kwa wawindaji-wakusanyaji wahamaji hadi wakulima walioishi, wakilima mimea na kufuga wanyama kwa ajili ya kujikimu. Kilimo, au ufugaji, kinawakilisha kiwanda cha msingi cha chakula, kinachotegemea mwanga wa jua, maji, na hewa kwa ukuaji wa mimea na wanyama. Neno ‘firma,’ linaloashiria malipo ya kodi ya kudumu kwa ajili ya kulima ardhi katika nyakati za enzi za kati, likawa sawa na kilimo.
Kilimo kilihitaji miundo ya kijamii ya kimadaraka kwa ajili ya shughuli bora za kilimo. Uandishi ulitokea kama chombo cha kiutawala, kurahisisha ufuatiliaji wa pembejeo na pato ndani ya viwanda hivi vya chakula na kuanzisha sheria za kijamii. Baada ya muda, uandishi ulipanuka na kujumuisha maeneo mbalimbali na unabaki kuwa njia madhubuti ya kufikisha taarifa tata.
Kuanzia wakati tulipobadilisha pinde na mikuki na majembe, rake, na majembe, na kuandika alama za kwanza za mfano katika udongo au jiwe, ujio wa AI, na kwa hivyo, kiwanda cha AI, kilikuwa kuepukika. Ilikuwa ni swali la muda tu.
Mapinduzi ya Viwanda: Kutengeneza Njia ya Uzalishaji Mkubwa
Kwa maelfu ya miaka, wanadamu waliboresha ujuzi wao wa kilimo, wakizalisha ziada ambayo ilikuza kuibuka kwa tabaka la wafanyabiashara - watu waliohusika katika kutengeneza bidhaa kwa ajili ya wengine, au ‘utengenezaji,’ inayotokana na Kilatini ‘kazi ya mikono.’ Hii ilisababisha maendeleo ya pesa, njia ya kubadilishana ambayo iliharakisha biashara na kuibadilisha kuwa uchumi wa kisasa. Utandawazi uliunganisha uchumi wa kikanda na kitaifa kufuatia Enzi ya Uvumbuzi.
Mawimbi yaliyofuata ya utandawazi yalibadilisha kilimo na utengenezaji. Mabadiliko muhimu katika viwanda, vituo vya utengenezaji sanifu, yalihusisha kugawanya mchakato wa uzalishaji katika hatua tofauti ili kuongeza kasi na kurudiwa. Mapinduzi haya ya Viwanda yaliambatana na Mwangaza, ulioonyeshwa na viwango vya juu vya kusoma na kuandika kwani viwanda vilihitaji wafanyakazi walioelimika ili kuongeza ufanisi na kupunguza upotevu. Elimu ikawa ni lazima, ikikuza utambuzi wa haki, haki za mali binafsi, uhuru wa dini, usalama, hotuba, na haki ya majaribio ya haraka.
Kanuni hizi, zilizo wazi katika karne ya 21, zinatokana na mwanzo wao katika karne ya 18.
Viwanda vilileta utengenezaji ndani ya nyumba, vikitumia mvuke na umeme kuendesha mistari ya kusanyiko na mbinu za utengenezaji mwembamba. Hii iliruhusu utengenezaji wa bidhaa kwa bei nafuu, kuinua viwango vya maisha na kukuza ukuaji wa tabaka la kati, kuendeleza upanuzi wa kiuchumi zaidi ya uwezo wa jamii za kilimo.
Mapinduzi ya AI: Data Kama Eneo Jipya
Ujio wa Intaneti uliunganisha watu binafsi na ulizalisha rasilimali mpya: data, iliyoiva kwa uchambuzi wa ufahamu.
Mapinduzi ya AI yalitokana na uwekaji dijitali wa kiasi kikubwa cha maandishi, picha, video, na sauti, pamoja na nguvu ya kompyuta ya bei nafuu kwa ajili ya kuchakata data hii. Data kubwa, inapounganishwa na GPUs zinazofanana sana na bandwidth ya juu ya kumbukumbu, inawezesha uundaji wa mitandao ya neva ambayo inakodisha uelewa wetu wa ulimwengu, na hivyo kuwezesha akili bandia.
Kimsingi, data kubwa hutoa malighafi kwa algoriti za AI zinazoendeshwa kwenye injini za GPU ili kujenga mitandao ya neva inayofanya kazi.
Vipengele hivi lazima vikutanike wakati huo huo. Katika miaka ya 1980, watafiti walikuwa na algoriti za mtandao wa neva lakini hawakuwa na rasilimali za hesabu na data ya kuzitekeleza. Kwa hivyo, AI ilibaki kuwa ya kinadharia hadi masharti haya matatu yalipotimizwa.
Viwanda vya AI: Mabadiliko Halisi
Neno ‘kiwanda cha AI’ sio sitiari tu bali ni maelezo sahihi ya superkompyuta ya kisasa ya AI inayofanya kazi katika mazingira ya kibiashara. Inabadilisha kimsingi kompyuta ya ushirika na uchambuzi wa data - usanisi wa data katika taarifa inayoweza kutekelezwa.
Kiwanda cha AI hakiwezi kuepukika kama mapinduzi ya kilimo, ambapo juhudi za pamoja zilihakikisha uzalishaji wa chakula. Mabadiliko ya kijamii na kitamaduni yanayotokana na mapinduzi haya yaliwapa wanadamu wakati wa burudani kwa ajili ya kutafakari na uvumbuzi. Sasa, mashine zinaweza kupata na kuchakata ujuzi wote wa binadamu, kuwezesha utafutaji wa mazungumzo na matumizi ya nyuma ya algoriti za AI ili kuzalisha data mpya katika muundo mbalimbali.
Biashara na watu binafsi watapata viwanda vya AI, ama moja kwa moja au kupitia mipango ya kushiriki muda. Viwanda hivi vya AI vitazalisha mawazo mapya, maono, na kukuza uwezo wa ubunifu wa mtu binafsi.
Uwezo wa mabadiliko wa viwanda vya AI unajumuisha yote. Chatbots, watengenezaji wa injini za hesabu sambamba kwa ajili ya mafunzo ya mfumo na inference, na watengenezaji wa mfumo kama vile OpenAI, Anthropic, Google, na Mistral wanakubaliana kwamba AI itaunda upya kila nyanja ya maisha yetu. Licha ya kutokubaliana kwa kimataifa juu ya masuala mbalimbali, athari ya mabadiliko ya AI inakubaliwa ulimwenguni pote.
Utengenezaji wa Ufahamu na Hatua
Viwanda vya AI vinatumikia kazi mbili za msingi. Ya kwanza ni kutoa mafunzo kwa mifumo ya msingi, kutoa ufahamu kwa ajili ya biashara na uboreshaji wa kibinafsi. Ya pili, na muhimu zaidi, kazi inahusisha kulisha data mpya na maswali katika mifumo hii ili kutoa majibu mapya, kuzalisha tokeni mpya, na kuendesha hatua.
Mengi ya majadiliano yanayozunguka AI yamejikita katika kutoa mafunzo kwa mifumo ya msingi inayozidi kupanuka, ikijivunia mamia ya mabilioni hadi trilioni za vigezo na datasets kubwa. Hesabu za tokeni zinaonyesha upana wa ujuzi, wakati vigezo vinaonyesha kina cha uelewa. Hesabu ndogo za vigezo zikiunganishwa na seti kubwa za tokeni hutoa majibu ya haraka na rahisi. Kinyume chake, hesabu kubwa za vigezo na seti ndogo za tokeni hutoa ufahamu wa kina zaidi katika uwanja mdogo. Mifumo ya hoja ya mnyororo wa mawazo, yenye asili ya multimodal, inachanganya mifumo maalum ili kuzingatia matokeo ambayo huendesha pembejeo nyingine, kuzalisha majibu ya kina.
Viwanda vya AI vinatumia maudhui yote yaliyoundwa na ubinadamu na data sintetiki iliyozalishwa na mifumo ya AI kama malighafi. Ufahamu unaotokana na data hii hutumiwa na binadamu na mawakala wa AI kuendesha hatua. Badala ya kufanya kazi kwenye kiwanda, watu binafsi huingia ndani yake, wakiongeza ujuzi wao na ujuzi na kasi ya mifumo ya AI ili kufikia matokeo zaidi, bora, na ya haraka.
Kulingana na Jensen Huang, mwanzilishi mwenza na Mkurugenzi Mtendaji wa NVIDIA, ‘Ulimwengu unakimbia kujenga viwanda vya kisasa, vikubwa vya AI.’ Kuanzisha kiwanda cha AI ni hatua ya ajabu ya uhandisi, inayohitaji rasilimali kubwa, nguvu kazi na nyenzo.
Kujenga kiwanda cha AI kunahitaji uwekezaji mkubwa wa mtaji. Usanidi wa kawaida unajumuisha NVIDIA DGX SuperPOD kulingana na racks nyingi za mifumo ya DGX, iliyo na GPUs, CPUs, miunganisho yakasi ya juu, na hifadhi.
Na mifumo mingi ya DGX, SuperPOD hutoa utendaji mkubwa, ikijivunia uwezo mkubwa wa kumbukumbu na bandwidth. Utendaji unaweza kuongezwa kwa kuongeza mifumo zaidi.
Mpango mwingine wa NVIDIA kwa kiwanda cha AI unajikita kwenye jukwaa la NVIDIA GB200 NVL72, mfumo wa rackscale unaounganisha GPUs, CPUs, DPUs, SuperNICs, NVLink na NVSwitch, na mtandao wa kasi ya juu. Jukwaa hili linatoa kikoa kikubwa zaidi cha kumbukumbu ya GPU kwa mifumo ya AI na msongamano wa juu wa hesabu, unaohitaji upoaji wa kimiminika.
GB200 NVL72, inayopelekwa kwa ujazo kamili, inawakilisha mfumo unaojitosheleza wenye uwezo wa kujenga mifumo na kuzalisha data katika muundo mbalimbali.
GB200 NVL72 inajumuisha nodi ya seva ya MGX iliyo na NVIDIA Grace CPU iliyounganishwa na Blackwell GPUs. Nodi mbili za seva hizi huunda trei ya hesabu ndani ya rack ya NVL72, na trea kumi na nane za hesabu zina makazi ya GPUs na CPUs nyingi.
Mfumo wa rackscale wa GB200 NVL72 unachanganya Grace CPUs na Blackwell GPUs, iliyoingiliana kupitia miunganisho ya kasi ya juu ya NVLink. Bandari za NVLink na chips za NVSwitch zinaunganisha GPUs zote katika usanidi wa kumbukumbu iliyoshirikiwa, bora kwa ajili ya mafunzo ya mfumo wa msingi na inference ya mnyororo wa mawazo.
Kitambaa cha NVLink, kilichorahisishwa na trea tisa za kubadilisha NVLink, kinawezesha ufikiaji wa dies zote za GPU kama GPU iliyounganishwa kwa ajili ya matumizi ya AI.
Mifumo ya GB200 NVL72 ina cores nyingi za Arm kwa ajili ya usindikaji wa mwenyeji na nguvu kubwa ya usindikaji wa floating-point. Mfumo wa GB200 NVL72 unajivunia kumbukumbu kubwa ya HBM3e iliyoambatishwa kwenye GPUs, na bandwidth ya juu ya jumla. Grace CPUs zina kumbukumbu ya LPDDR5X, inayoweza kufikiwa kupitia NVLink.
NVIDIA GB200 NVL72 inaakisi athari ya mabadiliko ya System/360 kwenye usindikaji wa miamala ya mtandaoni, tofauti kuu ikiwa ni upanuzi wa NVL72 kupitia miunganisho ya InfiniBand.
Usanidi wa DGX SuperPOD kulingana na mifumo ya rackscale ya NVL72 inahitaji nguvu kubwa lakini hutoa nguvu kubwa ya kompyuta na uwezo wa kumbukumbu katika racks nyingi za kompyuta. Utendaji unaweza kuongezwa kwa kuongeza racks zaidi.
Msongamano wa hesabu wa rack ya NVL72 unahitaji upoaji maalum wa kimiminika na miundombinu ya kituo cha data, kuwakilisha kurudi kwenye mazoea ya zamani ambapo mashine zilizopozwa na maji ziliongeza utendaji.
Viwanda vya AI vitahitaji nguvu nyingi zaidi za kompyuta kadri inference inavyokuwa muhimu kwa matumizi mbalimbali, hasa kwa mabadiliko kuelekea mifumo ya hoja ya mnyororo wa mawazo.
Viwanda vya AI vinajumuisha sio tu vifaa lakini pia mifumo na programu ya maendeleo.
Mifumo ya DGX GB200 na superkompyuta za AI za DGX SuperPOD zinahitaji usimamizi na uundaji, kurahisishwa na zana kama NVIDIA Mission Control, ambayo huendesha mizigo ya kazi ya AI na hurejesha kazi kiotomatiki. Mission Control inafuatilia afya ya mfumo na inaboresha matumizi ya nguvu.
NVIDIA AI Enterprise, kifurushi cha programu ya mifumo, kinajumuisha maktaba, mifumo, na mifumo iliyoboreshwa kwa ajili ya NVIDIA GPUs na mitandao. Stack ya kiwanda cha AI pia ina NVIDIA Dynamo, mfumo wa chanzo huria kwa ajili ya kuendesha inference katika miundombinu ya NVLink na DGX SuperPOD. Huduma na Usaidizi wa Mtaalamu wa DGX huwasaidia wateja katika kutekeleza teknolojia hizi, kupunguza muda wa tokeni ya kwanza. NVIDIA inatoa mipango ya kiwanda cha AI kwa mazingira yake ya ‘pacha dijitali’ ya Omniverse kuiga na kuboresha muundo wa kituo cha data.
Kipengele muhimu cha viwanda vya AI ni mabadiliko katika mawazo wanayozalisha, huku NVIDIA ikitanguliza nafasi ya juu kwa ukuaji wa mfumo.
Kulingana na Gilad Shainer, makamu mkuu wa rais wa mitandao katika NVIDIA, ‘Kuzalisha tokeni sasa ni sawa na kuzalisha mapato kwa kampuni nyingi.’ Vituo vya data vinabadilika kutoka vituo vya gharama hadi mali zenye tija.
Na hiyo, hatimaye, ndiyo asili ya kujenga kiwanda.