تربیت بمقابلہ انفرنس: AI سکے کے دو رخ
انفرنس کی اہمیت کو سمجھنے کے لیے، اسے اس کے ہم منصب: ٹریننگ سے الگ کرنا ضروری ہے۔ AI ماڈلز، ذہین ایپلی کیشنز کو چلانے والے انجن، دو الگ الگ مراحل سے گزرتے ہیں۔
ٹریننگ: یہ کمپیوٹیشنل طور پر انتہائی گہرا مرحلہ ہے جہاں AI ماڈل بڑے ڈیٹا سیٹس سے سیکھتا ہے۔ اسے اس طرح سمجھیں جیسے ماڈل اسکول جا رہا ہے، اپنی ذہانت کو بڑھانے کے لیے وسیع معلومات کو جذب کر رہا ہے۔ اس مرحلے میں بے پناہ پروسیسنگ پاور کی ضرورت ہوتی ہے، اور Nvidia کے GPUs (گرافکس پروسیسنگ یونٹس) نے تاریخی طور پر یہاں بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کیا ہے، جو ٹریننگ میں شامل پیچیدہ حسابات کو سنبھالنے کے لیے درکار متوازی پروسیسنگ کی صلاحیتیں فراہم کرتے ہیں۔
انفرنس: ایک بار جب ماڈل تربیت یافتہ ہو جاتا ہے، تو یہ تعینات ہونے اور کام کرنے کے لیے تیار ہوتا ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں انفرنس آتا ہے۔ انفرنس نئے ڈیٹا کی بنیاد پر پیشین گوئیاں یا فیصلے کرنے کے لیے تربیت یافتہ ماڈل کو استعمال کرنے کا عمل ہے۔ یہ ایسا ہی ہے جیسے ماڈل گریجویٹ ہو رہا ہو اور حقیقی دنیا میں اپنے علم کا اطلاق کر رہا ہو۔ اگرچہ ٹریننگ کے مقابلے میں کمپیوٹیشنل طور پر کم مطالبہ ہے، انفرنس کے لیے رفتار، کارکردگی، اور اکثر، کم بجلی کی کھپت کی ضرورت ہوتی ہے۔
یہ فرق بہت اہم ہے کیونکہ ٹریننگ اور انفرنس کے لیے ہارڈ ویئر کی ضروریات نمایاں طور پر مختلف ہوتی ہیں۔ جب کہ Nvidia کے GPUs نے ٹریننگ مارکیٹ پر غلبہ حاصل کیا ہے، انفرنس مارکیٹ ایک زیادہ متنوع اور مسابقتی منظر نامہ پیش کرتی ہے۔
انفرنس کیوں زور پکڑ رہا ہے
AI چپ مارکیٹ میں انفرنس کی بڑھتی ہوئی اہمیت میں کئی عوامل حصہ ڈال رہے ہیں:
AI ایپلی کیشنز کا پھیلاؤ: AI اب تحقیقی لیبز اور ٹیک جنات تک محدود نہیں ہے۔ یہ تیزی سے ہماری زندگیوں کے ہر پہلو میں پھیل رہا ہے، اسمارٹ فونز اور اسمارٹ ہومز سے لے کر خود مختار گاڑیوں اور طبی تشخیص تک۔ اس وسیع پیمانے پر تعیناتی کا مطلب ہے کہ انفرنس، AI ماڈلز کو استعمال کرنے کا عمل، ایک بے مثال پیمانے پر ہو رہا ہے۔
ایج کمپیوٹنگ: ایج کمپیوٹنگ کا عروج ایک اور بڑا محرک ہے۔ ایج کمپیوٹنگ میں ڈیٹا کو مرکزی کلاؤڈ سرورز پر بھیجنے کے بجائے، اس کے ماخذ کے قریب پروسیس کرنا شامل ہے۔ یہ ان ایپلی کیشنز کے لیے بہت ضروری ہے جن کے لیے ریئل ٹائم ردعمل کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے سیلف ڈرائیونگ کاریں یا صنعتی آٹومیشن۔ ایج ڈیوائسز، جو اکثر بجلی سے محدود ماحول میں کام کرتی ہیں، کو کم بجلی، موثر انفرنس کے لیے آپٹمائزڈ چپس کی ضرورت ہوتی ہے۔
لاگت کی اصلاح: جب کہ AI ماڈل کو تربیت دینا ایک وقتی (یا کبھی کبھار) لاگت ہے، انفرنس ایک جاری آپریشنل خرچ ہے۔ جیسے جیسے AI تعیناتیاں بڑھتی ہیں، انفرنس کی لاگت کافی ہو سکتی ہے۔ یہ ان چپس کی مانگ کو بڑھا رہا ہے جو انفرنس کو زیادہ موثر طریقے سے انجام دے سکتی ہیں، توانائی کی کھپت اور مجموعی آپریشنل اخراجات کو کم کرتی ہیں۔
لیٹنسی کے تقاضے: بہت سی AI ایپلی کیشنز، خاص طور پر وہ جن میں ریئل ٹائم تعاملات شامل ہیں، کم لیٹنسی کا مطالبہ کرتی ہیں۔ اس کا مطلب ہے کہ AI ماڈل کو ڈیٹا پروسیس کرنے اور جواب پیدا کرنے میں جو وقت لگتا ہے وہ کم سے کم ہونا چاہیے۔ انفرنس کے لیے آپٹمائزڈ چپس کو اس لیٹنسی کو کم سے کم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس سے تیز اور زیادہ ذمہ دار AI تجربات ممکن ہوتے ہیں۔
AI ماڈلز کی پختگی: جیسے جیسے AI ماڈلز زیادہ نفیس اور مخصوص ہوتے جاتے ہیں، آپٹمائزڈ انفرنس ہارڈ ویئر کی ضرورت بڑھ جاتی ہے۔ جنرل پرپز GPUs، جب کہ ٹریننگ کے لیے بہترین ہیں، مخصوص، انتہائی ٹیونڈ AI ماڈلز کو چلانے کے لیے سب سے موثر حل نہیں ہو سکتے۔
چیلنجرز کا ابھرنا: ایک متنوع منظر نامہ
انفرنس کی بڑھتی ہوئی اہمیت Nvidia کی بالادستی کو چیلنج کرنے کے خواہشمند حریفوں کی ایک لہر کو اپنی طرف متوجہ کر رہی ہے۔ یہ کمپنیاں اس بڑھتی ہوئی مارکیٹ میں قدم جمانے کے لیے مختلف حکمت عملیوں اور ٹیکنالوجیز کو استعمال کر رہی ہیں:
مخصوص آرکیٹیکچرز کے ساتھ اسٹارٹ اپس: متعدد اسٹارٹ اپس خاص طور پر انفرنس کے لیے ڈیزائن کردہ چپس تیار کر رہے ہیں۔ یہ چپس اکثر مخصوص AI ورک بوجھ، جیسے نیچرل لینگویج پروسیسنگ یا کمپیوٹر وژن کے لیے آپٹمائزڈ ناول آرکیٹیکچرز کی خصوصیت رکھتی ہیں۔ مثالوں میں Graphcore، Cerebras Systems، اور SambaNova Systems جیسی کمپنیاں شامل ہیں۔ یہ کمپنیاں اس خیال پر شرط لگا رہی ہیں کہ مخصوص ہارڈ ویئر مخصوص انفرنس کاموں میں جنرل پرپز GPUs سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کر سکتا ہے۔
FPGA پر مبنی حل: فیلڈ پروگرامیبل گیٹ اریز (FPGAs) روایتی GPUs اور ASICs (ایپلیکیشن اسپیسیفک انٹیگریٹڈ سرکٹس) کا ایک لچکدار متبادل پیش کرتے ہیں۔ FPGAs کو مینوفیکچرنگ کے بعد دوبارہ پروگرام کیا جا سکتا ہے، جس سے وہ مختلف AI ماڈلز اور الگورتھم کے مطابق ڈھال سکتے ہیں۔ Xilinx (اب AMD کا حصہ) اور Intel جیسی کمپنیاں FPGAs کا فائدہ اٹھا رہی ہیں تاکہ موافقت پذیر اور موثر انفرنس حل فراہم کیے جا سکیں۔
ASIC ڈویلپمنٹ: ASICs اپنی مرضی کے مطابق ڈیزائن کردہ چپس ہیں جو ایک مخصوص مقصد کے لیے بنائی گئی ہیں۔ AI کے تناظر میں، ASICs کو مخصوص انفرنس ورک بوجھ کے لیے زیادہ سے زیادہ کارکردگی اور کارکردگی فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا جا سکتا ہے۔ Google کا Tensor Processing Unit (TPU)، جو اپنے ڈیٹا سینٹرز میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتا ہے، ایک ASIC کی ایک اہم مثال ہے جسے ٹریننگ اور انفرنس دونوں کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ دیگر کمپنیاں بھی انفرنس مارکیٹ میں مسابقتی برتری حاصل کرنے کے لیے ASIC ڈویلپمنٹ کو آگے بڑھا رہی ہیں۔
موجودہ چپ بنانے والے اپنی AI پیشکشوں کو بڑھا رہے ہیں: روایتی چپ بنانے والے، جیسے Intel، AMD، اور Qualcomm، خاموشی سے نہیں بیٹھے ہیں۔ وہ AI انفرنس کے لیے آپٹمائزڈ چپس کو شامل کرنے کے لیے اپنے پروڈکٹ پورٹ فولیوز کو فعال طور پر بڑھا رہے ہیں۔ Intel، مثال کے طور پر، اپنی CPU مہارت کا فائدہ اٹھا رہا ہے اور AI ایکسلریٹر میں مہارت رکھنے والی کمپنیوں کو حاصل کر رہا ہے تاکہ اپنی پوزیشن کو مضبوط کیا جا سکے۔ AMD کا Xilinx کا حصول اسے انفرنس کے لیے ایک مضبوط FPGA پر مبنی پلیٹ فارم فراہم کرتا ہے۔ Qualcomm، موبائل پروسیسرز میں ایک رہنما، اسمارٹ فونز اور دیگر ایج ڈیوائسز پر AI ایپلی کیشنز کو طاقت دینے کے لیے اپنی چپس میں AI ایکسلریشن صلاحیتوں کو ضم کر رہا ہے۔
کلاؤڈ فراہم کرنے والے اپنی چپس ڈیزائن کر رہے ہیں: بڑے کلاؤڈ فراہم کرنے والے، جیسے Amazon Web Services (AWS) اور Google Cloud، AI ورک بوجھ کے لیے اپنی مرضی کی چپس ڈیزائن کر رہے ہیں، جس میں انفرنس بھی شامل ہے۔ AWS کا Inferentia چپ، مثال کے طور پر، خاص طور پر کلاؤڈ میں انفرنس کو تیز کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ رجحان کلاؤڈ فراہم کرنے والوں کو اپنی مخصوص ضروریات کے لیے اپنے بنیادی ڈھانچے کو بہتر بنانے اور بیرونی چپ فروشوں پر اپنا انحصار کم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
انفرنس کی بالادستی کی جنگ: اہم غور و فکر
AI انفرنس مارکیٹ میں مقابلہ صرف خام پروسیسنگ پاور کے بارے میں نہیں ہے۔ کامیابی کا تعین کرنے میں کئی دیگر عوامل بھی اہم ہیں:
سافٹ ویئر ایکو سسٹم: ڈویلپرز کو راغب کرنے اور کسی خاص چپ پر AI ماڈلز کو تعینات کرنا آسان بنانے کے لیے ایک مضبوط سافٹ ویئر ایکو سسٹم ضروری ہے۔ Nvidia کا CUDA پلیٹ فارم، ایک متوازی کمپیوٹنگ پلیٹ فارم اور پروگرامنگ ماڈل، ٹریننگ مارکیٹ میں ایک بڑا فائدہ رہا ہے۔ حریف اپنے ہارڈ ویئر کو سپورٹ کرنے کے لیے مضبوط سافٹ ویئر ٹولز اور لائبریریاں تیار کرنے کے لیے سخت محنت کر رہے ہیں۔
بجلی کی کارکردگی: جیسا کہ پہلے ذکر کیا گیا ہے، بجلی کی کارکردگی بہت سے انفرنس ایپلی کیشنز کے لیے بہت ضروری ہے، خاص طور پر ایج پر۔ وہ چپس جو فی واٹ اعلی کارکردگی فراہم کر سکتی ہیں ان کو ایک اہم فائدہ ہوگا۔
لاگت: انفرنس چپس کی لاگت ایک بڑا غور ہے، خاص طور پر بڑے پیمانے پر تعیناتیوں کے لیے۔ وہ کمپنیاں جو کارکردگی کو برقرار رکھتے ہوئے مسابقتی قیمتوں کی پیشکش کر سکتی ہیں وہ اچھی پوزیشن میں ہوں گی۔
اسکیل ایبلٹی: انفرنس تعیناتیوں کو موثر طریقے سے اسکیل کرنے کی صلاحیت بہت ضروری ہے۔ اس میں نہ صرف انفرادی چپس کی کارکردگی شامل ہے بلکہ ایک کلسٹر میں ایک سے زیادہ چپس کو جوڑنے اور ان کا انتظام کرنے کی صلاحیت بھی شامل ہے۔
لچک اور پروگرام ایبلٹی: جب کہ ASICs مخصوص ورک بوجھ کے لیے اعلی کارکردگی پیش کرتے ہیں، ان میں GPUs اور FPGAs کی لچک کا فقدان ہے۔ تیار ہوتے AI ماڈلز اور الگورتھم کے مطابق ڈھالنے کی صلاحیت بہت سے صارفین کے لیے ایک اہم غور ہے۔
سیکیورٹی: صحت کی دیکھ بھال اور فنانس جیسی حساس ایپلی کیشنز میں AI کے بڑھتے ہوئے استعمال کے ساتھ، سیکیورٹی سب سے اہم ہوتی جا رہی ہے۔
انفرنس کا مستقبل: ایک کثیر جہتی منظر نامہ
انفرنس مارکیٹ اہم ترقی اور تنوع کے لیے تیار ہے۔ یہ امکان نہیں ہے کہ ایک ہی کمپنی اس طرح غلبہ حاصل کرے گی جس طرح Nvidia نے ٹریننگ اسپیس میں کیا ہے۔ اس کے بجائے، ہم ایک کثیر جہتی منظر نامہ دیکھنے کا امکان رکھتے ہیں جس میں مختلف چپ آرکیٹیکچرز اور وینڈرز مخصوص ضروریات اور ایپلی کیشنز کو پورا کرتے ہیں۔
مقابلہ سخت ہوگا، جدت کو آگے بڑھائے گا اور AI کے ساتھ جو کچھ ممکن ہے اس کی حدود کو آگے بڑھائے گا۔ اس سے بالآخر صارفین کو فائدہ ہوگا، جس سے تیز، زیادہ موثر، اور زیادہ سستی AI حل ہوں گے۔ انفرنس کا عروج صرف Nvidia کی بالادستی کو چیلنج کرنے کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ AI کی پوری صلاحیت کو کھولنے اور اسے ایپلی کیشنز اور صنعتوں کی وسیع رینج تک رسائی کے قابل بنانے کے بارے میں ہے۔ آنے والے سال AI چپ مارکیٹ کے اس اہم حصے کے لیے ایک تعریفی دور ہوں گے، جو اس بات کی تشکیل کریں گے کہ AI کو پوری دنیا میں کس طرح تعینات اور استعمال کیا جاتا ہے۔