اے آئی فیکٹریوں کا طلوع: ایک ناگزیر ارتقاء

مصنوعی ذہانت کے دائرے میں، سیاق و سباق سب سے اہم ہے۔ یہ اصول انسانی ذہانت کی عکاسی کرتا ہے، جو AI سے اس کی مطابقت کو ظاہر کرتا ہے، کیونکہ ہم نے اسے اپنی شکل میں تخلیق کیا ہے۔

فی الحال، ہم NVIDIA جیسی کمپنیوں کو AI فیکٹریوں کی وکالت کرتے ہوئے دیکھ رہے ہیں – بنیادی طور پر، یہ سپر کمپیوٹرز ہیں جو پیٹا بائٹس ڈیٹا پروسیس کرتے ہیں تاکہ ذہین ردعمل فراہم کر سکیں – جو عالمی معیشت اور ثقافتوں میں اہم تبدیلیوں کو متحرک کرنے کا ایک نیا ذریعہ ہے۔

لیکن ہم اس مقام پر کیسے پہنچے؟ جواب، ہمیشہ کی طرح، بتدریج ترقیوں کی ایک سیریز میں مضمر ہے۔

AI فیکٹریوں کی تفصیلات اور کاروبار اور معاشرے کے مستقبل کے لیے ان کے مضمرات میں جانے سے پہلے، آئیے کچھ بنیادی سیاق و سباق قائم کریں۔

نیو لیتھک انقلاب: جدت کے بیج بونا

تقریباً 12,000 سال پہلے، ہمارے آباؤ اجداد خانہ بدوش شکاریوں سے آباد زرعی ماہرین میں تبدیل ہو گئے، جنہوں نے خوراک کے لیے پودوں کی کاشت کی اور جانوروں کی پرورش کی۔ زراعت، یا فارمنگ، ایک ابتدائی فوڈ فیکٹری کی نمائندگی کرتی ہے، جو پودوں اور جانوروں کی نشوونما کے لیے سورج کی روشنی، پانی اور ہوا پر انحصار کرتی ہے۔ اصطلاح “فرما،” جو قرون وسطی کے زمانے میں زمین کی کاشت کے لیے ایک مقررہ کرایہ کی ادائیگی کو ظاہر کرتی ہے، زراعت کے مترادف بن گئی۔

زراعت کے لیے موثر فارمنگ آپریشنز کے لیے درجہ بندی کے سماجی ڈھانچے کی ضرورت تھی۔ تحریر ایک انتظامی آلے کے طور پر ابھری، جس سے ان فوڈ فیکٹریوں کے اندر ان پٹ اور آؤٹ پٹ کو ٹریک کرنے اور معاشرتی قوانین قائم کرنے میں مدد ملی۔ وقت کے ساتھ ساتھ، تحریر متنوع شعبوں پر محیط ہو گئی اور پیچیدہ معلومات پہنچانے کا ایک طاقتور ذریعہ بنی ہوئی ہے۔

جس لمحے ہم نے کمانوں اور نیزوں کو ہل، ریک اور ہل سے بدلا، اور مٹی یا پتھر میں پہلی علامتی علامتیں کندہ کیں، AI کی آمد، اور اس کے نتیجے میں، AI فیکٹری، ناگزیر ہو گئی۔ یہ محض وقت کا سوال تھا۔

صنعتی انقلاب: بڑے پیمانے پر پیداوار کی راہ ہموار کرنا

ہزاروں سالوں سے، انسانیت نے اپنی زرعی مہارتوں کو نکھارا، جس سے فاضل پیداوار حاصل ہوئی جس نے مرچنٹ طبقے کے ظہور کو فروغ دیا – ایسے افراد جو دوسروں کے لیے سامان تیار کرنے میں مصروف ہیں، یا “مینوفیکچرنگ،” لاطینی “ہاتھ سے ایک کام” سے اخذ کردہ۔ اس کی وجہ سے پیسے کی ترقی ہوئی، ایک تبادلہ ذریعہ جس نے بارٹرنگ کو تیز کیا اور اسے جدید معیشت میں تبدیل کر دیا۔ عالمگیریت نے بحری دور کے بعد علاقائی اور قومی معیشتوں کو آپس میں جوڑ دیا۔

عالمگیریت کی بعد کی لہروں نے زراعت اور مینوفیکچرنگ دونوں کو نئی شکل دی۔ فیکٹریوں میں ایک اہم تبدیلی، معیاری مینوفیکچرنگ کے مراکز، میں پیداوار کے عمل کو تیز رفتار اور دہرانے کی صلاحیت کو بڑھانے کے لیے مجرد مراحل میں تقسیم کرنا شامل تھا۔ یہ صنعتی انقلاب روشن خیالی کے ساتھ موافق تھا، جس کی خصوصیت خواندگی کی شرح میں اضافہ تھا کیونکہ فیکٹریوں کو کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ کرنے اور فضلہ کو کم سے کم کرنے کے لیے تعلیم یافتہ کارکنوں کی ضرورت تھی۔ تعلیم ایک ضرورت بن گئی، جس نے حق رائے دہی، نجی املاک کے حقوق، مذہب کی آزادی، حفاظت، تقریر اور فوری مقدمے کے حق کو تسلیم کرنے کو فروغ دیا۔

یہ اصول، جو 21 ویں صدی میں واضح ہیں، 18 ویں صدی میں اپنی تخلیق کے مرہون منت ہیں۔

فیکٹریوں نے بھاپ اور بجلی کا استعمال کرتے ہوئے اسمبلی لائنوں اور دبلی پتلی مینوفیکچرنگ تکنیکوں کو طاقت دینے کے لیے مینوفیکچرنگ کو گھر کے اندر لایا۔ اس نے سستی قیمتوں پر سامان کی پیداوار کی اجازت دی، جس سے معیار زندگی بلند ہوا اور ایک متوسط طبقے کی نشوونما کو فروغ ملا، جس سے زرعی معاشروں کی صلاحیتوں سے آگے معاشی توسیع ہوئی۔

اے آئی انقلاب: ڈیٹا ایک نیا محاذ

انٹرنیٹ کی آمد نے افراد کو آپس میں جوڑ دیا اور ایک نیا وسیلہ پیدا کیا: ڈیٹا، بصیرت انگیز تجزیہ کے لیے تیار ہے۔

AI انقلاب متن، تصاویر، ویڈیو اور آڈیو کی وسیع مقدار میں ڈیجیٹائزیشن پر منحصر ہے، اس ڈیٹا پر کارروائی کرنے کے لیے سستی کمپیوٹنگ پاور کے ساتھ مل کر۔ بڑا ڈیٹا، جب بڑے پیمانے پر متوازی GPUs اور ہائی میموری بینڈوڈتھ کے ساتھ مل جاتا ہے، تو نیورل نیٹ ورکس کی تخلیق کو قابل بناتا ہے جو دنیا کے بارے میں ہماری سمجھ کو انکوڈ کرتے ہیں، اس طرح مصنوعی ذہانت کو فعال کرتے ہیں۔

بنیادی طور پر، بڑا ڈیٹا GPU انجنوں پر چلنے والے AI الگورتھم کے لیے فعال نیورل نیٹ ورکس بنانے کے لیے خام مال فراہم کرتا ہے۔

یہ عناصر بیک وقت ملنے چاہئیں۔ 1980 کی دہائی میں، محققین کے پاس نیورل نیٹ ورک الگورتھم موجود تھے لیکن ان کو نافذ کرنے کے لیے کمپیوٹیشنل وسائل اور ڈیٹا کی کمی تھی۔ نتیجے کے طور پر، AI بڑی حد تک نظریاتی رہا جب تک کہ یہ تینوں شرائط پوری نہ ہو گئیں۔

اے آئی فیکٹریاں: ایک لفظی تبدیلی

اصطلاح “AI فیکٹری” محض ایک استعارہ نہیں ہے بلکہ تجارتی ترتیب میں کام کرنے والے ایک جدید AI سپر کمپیوٹر کا ایک درست وضاحتی ہے۔ یہ بنیادی طور پر کارپوریٹ کمپیوٹنگ اور ڈیٹا تجزیہ کو بدل دیتا ہے – ڈیٹا کا قابل عمل معلومات میں ترکیب۔

AI فیکٹری اتنی ہی ناگزیر ہے جتنا کہ زرعی انقلاب، جہاں اجتماعی کوشش نے خوراک کی پیداوار کو یقینی بنایا۔ اس انقلاب کے نتیجے میں ہونے والی سماجی اور ثقافتی تبدیلیوں نے انسانیت کو غور و فکر اور جدت کے لیے فرصت فراہم کی۔ اب، مشینیں انسانی علم تک رسائی اور اس پر کارروائی کر سکتی ہیں، بات چیت کی تلاش کو فعال کرتی ہیں اور مختلف شکلوں میں نیا ڈیٹا تیار کرنے کے لیے AI الگورتھم کی ریورس ایپلی کیشن کو فعال کرتی ہیں۔

کاروباروں اور افراد کو AI فیکٹریوں تک رسائی حاصل ہوگی، یا تو براہ راست یا ٹائم شیئرنگ انتظامات کے ذریعے۔ یہ AI فیکٹریاں نئے آئیڈیاز، وژن تیار کریں گی، اور انفرادی تخلیقی صلاحیتوں کو بڑھائیں گی۔

AI فیکٹریوں کی تبدیلی کی صلاحیت سب پر محیط ہے۔ چیٹ بوٹس، ماڈل ٹریننگ اور انفرنس کے لیے متوازی کمپیوٹ انجن کے ڈویلپرز، اور OpenAI، Anthropic، Google، اور Mistral جیسے ماڈل تخلیق کار اس بات پر متفق ہیں کہ AI ہماری زندگی کے ہر پہلو کو نئی شکل دے گا۔ مختلف مسائل پر عالمی اختلافات کے باوجود، AI کے تبدیلی کے اثرات کو عالمی سطح پر تسلیم کیا گیا ہے۔

مینوفیکچرنگ بصیرت اور عمل

AI فیکٹریاں دو بنیادی کام کرتی ہیں۔ پہلا فاؤنڈیشن ماڈلز کو تربیت دینا ہے، جس سے کاروبار اور ذاتی بہتری کے لیے بصیرت حاصل ہوتی ہے۔ دوسرا، اور زیادہ اہم، فنکشن ان ماڈلز میں نیا ڈیٹا اور سوالات فیڈ کرنا شامل ہے تاکہ نئے جوابات کا اندازہ لگایا جا سکے، نئے ٹوکن تیار کیے جا سکیں اور کارروائی کو آگے بڑھایا جا سکے۔

AI کے آس پاس کی زیادہ تر بحثیں ہمیشہ پھیلتے ہوئے فاؤنڈیشن ماڈلز کو تربیت دینے پر مرکوز رہی ہیں، جو اربوں سے لے کر ٹریلینز تک پیرامیٹرز اور وسیع ڈیٹا سیٹس پر مشتمل ہے۔ ٹوکن کی گنتی علم کی وسعت کی نشاندہی کرتی ہے، جبکہ پیرامیٹرز فہم کی گہرائی کی عکاسی کرتے ہیں۔ بڑے ٹوکن سیٹس کے ساتھ جوڑا بنائے جانے والے چھوٹے پیرامیٹر کی گنتی تیز، آسان جوابات دیتی ہے۔ اس کے برعکس، بڑے پیرامیٹر کی گنتی اور چھوٹے ٹوکن سیٹس ایک محدود ڈومین میں زیادہ باریک بینی سے بصیرت فراہم کرتے ہیں۔ سلسلہ فکر کی استدلال ماڈلز، جو فطرت میں ملٹی موڈل ہیں، خصوصی ماڈلز کو یکجا کرتے ہیں تاکہ ان آؤٹ پٹ پر غور کیا جا سکے جو دیگر ان پٹ کو چلاتے ہیں، جامع جوابات تیار کرتے ہیں۔

AI فیکٹریاں انسانیت کے ذریعہ تخلیق کردہ تمام مواد اور AI ماڈلز کے ذریعہ تیار کردہ مصنوعی ڈیٹا کو خام مال کے طور پر استعمال کرتی ہیں۔ اس ڈیٹا سے حاصل کردہ بصیرت کو انسانوں اور AI ایجنٹوں کے ذریعہ کارروائی کو آگے بڑھانے کے لئے استعمال کیا جاتا ہے۔ فیکٹری میں کام کرنے کے بجائے، افراد اس میں ٹیپ کرتے ہیں، AI ماڈلز کے علم اور رفتار سے اپنی مہارتوں میں اضافہ کرتے ہیں تاکہ زیادہ، بہتر اور تیز نتائج حاصل کیے جا سکیں۔

NVIDIA کے شریک بانی اور CEO Jensen Huang کے مطابق، ‘دنیا جدید ترین، بڑے پیمانے پر AI فیکٹریاں بنانے کی دوڑ میں شامل ہے۔’ AI فیکٹری قائم کرنا ایک غیر معمولی انجینئرنگ کارنامہ ہے، جس میں وسیع وسائل، افرادی قوت اور مواد کی ضرورت ہوتی ہے۔

AI فیکٹری کی تعمیر کے لیے اہم سرمایہ کاری کی ضرورت ہے۔ ایک عام ترتیب میں NVIDIA DGX SuperPOD شامل ہے جو DGX سسٹمز کے متعدد ریک پر مبنی ہے، جس میں GPUs، CPUs، ہائی اسپیڈ انٹر کنیکٹس، اور اسٹوریج شامل ہیں۔

متعدد DGX سسٹمز کے ساتھ، ایک SuperPOD کافی میموری کی گنجائش اور بینڈوڈتھ کے حامل ہونے کے ساتھ، کافی کارکردگی فراہم کرتا ہے۔ مزید سسٹم شامل کر کے کارکردگی کو بڑھایا جا سکتا ہے۔

AI فیکٹری کے لیے ایک اور NVIDIA بلیو پرنٹ NVIDIA GB200 NVL72 پلیٹ فارم پر مرکوز ہے، جو GPUs، CPUs، DPUs، SuperNICs، NVLink اور NVSwitch، اور ہائی اسپیڈ نیٹ ورکنگ کو یکجا کرنے والا ایک ریک اسکیل سسٹم ہے۔ یہ پلیٹ فارم AI ماڈلز کے لیے ایک بڑا مشترکہ GPU میموری ڈومین اور اعلی کمپیوٹ کثافت پیش کرتا ہے، جس کے لیے مائع کولنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔

GB200 NVL72، مکمل حجم میں بھیج دیا گیا، ایک خود ساختہ نظام کی نمائندگی کرتا ہے جو ماڈل بنانے اور مختلف شکلوں میں ڈیٹا تیار کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔

GB200 NVL72 میں ایک MGX سرور نوڈ شامل ہے جس میں NVIDIA Grace CPU ہے جو Blackwell GPUs کے ساتھ جوڑا گیا ہے۔ ان میں سے دو سرور نوڈز NVL72 ریک کے اندر ایک کمپیوٹ ٹرے بناتے ہیں، جس میں اٹھارہ کمپیوٹ ٹریز متعدد GPUs اور CPUs کو رکھتے ہیں۔

NVIDIA GB200 NVL72 ریک اسکیل سسٹم Grace CPUs کو Blackwell GPUs کے ساتھ جوڑتا ہے، جو ہائی اسپیڈ NVLink کنکشن کے ذریعے آپس میں جڑے ہوئے ہیں۔ NVLink پورٹس اور NVSwitch چپس تمام GPUs کو مشترکہ میموری کنفیگریشن میں جوڑتی ہیں، جو فاؤنڈیشن ماڈل ٹریننگ اور سلسلہ فکر کی استدلال کے لیے مثالی ہیں۔

NVLink تانے بانے، نو NVLink سوئچ ٹریز کے ذریعے سہولت فراہم کی گئی ہے، AI ایپلی کیشنز کے لیے ایک متحد GPU کے طور پر تمام GPU ڈائیز تک رسائی کو فعال کرتی ہے۔

GB200 NVL72 سسٹمز میں میزبان پروسیسنگ اور اہم فلوٹنگ پوائنٹ پروسیسنگ پاور کے لیے متعدد Arm کور شامل ہیں۔ GB200 NVL72 سسٹم GPUs سے منسلک اہم HBM3e میموری کا حامل ہے، جس میں اعلی مجموعی بینڈوڈتھ ہے۔ Grace CPUs میں LPDDR5X میموری ہے، جو NVLink کے ذریعے قابل رسائی ہے۔

NVIDIA GB200 NVL72 آن لائن ٹرانزیکشن پروسیسنگ پر System/360 کے تبدیلی کے اثرات کی عکاسی کرتا ہے، کلیدی فرق InfiniBand انٹر کنیکٹس کے ذریعے NVL72 کی توسیع پذیری ہے۔

NVL72 ریک اسکیل سسٹمز پر مبنی DGX SuperPOD کنفیگریشنز کو کافی طاقت کی ضرورت ہوتی ہے لیکن متعدد کمپیوٹ ریک میں وسیع کمپیوٹنگ پاور اور میموری کی گنجائش فراہم کرتے ہیں۔ مزید ریک شامل کر کے کارکردگی کو بڑھایا جا سکتا ہے۔

NVL72 ریک کی کمپیوٹ کثافت کو خصوصی مائع کولنگ اور ڈیٹا سینٹر انفراسٹرکچر کی ضرورت ہوتی ہے، جو ماضی کی ان مشقوں کی طرف واپسی کی نمائندگی کرتی ہے جہاں پانی سے ٹھنڈی مشینیں کارکردگی کو زیادہ سے زیادہ کرتی تھیں۔

AI فیکٹریوں کو نمایاں طور پر زیادہ کمپیوٹنگ پاور کی ضرورت ہوگی کیونکہ استدلال متنوع ایپلی کیشنز کے لیے لازمی ہو جاتا ہے، خاص طور پر سلسلہ فکر کی استدلال ماڈلز کی طرف تبدیلی کے ساتھ۔

AI فیکٹریاں نہ صرف ہارڈ ویئر پر محیط ہیں بلکہ سسٹمز اور ڈیولپمنٹ سافٹ ویئر پر بھی محیط ہیں۔

DGX GB200 سسٹمز اور DGX SuperPOD AI سپر کمپیوٹرز کو انتظام اور ماڈلنگ کی ضرورت ہوتی ہے، جو NVIDIA Mission Control جیسے ٹولز کے ذریعے سہولت فراہم کی جاتی ہے، جو AI ورک بوجھ کو منظم کرتا ہے اور خود بخود ملازمتوں کو بحال کرتا ہے۔ Mission Control سسٹم کی صحت کی نگرانی کرتا ہے اور بجلی کی کھپت کو بہتر بناتا ہے۔

NVIDIA AI Enterprise، سسٹمز سافٹ ویئر سویٹ، میں NVIDIA GPUs اور نیٹ ورکس کے لیے بہتر کردہ لائبریریز، ماڈلز اور فریم ورکس شامل ہیں۔ AI فیکٹری اسٹیک میں NVIDIA Dynamo بھی شامل ہے، جو NVLink اور DGX SuperPOD انفراسٹرکچر میں استدلال چلانے کے لیے ایک اوپن سورس فریم ورک ہے۔ DGX Expert Service and Support ان ٹیکنالوجیز کو نافذ کرنے میں صارفین کی مدد کرتا ہے، جس سے پہلے ٹوکن میں وقت کم ہوتا ہے۔ NVIDIA اپنے Omniverse ‘ڈیجیٹل ٹوئن’ ماحول کے لیے AI فیکٹری بلیو پرنٹس پیش کرتا ہے تاکہ ڈیٹا سینٹر ڈیزائن کو نقلی اور بہتر بنایا جا سکے۔

AI فیکٹریوں کا ایک اہم پہلو یہ ہے کہ وہ سوچ میں تبدیلی پیدا کرتے ہیں، NVIDIA سسٹم کی ترقی کے لیے ہیڈ روم کو ترجیح دیتا ہے۔

NVIDIA میں نیٹ ورکنگ کے سینئر نائب صدر Gilad Shainer کے مطابق، ‘ٹوکن تیار کرنا اب بہت سی کمپنیوں کے لیے آمدنی پیدا کرنے کے مترادف ہے۔’ ڈیٹا سینٹرز لاگت مراکز سے پیداواری اثاثوں میں تبدیل ہو رہے ہیں۔

اور یہی، بالآخر، فیکٹری بنانے کا جوہر ہے۔