আলো কি এআই এর শক্তি বাধা সমাধান করতে পারে?

2022 সালে ChatGPT-এর মতো জেনারেটিভ AI ভাষার মডেল আসার পর থেকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) পরিকাঠামোর বিনিয়োগ ছাদ অতিক্রম করেছে। হাইপারস্কেলাররা AI পরিকাঠামোতে বিনিয়োগকে 2025 সালে রেকর্ড উচ্চতায় নিয়ে যাচ্ছে, ইন্টারন্যাশনাল ডেটা কর্পোরেশন বৈশ্বিক বিনিয়োগকে এক বিস্ময়কর হারে বাড়িয়েছে এবং বছরের পর বছর এটি $318 ডলারে উন্নীত হয়েছে।

আকাশছোঁয়া ক্যাপিটাল ইনজেকশনের পটভূমিতে, শিল্প একটি শারীরিক "স্কেলিং প্রাচীর" এর দিকে এগিয়ে যাচ্ছে। ডেটা সেন্টারের ক্ষমতার সীমাবদ্ধতা এবং ক্রমবর্ধমান শক্তির চাহিদার লোডের মধ্যে ঐতিহ্যবাহী অবকাঠামো ক্র্যাক হতে শুরু করেছে।

AI পাওয়ারের জন্য ক্রমবর্ধমান শক্তির প্রয়োজনীয়তা টেকসই নয়, এই জাতীয় শক্তি সরবরাহের ফলে পরিবেশগত ক্ষতির বিষয়েও উদ্বেগ বাড়ছে।

আমরা এখন একটি ইনফ্লেকশন পয়েন্টে আছি। ঐতিহ্যগত বৈদ্যুতিক ডেটা স্থানান্তর পদ্ধতিগুলি তাদের সীমাতে পৌঁছেছে, NVIDIA সম্প্রতি দুটি ফটোনিক্স কোম্পানি, কোহেরেন্ট কর্পোরেশন এবং লুমেন্টামে $4 বিলিয়ন বিনিয়োগ করে তার হাত দেখিয়েছে। NVIDIA এমন একটি ভবিষ্যতের উপর বাজি ধরছে যেখানে বিদ্যুতের পরিবর্তে আলোর (ফোটন) মাধ্যমে ডেটা প্রেরণ করা হয়।

এআই শক্তি খরচ

দইলেকট্রিক পাওয়ার রিসার্চ ইনস্টিটিউটঅনুমান করে যে ডেটা সেন্টারগুলি 2030 সাল নাগাদ বার্ষিক ইউএস বিদ্যুৎ উৎপাদনের 9% পর্যন্ত খরচ করতে পারে, যা 2023 সালে 4% থেকে বেড়েছে৷ যেহেতু AI মডেলগুলি সর্বদাই ক্রমবর্ধমান ভোক্তাদের চাহিদার মুখোমুখি- এবং আরও গণনার প্রয়োজন, আমরা বিশ্বব্যাপী শক্তির চাহিদা বৃদ্ধি দেখতে যাচ্ছি৷ এনার্জির দামের সাম্প্রতিক অস্থিরতার প্রেক্ষিতে এটি এআই পরিষেবাগুলিকে স্কেলিং করার খরচের জন্য একটি তীব্র সমস্যা তৈরি করে। আমরা ইতিমধ্যে এই সমস্যাটি বাস্তবায়িত হতে দেখছি, ওপেনএআই তার যুক্তরাজ্যের সম্প্রসারণ পরিকল্পনাগুলিকে ফিরিয়ে আনার কারণ হিসাবে ক্রমবর্ধমান শক্তি বিলের উল্লেখ করেছে।

প্রসেসরগুলি শারীরিক সীমার কাছে আসছে। ট্রানজিস্টর, ইলেকট্রনিক সুইচ যা ইলেকট্রনিক সার্কিটের ভিত্তি তৈরি করে, এখন মাত্র কয়েকটি পরমাণুর চওড়া-একটি আকার যেখানে কোয়ান্টাম প্রভাব এবং তাপ উল্লেখযোগ্য সীমাবদ্ধতায় পরিণত হয়।

টানেলের শেষে আলো

ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং সরানোর জন্য ব্যবহৃত শক্তির পরিমাণের চ্যালেঞ্জের বাইরে, প্রক্রিয়াকরণ এবং মেমরি উপাদানগুলির মধ্যে শারীরিক দূরত্ব, উভয়ই চিপ এবং সিস্টেম স্তরে, এখন যে গতিতে AI মডেলগুলি চালানো এবং প্রশিক্ষণ দেওয়া যায় তা সীমিত করে৷ একটি ফোটোনিক ফাউন্ডেশনে ডেটা সেন্টার তৈরি করা হল পরবর্তী যৌক্তিক পদক্ষেপ।

শীঘ্রই, অপটিক্যাল ডেটা পাথের মধ্যে গণনা করা সম্ভব হবে এবং এটি বিদ্যুতের খরচের আনুপাতিক বৃদ্ধি ছাড়াই লেটেন্সি এবং স্কেল অবকাঠামো কমানোর সুযোগ দেয়।

বিদ্যুতের উপর স্কেলেবিলিটি এবং দক্ষতার উন্নতি সক্ষম করতে ফোটোনিক্স সরাসরি সিলিকন চিপগুলিতে একত্রিত করা যেতে পারে। ফোটোনিক্সের কার্যকারিতা লাভের মূল বিষয় সহজ: আলো দ্রুত ভ্রমণ করে এবং ইলেকট্রনের তুলনায় কম তাপ উৎপন্ন করার সময় আরও তথ্য বহন করে। এর ফলে নাটকীয়ভাবে উচ্চতর গণনা ঘনত্ব, কম বিদ্যুত খরচ এবং উচ্চতর তাপীয় কর্মক্ষমতা প্রচলিত চিপগুলিতে গাঢ় সিলিকনের উত্থানের দ্বারা আরোপিত সীমা অতিক্রম করে।

চিপ স্তরে দক্ষতা উন্নত করার সুবিধাগুলি কত দ্রুত শক্তি সঞ্চয় যৌগিক তা স্পষ্ট। একটি চিপ পাওয়ার মাধ্যমে এক ওয়াট শক্তি সঞ্চয় করলে পাওয়ার ড্র এবং কুলিংয়ের সময় নষ্ট হওয়া শক্তিও কম হয়। ফোটোনিক্স AI পরিকাঠামো বিকাশের একটি ভবিষ্যত উন্মুক্ত করে, একটি ভিত্তিকে কেন্দ্র করে যা দ্রুত, পরিচ্ছন্ন এবং মৌলিকভাবে স্কেলযোগ্য।

ফটোনিক্স ডেটা সেন্টার বাস্তবায়ন

বৃহৎ মাপের AI-তে মৌলিক বাধা হল আর কাঁচা গণনা নয় বরং গতি এবং ভলিউম আধুনিক AI কাজের চাপে ডেটা সরানোর বিস্ময়কর শক্তি খরচ৷ ফ্রন্টিয়ার মডেলগুলির দ্রুত বিবর্তনের অর্থ হল সিস্টেমগুলি একযোগে হাজার হাজার চিপগুলির সমন্বয় থেকে ধ্রুবক চাপের মধ্যে রয়েছে। ঐতিহ্যগত ডেটা সেন্টার অবকাঠামো কেবল ধ্রুবক, অত্যন্ত নিবিড় ডেটা বিনিময়ের চাহিদা পূরণ করতে পারে না।

ফোটোনিক্স ক্রমবর্ধমান প্রসারিত বৈদ্যুতিক আর্কিটেকচারের সর্পিল তাপীয় চাহিদাগুলিকে হ্রাস করার পরিবর্তে একটি কৌশলগত স্তরে এই সমস্যাটির সমাধান করার একটি সুযোগ উপস্থাপন করে। প্রারম্ভিক শিল্পের অনুমানগুলি নির্দেশ করে যে ডেটা স্থানান্তর করার জন্য আলো ব্যবহার করা প্রায় 5 গুণ শক্তি এবং প্রচলিত ইলেকট্রনিক্সের নেটওয়ার্ক স্থিতিস্থাপকতা 10 গুণ প্রদান করে।

সিলিকন ফটোনিক্সের সুবিধাগুলি তাৎক্ষণিক দক্ষতা এবং স্থায়িত্ব লাভের বাইরে প্রসারিত। উল্লেখযোগ্য ডেটা স্থানান্তরের বাধা দূর করে-, ফোটোনিক্স এমন ধরনের কম্পিউটিংও আনলক করে যা পূর্বে শক্তি খরচের কারণে অব্যবহারিক বলে মনে করা হত, যেমন সম্পূর্ণ হোমোমরফিক এনক্রিপশন (এটি কখনও ডিক্রিপ্ট না করে এনক্রিপ্ট করা ডেটা প্রক্রিয়াকরণ)।

প্রথাগত কম্পিউট আর্কিটেকচারের সীমাবদ্ধতা দূর করার মাধ্যমে, ফটোনিক্সের সুদূরপ্রসারী প্রভাব রয়েছে-ক্ষেত্রগুলির জন্য যেখানে প্রতিরক্ষা, অর্থ, এবং স্বাস্থ্যসেবা শিল্পের কার্যকারিতা এবং ডেটা গোপনীয়তা আলোচনার যোগ্য নয়৷

আজ অবধি, এআই শিল্পের ক্রমবর্ধমান শক্তির প্রয়োজনের প্রতিক্রিয়া ধীর এবং ঐতিহ্যগত সিলিকন আর্কিটেকচারের কাঠামোগত ত্রুটিগুলি সমাধান করতে ব্যর্থ হচ্ছে। NVIDIA-এর সাম্প্রতিক মাল্টিবিলিয়ন-ডলার বিনিয়োগ একটি স্পষ্ট সংকেত হিসাবে কাজ করে যে হাইপারস্কেলরা এখন স্বীকার করে যে এটি মৌলিকভাবে একটি অবকাঠামোগত সমস্যা।

আমাদের এখন নিজেদেরকে জিজ্ঞাসা করতে হবে যে আমরা একই রকম আরও কিছু-চোখের চাষ চালিয়ে যেতে-ডাটা সেন্টার তৈরি এবং শীতল পরিকাঠামোতে জল দেওয়ার পরিমাণ করব, নাকি ফোটোনিক্সের মতো উদ্ভাবনী সমাধানগুলিতে বিনিয়োগ করব, যা উৎসের মূল সীমাবদ্ধতাগুলি সমাধান করতে পারে৷

ফটোনিক্স সুযোগের একটি নতুন দিগন্ত প্রতিনিধিত্ব করে। বিদ্যমান সিস্টেমগুলিকে প্রতিস্থাপন করার পরিবর্তে, ফটোনিক্স নেটওয়ার্কের মধ্যেই নতুন কম্পিউট ক্ষমতা আনলক করে আধুনিক কম্পিউট আর্কিটেকচারগুলিকে বাড়িয়ে তোলে। ফোটোনিক্স ভন নিউম্যান আর্কিটেকচারের আবির্ভাবের পর থেকে চিপ শিল্পকে তার বৃহত্তম স্থাপত্য পরিবর্তনের দিকে চালিত করছে এবং এটি সীমাহীন গণনা আনলক করার একটি সুযোগ উপস্থাপন করে।