কম্পিউটিং স্থাপত্যে আমূল পরিবর্তন
চীনা গবেষকেরা এমন একটি বৈপ্লবিক অ্যানালগ কম্পিউটিং চিপ উন্মোচন করেছেন, যা প্রচলিত ডিজিটাল প্রসেসরের তুলনায় সামান্য শক্তি ব্যবহার করে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কাজ সম্পন্ন করে। আরও টেকসই এআই হার্ডওয়্যার তৈরির প্রচেষ্টায় এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ মাইলফলক। এ সপ্তাহে নেচার কমিউনিকেশনস সাময়িকীতে প্রকাশিত এক গবেষণায় পেকিং বিশ্ববিদ্যালয়ের বিজ্ঞানীরা দেখিয়েছেন, তাঁদের রেজিস্টিভ র্যান্ডম-অ্যাকসেস মেমোরি চিপ নেটফ্লিক্স ও ইয়াহুর ব্যবহৃত ডেটাসেটের সমপর্যায়ের ডেটাসেট দিয়ে সুপারিশব্যবস্থা প্রশিক্ষণ দিতে পারে। উন্নত ডিজিটাল প্রসেসরের চেয়ে এটি ১২ গুণ দ্রুত, অথচ শক্তি খরচ করে মাত্র দুই শ ভাগের এক ভাগ।
সূচিপত্র
এই অগ্রগতি আগের তাত্ত্বিক দাবিগুলোকে সত্য প্রমাণ করেছে এবং প্রযুক্তিটিকে সাধারণ গাণিতিক পরীক্ষার গণ্ডি পেরিয়ে ব্যবহারিক প্রয়োগের পর্যায়ে নিয়ে গেছে। প্রধান লেখক সান ঝং বলেন, এই অর্জনের মাধ্যমে অ্যানালগ কম্পিউটিংয়ের সীমানা আরও এক ধাপ এগিয়েছে। তাঁর মতে, নতুন চিপটি জটিল কাজ সামলানোর পাশাপাশি অ্যানালগ কম্পিউটিংয়ের সহজাত গতি ও শক্তি-সাশ্রয়ের সুবিধাও ধরে রেখেছে। এ সময় বিশ্বজুড়ে ডেটা সেন্টারগুলো এআই প্রশিক্ষণের কারণে বিদ্যুতের ক্রমবর্ধমান চাহিদার চাপে রয়েছে; কোনো কোনো স্থাপনায় ছোট শহরের সমপরিমাণ বিদ্যুৎ ব্যবহৃত হচ্ছে।
গবেষণাটি অক্টোবরে প্রকাশিত আগের কাজের ধারাবাহিকতা। তখন দলটি প্রথম জানায়, অ্যানালগ কম্পিউটিংয়ের দীর্ঘদিনের সমস্যা হিসেবে পরিচিত শতাব্দীপ্রাচীন নির্ভুলতার বাধা তারা সমাধান করেছে। সে সময় গবেষকেরা বলেছিলেন, চিপটি এনভিডিয়া এইচ১০০ গ্রাফিকস প্রসেসিং ইউনিটের মতো শীর্ষ ডিজিটাল ইউনিটের চেয়ে সম্ভাব্যভাবে এক হাজার গুণ বেশি গতিতে কাজ করতে পারে এবং শক্তি-দক্ষতা হতে পারে এক শ গুণ বেশি। সাম্প্রতিক প্রকাশনায় বাস্তব প্রয়োগে কার্যকারিতার উন্নতি নিশ্চিত করা হয়েছে, যদিও তা প্রাথমিক তাত্ত্বিক পূর্বাভাসের চেয়ে কম। পাশাপাশি ব্যক্তিকেন্দ্রিক সুপারিশ ও ছবি প্রক্রিয়াকরণে চিপটির সক্ষমতাও দেখানো হয়েছে।
প্রচলিত কম্পিউটার তথ্যকে বাইনারি অঙ্ক, অর্থাৎ শূন্য ও এক হিসেবে প্রক্রিয়া করে। বিপরীতে, অ্যানালগ ব্যবস্থা বৈদ্যুতিক প্রবাহের মতো অবিচ্ছিন্ন ভৌত সংকেত নিয়ে কাজ করে। ডিজিটাল কম্পিউটিং প্রচলিত সুইচের মতো, যার মাত্র দুটি অবস্থা—চালু বা বন্ধ। অ্যানালগ কম্পিউটিং ডিমার সুইচের মতো, যা অবিচ্ছিন্ন পরিসরে মান পরিবর্তন করতে পারে। এই মৌলিক পার্থক্যের কারণে অ্যানালগ চিপ বাইনারি কোডের বদলে ভৌত বৈশিষ্ট্যের মাধ্যমে হিসাব করতে পারে। ফলে প্রচলিত প্রসেসরের সীমাবদ্ধতার কারণ, মেমোরি ও প্রসেসিং ইউনিটের মধ্যে শক্তি-সাপেক্ষে তথ্য স্থানান্তর, এড়িয়ে যাওয়া সম্ভব হয়।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিল্প যখন শক্তিসংকটের মুখোমুখি, তখন এই অগ্রগতির সময়কাল অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। একটি বড় ভাষা মডেল প্রশিক্ষণেই কয়েক মেগাওয়াট-ঘণ্টা বিদ্যুৎ লাগতে পারে। বিশ্বজুড়ে ডেটা সেন্টারগুলো কোনো কোনো উন্নত দেশের চেয়েও বেশি বিদ্যুৎ ব্যবহার করছে। সেমিকন্ডাক্টর উপাদান নির্মাতারা যখন পারমাণবিক স্কেলের কাছাকাছি পৌঁছাচ্ছে, তখন প্রচলিত ডিজিটাল প্রসেসরগুলো মৌলিক ভৌত সীমার মুখে পড়ছে। ফলে অগ্রগতি অব্যাহত রাখতে উৎপাদনপ্রক্রিয়ার উন্নতির চেয়ে স্থাপত্যগত উদ্ভাবন ক্রমেই বেশি প্রয়োজনীয় হয়ে উঠছে।
তবে ঐতিহাসিকভাবে অ্যানালগ ব্যবস্থায় নির্ভুলতা অর্জন কঠিন ছিল। ডিজিটাল কম্পিউটার ধাপে ধাপে অ্যালগরিদম প্রয়োগ করে নির্ভুল ফল দেয়, কিন্তু অ্যানালগ যন্ত্রে সংকেতের ব্যাঘাত ও নয়েজের সমস্যা ছিল। তাই জটিল আধুনিক কাজের জন্য সেগুলো উপযুক্ত ছিল না। প্রাচীনকাল থেকেই অ্যানালগ প্রযুক্তির উদাহরণ থাকলেও এই সীমাবদ্ধতার কারণে কয়েক দশক ধরে এটি ঐতিহাসিক কৌতূহলের বিষয় হয়ে ছিল। এর মধ্যে রয়েছে অ্যান্টিকাইথেরা যন্ত্র—দুই হাজার বছর আগের গ্রিক জ্যোতির্বৈজ্ঞানিক ক্যালকুলেটর, যা পরস্পর জড়ানো গিয়ারের সাহায্যে মহাজাগতিক বস্তুর অবস্থান অনুমান করত।
নির্ভুলতার বাধা জয়
পেকিং বিশ্ববিদ্যালয়ের দলটি অ্যানালগ কম্পিউটিংয়ের গতি ও ডিজিটাল ব্যবস্থার নির্ভুলতাকে একত্র করা নতুন দ্বৈত-সার্কিট স্থাপত্যের মাধ্যমে এই সীমাবদ্ধতা মোকাবিলা করেছে। তাদের চিপে রয়েছে রেজিস্টিভ র্যান্ডম-অ্যাকসেস মেমোরি সেল, যেখানে ইলেকট্রোডের মধ্যে বৈদ্যুতিক রোধ পরিবর্তন করে তথ্য সংরক্ষণ করা হয়। সেলগুলোকে দুটি স্বতন্ত্র সার্কিটে বিন্যস্ত করে গবেষকেরা এমন একটি ব্যবস্থা তৈরি করেছেন, যা দ্রুত আনুমানিক ফল দেয় এবং পরে বারবার প্রক্রিয়াকরণের মাধ্যমে তা পরিশোধন করে। এতে ৩২-বিট ফ্লোটিং-পয়েন্ট ডিজিটাল হিসাবের সমপর্যায়ের নির্ভুলতা পাওয়া যায়।
নির্ভুলতা দীর্ঘদিন ধরেই অ্যানალগ কম্পিউটিংয়ের প্রধান বাধা। অ্যানালগ কম্পিউটিংয়ে কীভাবে উচ্চ নির্ভুলতা ও সম্প্রসারণযোগ্যতা—দুটিই অর্জন করা যায়, যাতে আধুনিক কম্পিউটিংয়ের কাজে এর সহজাত সুবিধাগুলো কাজে লাগানো সম্ভব হয়—এটি শতাব্দী ধরে বিশ্ব বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়কে ভোগানো একটি সমস্যা।
বিশ্ববিদ্যালয়টির সহকারী অধ্যাপক সান ঝং জানান, এই পদ্ধতিতে প্রচলিত অ্যানালগ কম্পিউটিংয়ের নির্ভুলতা পাঁচ মাত্রার ঘাত, অর্থাৎ প্রায় এক লাখ গুণ, উন্নত হয়। প্রথম সার্কিটে আনুমানিক এক শতাংশ ত্রুটিসহ ফল পাওয়া যায়। তবে দ্বিতীয় সার্কিটে তিন দফা পরিশোধনের পর ত্রুটি কমে মানক ডিজিটাল প্রসেসরের সমপর্যায়ে পৌঁছায়। দলটি ১৬-বাই-১৬ বাস্তব মানের ম্যাট্রিক্সের ইনভার্স নির্ণয়ের সমস্যায় ২৪-বিট ফিক্সড-পয়েন্ট নির্ভুলতা অর্জন করে এই সক্ষমতা দেখিয়েছে।
এই উদ্ভাবনের কেন্দ্রে থাকা রেজিস্টিভ র্যান্ডম-অ্যাকসেস মেমোরি প্রযুক্তি প্রচলিত ট্রানজিস্টরভিত্তিক কম্পিউটিং থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা। আরআরএএম সেল মেমরিস্টর হিসেবে কাজ করে—এমন বৈদ্যুতিক উপাদান, যার ভেতরের রোধ পরিবর্তিত হয় এবং এর মধ্য দিয়ে আগে কতটা বিদ্যুৎ প্রবাহিত হয়েছে তা মনে রাখে। এ বৈশিষ্ট্যে চিপটি একই ভৌত স্থানে তথ্য সংরক্ষণ ও প্রক্রিয়াকরণ করতে পারে। ফলে মেমোরি ও প্রসেসরের মধ্যকার বিচ্ছিন্নতা দূর হয়, যে কারণে প্রচলিত কম্পিউটারকে বাস লাইনের মাধ্যমে তথ্য বারবার এদিক-ওদিক সরাতে শক্তি খরচ করতে হয়।
ম্যাট্রিক্স অপারেশন আধুনিক কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মেশিন লার্নিং ও বেতার যোগাযোগের গাণিতিক ভিত্তি। নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ বা সিক্স-জি নেটওয়ার্কের সংকেত প্রক্রিয়াকরণের সময় কম্পিউটারকে বিপুল সংখ্যার গ্রিড নিয়ে গঠিত এসব সমীকরণ সমাধান করতে হয়। ডিজিটাল প্রসেসর হিসাবগুলো ধারাবাহিকভাবে সম্পন্ন করে এবং দীর্ঘ বাইনারি অপারেশনে ভাগ করে নেয়। অ্যানালগ চিপ এসব ম্যাট্রিক্স সমান্তরালভাবে প্রক্রিয়া করে, সংকেতকে বাইনারি কোডে রূপান্তর না করেই মেমোরি অ্যারের ভেতর সরাসরি হিসাব সম্পন্ন করে।
নির্ভুলতার সমস্যা সমাধানের ঐতিহাসিক গুরুত্ব অপরিসীম। ডিজিটাল প্রযুক্তির আগেই অ্যানালগ কম্পিউটিংয়ের আবির্ভাব ঘটেছিল। এর প্রাথমিক উদাহরণের মধ্যে রয়েছে ১৯৩৬ সালের একটি সোভিয়েত জলীয় ইন্টিগ্রেটর, যেখানে নলের ভেতর দিয়ে তরল প্রবাহিত করে গাণিতিক সমীকরণ সমাধান করা হতো। এমন উদ্ভাবন সত্ত্বেও, নয়েজ ও সম্প্রসারণযোগ্যতার সমস্যায় ডিজিটাল প্রযুক্তির বিকাশের সঙ্গে সঙ্গে অ্যানালগ ব্যবস্থা অচল হয়ে পড়ে। নতুন চিপটি আধুনিক রেজিস্টিভ মেমোরি প্রযুক্তি দিয়ে এসব ধারণাকে ফিরিয়ে এনেছে, যা কয়েক দশক আগে পরিত্যক্ত স্থাপত্যের নতুন সম্ভাবনা খুলে দিতে পারে।
গাণিতিক তত্ত্ব থেকে ব্যবহারিক প্রয়োগ
প্রাথমিক ঘোষণায় তাত্ত্বিক সক্ষমতার ওপর জোর দেওয়া হলেও সাম্প্রতিক প্রকাশনায় শিল্পখাতের চাহিদার সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ বাস্তব এআই কাজে চিপটির কার্যকারিতা নিশ্চিত করা হয়েছে। নেটফ্লিক্স ও ইয়াহুর ব্যবহৃত ডেটাসেটের সমপর্যায়ের ডেটাসেট দিয়ে চিপটি সফলভাবে ব্যক্তিকেন্দ্রিক সুপারিশব্যবস্থা চালিয়েছে, যা সাধারণ গাণিতিক পরীক্ষার বাইরে এর সক্ষমতা দেখায়। ছবি সংকোচনের পরীক্ষায় অর্ধেক স্টোরেজ ব্যবহার করেও ব্যবস্থাটি পূর্ণ-নির্ভুলতার ডিজিটাল কম্পিউটিংয়ের প্রায় সমমানের মানে ছবি পুনর্গঠন করেছে।
এই প্রয়োগগুলো এমন তথ্য-নির্ভর কাজের উদাহরণ, যা বর্তমানে বিশ্বজুড়ে ডেটা সেন্টারের সম্পদের ওপর চাপ সৃষ্টি করছে। সুপারিশ অ্যালগরিদম স্ট্রিমিং সেবা, সামাজিক যোগাযোগমাধ্যম ও ই-কমার্স সাইট চালায়। এগুলো কোটি কোটি ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া প্রক্রিয়া করে ব্যক্তিকেন্দ্রিক পরামর্শ তৈরি করে। ভিডিও স্ট্রিমিং থেকে চিকিৎসা-সংক্রান্ত ছবি—সব ক্ষেত্রেই ছবি সংকোচন অপরিহার্য। মান না কমিয়ে ফাইলের আকার হ্রাস করলে ব্যান্ডউইথ ও স্টোরেজের খরচ বাঁচে। সামান্য শক্তি ব্যবহার করে চিপটির এসব কাজ করার সক্ষমতা ইঙ্গিত দেয়, এ ধরনের সেবার পরিচালনপদ্ধতি বদলে দেওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে এর।
এটি অ্যানালগ কম্পিউটিংয়ের সীমানাকে আরও এক ধাপ এগিয়ে নিয়ে যায়।
ভোক্তা-পর্যায়ের প্রয়োগের বাইরে, ব্যাপক মাল্টিপল-ইনপুট মাল্টিপল-আউটপুট ব্যবস্থায় সংকেত শনাক্ত করে বেতার যোগাযোগ পরীক্ষাতেও চিপটি সক্ষমতা দেখিয়েছে। ভবিষ্যতের সিক্স-জি নেটওয়ার্কে এই প্রযুক্তি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে বেস স্টেশনগুলোকে বিপুল অ্যান্টেনা অ্যারে বাস্তব সময়ে প্রক্রিয়া করতে হবে। এসব যোগাযোগের কাজে ডিজিটাল প্রসেসরের সমান কার্যকারিতা দেখানোর পাশাপাশি যন্ত্রটি প্রায় এক শ গুণ কম শক্তি ব্যবহার করেছে। এতে ব্যাটারির আয়ু বা শীতলীকরণের সক্ষমতা সীমিত—এমন পরিবেশে এর প্রয়োগের সম্ভাবনা দেখা যাচ্ছে।
ভবিষ্যতের সিক্স-জি বেতার নেটওয়ার্কে বেস স্টেশনগুলোকে একই সঙ্গে শত শত অ্যান্টেনা উপাদান সামলাতে হবে এবং মোবাইল যন্ত্রের সঙ্গে সংযোগ বজায় রাখতে বাস্তব সময়ে বিপুল সংকেত-তথ্য প্রক্রিয়া করতে হবে। এসব ব্যবস্থার কম্পিউটিং চাহিদা বর্তমান ডিজিটাল সিগন্যাল প্রসেসরের সক্ষমতার বাইরে, বিশেষ করে দূরবর্তী সেল টাওয়ারে ল্যাটেন্সির সীমা ও শক্তির বাজেটের ক্ষেত্রে। ডিজিটাল প্রসেসরের সমমানের কার্যকারিতায় এবং সামান্য শক্তি খরচে বেতার যোগাযোগের সংকেত শনাক্ত করার সক্ষমতা অ্যানালগ চিপটিকে টেলিযোগাযোগের কাজে বিশেষভাবে উপযোগী করে তুলেছে।
আধুনিক এআই অবকাঠামোর ব্যাপ্তি বিবেচনায় নিলে শক্তি সাশ্রয়ের গুরুত্ব আরও স্পষ্ট হয়। বড় ভাষা মডেল প্রশিক্ষণে হাজার হাজার উচ্চক্ষমতার গ্রাফিকস কার্ডে কয়েক সপ্তাহ ধরে কাজ চালাতে হয়, যাতে কয়েক মেগাওয়াট-ঘণ্টা বিদ্যুৎ খরচ হয়। প্রক্রিয়াকরণের গতি বজায় রেখে বা বাড়িয়ে শক্তি খরচ দুই মাত্রার ঘাত কমানো গেলে পরিচালন ব্যয় ও পরিবেশগত প্রভাব—দুটিই নাটকীয়ভাবে হ্রাস পেতে পারে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা উন্নয়নের কার্বন নিঃসরণ নিয়ে ক্রমবর্ধমান উদ্বেগেরও এতে সমাধান মিলতে পারে।
বিশ্ব সেমিকন্ডাক্টর প্রেক্ষাপট
বিশ্ব প্রযুক্তি অঙ্গনের এক গুরুত্বপূর্ণ সময়ে এ অগ্রগতি এসেছে। রপ্তানি নিষেধাজ্ঞার কারণে চীনের জন্য উন্নত এনভিডিয়া জিপিইউ ও অন্যান্য উচ্চক্ষমতার ডিজিটাল প্রসেসর সংগ্রহ সীমিত হয়েছে। চিপটি এখনই সাধারণ কাজে ব্যবহৃত গ্রাফিকস কার্ডের বিকল্প নয়, তবে এআই প্রশিক্ষণ ও ইনফারেন্সে প্রাধান্য পাওয়া নির্দিষ্ট কম্পিউটিং কাজের জন্য এটি একটি বিশেষায়িত বিকল্প। শিল্প বিশ্লেষকদের মতে, নিউরাল নেটওয়ার্ক পরিচালনার মূল ভিত্তি ম্যাট্রিক্স হিসাবের জন্য শক্তি-সাশ্রয়ী বিকল্প এনে এটি এআই হার্ডওয়্যারের চিত্র বদলে দিতে পারে।
চ্যাটজিপিটির মতো বড় ভাষা মডেল প্রশিক্ষণে ব্যবহৃত এনভিডিয়া এইচ১০০ গ্রাফিকস কার্ডের সঙ্গে তুলনা এই প্রযুক্তির সম্ভাব্য প্রভাব তুলে ধরে। তাত্ত্বিক পূর্বাভাস অনুযায়ী, নির্দিষ্ট ম্যাট্রিক্স অপারেশনে এই ডিজিটাল প্রসেসরগুলোর চেয়ে চিপটির কাজের গতি এক হাজার গুণ বেশি হতে পারে এবং শক্তি-দক্ষতা এক শ গুণ উন্নত হতে পারে। বাস্তবে যাচাই করা ফল—১২ গুণ বেশি গতি ও ২০০ গুণ বেশি শক্তি-দক্ষতা—এমনকি সেটিও বিশ্বজুড়ে ডেটা সেন্টারে আধিপত্যকারী বর্তমান প্রযুক্তির তুলনায় বড় অগ্রগতি।
উৎপাদনে বাণিজ্যিক ফাউন্ড্রির সক্ষমতা কাজে লাগানো হয়েছে। অর্থাৎ, বিশেষ উপাদান বা সম্পূর্ণ নতুন উৎপাদনকেন্দ্রের প্রয়োজন ছাড়াই তাত্ত্বিকভাবে উৎপাদন বাড়ানো সম্ভব। পরীক্ষাগারের বাইরের পরিবেশে টিকে থাকতে পারে না—এমন কৌতূহলোদ্দীপক গবেষণা থেকে এই ব্যবহারিক পদ্ধতিটি আলাদা। চিপগুলো মানক সেমিকন্ডাক্টর উৎপাদন কৌশলে তৈরি হয়েছে। তাই চাহিদা তৈরি হলে অবকাঠামোয় শত শত কোটি ডলার বিনিয়োগ না করেও বিদ্যমান সরবরাহব্যবস্থা ব্যবহার করে উৎপাদন বাড়ানো সম্ভব হতে পারে।
কিংস কলেজ লন্ডনের গবেষক জেমস মিলেন এআই প্রশিক্ষণে ম্যাট্রিক্স হিসাবের গুরুত্ব ব্যাখ্যা করেছেন। তিনি বলেন, ডিজিটাল কম্পিউটার যেকোনো কিছু হিসাব করতে সক্ষম সর্বজনীন যন্ত্র, তবে সবকিছু দক্ষভাবে বা দ্রুত হিসাব করতে পারে—এমন নয়। নির্দিষ্ট কাজের উপযোগী করে তৈরি অ্যানালগ কম্পিউটার সেই কাজগুলো অবিশ্বাস্য দ্রুততা ও দক্ষতায় করতে পারে। এভাবে এআইয়ের ক্রমবর্ধমান ব্যবহার থেকে তৈরি বিপুল শক্তির চাহিদা কমানো সম্ভব হতে পারে।
প্রযুক্তিগত সীমাবদ্ধতা ও ভবিষ্যৎ উন্নয়ন
চমকপ্রদ ফলাফল সত্ত্বেও গবেষকেরা উল্লেখযোগ্য সীমাবদ্ধতার কথা স্বীকার করেছেন। সান ঝং সতর্ক করে বলেছেন, বাস্তব প্রয়োগে উন্নতির মাত্রা তাত্ত্বিক সর্বোচ্চ অনুমানের চেয়ে কম হতে পারে। চিপটি শুধু ম্যাট্রিক্স হিসাবের জন্য বিশেষায়িত। অর্থাৎ, এআই প্রশিক্ষণের যেসব অংশে এই নির্দিষ্ট গাণিতিক অপারেশন ব্যবহৃত হয়, শুধু সেগুলোকেই এটি দ্রুত করে। কোনো কাজে ম্যাট্রিক্স হিসাবের প্রাধান্য থাকলে গতি উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়ে। কিন্তু বিভিন্ন ধরনের অপারেশন প্রয়োজন এমন সাধারণ কম্পিউটিং কাজে সুবিধা সীমিত।
এ থেকে বোঝা যায়, ডিজিটাল প্রসেসরের সম্পূর্ণ অ্যানালগ বিকল্পের বদলে ভবিষ্যতে হাইব্রিড স্থাপত্যই বেশি সম্ভাবনাময়। ভবিষ্যতের গ্রাফিকস প্রসেসিং ইউনিটে এআই প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদমের নির্দিষ্ট অংশ—বিশেষ করে দ্বিতীয়-ক্রমের অপ্টিমাইজেশন পদ্ধতি ও লিনিয়ার অ্যালজেবরা অপারেশন—সামলাতে অ্যানালগ সার্কিট যুক্ত হতে পারে, আর সাধারণ কম্পিউটিংয়ের জন্য ডিজিটাল কোর বজায় থাকতে পারে। বাণিজ্যিক পণ্যে এ ধরনের সমন্বয় আসতে এখনও কয়েক বছর লাগবে, তবে এ গবেষণা ভবিষ্যৎ উন্নয়নের ভিত্তি তৈরি করেছে।
এজ কম্পিউটিং আরেকটি সম্ভাবনাময় প্রয়োগক্ষেত্র। স্বচালিত যান, শিল্পকারখানার রোবট ও অগমেন্টেড রিয়েলিটি হেডসেটে প্রচুর প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা প্রয়োজন, কিন্তু ব্যাটারি ও তাপমাত্রার কঠোর সীমাবদ্ধতা রয়েছে। বর্তমান সমাধানে তথ্য প্রক্রিয়াকরণের জন্য ক্লাউড সার্ভারে পাঠানো হয়, ফলে বিলম্ব হয় এবং সংযোগের ওপর নির্ভর করতে হয়। ডিজিটাল প্রসেসরের শক্তি-সাশ্রয়সংক্রান্ত বাড়তি খরচ ছাড়াই স্থানীয়ভাবে জটিল এআই ইনফারেন্স চালাতে পারে—এমন অ্যানালগ চিপ এসব যন্ত্রকে আরও স্বয়ংসম্পূর্ণ করে তুলতে এবং ব্যাটারির আয়ু উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়াতে পারে।
সম্প্রসারণযোগ্যতাও আরেকটি চ্যালেঞ্জ। ডিজিটাল প্রসেসর বড় সমস্যাকে ছোট ছোট অংশে ভাগ করে ধারাবাহিকভাবে সমাধান করতে পারে, কিন্তু বড় ম্যাট্রিক্স সমাধানে অ্যানালগ ব্যবস্থার ভৌত সার্কিটও বড় করতে হয়। আধুনিক বড় ভাষা মডেলে ব্যবহৃত দশ লাখ-বাই-দশ লাখ চলকের সমস্যা সমাধানে সক্ষম চিপ তৈরি করতে বড় ধরনের প্রকৌশলগত অগ্রগতি দরকার হবে। তবুও, যেখানে শক্তি খরচের সীমাবদ্ধতা প্রধান, সেই এজ কম্পিউটিংয়ের কাজে ছোট আকারের অ্যানালগ চিপও ক্লাউড সংযোগের ওপর নির্ভর না করে সরাসরি যন্ত্রে জটিল এআই চালানোর সুযোগ দিতে পারে।
গবেষক দল জানিয়েছে, তাদের পরবর্তী লক্ষ্য আরও বড়, সম্পূর্ণ সমন্বিত চিপ তৈরি করা, যা দ্রুতগতিতে আরও জটিল সমস্যা সমাধান করতে পারবে। এ প্রচেষ্টা সফল হলে সিক্স-জি যোগাযোগের উন্নয়ন ত্বরান্বিত হতে পারে, এআই মডেলের প্রশিক্ষণ আরও দক্ষ হতে পারে এবং বর্তমানে বিশ্বজুড়ে উৎপাদিত বিদ্যুতের ক্রমবর্ধমান অংশ ব্যবহার করা ডেটা সেন্টারের পরিবেশগত প্রভাব কমতে পারে। মেমোরি ও প্রক্রিয়াকরণের বিচ্ছিন্নতার কারণে ডিজিটাল কম্পিউটিং যখন ভৌত সীমার কাছাকাছি পৌঁছাচ্ছে, তখন শক্তি খরচ সমানুপাতে না বাড়িয়ে কর্মক্ষমতা উন্নত করার পথ দেখাচ্ছে অ্যানালগ বিকল্প।
মূল কথা
- পেকিং বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকেরা রেজিস্টিভ র্যান্ডম-অ্যাকসেস মেমোরিভিত্তিক একটি অ্যানালগ এআই চিপ তৈরি করেছেন, যা বাস্তব সুপারিশ ও ছবি প্রক্রিয়াকরণের কাজে উন্নত ডিজিটাল প্রসেসরের তুলনায় ১২ গুণ দ্রুত এবং শক্তি-দক্ষতায় ২০০ গুণ এগিয়ে।
- দ্বৈত-সার্কিট স্থাপত্য ব্যবহার করে যন্ত্রটি অ্যানালগ কম্পিউটিংয়ের নির্ভুলতার শতাব্দীপ্রাচীন সমস্যা সমাধান করেছে। আনুমানিক হিসাব পরিশোধনের মাধ্যমে এটি ৩২-বিট ফ্লোটিং-পয়েন্ট ব্যবস্থার সমতুল্য ত্রুটির হার অর্জন করে।
- বাইনারি এক ও শূন্য ব্যবহারকারী ডিজিটাল প্রসেসরের বিপরীতে, চিপটি অবিচ্ছিন্ন বৈদ্যুতিক সংকেত কাজে লাগিয়ে সরাসরি মেমোরিতে ম্যাট্রিক্স হিসাব করে। এতে প্রচলিত কম্পিউটিংয়ে অধিকাংশ শক্তি খরচকারী তথ্য স্থানান্তরের বাধা দূর হয়।
- বাণিজ্যিক সেমিকন্ডাক্টর উৎপাদনপ্রক্রিয়ায় প্রযুক্তিটি তৈরি হয়েছে, যা ব্যাপক উৎপাদনের সম্ভাবনা নির্দেশ করে। তবে বর্তমান সংস্করণগুলো সবচেয়ে বড় এআই মডেল প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় আকারের চেয়ে ছোট ম্যাট্রিক্স নিয়ে কাজ করে।
- এর প্রয়োগের মধ্যে রয়েছে ব্যক্তিকেন্দ্রিক সুপারিশব্যবস্থা, ছবি সংকোচন, সিক্স-জি বেতার সংকেত প্রক্রিয়াকরণ এবং অ্যানালগের দক্ষতা ও ডিজিটালের নমনীয়তা মিলিয়ে হাইব্রিড কম্পিউটিং স্থাপত্য তৈরি।
- উন্নত এনভিডিয়া জিপিইউ আমদানিতে চীনের ওপর নিষেধাজ্ঞা চলার সময়ে এ অগ্রগতি এসেছে। নির্দিষ্ট এআই কাজে দেশীয়ভাবে তৈরি বিকল্প দেওয়ার পাশাপাশি এটি বিশ্বজুড়ে ডেটা সেন্টারের শক্তি খরচ কমাতে পারে।
