মাইক্রোসফটের পরবর্তী এআই উদ্যোগের ভিত্তি ৯৬ অ্যাক্সিলারেটরের র্যাক
মাইক্রোসফট Maia 300 উন্মোচন করেছে। এই এআই অ্যাক্সিলারেটরের কম্পিউটিং চিপলেটগুলোতে তাইওয়ান সেমিকন্ডাক্টর ম্যানুফ্যাকচারিং কোম্পানির (TSMC) N2P প্রক্রিয়া ব্যবহার করা হবে; উৎপাদন পর্যায়ে এর ব্যবহার শুরু হবে ২০২৭ সালে। এই ঘোষণায় মাইক্রোসফটের সেই উচ্চাকাঙ্ক্ষার পেছনে একটি সুনির্দিষ্ট নকশা তুলে ধরা হয়েছে, যার লক্ষ্য নিজেদের Maia হার্ডওয়্যারকে পণ্য ও পরিষেবাজুড়ে এআই ইনফারেন্স চালানোর প্রধান ব্যবস্থা করা।
সূচিপত্র
- মাইক্রোসফটের পরবর্তী এআই উদ্যোগের ভিত্তি ৯৬ অ্যাক্সিলারেটরের র্যাক
- TSMC N2P-তে কী তৈরি হবে
- কম্পিউটিং ক্ষমতার মতোই গুরুত্বপূর্ণ মেমোরি
- ডেটা কোথায় যাবে, তা নিয়ন্ত্রণ করে সফটওয়্যার
- একটি র্যাক থেকে ১২,২৮৮ অ্যাক্সিলারেটর
- দক্ষতার দাবিগুলো আসলে কীসের তুলনা করে
- শীতলীকরণ ও বিদ্যুৎ মোতায়েনের ধরন নির্ধারণ করে
- Maia 200-ই সূচনার ভিত্তি
- TSMC ও তাইওয়ানের সার্ভার শিল্পের বড় ভূমিকা
- পরিকল্পনায় Nvidia-ও থাকছে
- মূল বিষয়গুলো
পরিকল্পিত র্যাকে ১৬৭ কিলোওয়াট বিদ্যুৎ-সীমার মধ্যে ৯৬টি অ্যাক্সিলারেটর থাকবে। এতে থাকবে ২৭.৬ টেরাবাইট উচ্চ-ব্যান্ডউইডথ মেমোরি এবং প্রতি সেকেন্ডে প্রায় ১.৭ পেটাবাইট সমন্বিত মেমোরি ব্যান্ডউইডথ। মাইক্রোসফটের প্রত্যাশা, গ্রাফিকস প্রসেসিং ইউনিট বা GPU-ভিত্তিক শীর্ষস্থানীয় ব্যবস্থার তুলনায় Maia 300 প্রতি মেগাওয়াটে ৪০% বেশি টোকেন তৈরি করবে এবং Maia 200 র্যাকের তুলনায় সর্বোচ্চ সাত গুণ আউটপুট দেবে।
এগুলো কোম্পানির পারফরম্যান্স-সংক্রান্ত দাবি, স্বাধীন বেঞ্চমার্কের ফল নয়। তবে দাবিগুলো দেখায়, মাইক্রোসফট কোথায় বিনিয়োগ বাড়াচ্ছে: একটি চিপের কম্পিউটিং ক্ষমতা শুধু বাড়ানোর বদলে ডেটা সেন্টারের বিদ্যুৎ, শীতলীকরণ ও জায়গার সীমার মধ্যে যতটা সম্ভব কার্যকর এআই আউটপুট বাড়ানো।
মাইক্রোসফটের ক্লাউড + এআই বিভাগের নির্বাহী ভাইস প্রেসিডেন্ট স্কট গাথ্রি ২০২৬ সালের ১২ অক্টোবর কোম্পানির অ্যাজুর Maia ঘোষণায় মোতায়েনের পরিকল্পনা তুলে ধরেন।
২০২৭ সাল থেকে আমরা আমাদের অ্যাজুর Maia পরিবারকে একাধিক গিগাওয়াটের মোতায়েনে সম্প্রসারিত করব, যাতে মাইক্রোসফটের পণ্য ও পরিষেবার প্রধান ইনফারেন্স ব্যবস্থা হয় Maia।
এই অঙ্গীকার শুধু Maia 300-কে নয়, পুরো Maia পরিবারকে ঘিরে। ২০২৭ সালে মাইক্রোসফট ১০ লাখের বেশি Maia 300 চিপ মোতায়েন করতে পারে—এমন খবর প্রকাশিত হলেও তা ঘোষণায় বলা হয়নি। ঘোষণায় শুরুর বছর নিশ্চিত করা হয়েছে, কিন্তু চিপের সংখ্যা বা বৃহত্তর সম্প্রসারণ শেষ করার সময়সীমা উল্লেখ করা হয়নি।
TSMC N2P-তে কী তৈরি হবে
Maia 300-কে সাধারণভাবে ২ ন্যানোমিটারের চিপ বলার চেয়ে মাইক্রোসফটের নিশ্চিতকরণটি আরও নির্দিষ্ট। কম্পিউটিং চিপলেটগুলোতে TSMC-র ২ ন্যানোমিটার পরিবারের একটি প্রক্রিয়া N2P ব্যবহার করা হবে। মেমোরি কন্ট্রোলার এবং ইনপুট-আউটপুটের কাজ আলাদা ডাইয়ে রাখা হয়েছে, ফলে প্যাকেজের বিভিন্ন অংশে তাদের কাজের উপযোগী ভিন্ন উৎপাদন প্রযুক্তি ব্যবহার করা যায়।
চিপলেট হলো সিলিকনের ছোট একটি অংশ, যা প্যাকেজের ভেতরে অন্য ডাইয়ের সঙ্গে কাজ করে। Maia 300-এ এই বিভাজনের ফলে মাইক্রোসফট উন্নত প্রক্রিয়ায় কম্পিউটিং ফাংশন তৈরি করতে পারে, পাশাপাশি সংযোগ, মেমোরি নিয়ন্ত্রণ ও খরচকে আলাদা নকশাগত সিদ্ধান্ত হিসেবে বিবেচনা করতে পারে। এর মানে এই নয় যে প্যাকেজের প্রতিটি ডাইয়ে N2P ব্যবহার করা হবে।
মাইক্রোসফটের ১২ অক্টোবর প্রকাশিত Maia 300-এর স্থাপত্য বিশ্লেষণে এই বিভাজনের স্পষ্ট বিবরণ রয়েছে। নথিটির লেখক Azure Hardware Systems and Infrastructure-এর প্রেসিডেন্ট রানি বোরকার এবং Systems Planning and Architecture-এর করপোরেট ভাইস প্রেসিডেন্ট সৌরভ দিঘে।
নথিতে বলা হয়েছে, স্থাপত্যগত পরিবর্তনের ফলে ফ্লোটিং-পয়েন্ট অপারেশনে পরিমাপ করা সিস্টেমের কম্পিউটিং থ্রুপুট ৩৬% বাড়ে, HBM ব্যান্ডউইডথ হয় ২.৫ গুণ এবং অ্যাক্সিলারেটরগুলোর মধ্যে যোগাযোগের ব্যান্ডউইডথ বাড়ে ১৪%। এই পরিসংখ্যানগুলো সিস্টেমের ভিন্ন ভিন্ন সক্ষমতা বোঝায়। এগুলোর কোনোটি একা র্যাকে টোকেন আউটপুট সাত গুণ বাড়ার দাবির ব্যাখ্যা দেয় না।
কম্পিউটিং ক্ষমতার মতোই গুরুত্বপূর্ণ মেমোরি
Maia 300 মূলত ইনফারেন্সের জন্য তৈরি। ইনফারেন্স হলো আগে থেকে প্রশিক্ষিত মডেল ব্যবহার করে উত্তর তৈরি করা বা কাজ সম্পন্ন করার প্রক্রিয়া। এর সম্ভাব্য কাজের মধ্যে রয়েছে দীর্ঘ নথি বিশ্লেষণ, দ্রুত উত্তর দরকার এমন কথোপকথন এবং দীর্ঘ সময় ধরে একাধিক ধাপ সম্পন্ন ও টুল ব্যবহার করা এআই এজেন্ট।
এ ধরনের কাজে অনেক সময় গাণিতিক হিসাবের চেয়ে মডেলের তথ্য ও সংরক্ষিত কথোপকথন সরানোতেই বেশি সময় লাগে। তাই মাইক্রোসফট প্রতিটি অ্যাক্সিলারেটরে আটটি HBM4 মেমোরি স্ট্যাক রেখেছে। এতে ২৮৮ গিগাবাইট ধারণক্ষমতা এবং প্রতি সেকেন্ডে ১৮ টেরাবাইট সর্বোচ্চ ব্যান্ডউইডথ রয়েছে; তাপীয় নকশা-ক্ষমতার সীমা ৯৫০ ওয়াট। তাপীয় নকশা-ক্ষমতা বিদ্যুৎ ও শীতলীকরণের একটি নকশাগত মান, এটি নিয়মিত বিদ্যুৎ ব্যবহারের পরিমাপ নয়।
Maia 200-এর তুলনায় Maia 300-এ মেমোরি ধারণক্ষমতা ৩৩% এবং মেমোরি ব্যান্ডউইডথ ২.৫ গুণ বেশি বলে জানিয়েছে মাইক্রোসফট। ধারণক্ষমতার তুলনাটি ২১৬ গিগাবাইট থেকে বেড়ে ২৮৮ গিগাবাইট হওয়ার হিসাবের সঙ্গে মেলে, অর্থাৎ প্রতি অ্যাক্সিলারেটরে ৭২ গিগাবাইট বৃদ্ধি।
ব্যান্ডউইডথের একক বুঝতে সতর্ক থাকা দরকার। কিছু প্রতিবেদনে আগের চিপের ব্যান্ডউইডথ টেরাবিট প্রতি সেকেন্ডে এবং নতুন র্যাকের ব্যান্ডউইডথ পেটাবিট প্রতি সেকেন্ডে প্রকাশ করা হয়েছে। মাইক্রোসফটের Maia 300 নথিতে ব্যবহার করা হয়েছে প্রতি সেকেন্ডে টেরাবাইট ও পেটাবাইট। বিট ও বাইটের মধ্যে আট গুণ পার্থক্য, তাই ভিন্ন এককে প্রকাশ করা এসব পরিসংখ্যানকে একই অর্থে ব্যবহার করা উচিত নয়।
ডেটা কোথায় যাবে, তা নিয়ন্ত্রণ করে সফটওয়্যার
Maia 300-এ মাইক্রোসফটের Software Defined Locally Accessed Dataflow Architecture বা SDLA আরও বিস্তৃত হয়েছে। বাস্তবে এর মাধ্যমে সফটওয়্যার স্পষ্টভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে পারে ডেটা কোথায় সংরক্ষিত হবে, কীভাবে সরানো হবে, কখন এর ফরম্যাট বদলাবে এবং কম্পিউটিং ইঞ্জিন, মেমোরি ও নেটওয়ার্কজুড়ে কাজগুলো কীভাবে সমন্বিত হবে।
নতুন নকশায় চিপলেটজুড়ে অসম বিন্যাসের মেমোরি ব্যবহার করা হয়েছে। কোনো নির্দিষ্ট কম্পিউটিং অঞ্চলের কাছাকাছি কিছু মেমোরি থাকে, অন্য মেমোরি তুলনামূলক দূরে। ফলে যেসব ইঞ্জিনের ডেটা দরকার, তার কাছে ডেটা রাখলে সফটওয়্যার স্থানান্তর কমাতে পারে। ডাইয়ে থাকা দ্রুত মেমোরি SRAM-ও সফটওয়্যার-নিয়ন্ত্রিত অস্থায়ী কর্মক্ষেত্র হিসেবে কাজ করে, ফলে HBM-এর ওপর চাপ কমে।
এই পরিবর্তনের পাশাপাশি MXFP4-সহ ছোট আকারের সংখ্যাসূচক ফরম্যাট এবং তিন বিটের কম ব্যবহার করা স্টোরেজ ফরম্যাটের সমর্থন বাড়িয়েছে মাইক্রোসফট। এসব উপস্থাপনায় মেমোরিতে ডেটার জায়গা কম লাগে এবং ইনফারেন্সের সময় কম বাইট সরাতে হয়। তবে এগুলোর কার্যকারিতা শুধু ছোট ফরম্যাটের ওপর নয়, সফটওয়্যার ও মডেলের সমর্থনের ওপরও নির্ভর করে।
নকশাটি KV cache-কেও লক্ষ্য করে। এতে মডেল আগে যে টোকেনগুলো প্রক্রিয়া করেছে, সেগুলোর তথ্য সংরক্ষিত থাকে; ফলে প্রতিটি ধাপে সেই তথ্য আবার হিসাব করতে হয় না। কথোপকথন দীর্ঘ হলে বা একই সময়ে অনেক ব্যবহারকারীকে সেবা দিতে হলে এই ক্যাশ ছোট রাখা গুরুত্বপূর্ণ।
মাইক্রোসফট এআইয়ের প্রধান নির্বাহী মোস্তফা সুলেইমান হার্ডওয়্যার কর্মসূচির সঙ্গে কোম্পানির মডেল উন্নয়নের সম্পর্ক তুলে ধরেছেন। তাঁর দল কেন মডেলের নিচের প্ল্যাটফর্মের নিয়ন্ত্রণ চায়, সেটিও তিনি ব্যাখ্যা করেন।
এই পর্যায়ে আমাদের এমন একটি প্ল্যাটফর্ম দরকার, যার মালিক আমরা এবং যেটি আমরা আমাদের মডেলের সঙ্গে যৌথভাবে নকশা করি। এ কারণেই Maia চিপে আমাদের Microsoft AI মডেল চালানো আমাদের দলের গুরুত্বপূর্ণ লক্ষ্য।
একটি র্যাক থেকে ১২,২৮৮ অ্যাক্সিলারেটর
একটি Maia 300 র্যাকে ২৪টি ট্রে রয়েছে। প্রতিটিতে চারটি অ্যাক্সিলারেটরের পাশাপাশি সংশ্লিষ্ট হোস্ট প্রসেসর, মেমোরি, স্টোরেজ ও শীতলীকরণ ব্যবস্থা থাকে। Maia 200 র্যাকের ৪৮টির তুলনায় এতে অ্যাক্সিলারেটরের সংখ্যা দ্বিগুণ। হোস্ট সরঞ্জামগুলো এই ট্রেতে একীভূত করায় আলাদা হোস্ট ট্রের প্রয়োজন হয় না এবং অতিরিক্ত অ্যাক্সিলারেটরের জন্য জায়গা মেলে।
মাইক্রোসফটের নেটওয়ার্কিং নকশায় সর্বোচ্চ ১২৮টি র্যাক যুক্ত করে ১২,২৮৮ অ্যাক্সিলারেটরের একটি সুপারপড তৈরি করা যায়। এতে র্যাকের ভেতরে বৈদ্যুতিক সংযোগ এবং র্যাকগুলোর মধ্যে অপটিক্যাল সংযোগ ব্যবহৃত হয়; এর সঙ্গে ইথারনেটভিত্তিক কাস্টম এআই পরিবহন ব্যবস্থা রয়েছে।
সুপারপডজুড়ে সফটওয়্যারের জন্য নেটওয়ার্কটি একটি একক যোগাযোগ পদ্ধতি তুলে ধরে। র্যাকের মধ্যে যোগাযোগের সময় হোস্ট প্রসেসর বা আলাদা নেটওয়ার্ক ইন্টারফেসের মাধ্যমে না গিয়েও অ্যাক্সিলারেটরগুলো অন্য অ্যাক্সিলারেটরে ডেটা পাঠাতে পারে।
একটি মডেল একাধিক চিপে ভাগ করা হলে এটি গুরুত্বপূর্ণ। টেনসর প্যারালেলিজমে মডেলের হিসাবের বিভিন্ন অংশ অ্যাক্সিলারেটরগুলোর মধ্যে ভাগ হয় এবং তাদের ঘন ঘন যোগাযোগ করতে হয়। মাইক্রোসফট বলেছে, যেসব ডেটা আদান-প্রদানে সবচেয়ে কম সময় লাগে, সফটওয়্যার সেগুলো একটি র্যাকের মধ্যে রাখতে পারে; অন্য কাজ আরও বিস্তৃতভাবে ভাগ করে দেওয়া যায়।
একই নেটওয়ার্ক প্রম্পটের প্রাথমিক প্রক্রিয়াকরণকে উত্তর তৈরির পরবর্তী ধাপ থেকে আলাদা করতে পারে। সংরক্ষিত KV ডেটা ওই ধাপ দুটির দায়িত্বে থাকা কর্মীদের মধ্যে সরাসরি স্থানান্তরিত হয়। অন্য র্যাকের অব্যবহৃত অ্যাক্সিলারেটরও সক্ষমতা অনুপলভ্য হলে দায়িত্ব নিতে পারে, যদিও দীর্ঘ যোগাযোগপথে অতিরিক্ত বিলম্ব হয়।
দক্ষতার দাবিগুলো আসলে কীসের তুলনা করে
মাইক্রোসফটের দুটি প্রধান তুলনা আলাদা করে দেখা দরকার। প্রতি মেগাওয়াটে টোকেন ৪০% বাড়ার প্রত্যাশাটি Maia 300-এর সঙ্গে শীর্ষস্থানীয় GPU ব্যবস্থার তুলনা। আর র্যাকপ্রতি টোকেন আউটপুট সর্বোচ্চ সাত গুণ হওয়ার দাবিটি পুরো সাজানো Maia 300 র্যাকের সঙ্গে Maia 200-এর তুলনা।
টোকেন হলো ভাষা মডেলের প্রক্রিয়াকৃত লেখার একটি একক, যা প্রায়ই সম্পূর্ণ শব্দের বদলে শব্দের অংশ হয়। টোকেন থ্রুপুট আউটপুটের পরিমাণ মাপে, তবে শুধু এটি দিয়ে উত্তরের মান, প্রত্যেক ব্যবহারকারীর সাড়ার গতি বা সব মডেলের পারফরম্যান্স বোঝা যায় না।
Maia 200-এর তুলনায় দক্ষতা বোঝাতে স্থাপত্য-সংক্রান্ত নথিতে ভিন্ন ভাষাও ব্যবহার করা হয়েছে। র্যাক নিয়ে আলোচনায় বলা হয়েছে, প্রতি ওয়াটে পারফরম্যান্স সর্বোচ্চ ২.৫ গুণ বেশি; উপসংহারের তুলনায় বলা হয়েছে ২.৫ গুণেরও বেশি। পরীক্ষার বিস্তারিত শর্ত না থাকায় এই বর্ণনাগুলোকে একটিমাত্র নিশ্চিত ফল হিসেবে ধরে নেওয়া উচিত নয়।
র্যাকের আউটপুট বৃদ্ধির একটি অংশ অ্যাক্সিলারেটরের সংখ্যায় ব্যাখ্যা করা যায়: Maia 300-এ চিপের সংখ্যা দ্বিগুণ। তাই সাত গুণ থ্রুপুটের দাবি শুধু ঘনত্ব বৃদ্ধির বিষয় নয়; এতে মেমোরি, সফটওয়্যার, নেটওয়ার্কিং ও কাজ সম্পাদনের দক্ষতার পরিবর্তনের সঙ্গে অতিরিক্ত অ্যাক্সিলারেটরও যুক্ত হয়েছে। এটিকে প্রতিটি চিপের পারফরম্যান্স সাত গুণ বাড়ার দাবি হিসেবে দেখা উচিত নয়।
অ্যাক্সিলারেটরের ৯৫০ ওয়াটের স্পেসিফিকেশনও র্যাকের ১৬৭ কিলোওয়াট বিদ্যুৎ-সীমা থেকে আলাদা। ৯৬-কে ৯৫০ ওয়াট দিয়ে গুণ করলে হয় ৯১.২ কিলোওয়াট। র্যাকের পরিসংখ্যানে হোস্ট, মেমোরি, নেটওয়ার্কিং ও বিদ্যুৎ সরবরাহসহ বৃহত্তর সিস্টেম ধরা হয়েছে; তাই এই দুই মান ভিন্ন পরিসর বোঝায়।
শীতলীকরণ ও বিদ্যুৎ মোতায়েনের ধরন নির্ধারণ করে
প্রতি র্যাকে ১৬৭ কিলোওয়াট ক্ষমতার Maia 300-এর জন্য বিদ্যুৎ ও তাপ ব্যবস্থাপনার সমন্বিত পদ্ধতি দরকার। মাইক্রোসফট বলেছে, তরল শীতলীকরণে অ্যাক্সিলারেটর, ভোল্টেজ রেগুলেটর ও নেটওয়ার্ক সুইচ চিপ থেকে র্যাকের ৮০ শতাংশের বেশি তাপীয় ভার সরানো হয়। মেমোরি, স্টোরেজ ও অন্যান্য উপাদানের তাপ নিয়ন্ত্রণে ব্যবহার হয় বায়ু শীতলীকরণ।
সুবিধাটিতে ব্যবস্থা থাকলে র্যাকটি সরাসরি স্থাপনার পানির লাইনে যুক্ত করা যায়; বায়ু শীতলীকরণ-নির্ভর ডেটা সেন্টারে ব্যবহার করা যায় হিট এক্সচেঞ্জার। দুটি বিদ্যুৎ সংযোগ এবং স্বয়ংক্রিয় ট্রান্সফার সুইচের মাধ্যমে একটি সংযোগ রক্ষণাবেক্ষণের জন্য বন্ধ থাকলেও কার্যক্রম চালু রাখা যায়।
র্যাক ও সারি পর্যায়ের বিদ্যুৎ ব্যবহারের পরিমাপ ডেটা সেন্টারের কার্যক্রমে যুক্ত করা হয়। মাইক্রোসফট বলেছে, এই তথ্য তাদের অ্যালগরিদমকে বিদ্যুৎ বণ্টন, কাজের চাপের অবস্থান নির্ধারণ এবং উপলভ্য বিদ্যুৎ ও শীতলীকরণ সক্ষমতা অনুযায়ী মোতায়েনের ঘনত্ব সমন্বয়ে সহায়তা করে।
নতুন স্থাপত্য নিয়ে আলোচনায় মাইক্রোসফটের জেনারেল ম্যানেজার অ্যালিস্টার স্পিয়ার্স পরিচালন ব্যয়ের সঙ্গে এর সম্পর্ক ব্যাখ্যা করেন।
আমাদের নতুন স্থাপত্য দরকার, যা মূলত আরও ভালো পারফরম্যান্স দেবে এবং আমাদের হাতে থাকা বিদ্যুতের আরও ভালো ব্যবহার নিশ্চিত করবে।
তাই গিগাওয়াট-পর্যায়ের মোতায়েনের লক্ষ্য শুধু চিপ কেনার পরিকল্পনা নয়। এতে র্যাক, নেটওয়ার্ক, বিদ্যুৎ সক্ষমতা ও শীতলীকরণ-সহ বড় অবকাঠামোগত অঙ্গীকার রয়েছে। এই সক্ষমতা কোন কোন স্থানে, কোন অঞ্চলে কতটা এবং কী সময়সূচিতে গড়ে তোলা হবে, প্রকাশিত ঘোষণায় তা জানানো হয়নি।
Maia 200-ই সূচনার ভিত্তি
মাইক্রোসফট বলেছে, Maia 200 ইতিমধ্যে উৎপাদন পর্যায়ের কাজে ব্যবহৃত হচ্ছে। এর মধ্যে রয়েছে Microsoft Copilot এবং নতুন মডেল তৈরিতে MAI দলকে সহায়তা করা। এটি OpenAI-এর মডেল, মাইক্রোসফটের নিজস্ব MAI মডেল এবং শীর্ষস্থানীয় ওপেন সোর্স মডেল পরিবার চালায়; যুক্তরাষ্ট্র, ইউরোপ ও অস্ট্রেলিয়ায় এটি মোতায়েন রয়েছে।
GitHub Copilot ও Microsoft Foundry মোতায়েনের সময় নিয়ে প্রতিবেদনে ভিন্ন তথ্য রয়েছে। একটি প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, দুটিতেই Maia 200 ইতিমধ্যে উৎপাদন পর্যায়ের কাজ চালাচ্ছে। মাইক্রোসফটের ১২ অক্টোবরের বিবৃতিতে বলা হয়েছে, ২০২৬ সালের শেষ নাগাদ এগুলো যুক্ত হওয়ার কথা। তাদের বর্তমান অবস্থার বর্ণনায় কোম্পানির এই আনুষ্ঠানিক সময়সূচিই বেশি নির্ভরযোগ্য।
মাইক্রোসফটের হিসাবে, শীর্ষস্থানীয় GPU অবকাঠামোর তুলনায় Teams, Copilot ও Cowork-এ অন্তর্নির্মিত এআই ফিচারে প্রতি ওয়াটে টোকেন সর্বোচ্চ ১.৭ গুণ বেশি। ভবিষ্যৎ ব্যবহারের মধ্যে রয়েছে কোডিং সহায়তা, ক্লাউডে মডেল চালানো, MAI-এর জন্য ইনফারেন্স ও ডেটা তৈরি এবং Dragon Copilot-এর মাধ্যমে চিকিৎসা-সংক্রান্ত কাজের ধারা।
ঘোষণা ও পরিকল্পিত মাইলফলকের ধারাবাহিকতা হলো:
- ২০২৩: মাইক্রোসফট তাদের প্রথম কাস্টম এআই অ্যাক্সিলারেটর Maia 100 উন্মোচন করে।
- জানুয়ারি ২০২৬: মাইক্রোসফট Maia 200 ঘোষণা করে।
- ১২ অক্টোবর ২০২৬: মাইক্রোসফট Maia 300-এর স্থাপত্য উন্মোচন করে এবং Maia 200-এর উৎপাদন পর্যায়ের কাজের কথা নিশ্চিত করে।
- ২০২৬ সালের শেষ নাগাদ: GitHub Copilot ও Microsoft Foundry Maia 200-তে যুক্ত হওয়ার কথা।
- ২০২৭: Maia 300-এর উৎপাদন পর্যায়ের মোতায়েন এবং Maia পরিবারকে একাধিক গিগাওয়াটে সম্প্রসারণের কাজ শুরু হবে।
মাইক্রোসফটের টেকনিক্যাল ফেলো জিম ক্লিওয়েইন বলেছেন, Maia 300-এ Microsoft 365 Copilot-এর কিছু অংশ দ্রুততর হওয়ার কথা। ব্যবহারকারীর সাড়ার সময় কতটা কমবে, তার কোনো পরিমাণগত হিসাব ঘোষণা করা হয়নি।
TSMC ও তাইওয়ানের সার্ভার শিল্পের বড় ভূমিকা
Maia 300-এর ফলে আরেকটি বড় ক্লাউড কোম্পানির উন্নত এআই হার্ডওয়্যারে TSMC-র ভূমিকা নিশ্চিত হয়েছে। অ্যাক্সিলারেটরটির নকশা মাইক্রোসফট করেছে, আর কম্পিউটিং চিপলেটগুলো TSMC তৈরি করবে N2P প্রক্রিয়ায়। তাই কেনা GPU-র ওপর নির্ভরতা কমালেও সেমিকন্ডাক্টর উৎপাদন সক্ষমতার ওপর নির্ভরতা কমে না।
TSMC জানিয়েছে, তাদের ২ ন্যানোমিটার প্রক্রিয়া ব্যবহার করে এমন পাঁচটি কারখানায় ২০২৬ সালে উৎপাদন বাড়ানো হবে; এর মধ্যে দুটি সিনচুতে এবং তিনটি কাওশিউংয়ে। N2P-র ব্যাপক উৎপাদন ২০২৬ সালের দ্বিতীয়ার্ধে শুরু হওয়ার কথা, যা মাইক্রোসফটের পরিকল্পিত ২০২৭ সালের মোতায়েনের আগে।
বাজার-সংক্রান্ত হিসাব অনুযায়ী, ২০২৬ সালের শেষ নাগাদ TSMC-র ২ ন্যানোমিটার প্রক্রিয়ায় মাসিক সক্ষমতা প্রায় ৯০ হাজার থেকে ১ লাখ ওয়েফার হতে পারে এবং ২০২৭ সালের মাঝামাঝি তা ১ লাখ ১০ হাজার ছাড়াতে পারে। দ্বিতীয়ার্ধের আয়ের প্রায় ১০% এই প্রক্রিয়া থেকে আসতে পারে—এমন হিসাব পূর্বাভাস, Maia-র অর্ডার থেকে নিশ্চিত আয় নয়।
TSMC-র ঘোষিত লক্ষ্যের মধ্যে রয়েছে, ২০২৩ সালে ৩ ন্যানোমিটার উৎপাদনের প্রথম বছরের তুলনায় ২ ন্যানোমিটার প্রক্রিয়ার প্রথম বছরে ওয়েফার উৎপাদন ৪৫% বাড়ানো এবং ২০২৬ থেকে ২০২৮ সালের মধ্যে ২ ন্যানোমিটার সক্ষমতায় ৭০% যৌগিক বার্ষিক প্রবৃদ্ধি অর্জন করা। এই লক্ষ্যগুলোর কোনোটিই ওই উৎপাদনে মাইক্রোসফটের অংশ কত হবে তা নিশ্চিত করে না।
বৃহত্তর বাজারের পূর্বাভাসে AI সার্ভারের চাহিদা বাড়লে সম্ভাব্য সুবিধাভোগী হিসেবে Foxconn, Quanta, Wistron, Wiwynn, Pegatron, Inventec, Compal ও MiTAC-এর নাম রয়েছে। পূর্বাভাসে ২০২৬ সালে AI সার্ভার সরবরাহ ৩৫ লাখ এবং ২০২৭ সালে ৫২ লাখে পৌঁছানোর কথা বলা হয়েছে। গোল করে দেওয়া এই মোট সংখ্যাগুলোতে প্রবৃদ্ধি প্রায় ৪৯%, যা আলাদাভাবে উদ্ধৃত ৪৬% পূর্বাভাসের চেয়ে কিছুটা বেশি।
পূর্বাভাসে ২০২৬ সালে যুক্তরাষ্ট্রের বড় ক্লাউড সরবরাহকারীদের মূলধনী ব্যয় ৯৬% বৃদ্ধির কথাও বলা হয়েছে; এই বৃদ্ধির প্রায় অর্ধেক আসবে ডেটা সেন্টার নির্মাণ থেকে। Foxconn আশা করছে, তাদের বার্ষিক AI র্যাক সরবরাহ দ্বিগুণের বেশি হবে; Quanta AI সার্ভারে অন্তত ১০০% প্রবৃদ্ধির লক্ষ্য ধরে রেখেছে। এগুলো শিল্পের বৃহত্তর প্রত্যাশা, Maia 300 সরবরাহের চুক্তি নিশ্চিত হওয়ার প্রমাণ নয়।
পরিকল্পনায় Nvidia-ও থাকছে
মাইক্রোসফটের লক্ষ্য নিজেদের পণ্য ও পরিষেবার প্রধান ইনফারেন্স ব্যবস্থা হিসেবে Maia প্রতিষ্ঠা করা, Azure-জুড়ে সব GPU প্রতিস্থাপন করা নয়। নতুন মডেল প্রশিক্ষণ দেওয়ার প্রয়োজন আলাদা; সে কাজে মাইক্রোসফট Nvidia ও AMD-র সঙ্গে কাজ চালিয়ে যাচ্ছে।
জুলাইয়ে আয়ের হিসাব নিয়ে এক সম্মেলনে মাইক্রোসফট বলেছিল, Nvidia Vera Rubin ও AMD Helios ব্যবস্থা মোতায়েনে প্রথম দিকের ক্লাউড সরবরাহকারীদের মধ্যে তারা থাকবে বলে প্রত্যাশা করছে। Evercore ISI-র হিসাবে, ২০২৭ সালের প্রথম প্রান্তিকে মাইক্রোসফটের এআই চিপ ব্যয়ের প্রায় ১০% হতে পারে Maia। ব্যয়ের অংশ আর সম্পন্ন হওয়া ইনফারেন্স কাজের অংশ এক বিষয় নয়; তাই এই হিসাব মাইক্রোসফটের পরিচালনাগত লক্ষ্য অর্জনের অগ্রগতি সরাসরি মাপে না।
অন্য কোম্পানিগুলো বর্তমানে ঘণ্টাভিত্তিক ভাড়ায় Maia অ্যাক্সিলারেটর নিতে পারে না। এতে বাইরের প্রতিষ্ঠানের পক্ষে মূল্যায়ন সীমিত হয়; প্রকাশিত পারফরম্যান্স দাবিগুলোও কোনো নির্দিষ্ট মডেলে স্বাধীন গ্রাহক কী ফল পাবেন, তা নিশ্চিত করে না।
যেসব বিষয়ে অনিশ্চয়তা রয়ে গেছে, সেগুলোর মধ্যে রয়েছে মোতায়েনের সংখ্যা, পূর্ণ গিগাওয়াট সক্ষমতা অর্জনের সময়, বেঞ্চমার্ক পরীক্ষার বিস্তারিত শর্ত এবং Maia ও কেনা GPU-র মধ্যে কাজের চূড়ান্ত বণ্টন। মাইক্রোসফট বলেছে, নভেম্বরে সান ফ্রান্সিসকোতে এবং অনলাইনে Ignite 2026-এ তারা কৌশল নিয়ে আরও তথ্য জানাবে।
মূল বিষয়গুলো
- Maia 300-এর কম্পিউটিং চিপলেটগুলোতে TSMC N2P ব্যবহার করা হবে; উৎপাদন পর্যায়ের মোতায়েন শুরু হবে ২০২৭ সালে।
- প্রতিটি অ্যাক্সিলারেটরে রয়েছে ২৮৮ জিবি HBM4 মেমোরি এবং প্রতি সেকেন্ডে ১৮ টিবি সর্বোচ্চ মেমোরি ব্যান্ডউইডথ।
- পূর্ণাঙ্গ একটি র্যাকে ১৬৭ কিলোওয়াট বিদ্যুৎ-সীমার মধ্যে ৯৬টি অ্যাক্সিলারেটর থাকবে।
- শীর্ষস্থানীয় GPU ব্যবস্থার তুলনায় প্রতি মেগাওয়াটে ৪০% বেশি টোকেন এবং Maia 200 র্যাকের সর্বোচ্চ সাত গুণ আউটপুট পাওয়ার প্রত্যাশা করছে মাইক্রোসফট।
- ২০২৭ সাল থেকে Maia পরিবারের মোতায়েন একাধিক গিগাওয়াটে সম্প্রসারিত হবে; তবে শেষ করার কোনো সময়সীমা প্রকাশ করা হয়নি।
- ১০ লাখের বেশি Maia 300 মোতায়েনের খবর মাইক্রোসফটের ঘোষণায় নিশ্চিত করা হয়নি।
- নিজস্ব হার্ডওয়্যারের পাশাপাশি Nvidia ও AMD-র ব্যবস্থা মোতায়েনের পরিকল্পনাও চালিয়ে যাচ্ছে মাইক্রোসফট।
