চীনের Sugon 8000-এ ১ লাখ এআই কার্ডে চলছে মস্তিষ্ক, মহাবিশ্ব ও আবহাওয়ার সিমুলেশন

মহাবিশ্বের চার ট্রিলিয়ন কণা থেকে ডিজিটাল মস্তিষ্ক

চার ট্রিলিয়ন ডার্ক ম্যাটার কণা নিয়ে একটি সিমুলেশন, ১০ হাজার কোটি নিউরনসমৃদ্ধ ডিজিটাল মস্তিষ্ক এবং এক কিলোমিটার রেজল্যুশনের সমুদ্র পূর্বাভাস ব্যবস্থা—শেনঝেনে এক বড় সম্মেলনে চীনের Sugon 8000 কম্পিউটিং সিস্টেমের সঙ্গে উপস্থাপিত প্রয়োগগুলোর মধ্যে রয়েছে এগুলো।

উদ্ভাবক প্রতিষ্ঠানটির ভাষ্য অনুযায়ী, ১ লাখ অ্যাক্সিলারেটর কার্ডযুক্ত চীনের প্রথম সম্পূর্ণ দেশীয়ভাবে তৈরি এআই সুপারক্লাস্টারটি ২২তম CCF জাতীয় উচ্চক্ষমতাসম্পন্ন কম্পিউটিং সম্মেলনে প্রদর্শন করা হয়। ২০২৬ সালের ১৭ থেকে ২০ অক্টোবর শেনঝেন ওয়ার্ল্ড এক্সিবিশন অ্যান্ড কনভেনশন সেন্টারে এই আয়োজন অনুষ্ঠিত হয়। সম্মেলনে ১৮ অক্টোবর সীমান্তবর্তী প্রযুক্তির ১০টি প্রয়োগ-সাফল্য প্রকাশ করা হয়।

Sugon 8000, যা Dengfeng নামেও পরিচিত, হেনান প্রদেশের ঝেংঝৌতে নির্মিত হয় এবং জাতীয় সুপারকম্পিউটিং ইন্টারনেটের সঙ্গে যুক্ত হয়। এর মূল নকশায় উচ্চক্ষমতাসম্পন্ন কম্পিউটিং—যা গাণিতিক ও ভৌত নিয়ম মেনে হিসাব করে—এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সমন্বয় করা হয়েছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তথ্য থেকে ধরন শিখে নেয়।

এর ব্যবহারিক লক্ষ্য হলো গবেষকদের জটিল সমস্যা অনুসন্ধানের দ্রুততর উপায় দেওয়া। প্রচলিত সিমুলেশন দিয়ে প্রশিক্ষণের তথ্য তৈরি করা যায়, সম্ভাব্য উত্তর খুঁজতে পারে এআই, এরপর সবচেয়ে আশাব্যঞ্জক ফল যাচাই করতে আরেকটি বিস্তারিত সিমুলেশন চালানো যায়।

Sugon-এর সম্পন্ন হওয়ার ঘোষণা অনুযায়ী, সিস্টেমটির নির্মাণ ও নেটওয়ার্ক সংযোগ সম্পন্ন হয় ২০২৬ সালের ১০ জুলাই। ফলে অক্টোবরে উপস্থাপনায় ইতিমধ্যে ব্যবহৃত সিস্টেমটির বিভিন্ন প্রয়োগের ওপর জোর দেওয়া হয়। এর মধ্যে ছিল জ্যোতির্বিজ্ঞান, উপকরণবিজ্ঞান, জীবনবিজ্ঞান, আবহাওয়া ও কৃষি নিয়ে কাজ।

যুক্ত ১ লাখ কার্ড আসলে কী করে

এআই অ্যাক্সিলারেটর কার্ড হলো এমন এক ধরনের কম্পিউটিং হার্ডওয়্যার, যা একই সময়ে বিপুলসংখ্যক হিসাব করার জন্য তৈরি। ১ লাখ কার্ড যুক্ত থাকলে একটি ক্লাস্টার কঠিন কাজ অনেক প্রসেসরের মধ্যে ভাগ করে দিতে পারে, যদি সেগুলো যথেষ্ট দ্রুত তথ্য আদান-প্রদান করতে পারে।

Sugon বলছে, সিস্টেমটি FP64 থেকে INT8 পর্যন্ত বিভিন্ন সংখ্যাগত ফরম্যাট সমর্থন করে। FP64-তে একটি ফ্লোটিং-পয়েন্ট সংখ্যা প্রকাশে ৬৪ বিট ব্যবহার করা হয়, যা বৈজ্ঞানিক হিসাবের জন্য উল্লেখযোগ্য সংখ্যাগত নির্ভুলতা দেয়। INT8-তে ৮ বিট দিয়ে পূর্ণসংখ্যা প্রকাশ করা হয়। কিছু এআই কার্যক্রমে এটি কাজে লাগে, কারণ ছোট সংখ্যা মেমরির ব্যবহার ও হিসাবের খরচ কমাতে পারে।

গবেষণার বিভিন্ন পর্যায়ে নির্ভুলতার চাহিদাও আলাদা। বিস্তারিত ভৌত সিমুলেশনে FP64 লাগতে পারে, অন্যদিকে সম্ভাব্য উপকরণ যাচাই করা এআই মডেল কম নির্ভুলতার ফরম্যাট ব্যবহার করতে পারে। একই কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মে এ ধরনের কাজ সমর্থনের জন্য Sugon 8000 তৈরি করা হয়েছে।

১০ হাজার থেকে ১ লাখ কার্ডে উত্তরণ মানে কার্ডের সংখ্যা ১০ গুণ হওয়া। তবে কার্যকর কর্মক্ষমতা নির্ভর করে সফটওয়্যার কত দক্ষভাবে কাজ ভাগ করে, তথ্য কত দ্রুত স্থানান্তরিত হয় এবং প্রসেসরগুলো একে অপরের জন্য কতক্ষণ অপেক্ষা করে—এসবের ওপরও।

Sugon তাদের পদ্ধতিকে উচ্চক্ষমতাসম্পন্ন কম্পিউটিং ও এআইয়ের স্বাভাবিক সমন্বয় হিসেবে বর্ণনা করে। ব্যবহারিকভাবে, এই অবকাঠামো বৈজ্ঞানিক সিমুলেশন, মডেল প্রশিক্ষণ এবং ইনফারেন্স সামলানোর জন্য তৈরি। ইনফারেন্স হলো প্রশিক্ষিত এআই মডেল ব্যবহার করে উত্তর তৈরি করার প্রক্রিয়া।

পদার্থবিজ্ঞানের মাধ্যমে এআই যাচাইয়ের গবেষণা-চক্র

বৈজ্ঞানিক সিমুলেশন ও এআইয়ের সূচনা ভিন্ন জায়গা থেকে। কোনো সিমুলেশনে পরমাণুর পারস্পরিক ক্রিয়া বা বায়ুপ্রবাহের বর্ণনা দেওয়া সমীকরণ ব্যবহার করা হতে পারে। প্রাথমিক অবস্থা থেকে শুরু করে অনেক ছোট ছোট ধাপে এরপর কী ঘটবে, তা হিসাব করা হয়।

এআই মডেল উদাহরণ থেকে শেখে। পর্যাপ্ত সিমুলেশন ফল পেলে সেটি ধরন শনাক্ত করতে পারে এবং প্রতিটি বিস্তারিত হিসাব আবার করার চেয়ে অনেক দ্রুত ফল অনুমান করতে পারে। বিপুলসংখ্যক সম্ভাব্য নকশা বা আণবিক বিন্যাস পরীক্ষা করতে হলে এই গতি গবেষকদের কাজে আসে।

Sugon 8000-এর সমন্বিত পদ্ধতিতে তিনটি ধাপ রয়েছে। প্রথমে বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিংয়ের মাধ্যমে সিমুলেশনের তথ্য তৈরি হয়। দ্বিতীয় ধাপে এআই সেই তথ্য থেকে শিখে সম্ভাব্য বিকল্পগুলো যাচাই করে। তৃতীয় ধাপে বিস্তারিত বৈজ্ঞানিক হিসাব দিয়ে আশাব্যঞ্জক উত্তরগুলোর ছোট একটি অংশ পরীক্ষা করা হয়।

শেষ ধাপের যাচাই গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এআই বিশ্বাসযোগ্য মনে হলেও ভুল ফল দিতে পারে; একে প্রায়ই হ্যালুসিনেশন বলা হয়। বৈজ্ঞানিক গবেষণায় আকর্ষণীয় কোনো পূর্বাভাস পেলেই তা গ্রহণ করা যায় না, গবেষণাধীন ভৌত আচরণের সঙ্গে মিলিয়ে পরীক্ষা করতে হয়। এই সমন্বিত কর্মপ্রবাহে প্রাথমিক যাচাইয়ে উত্তীর্ণ বিকল্পগুলোর পেছনে ব্যয়বহুল হিসাবের সময় দেওয়া হয়।

গবেষকদের জন্য এর সুবিধা হলো, কম্পিউটিং সময় ব্যবহারের ধরন বদলে যায়। প্রতিটি সম্ভাবনার ক্ষেত্রে সবচেয়ে বিস্তারিত হিসাব চালানোর বদলে তারা এআই দিয়ে অনুসন্ধানের পরিধি ছোট করতে পারেন এবং যেসব ক্ষেত্রে গভীর পর্যালোচনা দরকার, সেগুলোর জন্য বেশি নির্ভুলতার হিসাব সংরক্ষণ করতে পারেন।

জুলাইয়ে চালু, অক্টোবরে প্রদর্শন

Sugon-এর জুলাইয়ের ঘোষণা এবং অক্টোবরে সম্মেলনে উপস্থাপনা—সিস্টেমটি চালুর ভিন্ন ভিন্ন পর্যায়ের কথা বলে। প্রথমে প্রতিষ্ঠানটি নির্মাণ সম্পন্ন হওয়ার কথা জানায়, এরপর পরিচালনসংক্রান্ত পরিসংখ্যান প্রকাশ করে এবং পরে বৈজ্ঞানিক প্রয়োগগুলো তুলে ধরে।

• ১০ জুলাই, ২০২৬: Sugon 8000-এর নির্মাণ সম্পন্ন এবং জাতীয় সুপারকম্পিউটিং ইন্টারনেটের সঙ্গে সংযোগের কথা জানায় Sugon।
• ১৮ জুলাই: বিশ্ব কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্মেলনে প্রকাশিত পরিসংখ্যানে চালুর প্রথম সপ্তাহে পূর্ণ ব্যবহারক্ষমতা কাজে লাগানোর কথা বলা হয়। দৈনিক গড়ে ১ লাখ ৫০ হাজারের বেশি কাজ প্রক্রিয়াকরণ করা হয়।
• ১৭ থেকে ২০ অক্টোবর: শেনঝেনে অনুষ্ঠিত হয় CCF জাতীয় উচ্চক্ষমতাসম্পন্ন কম্পিউটিং সম্মেলন।
• ১৮ অক্টোবর: সম্মেলনে সীমান্তবর্তী প্রযুক্তির ১০টি প্রয়োগ-সাফল্য তুলে ধরে Sugon।

Sugon-এর আনুষ্ঠানিক নির্মাণ-সমাপ্তির তারিখ ১০ জুলাই। অক্টোবরে প্রকাশিত আরেকটি বিবরণে বলা হয়, ক্লাস্টারটি আগস্টে আনুষ্ঠানিকভাবে পরিষেবায় প্রবেশ করে। জুলাইয়ের উদ্বোধনের সঙ্গে ওই মাইলফলকের সম্পর্ক কী, তা সেখানে ব্যাখ্যা করা হয়নি।

প্রথম সপ্তাহের পরিসংখ্যানে দৈনিক সর্বোচ্চ কাজের সংখ্যা ৫ লাখ ছাড়িয়ে যাওয়ার কথা বলা হয়, যা দৈনিক গড় ১ লাখ ৫০ হাজারের ঘোষিত সীমার তিন গুণেরও বেশি। একটি কাজ হলো জমা দেওয়া কম্পিউটিংয়ের দায়িত্ব; ফলে মোট সংখ্যায় ভিন্ন আকার ও মেয়াদের কাজ অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।

জুলাইয়ের পরিচালনসংক্রান্ত হালনাগাদে আরও বলা হয়, কাজের ধরন, তথ্যের অবস্থান ও সম্পদের প্রাপ্যতা বিবেচনায় নিয়ে কাজ বণ্টনের মাধ্যমে একসঙ্গে লাখো ব্যবহারকারীর অনুরোধ সামলানো যায়। এ ধরনের সময়সূচি নির্ধারণকে কম্পিউটিংয়ে সঠিক দলের হাতে কাজ তুলে দেওয়ার সঙ্গে তুলনা করা যায়, যাতে যৌথ পথ ও সরঞ্জাম বাধা হয়ে না দাঁড়ায়।

মহাবিশ্ব ও মস্তিষ্ক প্রকল্পে কী রয়েছে

Qianyan মহাজাগতিক সিমুলেশনে মহাবিশ্বের বিবর্তন মডেল করতে চার ট্রিলিয়ন ডার্ক ম্যাটার কণা ব্যবহার করা হয়। ডার্ক ম্যাটার এমন পদার্থ, যার মহাকর্ষীয় প্রভাব পর্যবেক্ষণ করা গেলেও তা আলো নির্গত করে না। সিমুলেশনে কণাগুলো ওই পদার্থের বিভিন্ন অংশকে উপস্থাপন করে, যার মাধ্যমে গবেষকেরা হিসাব করতে পারেন কীভাবে বৃহৎ কাঠামো গড়ে ওঠে।

সংখ্যার এই ব্যাপকতা মেশিনটিকে সিমুলেট করা মহাবিশ্ব ধারণে সক্ষম বলে বর্ণনার ভিত্তি জোগায়। গবেষকেরা মহাজাগতিক পদার্থ ও তার আচরণের গাণিতিক উপস্থাপনা তৈরি করেন, তারপর হিসাব করেন সময়ের সঙ্গে সেই উপস্থাপনা কীভাবে বদলায়।

Fudan University-এর একটি দল ১০ হাজার কোটি নিউরনের মাত্রার একটি ডিজিটাল মস্তিষ্কও উপস্থাপন করে, যাকে সম্মেলনে ওই মাত্রায় বিশ্বের প্রথম বলে বর্ণনা করা হয়। সফটওয়্যারে স্নায়ুকোষ ও তাদের পারস্পরিক ক্রিয়া উপস্থাপন করা হয়, যাতে গবেষকেরা সেগুলোর সম্মিলিত আচরণ অনুসন্ধান করতে পারেন।

দুটি প্রকল্পেই বিপুলসংখ্যক উপাদানের জন্য শুধু সংরক্ষণস্থানের প্রয়োজন হয় না। সিমুলেট করা ব্যবস্থা পরিবর্তনের সঙ্গে সঙ্গে কম্পিউটারকে বারবার পারস্পরিক ক্রিয়ার হিসাব করতে হয় এবং প্রসেসরগুলোর মধ্যে তথ্য স্থানান্তর করতে হয়।

জ্যোতির্বিজ্ঞান ও মস্তিষ্ক নিয়ে প্রকল্পগুলো দেখায়, অক্টোবরে কার্ডের সংখ্যার চেয়ে প্রয়োগের ওপর বেশি জোর দেওয়া হয়েছিল কেন। একটি মডেল কত জটিল বিষয় সামলাতে পারে, তার হিসাব কত বিস্তারিত এবং সিমুলেশন শেষ হতে কত সময় লাগে—এসবই এর কার্যকারিতা মাপার গুরুত্বপূর্ণ মানদণ্ড।

উপকরণ, আবহাওয়া, সমুদ্র ও ভার্চ্যুয়াল ভুট্টা

MatPL নামের মেশিন লার্নিং ফোর্স-ফিল্ড সফটওয়্যার প্যাকেজটি আণবিক গতিবিদ্যার সিমুলেশন এক ট্রিলিয়ন পরমাণু পর্যন্ত বিস্তৃত করেছে। এর নির্ভুলতা কোয়ান্টাম মেকানিকসের হিসাবের কাছাকাছি বলে বর্ণনা করা হয়েছে। আণবিক গতিবিদ্যায় সময়ের সঙ্গে পরমাণুর চলাচল অনুসরণ করা হয়। ফোর্স ফিল্ড পরমাণুগুলোর মধ্যকার বলের হিসাব দেয়, যা তাদের চলাচল নির্ধারণ করে।

আরও বিস্তারিত কোয়ান্টাম সমস্যা বারবার সমাধান করার তুলনায় মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে এসব বলের হিসাব কম খরচে করা যায়। সম্মেলনের উপস্থাপনায় MatPL-এর সাফল্যকে সিমুলেশনের আকার ও সংখ্যাগত নির্ভুলতার সন্ধিস্থলে রাখা হয়—দুটি চাহিদা, যেগুলো একই সঙ্গে পূরণ করা প্রায়ই কঠিন।

স্বল্প ও মধ্যমেয়াদি বৈশ্বিক আবহাওয়ার পূর্বাভাসের জন্য তৈরি Fengqing Ensemble V1.0 ব্যবস্থা কার্যকর ব্যবহারে প্রবেশ করেছে। এনসেম্বল পূর্বাভাসে পূর্বাভাসের একাধিক সংস্করণ চালানো হয়, যাতে সামান্য ভিন্ন প্রাথমিক অবস্থা বা অনুমান থেকে আবহাওয়া কীভাবে বদলাতে পারে, তা যাচাই করা যায়।

সমুদ্র গবেষণায় swLFS-কে এক কিলোমিটার রেজল্যুশনের বিশ্বের প্রথম বৈশ্বিক সমুদ্রস্রোত পূর্বাভাস ব্যবস্থা হিসেবে উপস্থাপন করা হয়। বেশি সূক্ষ্ম রেজল্যুশনে মডেল ছোট আকারের স্থানিক বৈশিষ্ট্য দেখাতে পারে, তবে তাতে বৈশ্বিক সমুদ্রজুড়ে হিসাবের পরিমাণও বাড়ে।

China Agricultural University-এর Virtual Maize প্ল্যাটফর্ম প্রজননচক্র ১০ বছরের বেশি থেকে কমিয়ে কয়েক বছরে আনার কৃতিত্ব পেয়েছে। উপযোগী ফসলের বৈশিষ্ট্য খুঁজতে এই প্ল্যাটফর্মে কম্পিউটিং ব্যবহার করা হয়, যা প্রজননের মাধ্যমে অনুসরণযোগ্য বৈশিষ্ট্যের সমন্বয়গুলো সীমিত করতে গবেষকদের সহায়তা করে।

১০টি সাফল্যের মধ্যে জ্বালানি অনুসন্ধান এবং উন্নত সরঞ্জাম উদ্ভাবনের কাজও ছিল। একসঙ্গে বিবেচনা করলে, নাম উল্লেখ করা উদাহরণগুলো ক্লাস্টারটিকে বাস্তব কাজের সঙ্গে যুক্ত করে: আবহাওয়ার পূর্বাভাস, সমুদ্রস্রোতের মডেল তৈরি, পরমাণুর আচরণ অধ্যয়ন এবং ফসলের প্রজনন-বিকল্প নির্বাচন।

হিসাবের পেছনে নেটওয়ার্ক ও স্টোরেজ

Sugon বলছে, তাদের দেশীয় অবকাঠামো চিপ, কম্পিউটিং সরঞ্জাম, স্টোরেজ, নেটওয়ার্কিং, কুলিং, অ্যাপ্লিকেশন ও সেবা—সবকিছু বিস্তৃত। Hygon এবং দেশীয়ভাবে তৈরি অন্যান্য চিপ কম্পিউটিংয়ের ভিত্তি জোগায়। সম্মেলনের সংবাদেও বৃহত্তর স্থাপত্যের মধ্যে নিজস্বভাবে তৈরি ছয়টি চিপ থাকার কথা বলা হয়েছে।

scaleFabric নেটওয়ার্কে নেটিভ রিমোট ডাইরেক্ট মেমোরি অ্যাকসেস, বা RDMA ব্যবহার করা হয়। এর মাধ্যমে মূল প্রসেসরের কম অংশগ্রহণে এক মেশিন থেকে অন্য মেশিনে তথ্য স্থানান্তর করা যায়, ফলে তথ্য আদান-প্রদানের কিছু বাড়তি চাপ কমে।

দ্রুত সংযোগ অপরিহার্য, কারণ বড় সিমুলেশন বা এআই প্রশিক্ষণ চলার সময় মধ্যবর্তী ফলাফল বারবার ভাগ করে নিতে হয়। প্রসেসর হিসাব শেষ করার পরও তথ্যের অপেক্ষায় থাকলে, স্থাপিত কম্পিউটিং সক্ষমতার একাংশ অব্যবহৃত পড়ে থাকে।

Sugon-এর মতে, ParaStor ডিস্ট্রিবিউটেড স্টোরেজ আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। ডিস্ট্রিবিউটেড স্টোরেজ একাধিক মেশিনে তথ্য ছড়িয়ে রাখে, যাতে বড় কাজ অনেক পথে তথ্য পড়তে ও লিখতে পারে। প্রতিষ্ঠানটি বলছে, ২০২৬ সালের IO500 র‍্যাঙ্কিংয়ে প্রোডাকশন ফুল নোড ও ১০ নোড পারফরম্যান্স বিভাগে ParaStor প্রথম স্থান পেয়েছে।

মডেল প্রশিক্ষণের সময় স্টোরেজের কর্মক্ষমতা গুরুত্বপূর্ণ, কারণ বড় ডেটাসেট বারবার পড়তে হয়। বৈজ্ঞানিক সিমুলেশনের সময়ও এটি দরকার, কারণ মধ্যবর্তী ফলাফল সংরক্ষণ করতে হতে পারে। অগ্রগতি সংরক্ষণ করা থাকলে মাঝপথে বাধা ঘটার পর দীর্ঘ হিসাব আবার চালু করাও সহজ হয়।

এই মাত্রায় নেটওয়ার্কে যানজট, কাজের ভারসাম্য রক্ষা এবং ত্রুটি বিচ্ছিন্ন করা—এসব হয়ে ওঠে প্রকৌশলের কেন্দ্রীয় কাজ। উপযুক্ত প্রসেসর ও তথ্য যেখানে পাওয়া যায়, সময়সূচি নির্ধারণকারী ব্যবস্থাকে সেখানে কাজ দিতে হয়। একই সঙ্গে নেটওয়ার্ককে কাজের চাপ বহন করতে হয়, যাতে স্থানীয় কোনো সমস্যা বড় ধরনের ধীরগতির কারণ না হয়।

কুলিং, ঘনত্ব ও কার্ড সচল রাখার খরচ

Sugon 8000-এ দশা পরিবর্তনভিত্তিক ইমারশন কুলিং ব্যবহার করা হয়। সরঞ্জাম থেকে তাপ শীতলীকরণ তরলে স্থানান্তরিত হয়, আর তরলের দশা পরিবর্তনের প্রক্রিয়া সেই তাপ সরিয়ে নিতে সহায়তা করে। Sugon বলছে, এ নকশায় মেগাওয়াট-পর্যায়ের বিদ্যুৎঘনত্বসম্পন্ন ক্যাবিনেট সমর্থন করা যায়।

প্রতিষ্ঠানটি দেশীয়ভাবে তৈরি কুল্যান্ট এবং সারা বছর বাইরের পরিবেশের সুবিধা কাজে লাগানো কুলিং ব্যবস্থার কথাও জানিয়েছে। এসব বৈশিষ্ট্য একটি মৌলিক সীমাবদ্ধতার সমাধান করে: সীমিত জায়গায় বেশি কম্পিউটিং ক্ষমতা রাখলে আরও বেশি তাপ তৈরি হয়, যা অবিরত সরিয়ে নিতে হয়।

জুলাইয়ের পরিচালনসংক্রান্ত হালনাগাদে অন্য সুপারনোডের তুলনায় প্রতি ইউনিটে কম্পিউটিং ঘনত্ব ২০ গুণ বাড়ার দাবি করা হয়। Sugon-এর জুলাইয়ের নির্মাণ-সমাপ্তির বিবৃতিতে এই মাত্রার একটি ক্লাস্টারের জন্য জ্বালানি দক্ষতা, মেমরি অ্যাকসেস ও নেটওয়ার্ক নকশাকেও প্রয়োজনীয় পরীক্ষার বিষয় হিসেবে উল্লেখ করা হয়।

বিদ্যুৎ সরবরাহ ও কুলিং সরঞ্জামকে টানা ভারী ব্যবহার এবং চাহিদার ওঠানামা—দুই-ই সামলাতে হয়। বৈজ্ঞানিক সিমুলেশন, এআই প্রশিক্ষণ এবং বিপুল পরিমাণ ইনফারেন্স চালানো মেশিনে কাজের ধরন বদলানোর সঙ্গে সঙ্গে নেটওয়ার্কে চাপ ও বিদ্যুতের চাহিদাও ভিন্ন হতে পারে।

পরবর্তী গুরুত্বপূর্ণ ব্যবহারিক পরিমাপের মধ্যে রয়েছে প্রতি সম্পন্ন কাজে বিদ্যুৎ খরচ, তথ্যের অপেক্ষায় ব্যয় করা সময়, কাজ শেষ হওয়ার সময় এবং ত্রুটির পর পুনরুদ্ধার। প্রকাশিত ঘোষণাগুলোতে মোট বিদ্যুৎ ব্যবহার, পরিচালন ব্যয়, অ্যাপ্লিকেশনের গতি বা ব্যবহারকারীর ফি নিয়ে তুলনাযোগ্য পূর্ণাঙ্গ পরিসংখ্যান নেই।

সিস্টেমটি কত বিস্তৃতভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে

Sugon-এর জুলাইয়ের নির্মাণ-সমাপ্তির ঘোষণায় বলা হয়, ২০টির বেশি ক্ষেত্রে বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং ও এআইয়ের সমন্বয়ে তৈরি ৩০০টির বেশি অ্যাপ্লিকেশনকে অপটিমাইজ করা হয়েছে। এর মধ্যে ৭০টির বেশি অ্যাপ্লিকেশন ১০ হাজার কার্ডের মাত্রা পর্যন্ত সম্প্রসারিত হয়েছে। উল্লেখিত উদাহরণের মধ্যে ছিল প্রোটিন ফোল্ডিং, এক ট্রিলিয়ন পানির পরমাণু নিয়ে আণবিক গতিবিদ্যা এবং ১০০ ট্রিলিয়ন গ্রিড সেল ব্যবহার করে টার্বুলেন্স সিমুলেশন।

জুলাইয়ের পরিচালনসংক্রান্ত হালনাগাদে প্রায় ১ হাজার অ্যাপ্লিকেশন অভিযোজনের কথা বলা হয়। অক্টোবরে সম্মেলনে ৩০টির বেশি ক্ষেত্রে ৩০০টির বেশি গভীরভাবে অপটিমাইজ করা অগ্রাধিকারপ্রাপ্ত অ্যাপ্লিকেশনের কথা উল্লেখ করা হয়। এর মধ্যে ২০টির বেশি পুরো সিস্টেমজুড়ে চলছিল। অক্টোবরে প্রকাশিত আরেকটি বিবরণে ২৬টি ক্ষেত্রে ৩০০টির বেশি কম্পিউটিং কাজের হিসাব দেওয়া হয়। সফটওয়্যার অভিযোজন, অগ্রাধিকারপ্রাপ্ত অপটিমাইজেশন এবং কম্পিউটিং কাজের মতো ভিন্ন শ্রেণি ধরে এসব সংখ্যা গণনা করা হয়েছে।

জাতীয় সুপারকম্পিউটিং ইন্টারনেটের লক্ষ্য হলো বিশ্ববিদ্যালয়, গবেষণা প্রতিষ্ঠান, ব্যবসাপ্রতিষ্ঠান এবং ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীদের জন্য ক্লাস্টারটি ব্যবহারের সুযোগ তৈরি করা। এর কাজ হলো কম্পিউটিংয়ের চাহিদাকে উপলভ্য সম্পদের সঙ্গে যুক্ত করা, যাতে বড় ক্লাস্টার তৈরি ও পরিচালনা করতে অক্ষম প্রতিষ্ঠানগুলোর বাইরের ব্যবহারকারীরাও এর সুবিধা পান।

১৮ অক্টোবর চালু হওয়া HPC+AI for Science সীমান্তবর্তী পর্যবেক্ষণ কর্মসূচির অধীনে Sugon 8000-কে একটি প্রতিনিধিত্বমূলক প্রয়োগের উদাহরণ হিসেবেও নির্বাচন করা হয়। সম্মেলনে কম্পিউটিং অবকাঠামো, সফটওয়্যার ও অ্যাপ্লিকেশন নিয়ে যৌথ কাজের জন্য শিল্প-সহযোগিতার কর্মপরিকল্পনা এবং একটি উন্মুক্ত কমিউনিটি চালু করা হয়।

Beijing Academy of Artificial Intelligence-এর সঙ্গে কৌশলগত অংশীদারত্ব এবং ১ লাখ কার্ডযুক্ত দ্বিতীয় একটি সম্পূর্ণ দেশীয় সিস্টেম তৈরির কথা জানিয়েছে Sugon। প্রথম মেশিনের ক্ষেত্রে অক্টোবরে উপস্থাপিত ফলাফলে সম্পন্ন বৈজ্ঞানিক কাজ ও ধারাবাহিক সেবার ওপর জোর দেওয়া হয়। প্রস্তাবিত দ্বিতীয় সিস্টেমের মাধ্যমে একটি স্থাপনার গণ্ডি ছাড়িয়ে এই পদ্ধতি সম্প্রসারণ করা হবে।

মূল তথ্য

• Sugon 8000-এ ১ লাখ এআই অ্যাক্সিলারেটর কার্ড যুক্ত রয়েছে এবং এটি হেনান প্রদেশের ঝেংঝৌতে পরিচালিত হয়।
• ১০ জুলাই, ২০২৬-এ Sugon সিস্টেমটির নির্মাণ সম্পন্ন এবং জাতীয় সুপারকম্পিউটিং ইন্টারনেটের সঙ্গে সংযোগের ঘোষণা দেয়।
• ১৮ অক্টোবর শেনঝেনে সীমান্তবর্তী প্রযুক্তির ১০টি প্রয়োগ-সাফল্য উপস্থাপন করা হয়।
• উল্লেখযোগ্য প্রকল্পগুলোর মধ্যে রয়েছে চার ট্রিলিয়ন ডার্ক ম্যাটার কণা নিয়ে সিমুলেশন, ১০ হাজার কোটি নিউরনসমৃদ্ধ ডিজিটাল মস্তিষ্ক এবং এক ট্রিলিয়ন পরমাণু নিয়ে আণবিক সিমুলেশন।
• একই প্ল্যাটফর্মে সিস্টেমটি বিস্তারিত বৈজ্ঞানিক হিসাবের সঙ্গে এআই প্রশিক্ষণ ও ইনফারেন্সের সমন্বয় করে।
• ১ লাখ কার্ডযুক্ত দ্বিতীয় একটি সম্পূর্ণ দেশীয় ক্লাস্টার তৈরির ঘোষণা দিয়েছে Sugon।