आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए नया मार्ग: Nvidia और दक्षिण कोरियाई कंपनियों के बीच 'विषमजातीय कंप्यूटिंग' के लिए गठजोड़
Nvidia, SK Telecom और Rebellions के साथ मिलकर GPU और NPU को जोड़ने वाली एक शक्तिशाली प्रणाली बना रहे हैं, जो AI डेटा सेंटर की क्षमता में भारी वृद्धि करेगी।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की दुनिया में प्रोसेसिंग पावर की मांग जिस गति से बढ़ रही है, उसे पूरा करने के लिए अब केवल एक प्रकार की चिप पर्याप्त नहीं है। हाल ही में दक्षिण कोरिया की राजधानी सियोल में आयोजित 'AI Day Seoul' कार्यक्रम के दौरान एक महत्वपूर्ण समझौता ज्ञापन (MOU) पर हस्ताक्षर किए गए। इस समझौते के अनुसार, अमेरिकी चिपमेकर Nvidia, दक्षिण कोरिया की टेलीकॉम दिग्गज SK Telecom (SKT) और AI चिप स्टार्टअप Rebellions के साथ मिलकर एक 'विषमजातीय कंप्यूटिंग सिस्टम' (heterogeneous computing system) विकसित करेंगे।
विषमजातीय कंप्यूटिंग (heterogeneous computing) का अर्थ ऐसी प्रणाली से है जिसमें एक से अधिक प्रकार के प्रोसेसर या कोर का उपयोग किया जाता है। इस गठबंधन के तहत Nvidia के ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (GPUs) को Rebellions द्वारा डिजाइन किए गए न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट्स (NPUs) के साथ जोड़ा जाएगा। इस संयुक्त प्रणाली का उपयोग SK Telecom के AI डेटा सेंटर बनाने के लिए किया जाएगा, जो भविष्य की तकनीक के लिए आधार तैयार करेगा।
यह साझेदारी Nvidia के 'NVLink Fusion' प्रोग्राम पर आधारित होगी। यह प्रोग्राम हाइपरस्केलर्स (बड़े पैमाने पर डेटा सेंटर चलाने वाली कंपनियां) और कस्टम चिप डिजाइनर्स को अपने स्वयं के AI प्रोसेसर को सीधे Nvidia के रैक-स्केल इंफ्रास्ट्रक्चर से जोड़ने की अनुमति देता है। इससे विभिन्न प्रकार की चिप्स एक-दूसरे के साथ बहुत तेजी से संवाद कर सकेंगी और डेटा का आदान-प्रदान कर सकेंगी।
- Nvidia GPU की भूमिकाNvidia के शक्तिशाली GPUs जटिल पैरेलल प्रोसेसिंग और AI मॉडल की ट्रेनिंग का काम संभालेंगे।
- Rebellions NPU का जुड़ावRebellions द्वारा खास डिज़ाइन किए गए NPUs विशिष्ट न्यूरल नेटवर्क कार्यों को अधिक कार्यक्षमता से पूर्ण करेंगे।
- NVLink Fusion द्वारा जुड़ावNvidia के NVLink Fusion प्रोग्राम द्वारा इन दोनों अलग प्रकार के प्रोसेसर्स को एक ही इंफ्रास्ट्रक्चर में जोड़ा जाएगा।
- SK Telecom डेटा सेंटरइस संयुक्त सिस्टम को SK Telecom के AI डेटा सेंटरों में स्थापित किया जाएगा ताकि ग्राहकों को तेज़ AI सेवा मिल सके।
विषमजातीय कंप्यूटिंग क्या है और यह क्यों महत्वपूर्ण है?
सामान्य तौर पर, कंप्यूटिंग सिस्टम समान प्रकार के प्रोसेसर का उपयोग करते हैं, जिसे समरूप (homogeneous) सिस्टम कहा जाता है। लेकिन विषमजातीय कंप्यूटिंग में विभिन्न प्रकार के प्रोसेसर जैसे CPU, GPU और NPU को एक साथ लाया जाता है। ये सिस्टम केवल प्रोसेसर की संख्या बढ़ाकर नहीं, बल्कि विशिष्ट कार्यों के लिए विशेष प्रोसेसर का उपयोग करके कार्यक्षमता में वृद्धि करते हैं।
विकिपीडिया की रिपोर्ट के अनुसार, विषमजातीय सिस्टम में अलग-अलग इंस्ट्रक्शन-सेट आर्किटेक्चर (ISA) हो सकते हैं। ISA उन निर्देशों का समूह है जिसे प्रोसेसर समझता है। जब मुख्य प्रोसेसर एक प्रकार की भाषा का उपयोग करता है और अन्य प्रोसेसर दूसरी भाषा का, तो वह सिस्टम अधिक जटिल हो जाता है लेकिन यह अधिक शक्तिशाली भी बन जाता है। इस विविधता का उपयोग करके सिस्टम बेहतर प्रदर्शन और ऊर्जा की बचत हासिल कर सकता है।
शोध दर्शाते हैं कि विषमजातीय आर्किटेक्चर समान प्रकार के आर्किटेक्चर की तुलना में 21% बेहतर प्रदर्शन दे सकते हैं। इसके अलावा, यह 23% तक ऊर्जा बचाने में भी मदद करते हैं। आज के समय में जब डेटा सेंटरों में बिजली की खपत एक बड़ी चिंता है, तब इस प्रकार की ऊर्जा दक्षता बहुत महत्वपूर्ण साबित होती है।
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Nvidia, SKT और Rebellions की भूमिका
इस त्रिपक्षीय गठबंधन में प्रत्येक कंपनी अपनी विशेषज्ञता लेकर आती है। Nvidia दुनिया की सबसे बड़ी GPU निर्माता कंपनी है, जिसकी चिप्स को AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए स्वर्ण मानक माना जाता है। Rebellions दक्षिण कोरिया का एक स्टार्टअप है जो विशेष रूप से AI कार्यों के लिए NPU डिजाइन करता है। NPU आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क के लिए विशेष रूप से बनाई गई चिप है, जो कुछ विशिष्ट कार्यों में GPU की तुलना में अधिक तेज़ और सस्ती हो सकती है।
SK Telecom इन दोनों तकनीकों को अपने डेटा सेंटरों में लागू करेगा। दक्षिण कोरिया के विज्ञान और ICT मंत्रालय के समर्थन के साथ, इस साझेदारी का उद्देश्य स्थानीय उन्नत सेमीकंडक्टर्स के उपयोग का विस्तार करना है। इससे दक्षिण कोरियाई कंपनियों को वैश्विक बाजार में अपनी पहचान बनाने का अवसर मिलेगा। Nvidia के AI इंफ्रास्ट्रक्चर के प्रिंसिपल मैनेजर जेसी क्लेटन ने कहा कि यह सहयोग कोरिया में नवाचार को गति देने में मदद करेगा।
हालाँकि, इस कार्यक्रम के दौरान Nvidia के CEO जेन्सेन हुआंग के परिवार और निजी जीवन से जुड़े कुछ विवादों के बारे में प्रश्न पूछे गए थे, लेकिन कंपनी ने इसे इवेंट से असंबद्ध बताते हुए उत्तर देने से इनकार कर दिया। इन विवादों के बावजूद, Nvidia की तकनीकी पकड़ और उसकी साझेदारियाँ अटूट दिखती हैं।
Nvidia का इतिहास और AI क्रांति में इसका स्थान
Nvidia की स्थापना 5 अप्रैल, 1993 को जेन्सेन हुआंग, क्रिस मालाचोव्स्की और कर्टिस प्रिम ने की थी। शुरुआत में कंपनी का ध्यान केवल वीडियो गेम्स के लिए ग्राफिक्स कार्ड्स पर था। संस्थापकों ने देखा कि वीडियो गेम्स कंप्यूटिंग की सबसे कठिन समस्याओं में से एक थी और इसमें बिक्री के बड़े अवसर थे। इस विचार के साथ उन्होंने GPU की दुनिया में क्रांति लाना शुरू किया।
2000 के दशक की शुरुआत में, Nvidia ने CUDA नामक सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म विकसित करने के लिए 1 अरब डॉलर से अधिक का निवेश किया। CUDA ने डेवलपर्स को GPU का उपयोग न केवल ग्राफिक्स के लिए, बल्कि जटिल वैज्ञानिक गणनाओं और AI के लिए करने की अनुमति दी। यह एक मास्टरस्ट्रोक साबित हुआ। 2024 तक, दुनिया भर में 50 लाख से अधिक CUDA डेवलपर्स हैं और Nvidia AI मॉडल के प्रशिक्षण के लिए 80% से अधिक बाजार पर नियंत्रण रखती है।
कंपनी की सफलता का अंदाजा इस बात से लगाया जा सकता है कि 2025 में Nvidia 5 ट्रिलियन डॉलर का मार्केट कैपिटलाइजेशन (बाजार मूल्य) पार करने वाली दुनिया की पहली कंपनी बन गई। AI डेटा सेंटर हार्डवेयर की बढ़ती मांग के कारण Nvidia के शेयर की कीमतों में भारी उछाल आया है। आज Nvidia के GPU इतने कीमती हैं कि उन्हें डेटा सेंटर तक पहुँचाने के लिए बख्तरबंद वाहनों (armored cars) का उपयोग किया जाता है।
| वर्ष | मार्केट कैपिटलाइजेशन (USD) |
|---|---|
| 2023 | 1 ट्रिलियन डॉलर |
| 2024 (मार्च) | 2 ट्रिलियन डॉलर |
| 2025 | 5 ट्रिलियन डॉलर |
विषमजातीय सिस्टम्स की चुनौतियाँ
भले ही हेटेरोजेनियस (विषमजातीय) कंप्यूटिंग अधिक कार्यक्षम हो, लेकिन इसे लागू करना आसान नहीं है। सबसे बड़ी चुनौती सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट की है। जब आपके पास अलग-अलग प्रकार के प्रोसेसर्स होते हैं, तो प्रोग्रामर्स को प्रत्येक के लिए अलग-अलग टूल्स और कंपाइलर्स का उपयोग करना पड़ता है। इससे सिस्टम की जटिलता बढ़ जाती है।
दूसरी बड़ी चुनौती मेमोरी मैनेजमेंट की है। अलग-अलग प्रोसेसर्स डेटा को अलग तरह से पढ़ सकते हैं या उनके पास अलग-अलग कैश (cache) संरचना हो सकती है। इन सबके बीच तालमेल बिठाना इंजीनियरों के लिए एक कठिन काम है। डेटा का विभाजन (data partitioning) करना भी मुश्किल है, यानी कौन सा काम GPU करेगा और कौन सा काम NPU करेगा, यह तय करना गणितीय रूप से एक जटिल समस्या है।
| चुनौती का क्षेत्र | विवरण |
|---|---|
| ISA सुसंगतता | अलग-अलग प्रोसेसर्स की इंस्ट्रक्शन भाषा अलग होना। |
| मेमोरी हायरार्की | कैश मेमोरी और डेटा एक्सेस में अंतर होना। |
| सॉफ्टवेयर टूल्स | प्रत्येक प्रोसेसर के लिए अलग कंपाइलर्स और एडिटर्स की आवश्यकता। |
| डेटा पार्टीशनिंग | कार्यों को अलग-अलग प्रोसेसर्स के बीच बांटने की जटिलता। |
भविष्य की दिशा और भारत पर असर
इस प्रकार के गठबंधन दर्शाते हैं कि भविष्य में AI इंफ्रास्ट्रक्चर अधिक विशिष्ट होगा। केवल सामान्य उद्देश्य वाले प्रोसेसर्स पर निर्भर रहने के बजाय, कंपनियां अब विशिष्ट कार्यों के लिए विशिष्ट चिप्स का उपयोग करेंगी। इससे AI मॉडल्स चलाने की लागत घटेगी और उनकी गति बढ़ेगी।
भारत जैसे देशों के लिए, जहां AI स्टार्टअप्स और डेटा सेंटरों का विकास हो रहा है, यह तकनीक बहुत महत्वपूर्ण है। यदि भारतीय कंपनियां भी इस प्रकार के हेटेरोजेनियस कंप्यूटिंग मॉडल को अपनाएं, तो वे कम लागत में अधिक शक्तिशाली AI सेवाएं प्रदान कर सकेंगी। Nvidia और दक्षिण कोरिया की कंपनियों के बीच का यह समझौता वैश्विक स्तर पर AI हार्डवेयर के नए युग की शुरुआत है।
निष्कर्ष में, Nvidia, SK Telecom और Rebellions के बीच का यह गठबंधन केवल एक व्यावसायिक समझौता नहीं है, बल्कि यह कंप्यूटिंग के भविष्य की एक झलक है। GPU और NPU का यह मिलन AI की क्षमताओं को नई ऊंचाइयों पर ले जाएगा, जिसका असर आने वाले वर्षों में हमारे दैनिक जीवन में देखने को मिलेगा।
