AI-তে GPU ঘাটতি মোকাবেলা করার জন্য বিকেন্দ্রীভূত কম্পিউট নেটওয়ার্ক: মেসারি

AI-তে GPU ঘাটতি মোকাবেলা করার জন্য বিকেন্দ্রীভূত কম্পিউট নেটওয়ার্ক: মেসারি

AI-তে GPU ঘাটতি মোকাবেলা করার জন্য বিকেন্দ্রীভূত কম্পিউট নেটওয়ার্ক: মেসারি প্লেটোব্লকচেন ডেটা ইন্টেলিজেন্স। উল্লম্ব অনুসন্ধান. আ.

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বৃদ্ধি চিপ উৎপাদন শিল্পকে তার সীমা পর্যন্ত প্রসারিত করছে যার ফলে GPU-এর ঘাটতি দেখা দিচ্ছে - মৌলিক প্রক্রিয়াকরণ ইউনিট যা পাওয়ার মেশিন লার্নিং (ML) মডেল। 

ক্রিপ্টো রিসার্চ এবং ডাটা স্পেশালিস্ট ফার্ম মেসারির মতে, বিকেন্দ্রীভূত কম্পিউট নেটওয়ার্ক একটি প্রস্তুত সমাধান উপস্থাপন করতে পারে।

ক্রমবর্ধমান চাহিদা এবং GPU প্রয়োজনীয়তা

মেসারির একটি নতুন প্রতিবেদন এনভিডিয়ার মতো চিপ নির্মাতাদের মুখোমুখি হওয়া চ্যালেঞ্জগুলি পরীক্ষা করে যারা এআই ম্যানিয়ার পরিপ্রেক্ষিতে চাহিদা বজায় রাখতে লড়াই করছে। টিতিনি উচ্চ খরচ এবং সীমিত চিপ প্রাপ্যতা AI অ্যাপ্লিকেশনের ভবিষ্যত স্থাপনার জন্য উদ্বেগ সৃষ্টি করে।

এআই ইন্ডাস্ট্রি জিপিইউ-এর উপর নির্ভরশীল যা "এমএল মডেলের প্রশিক্ষণ এবং অনুসন্ধানের জন্য অপরিহার্য," মেসারি বলেছেন। বিক্রয় বৃদ্ধির ফলে নির্মাতারা তা ধরে রাখতে পারেনি, যার ফলে ঘাটতি দেখা দিয়েছে।

সুড়ঙ্গের শেষে আলো থাকতে পারে, কারণ একটি সমাধান ইতিমধ্যেই বিকেন্দ্রীভূত গণনা নেটওয়ার্কের আকারে বিদ্যমান থাকতে পারে।

"বিকেন্দ্রীভূত কম্পিউট নেটওয়ার্কগুলি নিষ্ক্রিয় কম্পিউটিং শক্তির সাথে সত্তাকে সংযুক্ত করে, GPU ঘাটতি প্রশমিত করে একটি প্রতিশ্রুতিবদ্ধ সমাধান দেয়," মেসারি টুইট করেছেন বুধবার.

অনেকগুলি ক্রিপ্টোকারেন্সি কম্পিউট প্রজেক্ট রয়েছে যা চাহিদা মেটাতে সাহায্য করতে পারে।

মডেল প্রশিক্ষণ এবং সূক্ষ্ম টিউনিং দিকে Messari পয়েন্ট গেনসিন এবং একসঙ্গে. মডেল অনুমান পার্শ্ব প্রকল্পের মধ্যে মেসারি দ্বারা দাবি করা হয় গিজা, পারিশ্রমিক প্রদান করা, চেইনএমএল, মডুলাস ল্যাবস এবং বিটেনসর.

আরো সাধারণ উদ্দেশ্য গণনা নেটওয়ার্ক হয় আকাশ, চুদা, iExec, ট্রুবিট, কড এবং প্রবাহ.

মেসারির মতে, নিষ্ক্রিয় জিপিইউগুলির শক্তিকে কাজে লাগিয়ে, উচ্চ-সম্পদের জিপিইউগুলির চাহিদা হ্রাস করা যেতে পারে, খরচ কমানো যায় এবং এআই বিকাশকারীদের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্যতা বাড়ানো যায়।

একটা আস্ত লটা চিপস

সাম্প্রতিক রিপোর্ট গবেষণা সংস্থা TrendForce দ্বারা, প্রকাশ করে যে ChatGPT এর প্রশিক্ষণের ডেটা দক্ষতার সাথে প্রক্রিয়া করার জন্য Nvidia থেকে 30,000 GPU-এর প্রয়োজন হতে পারে।

TrendForce এর অনুমান এর গণনাগত ক্ষমতার উপর ভিত্তি করে এনভিডিয়ার A100 গ্রাফিক্স কার্ড, যার দাম $10,000 থেকে $15,000। ChatGPT-এর উচ্চ চাহিদার কারণে এনভিডিয়া যথেষ্ট পরিমাণে রাজস্ব তৈরি করে, সম্ভাব্যভাবে $300 মিলিয়নে পৌঁছাতে পারে।

AI-তে GPU-গুলির চাহিদা সূচকীয় বৃদ্ধির সম্মুখীন হচ্ছে কারণ ML মডেলগুলি আরও জটিল হয়ে উঠেছে, বৃহত্তর প্যারামিটার মডেলগুলির প্রয়োজন এবং কম্পিউটেশনাল শক্তি বৃদ্ধি পেয়েছে৷ ট্রান্সফরমারের আবির্ভাব এবং ভাষা মডেলিংয়ে তাদের প্রয়োগ গণনামূলক প্রয়োজনীয়তাকে আরও প্রশস্ত করেছে, প্রতি 3-6 মাসে এই চাহিদাগুলি দ্বিগুণ করে। 

রাজনৈতিক উত্তেজনা এবং GPU সরবরাহের সীমাবদ্ধতা

A নিউটাউন ব্লগ বিকেন্দ্রীভূত কম্পিউটিং এর উপর AI এবং এমএল পরামর্শ দেয় যে রাজনৈতিক উত্তেজনা GPU সরবরাহের সীমাবদ্ধতায় অবদান রাখে। সেমিকন্ডাক্টর উত্পাদন যান্ত্রিক, শারীরিক, রাসায়নিক, লজিস্টিক এবং বাণিজ্যিক কারণগুলির একটি জটিল স্ট্যাকের উপর নির্ভর করে। 

তাইওয়ান, যা সেমিকন্ডাক্টর ফাউন্ড্রি বাজারের 63% এর জন্য দায়ী, বিশ্বব্যাপী সরবরাহ শৃঙ্খলে একটি শক্তিশালী ঘাঁটি রাখে। যাইহোক, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং চীনের মধ্যে ভূ-রাজনৈতিক উত্তেজনা অর্ধপরিবাহী শিল্পের জন্য অনিশ্চয়তা এবং সম্ভাব্য হুমকি তৈরি করে, বৈচিত্রপূর্ণ সরবরাহ চেইনের প্রয়োজনীয়তা তুলে ধরে।

ব্লগটি আরও নিশ্চিত করে যে ক্লাউড প্রদানকারীরা, যেমন AWS, GCP, এবং Azure, GPU ভাড়া অফার করে কিন্তু মূল্য এবং প্রাপ্যতার বিষয়ে সাহায্যের প্রয়োজন। 

মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র এবং চীনের মধ্যে ক্রমাগত বিচ্ছিন্ন সম্পর্ক তাই বিকেন্দ্রীভূত গণনা নেটওয়ার্কগুলির জন্য একটি উল্লেখযোগ্য সুযোগ উপস্থাপন করে।

এই পোস্টটি শেয়ার কর

সময় স্ট্যাম্প:

থেকে আরো মেটানিউজ