ড্যাটাব্রিক্সের সাবেক AI প্রধানের নতুন কোম্পানি দাবি করছে AI-এর বিদ্যুৎ খরচ ১০০০ গুণ কমাতে পারবে

AI-তে পরবর্তী বড় আবিষ্কার খুঁজে বের করার প্রচেষ্টা অনেক উচ্চাভিলাসী প্রকল্পে অর্থায়ন করেছে — কিন্তু একটি কোম্পানি এটিকে সুযোগ হিসেবে ব্যবহার করে কম্পিউটিং আর্কিটেকচারকে শূন্য থেকে পুনর্নির্মাণ করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে।

নবীন রাও-এর নেতৃত্বে, যিনি ড্যাটাব্রিক্সে AI-এর প্রধান ছিলেন, Unconventional AI প্রতিষ্ঠানটি ইনফারেন্স প্রক্রিয়াকে অনেক বেশি শক্তি-দক্ষ করে তুলতে প্রতিশ্রুতি দিচ্ছে। তাদের গোপন অস্ত্র: একটি নতুন ধরনের অস্কিলেটর-ভিত্তিক কম্পিউটার আর্কিটেকচার।

বৃহস্পতিবার, কোম্পানিটি তাদের প্রথম AI মডেল প্রকাশ করেছে — যার নাম Un-0 — একটি ইমেজ-জেনারেশন সিস্টেম যা প্রথমবারের মতো দেখায় কীভাবে কোম্পানির প্রযুক্তি প্রচলিত AI সিস্টেমগুলোকে পুনরুত্পাদন করতে পারে। একটি সংযুক্ত নতুন গবেষণাপত্রে, কোম্পানির গবেষণ দল বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করেছে কীভাবে তারা নতুন আর্কিটেকচারের একটি সফটওয়্যার সিমুলেশন ব্যবহার করে একটি সম্পূর্ণ কার্যকর ইমেজ-জেনারেশন মডেল তৈরি করেছে — যা অত্যাধুনিক ডিফিউশন মডেলের মতোই কাজ করে।

"এটি একটি নতুন ধরনের কম্পিউটারের 'হ্যালো ওয়ার্ল্ড'," রাও TechCrunch-কে বলেছেন। "আগামী বছরে, আপনি এই বিষয়ে কিছু বেশি আকর্ষণীয় খবর দেখতে শুরু করবেন।"

নতুন Un-0 মডেলের আউটপুট Stable Diffusion বা OpenAI-এর GPT Image 1-এর মতো ইমেজ-জেনারেশন মডেলগুলোর মতোই। যা বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য তা হলো কীভাবে সেই পারফরম্যান্সে পৌঁছানো হয়েছে। মডেলটি একটি অস্কিলেটর-ভিত্তিক আর্কিটেকচারের উপর তৈরি যা প্রচলিত কম্পিউটিং এবং প্রচলিত LLM-দের চিপগুলো থেকে সম্পূর্ণ আলাদা। অস্কিলেটর-ভিত্তিক কম্পিউটিংয়ের সুবিধাগুলো জটিল, কিন্তু রাও বিশ্বাস করেন এটি শেষ পর্যন্ত বিদ্যুৎ ব্যবহার ১০০০ গুণ পর্যন্ত কমাতে সক্ষম হবে।

সেখানে পৌঁছানোর জন্য অনেক অবকাঠামো এখনও তৈরি হচ্ছে। Un-0-এর বর্তমান সংস্করণটি Unconventional-এর অস্কিলেটর চিপগুলোর একটি সফটওয়্যার সিমুলেশনে চলে, কিন্তু কোম্পানি শীঘ্রই একটি প্রকৃত চিপের জন্য স্কিম্যাটিক প্রকাশ করার পরিকল্পনা করছে। সেখান থেকে, শূন্য থেকে একটি সম্পূর্ণ ইনফারেন্স স্ট্যাক তৈরি করার পরিকল্পনা রয়েছে, Unconventional AI অবশেষে অন্য যেকোনো প্রোভাইডারের মতোই কম্পিউট ক্যাপাসিটি সরবরাহ করবে।

"আমরা আমাদের চিপগুলো দিয়ে তৈরি একটি নতুন ধরনের সিস্টেম বানাব," রাও বলেছেন। "আমরা সেখানে AI মডেল চালাব, এবং আমাদের একটি নেটওয়ার্ক কেবল থাকবে যেখানে প্রম্পট আসবে এবং ইনফারেন্স বের হবে, কিন্তু এটি ১/১০০০ বিদ্যুৎতে করা হবে।"

৫০ জনেরও কম কর্মী রয়েছে এমন একটি কোম্পানির জন্য এটি একটি বিস্ময়করভাবে উচ্চাভিলাসী লক্ষ্য। কিন্তু AI বিল্ডআউটের স্কেল এবং ইনফারেন্সের বর্ধমান চাহিদার প্রত্যাশিত খরচ পূরণের জন্য, এটি সমস্যার স্কেল মোকাবেলা করতে সক্ষম কয়েকটি প্রচেষ্টার একটি হতে পারে। রাও যেমনটি দেখছেন, বিদ্যুতের সহজলভ্য সরবরাহ আগামী বছরগুলোতে AI-এর জন্য কঠোর সীমাবদ্ধতাগুলোর একটি হবে — এবং Unconventional সেই সমস্যা সমাধান করতে সক্ষম কয়েকটি প্রকল্পের একটি।

"শক্তির কারণে AI স্কেলিং কঠিন। এটি আগামী কয়েক বছরে মৌলিক সীমা হতে চলেছে। আপনি শুধু এটি পার করতে পারবেন না। শেষ পর্যন্ত, এটি একটি শক্তি-সীমিত সমস্যা হতে চলেছে," তিনি বলেছেন।