পিক্সেল থেকে ভবিষ্যদ্বাণী পর্যন্ত:কীভাবে জিপিইউ আধুনিক এআই পাওয়ার করে

মানুষ যখন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কথা চিন্তা করে, তখন তারা জটিল মডেল, ডেটা সেন্টার এবং ক্লাউড সার্ভার কল্পনা করে।

বেশিরভাগই যা বুঝতে পারে না তা হল এই AI বিপ্লবের পিছনে আসল ইঞ্জিনটি এমন একটি জায়গায় শুরু হয়েছিল যা কিছু প্রত্যাশিত ছিল:নম্র গেমিং পিসির ভিতরে৷

মসৃণ 3D ভিজ্যুয়াল রেন্ডার করার জন্য তৈরি করা একই গ্রাফিক্স কার্ডগুলি এখন চ্যাটবট, ইমেজ জেনারেটর এবং স্ব-ড্রাইভিং সিস্টেমগুলিকে শক্তি দিচ্ছে। পিক্সেল থেকে ভবিষ্যদ্বাণী পর্যন্ত যাত্রা আধুনিক কম্পিউটিংয়ে সবচেয়ে আকর্ষণীয় গল্পগুলির মধ্যে একটি৷

CPU যুগ এবং এর সীমা

মেশিন লার্নিংয়ের প্রথম দিকে, গবেষকরা ডেটা ক্রাঞ্চ করার জন্য CPU-র উপর নির্ভর করতেন।

CPU গুলি বহুমুখী এবং বিস্তৃত পরিসরের কাজগুলি পরিচালনা করার জন্য দুর্দান্ত ছিল, তবে তাদের একটি বড় সীমাবদ্ধতা ছিল:তারা ক্রমানুসারে সমস্যাগুলির উপর কাজ করেছিল৷

এর মানে তারা একবারে মাত্র কয়েকটি অপারেশন প্রক্রিয়া করতে পারে। ছোট মডেলের জন্য, এটি ঠিক ছিল। কিন্তু নিউরাল নেটওয়ার্কের জটিলতা বেড়ে যাওয়ায়, CPU-তে তাদের প্রশিক্ষণ বেদনাদায়কভাবে ধীর হয়ে যায়।

একটি কম্পিউটারকে ছবি চিনতে শেখানোর চেষ্টা করার কথা ভাবুন। একটি নিউরাল নেটওয়ার্কে লক্ষ লক্ষ প্যারামিটার থাকতে পারে এবং প্রশিক্ষণের সময় প্রতিটিকে বারবার সামঞ্জস্য করতে হবে।

CPU-তে, এটি কয়েক দিন বা এমনকি সপ্তাহও নিতে পারে। গবেষকরা দ্রুত বুঝতে পেরেছিলেন যে AI যদি অগ্রসর হতে চলেছে, তার জন্য একটি সম্পূর্ণ ভিন্ন ধরনের হার্ডওয়্যার প্রয়োজন৷

কীভাবে GPU গুলি ছবি প্রবেশ করেছে৷

গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট, বা জিপিইউ, মূলত ভিডিও গেমগুলিতে দ্রুত-চলমান চিত্রগুলি রেন্ডার করার জন্য তৈরি করা হয়েছিল। এগুলি সমান্তরালতার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল, একই সময়ে হাজার হাজার ছোট গণনা সম্পাদন করে৷

একটি সিপিইউতে হাতে গোনা কয়েকটি কোর থাকতে পারে, একটি জিপিইউতে হাজার হাজার কোর থাকে। এই আর্কিটেকচারটি GPU গুলিকে মেশিন লার্নিং-এ ব্যবহৃত গণিতের জন্য আদর্শ করে তুলেছে, যেখানে একই ক্রিয়াকলাপ একই সাথে বিপুল পরিমাণ ডেটাতে প্রয়োগ করা প্রয়োজন৷

একটি উপায়ে, GPU গেমের জন্য তৈরি করা হয়েছিল কিন্তু AI এর জন্য নির্ধারিত। আলোর প্রভাবগুলিকে আরও মসৃণ করতে এবং বিস্ফোরণগুলিকে আরও বাস্তবসম্মত দেখানোর জন্য একটি চিপ হিসাবে যা শুরু হয়েছিল শীঘ্রই একটি দ্বিতীয় প্রাণশক্তি প্রদানকারী নিউরাল নেটওয়ার্ক পাওয়া গেছে৷

2010 এর দশকের গোড়ার দিকে, গবেষকরা GPU-তে গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম চালানোর সাথে পরীক্ষা শুরু করেন এবং ফলাফলগুলি অত্যাশ্চর্য ছিল। প্রশিক্ষণের সময় সপ্তাহ থেকে দিনে কমেছে, এবং সঠিকতা উন্নত হয়েছে।

এটি সারা বিশ্বের গবেষণা ল্যাবে ঘটছে একটি শান্ত বিপ্লব।

প্রাথমিক এআই গবেষণায় গেমিং পিসিগুলির ভূমিকা

এখানে গল্পটি আরও আকর্ষণীয় হয়ে ওঠে:এআই-এর প্রথম দিকের অনেক সাফল্য বিশাল ডেটা সেন্টার বা ব্যয়বহুল সুপার কম্পিউটার থেকে আসেনি। তারা ভোক্তা-গ্রেড জিপিইউ ব্যবহার করে গবেষকদের কাছ থেকে এসেছে, প্রায়ই নিয়মিত গেমিং পিসিতে বসে থাকে।

বিনোদনের জন্য তৈরি এই মেশিনগুলি গভীর শিক্ষার পরীক্ষা-নিরীক্ষার জন্য যথেষ্ট শক্তিশালী বলে প্রমাণিত হয়েছে।

NVIDIA-এর CUDA প্ল্যাটফর্ম ডেভেলপারদের গ্রাফিক্সের বাইরের কাজের জন্য GPU গুলি প্রোগ্রাম করার অনুমতি দিয়ে এটি সম্ভব করেছে। হঠাৎ, একটি গেমিং GPU জটিল বৈজ্ঞানিক গণনা পরিচালনা করতে পারে৷

গবেষকরা তাদের নিজস্ব রিগ ব্যবহার করেন, কখনও কখনও একই কম্পিউটারে তারা রাতে গেম খেলেন, স্পিচ, ছবি এবং পাঠ্যকে স্বীকৃত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে। গেমিং পিসি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যতের জন্য একটি পরীক্ষাক্ষেত্র হয়ে উঠেছে।

দ্য টার্নিং পয়েন্ট:অ্যালেক্সনেট এবং ডিপ লার্নিং বুম

2012 সালে, অ্যালেক্সনেট নামক একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ইমেজনেট প্রতিযোগিতায় জয়লাভ করে বিশ্বকে হতবাক করেছিল, কম্পিউটার দৃষ্টিতে একটি প্রধান মানদণ্ড৷

অ্যালেক্সনেটকে যা বিশেষ করে তুলেছে তা কেবল এর স্থাপত্যই নয় বরং এর পিছনের হার্ডওয়্যার। এটি দুটি NVIDIA GTX 580 GPU-তে চলে, হার্ডওয়্যার আপনি আপনার কম দামের গেমিং পিসির জন্য কিনতে পারেন৷ সেই জয় একটি টার্নিং পয়েন্ট হিসেবে চিহ্নিত। এটি প্রমাণ করেছে যে GPU গুলি শুধুমাত্র গ্রাফিক্স রেন্ডার করার জন্য ছিল না - তারা AI এগিয়ে যাওয়ার চাবিকাঠি ছিল৷

এর পরে, এআই বিশ্ব দ্রুত বদলে গেল। প্রতিটি বড় গবেষণা ল্যাব এবং প্রযুক্তি কোম্পানি GPU ক্লাস্টার তৈরি করা শুরু করেছে। NVIDIA, সুযোগটি অনুধাবন করে, AI হার্ডওয়্যার বিকাশের দিকে ঝুঁকেছে৷

একই কোম্পানি যা একসময় প্রধানত গেমারদের জন্য সরবরাহ করত এখন গুগল, ওপেনএআই এবং টেসলা চালিত। ভাল ভিজ্যুয়ালের জন্য একটি হাতিয়ার হিসাবে যা শুরু হয়েছিল তা যন্ত্র বুদ্ধিমত্তার মেরুদণ্ডে পরিণত হয়েছিল।

কেন GPU গুলি AI তে এত ভাল৷

GPUs ম্যাট্রিক্স গণিতে পারদর্শী, যে ধরনের গণনার উপর নিউরাল নেটওয়ার্ক নির্ভর করে।

আপনি যখন একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দিচ্ছেন, তখন আপনি ক্রমাগত সংখ্যার ম্যাট্রিক্স গুন এবং যোগ করছেন। GPU গুলি এটি দ্রুত করে কারণ তারা সমান্তরালভাবে হাজার হাজার অপারেশন পরিচালনা করে। এগুলি উচ্চ মেমরি ব্যান্ডউইথ দিয়েও ডিজাইন করা হয়েছে, যার অর্থ তারা দ্রুত প্রচুর পরিমাণে ডেটা ভিতরে এবং বাইরে সরাতে পারে৷

এই আর্কিটেকচারটি গভীর শিক্ষার কাজের চাপের সাথে পুরোপুরি ফিট করে। ছবি শনাক্তকরণ বা ভাষা অনুবাদ যাই হোক না কেন, GPU একযোগে বিশাল ব্যাচ ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে।

বিপরীতে, সিপিইউগুলি অনুক্রমিক প্রক্রিয়াকরণের দ্বারা বাধাগ্রস্ত হয়। পারফরম্যান্সের পার্থক্য হল একজন একক কারিগরের সাথে একটি বাড়ি তৈরির হাজার হাজার একটি দলের সাথে তুলনা করার মতো।

এআই হার্ডওয়্যার রেস

এআই চালু হওয়ার সাথে সাথে জিপিইউগুলির চাহিদা বিস্ফোরিত হয়। গেমিং পিসিতে যা শুরু হয়েছিল তা হাজার হাজার কার্ডে ভরা বিশাল ডেটা সেন্টারে পরিণত হয়েছে৷

NVIDIA-এর মতো কোম্পানিগুলি বিশেষ করে AI-এর জন্য GPU-এর নতুন লাইন তৈরি করেছে, যেমন Tesla এবং A100 সিরিজ। অন্যান্য খেলোয়াড়রাও রেসে যোগ দিয়েছিল, যেমন AMD এর ROCm প্ল্যাটফর্মের সাথে, এবং Google এর কাস্টম TPUs (টেনসর প্রসেসিং ইউনিট)।

তবুও, আজও, গেমিং এবং এআই হার্ডওয়্যারের মধ্যে লাইনটি অস্পষ্ট রয়ে গেছে। গেমারদের জন্য ডিজাইন করা একই RTX GPU এখনও অনেক AI গবেষক এবং ছোট স্টার্টআপ ব্যবহার করে।

একটি আধুনিক GPU দিয়ে সজ্জিত একটি শক্তিশালী গেমিং পিসি স্থানীয় AI মডেলগুলি চালাতে পারে, ছবি তৈরি করতে পারে, এমনকি ছোট ভাষার মডেলগুলিকে সূক্ষ্ম সুর করতে পারে। যে হার্ডওয়্যারটি ভার্চুয়াল ওয়ার্ল্ডকে জীবন্ত করে তুলেছে তা এখন আমাদের আসল বুদ্ধিমত্তা নিয়ে আসে৷

GPUs এবং AI এর ভবিষ্যত

AI মডেলগুলি বড় হওয়ার সাথে সাথে নতুন চ্যালেঞ্জ উদ্ভূত হচ্ছে। GPU গুলি ট্রিলিয়ন-প্যারামিটার মডেলগুলি পরিচালনা করার জন্য বিকশিত হচ্ছে, কিন্তু তারা শক্তির ব্যবহার এবং দক্ষতা সম্পর্কে আরও স্মার্ট হয়ে উঠছে৷

চিপলেট ডিজাইন, অপটিক্যাল ইন্টারকানেক্ট এবং এআই-নির্দিষ্ট কোরের মতো প্রযুক্তিগুলি খরচ কমিয়ে রেখে কর্মক্ষমতাকে আরও বাড়িয়ে দিচ্ছে।

ইতিমধ্যে, স্থানীয় এআই একটি প্রত্যাবর্তন করছে। GPU দক্ষতার অগ্রগতির সাথে, অনেক ব্যবহারকারী তাদের নিজস্ব মেশিনে মডেল চালানোর সাথে পরীক্ষা করছেন৷

একটি সুসজ্জিত গেমিং পিসি এখন ক্লাউড জিপিইউ ক্লাস্টারে একবার যা প্রয়োজন তা করতে পারে। এই পরিবর্তনটি AI উন্নয়নকে গণতান্ত্রিক করতে পারে, সঠিক হার্ডওয়্যার সহ যে কাউকে বাড়ি থেকে ক্ষেত্রটি অন্বেষণ করতে দেয়৷

উপসংহার

গেমিং থেকে AI পর্যন্ত GPU-এর যাত্রা প্রযুক্তি ইতিহাসের সবচেয়ে অপ্রত্যাশিত রূপান্তরগুলির মধ্যে একটি। ভার্চুয়াল ল্যান্ডস্কেপ রেন্ডার করার একটি চিপ হিসাবে যা শুরু হয়েছিল তা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার হৃদয়ে বিকশিত হয়েছিল। গেমিং পিসিতে প্রাথমিক পরীক্ষা-নিরীক্ষা থেকে শুরু করে আজকের বৃহত্তম মডেলগুলিকে শক্তি প্রদানকারী ডেটা সেন্টার পর্যন্ত, GPU গুলি সৃজনশীলতা, গণনা এবং জ্ঞানের জগতে সেতুবন্ধন করেছে৷

আমরা সামনের দিকে তাকাই, এটা স্পষ্ট যে একই প্রযুক্তি যা একসময় গেমগুলিকে আরও বাস্তববাদী করে তুলেছিল এখন মেশিনগুলিকে আরও বুদ্ধিমান করে তুলছে৷ GPU-এর গল্প আমাদের মনে করিয়ে দেয় যে উদ্ভাবন প্রায়শই অপ্রত্যাশিত জায়গা থেকে আসে এবং কখনও কখনও, AI এর ভবিষ্যত একটি গেমিং স্ক্রিনের উজ্জ্বলতায় শুরু হয়।

আশা করি আপনি এই নিবন্ধটি উপভোগ করেছেন। আমাকে খুঁজুন লিঙ্কডইন বা আমার ওয়েবসাইট দেখুন ।

বিনামূল্যে কোড শিখুন. freeCodeCamp-এর ওপেন সোর্স পাঠ্যক্রম 40,000-এরও বেশি লোককে ডেভেলপার হিসেবে চাকরি পেতে সাহায্য করেছে। শুরু করুন