আমরা সবাই এখন AI বা আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের জয়জয়কার দেখছি। স্মার্টফোন থেকে শুরু করে গাড়ি, সবকিছুতেই AI-এর ছোঁয়া। কিন্তু এই AI-এর পেছনে আসল কারিগর কারা? Nvidia-র মতো Chipmaker কোম্পানিগুলোই এই AI-এর শক্তি জুগিয়ে যাচ্ছে দিনের পর দিন। তবে, এই Industry-তে নতুন একজন খেলোয়াড়ের আগমন ঘটেছে, যে কিনা Nvidia-কে সরাসরি চ্যালেঞ্জ জানাচ্ছে! কে সেই খেলোয়াড়? হ্যাঁ, ঠিক ধরেছেন, Huawei। তাদের নতুন AI System, CloudMatrix Supernode নিয়ে আজ আমরা বিস্তারিত আলোচনা করব, যা টেক-দুনিয়ায় রীতিমতো ঝড় তুলেছে।
আমরা এত দিন ধরে Nvidia-কে AI Chip-এর রাজা হিসেবে দেখে এসেছি। কিন্তু Huawei কোম্পানিটা ধীরে ধীরে নিজেদের "Chinese Nvidia" হিসেবে প্রতিষ্ঠা করার চেষ্টা করছে। তাদের এই Ambition কতটা বড়, সেটা একটু পরেই আপনারা বুঝতে পারবেন! শোনা যাচ্ছে, Huawei সম্প্রতি একটি নতুন AI Infrastructure Architecture নিয়ে এসেছে, যা US Chip Giant Nvidia-র NVL72 System-এর সঙ্গে সরাসরি প্রতিদ্বন্দ্বিতা করবে। তার মানে AI-এর Power Game-এর ময়দানে নতুন একজন শক্তিশালী খেলোয়াড়ের আগমন হল, এবং এইবার খেলাটা বেশ জমে উঠবে বলেই মনে হচ্ছে! কে শেষ হাসি হাসবে, সেটাই এখন দেখার বিষয়।
প্রতিদ্বন্দ্বীর শক্তি সম্পর্কে না জানলে তো লড়াই করা মুশকিল, তাই না? Nvidia-র NVL72 System-টা আসলে কী করে, আর কেনই বা এটা এত গুরুত্বপূর্ণ, সেটা আগে একটু জেনে নেওয়া যাক। এই System-টা NVLink Technology ব্যবহার করে ৭২টা GPUs-কে (Graphics Processing Units) একসঙ্গে জুড়ে দেয়। এখন প্রশ্ন হল, GPU-এর কাজটা কী? GPU হল কম্পিউটারের সেই অংশ, যা ছবি এবং ভিডিও দেখানোর জন্য দরকারি Calculation গুলো করে থাকে। AI-এর ক্ষেত্রেও GPU খুব দরকারি, কারণ AI Model গুলোকে Train করতে হলে প্রচুর Calculation করতে হয়। তো, NVL72 System-টা ৭২টা GPU-কে জুড়ে দেওয়ার কারণে এটা একটা সিঙ্গেল, সুপার-পাওয়ারফুল GPU-এর মতো কাজ করে।
যাদের Trillion-Parameter AI Models নিয়ে কাজ করতে হয়, তাদের জন্য এই System খুবই কাজের। এখন Trillion-Parameter Model মানে কী? সহজ ভাষায় বলতে গেলে, একটা AI Model যত বেশি Parameter ব্যবহার করে, সেটা তত বেশি জটিল কাজ করতে পারে। Google Assistant বা ChatGPT-র মতো AI System গুলো এই ধরনের Model ব্যবহার করে। NVL72 System-টা Data Transfer-এর জটিলতা কমিয়ে রিয়েল-টাইমে আগের Systemগুলোর চেয়ে প্রায় ৩০ গুণ বেশি দ্রুত Inference দিতে পারে। Inference মানে হল, একটা AI Model নতুন Data দেখে কী Result দেয়, সেটা Calculate করতে পারা। ধরুন, আপনি একটা ছবি Upload করলেন, আর AI Model সঙ্গে সঙ্গে বলে দিল ছবিতে কী আছে। এই কাজটা NVL72 System খুব দ্রুত করতে পারে।
এবার আসা যাক Huawei-এর CloudMatrix 384 Supernode-এর কথায়। Company-র ভেতরের কিছু সূত্র নাকি এই System-কে "Nuclear-level product" বলছে! একটু চিন্তা করুন, একটা Technology-কে Nuclear-level Product বলা হচ্ছে, তার মানে এটা কতটা শক্তিশালী হতে পারে! CloudMatrix 384 Supernode-এর ভেতরে আছে 384টা Ascend 910C Chips। এই Chipগুলো 300 Petaflops-এর Dense BF16 Compute Power দিতে পারে। যেখানে Nvidia-র NVL72 System 180 Petaflops দিতে পারে, সেখানে Huawei প্রায় দ্বিগুণ ক্ষমতা নিয়ে হাজির হয়েছে। তার মানে Huawei AI-এর স্পিড আর পারফর্মেন্সের দিক থেকে Nvidia-কে টেক্কা দেওয়ার জন্য একেবারে কোমর বেঁধে নেমেছে।
Petaflops শব্দটা শুনে হয়তো একটু কঠিন লাগছে, তাই না? Petaflops হল কম্পিউটারের Calculation করার Speed মাপার একক। এক Petaflops মানে হল, একটা কম্পিউটার প্রতি সেকেন্ডে এক হাজার ট্রিলিয়ন Calculation করতে পারে! BF16 হল এক ধরনের Data Format, যা AI Model গুলোকে Train করার জন্য ব্যবহার করা হয়। Dense Compute মানে হল, একটা ছোট জায়গায় অনেক বেশি Computing Power রাখা।
আপনাদের মনে প্রশ্ন জাগতে পারে, Huawei তাদের এই Supernode কোথায় ব্যবহার করছে? খবর অনুযায়ী, CloudMatrix 384 Supernode অলরেডি Huawei-এর Wuhu Data Centers-এ ব্যবহার করা হচ্ছে। Wuhu Data Centers-টা চীনের Central Anhui Province-এ অবস্থিত। এর মানে Huawei তাদের নতুন AI System-কে শুধু কাগজে-কলমে দেখাচ্ছে না, বরং বাস্তবে কাজে লাগিয়েও দেখাচ্ছে। নিজেদের তৈরি করা Infrastructure-এ CloudMatrix Supernode ব্যবহার করার মাধ্যমে Huawei প্রমাণ করতে চাইছে যে তারা AI Chip তৈরিতে কতটা Serious।
এই বিষয়ে SemiAnalysis কী বলছে, সেটা জানাটাও খুব দরকারি। SemiAnalysis-এর মতে, এই Rack-Scale Solution সরাসরি Nvidia-র GB200 NVL72-এর সঙ্গে পাল্লা দিচ্ছে, এবং কিছু কিছু ক্ষেত্রে NVL72-কে ছাড়িয়েও যাচ্ছে! SemiAnalysis আরও বলছে, যদিও China-র ওপর নানা রকম Sanctions (অর্থনৈতিক নিষেধাজ্ঞা) আছে, তা সত্ত্বেও China-র Domestic Semiconductor Industry (দেশীয় সেমিকন্ডাক্টর শিল্প) বাড়ছে, এবং Huawei-এর সবচেয়ে বড় শক্তি হল তাদের System-Level Engineering। এই Engineering-এর মধ্যে Networking, Optics আর Software – সবকিছুই আছে। শুধু Chip বানালেই তো হবে না, সেই Chip গুলোকে কাজে লাগানোর জন্য Software আর Networking Infrastructure-ও তৈরি করতে হয়। Huawei সেই কাজটাও করছে।
সব কিছু এত সহজে হয়ে গেলে তো আর Tension থাকত না, তাই না? Huawei-এর সামনে কিছু Challenge-ও আছে। Ascend Chips তৈরি করার জন্য Huawei-কে বিদেশি Supply Chains-এর (কাঁচামাল সরবরাহকারী সংস্থা) ওপর নির্ভর করতে হয়। যেমন, Samsung থেকে HBM (High Bandwidth Memory) আর TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company) থেকে Wafers (সিলিকন চিপ তৈরির কাঁচামাল) আনতে হয়। এখন China-এর সঙ্গে US-এর সম্পর্ক খুব একটা ভালো নয়, তাই এই Supply Chain নিয়ে সমস্যা হতে পারে। তবে শোনা যাচ্ছে, Huawei নাকি নানা রকম জটিল Sourcing Strategies (কাঁচামাল জোগাড় করার কৌশল) ব্যবহার করে Export Controls (রপ্তানি নিয়ন্ত্রণ)-গুলো এড়িয়ে যাচ্ছে। তার মানে Huawei যে কোনো মূল্যে নিজেদের AI Ambition-কে এগিয়ে নিয়ে যেতে বদ্ধপরিকর।
আরেকটা বিষয় হল, CloudMatrix 384 শুধু NVL72-এর চেয়ে বেশি Compute Power দেয় তাই নয়, এটা 3.6x Aggregate Memory Capacity (একসঙ্গে Data ধরে রাখার ক্ষমতা) এবং 2.1x বেশি Memory Bandwidth-ও (Data স্থানান্তরের গতি) দেয়। Memory Capacity বেশি থাকার মানে হল, এই System একসঙ্গে অনেক বেশি Data নিয়ে কাজ করতে পারবে। আর Memory Bandwidth বেশি থাকার মানে হল, System-টা খুব দ্রুত Data Read এবং Write করতে পারবে। কিন্তু Huawei যে বিষয়টা নিয়ে খুব একটা ঢাকঢোল পেটাতে চাইছে না, সেটা হল এর Power Consumption! CloudMatrix 384 Supernode, Nvidia-র NVL72-এর চেয়ে প্রায় চার গুণ বেশি Power Consume করে।
তবে SemiAnalysis বলছে, China-র জন্য এটা তেমন কোনো সমস্যা নয়। কেন নয়, সেই ব্যাখ্যাও তারা দিয়েছে। তাদের মতে, China-তে Power Generation (বিদ্যুৎ উৎপাদন) অনেক বেশি, তাই Power Efficiency (বিদ্যুৎ সাশ্রয়) নিয়ে খুব একটা চিন্তা করতে হয় না। China সরকার তাদের Energy Grid (বিদ্যুৎ সরবরাহ ব্যবস্থা) খুব দ্রুত বাড়াচ্ছে, যা এই ধরনের Power-Hungry AI Infrastructure-কে (বিদ্যুৎ-ক্ষুধার্ত এআই পরিকাঠামো) Support করতে পারবে। এমনকী Demand, Supply কে (চাহিদা) ছাড়িয়ে গেলেও সমস্যা হবে না। এর মানে Huawei Power Consumption নিয়ে চিন্তা না করে Performance-এর দিকে বেশি মনোযোগ দিতে পারবে।
Huawei-এর এই নতুন AI System নিয়ে আপনাদের কী মনে হয়? Huawei কি সত্যিই Nvidia-কে টেক্কা দিতে পারবে, নাকি এটা শুধু কথার ফুলঝুরি? CloudMatrix Supernode কি AI-এর দুনিয়ায় নতুন বিপ্লব আনতে পারবে? নাকি Power Consumption-এর কারণে এটা মুখ থুবড়ে পড়বে? টিউমেন্ট করে আপনার মূল্যবান মতামত জানান! AI-এর ভবিষ্যৎ কোন দিকে যাচ্ছে, এবং আমাদের জীবনে এর কেমন প্রভাব পড়বে, সেই সম্পর্কে আরও জানতে টেকটিউনসের সাথেই থাকুন।
-
টেকটিউনস টেকবুম
আমি টেকটিউনস টেকবুম। বিশ্বের সর্ববৃহৎ বিজ্ঞান ও প্রযুক্তির সৌশল নেটওয়ার্ক - টেকটিউনস এ আমি 11 বছর 9 মাস যাবৎ যুক্ত আছি। টেকটিউনস আমি এ পর্যন্ত 842 টি টিউন ও 0 টি টিউমেন্ট করেছি। টেকটিউনসে আমার 3 ফলোয়ার আছে এবং আমি টেকটিউনসে 0 টিউনারকে ফলো করি।
