আপনি যখন প্ল্যাটফর্মের মালিক হন, তখন আপনি অভিজ্ঞতার মালিক হন। এ কারণেই অ্যাপল আইফোনে এত বেশি বিনিয়োগ করে। NVIDIA এর জন্যই লক্ষ্য রাখছে
প্রজেক্ট ডিজিটস একটি কমপ্যাক্ট এবং শক্তিশালী ব্যক্তিগত এআই সুপার কম্পিউটার প্রবর্তনের মাধ্যমে উন্নত এআই কম্পিউটিং-এ অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করে তোলে। এটি AI গবেষক, ডেটা বিজ্ঞানী, ছাত্র এবং এমনকি শখের লোকদের জন্য তাদের ডেস্ক থেকে সরাসরি AI মডেলগুলি বিকাশ, প্রোটোটাইপ এবং সূক্ষ্ম-টিউন করা সম্ভব করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷ যদিও পেশাদাররা আগে স্থানীয়ভাবে মডেলগুলিকে সূক্ষ্ম সুর করতে পারত, তারা প্রায়শই হার্ডওয়্যার সীমাবদ্ধতা, উচ্চ খরচ বা স্কেলেবিলিটি সমস্যাগুলির দ্বারা সীমাবদ্ধ ছিল। প্রজেক্ট ডিজিটস একটি ডেস্কটপ ফর্ম ফ্যাক্টরে কম্পিউটিং শক্তি সরবরাহ করে এই বাধাগুলি দূর করে।
জেনসেন হুয়াং, NVIDIA এর প্রতিষ্ঠাতা এবং সিইও হিসাবে,
প্রজেক্ট ডিজিটস এছাড়াও কীভাবে ব্যক্তিগত কম্পিউটিং ভোক্তাদের দৈনন্দিন জীবনে AI-কে এমনভাবে গ্রহণ করতে পারে যা VR ডিভাইসগুলি করতে পারে না - সম্ভবত আজ নয়, কিন্তু আমরা যত তাড়াতাড়ি জানি তার একটি অগ্রদূত।
আজ, পেশাদাররা উচ্চ-পারফরম্যান্স জিপিইউ দিয়ে সজ্জিত ওয়ার্কস্টেশন ব্যবহার করে বা AWS, Google ক্লাউড বা Azure-এর মতো ক্লাউড-ভিত্তিক প্ল্যাটফর্মগুলি অ্যাক্সেস করে AI মডেল তৈরি করতে পারে। কিন্তু Project DIGITS ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের স্কেলেবিলিটি স্থানীয় ওয়ার্কস্টেশনের সুবিধার সাথে একত্রিত করে। প্রজেক্ট ডিজিটস, একটি ম্যাক মিনির আকারে তুলনীয়, ব্যবহারকারীদের একটি বিস্তৃত পরিকাঠামোর প্রয়োজন ছাড়াই উচ্চ-কর্মক্ষমতা সম্পন্ন AI কাজগুলি চালানোর অনুমতি দেয়। এটি সিমুলেশন এনভায়রনমেন্ট বা বড় ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল চালানোর মতো কাজের জন্য প্রচুর প্রসেসিং পাওয়ার অফার করে। একটি এককালীন $3,000 বিনিয়োগ চলমান ক্লাউড খরচ প্রতিস্থাপন করে যখন শক্তিশালী AI ক্ষমতা প্রদান করে।
প্রজেক্ট ডিজিটস দৈনন্দিন ব্যবহারের জন্য নয়। এটা লক্ষ্য করা হয়:
এখানে কিছু বাস্তব-বিশ্ব ব্যবহারের ক্ষেত্রে রয়েছে যা এর ব্যবহারিক প্রয়োগগুলি প্রদর্শন করে:
আইনি সহায়তার জন্য একটি বিশেষ চ্যাটবট বিকাশকারী একটি স্টার্টআপ 200 বিলিয়ন প্যারামিটার সহ একটি বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) প্রশিক্ষণ এবং সূক্ষ্ম-টিউন করতে Project DIGITS ব্যবহার করতে পারে। দলটি স্থানীয়ভাবে মডেলটিকে প্রোটোটাইপ করতে পারে, জটিল আইনি প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য নির্ভুলতার জন্য এটি পরীক্ষা করতে পারে এবং তারপর স্কেলিং করার জন্য এটিকে একটি ক্লাউড অবকাঠামোতে স্থাপন করতে পারে। এটি বিকাশের পর্যায়ে ব্যয়বহুল ক্লাউড সংস্থানগুলির প্রয়োজনীয়তা দূর করে, ব্যয় হ্রাস করার সময় উদ্ভাবনকে ত্বরান্বিত করে।
গুদাম অটোমেশন সিস্টেম ডিজাইন করা একটি রোবোটিক্স কোম্পানি রোবট ফ্লিটের আচরণ অনুকরণ এবং অপ্টিমাইজ করতে DIGITS ব্যবহার করতে পারে। স্থানীয়ভাবে শারীরিক AI মডেলগুলি চালানোর মাধ্যমে, তারা রিয়েল-টাইমে নেভিগেশন অ্যালগরিদম, বস্তুর স্বীকৃতি এবং টাস্ক সমন্বয় পরীক্ষা করতে পারে। দ্রুত পুনরাবৃত্তি চক্র কোম্পানিকে লাইভ পরিবেশে রোবট মোতায়েন করার আগে দক্ষতা উন্নত করতে এবং ত্রুটি কমাতে দেয়।
ব্যক্তিগতকৃত ক্যান্সারের চিকিত্সার উপর কাজ করা একজন মেডিকেল গবেষক জিনোমিক ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে DIGITS ব্যবহার করতে পারেন যা ভবিষ্যদ্বাণী করে যে রোগীরা নির্দিষ্ট থেরাপিতে কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানাবে। সিস্টেমটি স্থানীয়ভাবে ব্যাপক ডেটাসেট প্রক্রিয়া করে, দ্রুত পরীক্ষা-নিরীক্ষা সক্ষম করে। এটি প্রাঙ্গনে সংবেদনশীল ডেটা সুরক্ষিত রেখে ব্যক্তিগতকৃত ওষুধে অগ্রগতি ত্বরান্বিত করে।
একটি গেম স্টুডিও জেনারেটিভ এআই মডেলের সাথে বাস্তবসম্মত নন-প্লেয়ার অক্ষর (NPCs) তৈরি করতে DIGITS ব্যবহার করতে পারে। সিস্টেমটি প্লেয়ার ইন্টারঅ্যাকশনের উপর ভিত্তি করে গতিশীল সংলাপ এবং প্রাণবন্ত অ্যানিমেশন তৈরি করতে সক্ষম মডেলদের প্রশিক্ষণ দিতে পারে। বিকাশকারীরা বাহ্যিক গণনা সংস্থানগুলির উপর নির্ভর না করে, সৃজনশীলতা এবং দক্ষতা বৃদ্ধি করে চরিত্রের নকশা এবং আচরণের উপর দ্রুত পুনরাবৃত্তি করতে পারে।
একটি ইউনিভার্সিটি এআই ল্যাব ডিজিআইটিএস প্রজেক্ট করতে পারে শিক্ষার্থীদের শেখানোর জন্য কিভাবে উন্নত মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি এবং স্থাপন করতে হয়। শিক্ষার্থীরা AI প্রযুক্তির সাথে অভিজ্ঞতা অর্জন করে সরাসরি সিস্টেমে PyTorch বা TensorFlow এর মতো ফ্রেমওয়ার্ক নিয়ে পরীক্ষা করতে পারে। উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং-এ সাশ্রয়ী মূল্যের অ্যাক্সেস এআই শিক্ষাকে গণতান্ত্রিক করে, পরবর্তী প্রজন্মের উদ্ভাবকদের প্রস্তুত করে।
পরিবেশ বিজ্ঞানীরা স্যাটেলাইট চিত্র বিশ্লেষণ করতে এবং বন উজাড় সনাক্তকরণ বা বন্যপ্রাণীর জনসংখ্যা ট্র্যাক করার জন্য এআই মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য DIGITS ব্যবহার করতে পারেন। সিস্টেমটি স্থানীয়ভাবে ইমেজ ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে, ফিল্ড গবেষকদের ইন্টারনেট সংযোগ ছাড়াই প্রত্যন্ত অঞ্চলে কাজ করতে সক্ষম করে। রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি হুমকিগুলিকে দ্রুত এবং আরও নির্ভুলভাবে শনাক্ত করে সংরক্ষণের প্রচেষ্টায় সাহায্য করে৷
আপনি যখন Project DIGIT-এর মূল বৈশিষ্ট্য এবং ক্ষমতাগুলি খনন করেন, তখন আপনি উপলব্ধি করতে পারেন যে কীভাবে NVIDIA একটি প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে অভিজ্ঞতার মালিক হতে চায় - এবং কেবলমাত্র কোনও প্ল্যাটফর্ম নয়, কিন্তু সার্ভার থেকে AI বিকাশের নিয়ন্ত্রণ কেড়ে নেওয়ার জন্য যথেষ্ট শক্তিশালী।
প্রজেক্ট ডিজিটস-এর কেন্দ্রস্থলে রয়েছে NVIDIA-এর GB10 Grace Blackwell Superchip, যা একটি 20-কোর Grace CPU-কে একটি Blackwell GPU-এর সাথে একত্রিত করে। এই আর্কিটেকচারটি FP4 নির্ভুলতায় 1 পেটাফ্লপ পর্যন্ত AI কম্পিউটিং পারফরম্যান্স প্রদান করে, যা এটিকে 200 বিলিয়ন পর্যন্ত প্যারামিটার সহ বড় আকারের AI মডেলগুলি পরিচালনা করতে সক্ষম করে তোলে। যখন দুটি ইউনিট একসাথে সংযুক্ত থাকে, তারা 405 বিলিয়ন পরামিতি সহ মডেলগুলিকে সমর্থন করতে পারে।
প্রতিটি ইউনিটে 128 জিবি ইউনিফাইড মেমরি এবং 4 টিবি পর্যন্ত NVMe ফ্ল্যাশ স্টোরেজ রয়েছে, যা জটিল গণনা এবং বড় ডেটাসেটগুলির মসৃণ পরিচালনা নিশ্চিত করে।
সিস্টেমটি NVIDIA-এর Linux-ভিত্তিক DGX OS চালায় এবং সম্পূর্ণ NVIDIA AI Enterprise সফ্টওয়্যার স্ট্যাকের সাথে প্রিলোড করা হয়। এর মধ্যে রয়েছে ক্লাউড বা ডেটা সেন্টার অবকাঠামোর সাথে নিরবচ্ছিন্ন একীকরণের জন্য লাইব্রেরি, ফ্রেমওয়ার্ক এবং অর্কেস্ট্রেশন টুল। ব্যবহারকারীরা স্থানীয়ভাবে প্রোটোটাইপ করতে পারে এবং প্রয়োজন অনুসারে তাদের সমাধানগুলি স্কেল করতে পারে।
প্রজেক্ট ডিজিটস সাধারণ ভোক্তাদের দিকে অগ্রসর হয় না। এটির ক্ষমতা, যেমন 200 বিলিয়ন পর্যন্ত প্যারামিটার সহ মডেলগুলি পরিচালনা করা, ওয়েব ব্রাউজিং বা মৌলিক উত্পাদনশীলতার মতো নৈমিত্তিক বা দৈনন্দিন কাজের জন্য অতিমাত্রায়। এটি এখনও একটি সরাসরি ইঙ্গিত নয় যে এই ধরনের প্রযুক্তি শীঘ্রই দৈনন্দিন গ্রাহকদের জন্য উপলব্ধ হবে। যাইহোক, এটি সেই দিকের একটি পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে কারণ AI দৈনন্দিন জীবনের আরও দিকগুলিকে অতিক্রম করে চলেছে। এখানে কেন:
ঐতিহাসিকভাবে, জিপিএস-এর মতো উচ্চ-কার্যক্ষমতাসম্পন্ন প্রযুক্তি, যা একবার বিশেষ ব্যবহারের ক্ষেত্রে সংরক্ষিত ছিল, তা ভোক্তা পণ্যে চলে এসেছে। একইভাবে, প্রজেক্ট ডিজিআইটিএস-এর স্কেল-ডাউন বা সরলীকৃত সংস্করণগুলি এআই-সক্ষম ভোক্তা ডিভাইসগুলির চাহিদা বৃদ্ধির সাথে সাথে দৈনন্দিন কাজের জন্য উন্নত এআই কম্পিউটিং অ্যাক্সেসযোগ্য করে তুলতে পারে।
স্মার্ট অ্যাসিস্ট্যান্ট, স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন এবং ব্যক্তিগতকৃত বিনোদন ব্যবস্থার মতো ভোক্তা ডিভাইসগুলিতে AI আরও একীভূত হওয়ার সাথে সাথে শক্তিশালী, স্থানীয় প্রান্ত কম্পিউটিং-এর চাহিদা বৃদ্ধি পাবে। প্রজেক্ট ডিজিটস-এর মতো ডিভাইসগুলি উচ্চ-পারফরম্যান্স এআই ক্ষমতাগুলিকে ছোট, অ্যাক্সেসযোগ্য বিন্যাসে আনার সম্ভাব্যতা প্রদর্শন করে।
বিশেষ করে স্রষ্টার অর্থনীতির উত্থান এবং কাজের সাধারণ বিকেন্দ্রীকরণের সাথে, দৈনন্দিন জীবনে আরও সাধারণ ব্যবহারের ঘটনাগুলি দূর করা যায় না।
উদাহরণস্বরূপ, একজন অপেশাদার চলচ্চিত্র নির্মাতা জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করে উচ্চ-মানের ভিডিও প্রভাব এবং অ্যানিমেশন প্রক্রিয়া করার জন্য DIGITS ব্যবহার করতে পারে। ডি-এজিং অভিনেতার মতো কাজগুলি, ভার্চুয়াল ব্যাকড্রপ তৈরি করা, বা রিয়েল টাইমে ফুটেজ সম্পাদনা করা সম্ভব হতে পারে ক্লাউড পরিষেবার উপর নির্ভর না করে, ব্যাপকভাবে খরচ কমিয়ে এবং বৃহত্তর সৃজনশীল স্বাধীনতার অনুমতি না দিয়ে।
একজন ফিটনেস উত্সাহী তাদের স্বাস্থ্য এবং সুস্থতার যাত্রাকে ব্যক্তিগতকৃত করার জন্য DIGITS এর সুবিধা নিতে পারে। পরিধানযোগ্য থেকে বায়োমেট্রিক ডেটা বিশ্লেষণ করে, AI মানানসই ওয়ার্কআউট রুটিন তৈরি করতে পারে, আঘাতের ঝুঁকির পূর্বাভাস দিতে পারে এবং পুষ্টির পরিকল্পনার পরামর্শ দিতে পারে—সবই গতি এবং ডেটা নিরাপত্তার জন্য স্থানীয়ভাবে প্রক্রিয়া করা হয়।
একজন উচ্চাকাঙ্ক্ষী গেম ডিজাইনার বন্ধু এবং পরিবারের জন্য ব্যক্তিগতকৃত গেমিং অভিজ্ঞতা তৈরি করতে পারে। DIGITS ব্যবহার করে, তারা AI মডেলগুলিকে অনন্য স্টোরিলাইন, প্রাণবন্ত চরিত্রের আচরণ বা গতিশীল গেম পরিবেশ তৈরি করতে প্রশিক্ষণ দিতে পারে যা খেলোয়াড়দের পছন্দের সাথে খাপ খাইয়ে নেয়, সবকিছুই ডেস্কটপ সিস্টেম থেকে মসৃণভাবে চলছে।
উদ্যোক্তারা এআই-চালিত সরঞ্জামগুলি বিকাশের জন্য এই সিস্টেমগুলির শক্তি ব্যবহার করতে পারে। একটি ছোট ব্যবসার মালিক, উদাহরণস্বরূপ, তাদের ডেস্কটপে একটি গ্রাহক পরিষেবা চ্যাটবটকে প্রশিক্ষণ দিতে এবং পরীক্ষা করতে পারে, এটি নিশ্চিত করে যে এটি বিস্তৃত স্থাপনার জন্য স্কেল করার আগে এটি কাজ করে। এই পদ্ধতিটি উদ্ভাবনকে ত্বরান্বিত করার সাথে সাথে বাহ্যিক সম্পদের উপর নির্ভরতা হ্রাস করবে।
নীচের লাইন: NVIDIA আমাদের ভবিষ্যতের একটি আভাস দিচ্ছে। সম্ভাব্যভাবে, যখন ভোক্তারা AI এর আরও উন্নত ব্যবহারে স্নাতক হবেন, NVIDIA সেখানে থাকবে।