स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के भारतीय मूल के प्रोफेसर सुभाशीष मित्रा और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के तथागत श्रीमानी एक ऐसी सफलता के केंद्र में हैं जो संयुक्त राज्य अमेरिका में कृत्रिम बुद्धिमत्ता हार्डवेयर के निर्माण को नया आकार दे सकती है। स्टैनफोर्ड, कार्नेगी मेलन, पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय और एमआईटी तक फैली एक बहु-संस्थागत टीम के साथ, उन्होंने अमेरिका की पहली अखंड 3डी एआई चिप विकसित की है जो अमेरिकी वाणिज्यिक फाउंड्री में निर्मित है। हाल ही में घोषित और एक प्रमुख सेमीकंडक्टर सम्मेलन में प्रस्तुत किया गया, यह कार्य पारंपरिक डिजाइनों पर स्पष्ट प्रदर्शन लाभ दर्शाता है और तेज, अधिक ऊर्जा-कुशल एआई सिस्टम के लिए एक नई दिशा की ओर इशारा करता है। सरल शब्दों में, उन्होंने कंप्यूटर चिप्स बनाने का एक नया तरीका खोजा है जो एआई सिस्टम को बहुत कम ऊर्जा का उपयोग करते हुए बहुत तेजी से चलाने की अनुमति देता है।
कौन हैं सुभाशीष मित्रा और तथागत श्रीमणि
सुभाशीष मित्रा वैश्विक चिप अनुसंधान में एक वरिष्ठ व्यक्ति और उन्नत इलेक्ट्रॉनिक्स में लंबे समय से अग्रणी हैं। वह स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान के विलियम ई. आयर प्रोफेसर हैं, जहां उनका काम विश्वसनीय नैनोइलेक्ट्रॉनिक्स, हार्डवेयर सुरक्षा और त्रि-आयामी चिप एकीकरण पर केंद्रित है। मित्रा ने चिप डिज़ाइन में कुछ सबसे कठिन समस्याओं से निपटने में दशकों बिताए हैं, जिसमें तेजी से जटिल हार्डवेयर को तेज़ और अधिक भरोसेमंद बनाना भी शामिल है। नई मोनोलिथिक 3डी चिप के बारे में बताते हुए उन्होंने कहा: “यह चिप उत्पादन और नवाचार में एक नए युग की शुरुआत करता है,” यह वर्षों के शोध को दर्शाता है जिसका उद्देश्य इस बात पर पुनर्विचार करना है कि चिप्स को जमीन से कैसे बनाया जाता है।
तथागत श्रीमानी, जो अब कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर हैं, पहले स्टैनफोर्ड में मित्रा के अधीन पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता थे। उनके पास भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान खड़गपुर से बीटेक की डिग्री है और उन्होंने एआई के लिए ऊर्जा-कुशल कंप्यूटिंग और हार्डवेयर आर्किटेक्चर के आसपास एक शोध करियर बनाया है। श्रीमणि ने मेमोरी को स्टैक करने और लंबवत रूप से गणना करने के विचार को आगे बढ़ाने में एक केंद्रीय भूमिका निभाई, जिससे एक सैद्धांतिक अवधारणा को एक कामकाजी, विनिर्माण योग्य चिप में बदलने में मदद मिली।
साथ में, मित्रा और श्रीमानी गहरी शैक्षणिक विशेषज्ञता और व्यावहारिक इंजीनियरिंग अंतर्दृष्टि के एक दुर्लभ संयोजन का प्रतिनिधित्व करते हैं। उनके सहयोग से पता चलता है कि वास्तविक दुनिया के विनिर्माण भागीदारों के साथ मिलकर दीर्घकालिक विश्वविद्यालय अनुसंधान कैसे प्रयोगशाला तक सीमित रहने के बजाय प्रौद्योगिकी के भविष्य को आकार देने वाली सफलताओं को जन्म दे सकता है।
एआई चिप्स की सबसे बड़ी बाधा को तोड़ना: मेमोरी वॉल
आधुनिक एआई सिस्टम इसलिए संघर्ष नहीं करते क्योंकि उनमें कंप्यूटिंग शक्ति की कमी है, बल्कि इसलिए संघर्ष करते हैं कि सूचना चिप के अंदर कैसे चलती है। आज के फ्लैट, द्वि-आयामी चिप्स में, डेटा को मेमोरी, जहां जानकारी संग्रहीत की जाती है, और प्रोसेसर, जहां गणना होती है, के बीच आगे और पीछे यात्रा करनी पड़ती है। यह निरंतर गति धीमी और ऊर्जा-गहन है, जिसे इंजीनियर “मेमोरी वॉल” कहते हैं। जैसे-जैसे एआई मॉडल बड़े होते जाते हैं, यह बाधा और भी गंभीर होती जाती है।इसे संबोधित करने के लिए, टीम ने एक लंबवत स्टैक्ड डिज़ाइन को अपनाया, जिसकी तुलना परियोजना में शामिल शोधकर्ताओं ने एक ऊंची संरचना से की है। मेमोरी और कंप्यूटिंग इकाइयों को समतल सतह पर फैलाने के बजाय, उन्हें एक-दूसरे के ऊपर रखा जाता है। अल्ट्रा-डेंस वर्टिकल कनेक्शन एलिवेटर की तरह काम करते हैं, जिससे डेटा को परतों के बीच सीधे स्थानांतरित करने की अनुमति मिलती है। इससे डेटा को यात्रा करने में लगने वाली दूरी तेजी से कम हो जाती है, जिससे तेज़ संचालन और कम बिजली की खपत होती है।आज कई चिप्स का विपणन “3डी” के रूप में किया जाता है, लेकिन अधिकांश पैकेजिंग तकनीकों पर निर्भर होते हैं जो पूर्ण चिप्स को एक साथ जोड़ते हैं। यह कार्य मौलिक रूप से भिन्न है। परतें सूक्ष्म स्तर पर एक इकाई के रूप में एक साथ निर्मित होती हैं, जिससे वास्तव में एक अखंड संरचना बनती है। क्योंकि सब कुछ कसकर एकीकृत है, चिप निर्माण के बाद जुड़े कई घटकों के बजाय एक सिस्टम की तरह व्यवहार करता है, जो पर्याप्त प्रदर्शन लाभ को सक्षम बनाता है।प्रोटोटाइप चिप पर परीक्षणों ने समान आकार और विलंबता के तुलनीय फ्लैट चिप्स की तुलना में लगभग चार गुना अधिक थ्रूपुट दिखाया। जबकि इन लाभों को कार्यशील हार्डवेयर पर प्रदर्शित किया गया था, सिमुलेशन से पता चलता है कि बड़े, स्केल किए गए संस्करण बड़े भाषा मॉडल जैसे एआई वर्कलोड की मांग के लिए ऊर्जा-विलंब उत्पाद में 100-1,000× सुधार प्रदान कर सकते हैं, जो अकेले कच्ची गति के बजाय कहीं अधिक दक्षता का संकेत देता है।एक और प्रमुख मील का पत्थर वह है जहां चिप बनाई गई थी। संपूर्ण निर्माण प्रक्रिया स्काईवाटर टेक्नोलॉजी में हुई, जो विशेष रूप से अमेरिका स्थित सबसे बड़ी प्योर-प्ले सेमीकंडक्टर फाउंड्री है। मोनोलिथिक 3डी चिप्स के पहले संस्करण केवल अनुसंधान प्रयोगशालाओं में मौजूद थे। इस तकनीक को एक वाणिज्यिक अमेरिकी फाउंड्री में प्रदर्शित करने से पता चलता है कि इसे वास्तविक रूप से बढ़ाया जा सकता है, जिससे घरेलू सेमीकंडक्टर विनिर्माण को मजबूत करने के व्यापक प्रयासों का समर्थन किया जा सकता है।
एआई के भविष्य के लिए यह क्यों मायने रखता है?
जैसे-जैसे एआई सिस्टम अधिक शक्तिशाली होते जा रहे हैं, पारंपरिक चिप डिजाइन अपनी सीमा के करीब पहुंच रहे हैं। यह नया दृष्टिकोण डेटा संचलन को कम करके, दक्षता में सुधार और ऊर्जा लागत को कम करके आगे बढ़ने का एक व्यावहारिक मार्ग प्रदान करता है। यह ऐसे समय में विदेशी चिप निर्माण पर निर्भरता को भी कम करता है जब उन्नत अर्धचालक तेजी से आर्थिक प्रतिस्पर्धा और राष्ट्रीय सुरक्षा से जुड़े हुए हैं।टीम अब अधिक परतों को शामिल करने और अधिक जटिल एआई वर्कलोड का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन को स्केल करने पर काम कर रही है। यदि भविष्य के चिप्स सिमुलेशन द्वारा सुझाए गए शुरुआती परिणामों से मेल खाते हैं, तो मोनोलिथिक 3डी आर्किटेक्चर अगली पीढ़ी के एआई हार्डवेयर के लिए आधार बन सकते हैं। अभी के लिए, यह कार्य इस बात का स्पष्ट उदाहरण है कि चिप डिज़ाइन के बुनियादी सिद्धांतों पर पुनर्विचार करने से कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रमुख प्रगति कैसे हो सकती है।
