नई दिल्ली [India]8 जून (एएनआई): विश्व आर्थिक मंच ने एक शोध रिपोर्ट में कहा, अगले 3-5 वर्षों में, एआई बुनियादी ढांचे की लड़ाई बड़े जीपीयू प्राप्त करने के दृष्टिकोण से हटकर वितरित अनुमान को संतुलित करने, ऊर्जा बाधाओं का प्रबंधन करने और बड़े पैमाने पर लचीलेपन की ओर स्थानांतरित हो जाएगी।
इसमें चेतावनी दी गई है कि जैसे-जैसे कार्यभार बाहर की ओर बढ़ता है और भौतिक सीमाएं बंधती हैं, लचीली, भविष्य के लिए तैयार प्रणालियों का निर्माण करने वाली अर्थव्यवस्थाओं को केवल सीमांत प्रशिक्षण क्षमता का पीछा करने वालों पर बढ़त मिलेगी।
रिपोर्ट में कहा गया है कि एआई एप्लिकेशन पायलटों से रोजमर्रा के उपयोग की ओर बढ़ रहे हैं, जिससे अनुमान की मांग प्रशिक्षण की तुलना में कहीं अधिक तेजी से बढ़ रही है। यह गणना को उपयोगकर्ताओं और संवेदनशील डेटा के करीब लाता है। स्वायत्त प्रणालियों और स्मार्ट शहरों जैसी वास्तविक समय की जरूरतों के लिए और नियामक अनुपालन को पूरा करने के लिए जहां डेटा स्वतंत्र रूप से स्थानांतरित नहीं हो सकता है, एज और ऑन-डिवाइस परिनियोजन में तेजी आ रही है। निहितार्थ: भविष्य के बुनियादी ढांचे का खर्च क्षेत्रीय डेटा केंद्रों, एज नोड्स और ऑन-डिवाइस चिप्स की ओर झुकेगा, न कि केवल हाइपरस्केल क्लाउड की ओर।
अनुमान विकेंद्रीकरण के साथ भी, सीमांत प्रशिक्षण और बड़े पैमाने पर सिमुलेशन गति और सटीकता के लिए एक्सास्केल-क्लास सिस्टम की ओर बढ़ रहे हैं। फ़्रांस का ऐलिस रेको सुपरकंप्यूटर 2026 में उत्पादन के लिए निर्धारित है, और बड़े डेटासेट और एआई ट्रैफ़िक उछाल को संभालने के लिए स्टोरेज/नेटवर्किंग समाधान विकसित हो रहे हैं। अर्थव्यवस्थाओं को “दो-गति” रणनीति की आवश्यकता होगी: अनुमान के लिए वितरित क्षमता के प्रशिक्षण के लिए बड़े पैमाने पर क्लस्टर।
बिजली, शीतलन, भूमि और हार्डवेयर अब वास्तविक बाधाएं हैं। “एआई-एनर्जी नेक्सस” उपन्यास दृष्टिकोण को मजबूर कर रहा है: शीतलन के लिए समुद्री जल का उपयोग करने वाले उप-डेटा केंद्र, बिजली के बजाय प्रकाश का उपयोग करके फोटोनिक कंप्यूटिंग, और ~ 10x ऊर्जा दक्षता लाभ का वादा करने वाले ऑप्टिकल इंटरकनेक्ट। प्रचुर मात्रा में स्वच्छ ऊर्जा या शीतलन समाधान के बिना देश पूंजी की परवाह किए बिना बड़े पैमाने पर एआई की मेजबानी करने के लिए संघर्ष करेंगे।
जैसे-जैसे एआई सिस्टम-महत्वपूर्ण और वितरित होता जा रहा है, सुरक्षा गोपनीयता-संरक्षण आर्किटेक्चर में स्थानांतरित हो रही है। फ़ेडरेटेड लर्निंग कच्चे डेटा को स्थानांतरित किए बिना सभी डिवाइसों पर प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है। राष्ट्र यूरोप के आईआरआईएस² तारामंडल और यूरोक्यूसीआई के माध्यम से क्वांटम-सुरक्षित नेटवर्क जैसे घरेलू रूप से शासित उपग्रहों के माध्यम से कनेक्टिविटी को सख्त कर रहे हैं। पोर्टेबिलिटी और नियंत्रित साझाकरण के लिए इंटरऑपरेबल डेटा आर्किटेक्चर आवश्यक होते जा रहे हैं।
डब्ल्यूईएफ ने कहा कि रणनीति लचीलेपन और भविष्य की तैयारी पर केंद्रित होनी चाहिए, न कि एक बार के दांव पर। विजेता पहले ऊर्जा और कूलिंग को सुरक्षित करेंगे, इंटरऑपरेबल डेटा फ्रेमवर्क का निर्माण करेंगे, और एक्सास्केल प्रशिक्षण क्षमता और व्यापक बढ़त अनुमान दोनों में निवेश करेंगे। भारत जैसी अर्थव्यवस्थाओं के लिए, इसका अर्थ है समानांतर ट्रैक – घरेलू गणना और भंडारण को बढ़ाना, लेकिन प्रौद्योगिकी और विनियमन विकसित होने के साथ-साथ लॉक-इन से बचने के लिए बिजली दक्षता, बढ़त परिनियोजन और गोपनीयता-दर-डिज़ाइन आर्किटेक्चर को समान रूप से प्राथमिकता देना। (एएनआई)
