নভিডিয়ার আধিপত্যকে চ্যালেঞ্জ জানিয়ে চীনা এআই দলের যুগান্তকারী সাফল্য

মার্কিন প্রযুক্তি জায়ান্ট নভিডিয়ার এআই হার্ডওয়্যারের আধিপত্যকে চ্যালেঞ্জ জানিয়ে একদল চীনা গবেষক একটি উন্নত ভিডিও-জেনারেশন মডেল তৈরি করেছেন, যা একটি সাধারণ শিল্প চিপ ব্যবহার করেই প্রশিক্ষিত হয়েছে। এই যুগান্তকারী সাফল্য উচ্চমানের GPU-গুলোর চেয়েও দ্রুত ও দক্ষ পারফরম্যান্স প্রদর্শন করেছে এবং এআই হার্ডওয়্যার অপ্টিমাইজেশনে গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি সাধন করেছে।

গবেষকদের তৈরি FlightVGM নামের এই সিস্টেমটি ৩০% বেশি পারফরম্যান্স অর্জন করেছে এবং নভিডিয়ার ফ্ল্যাগশিপ RTX 3090 GPU-এর তুলনায় ৪.৫ গুণ বেশি শক্তি-দক্ষতা প্রদর্শন করেছে। উল্লেখযোগ্যভাবে, এটি মার্কিন সেমিকন্ডাক্টর নির্মাতা Advanced Micro Devices (AMD)-এর V80 FPGA চিপ ব্যবহার করেই এই সাফল্য অর্জন করেছে, যা বাজারে সহজলভ্য।

এই উদ্ভাবনটি FPGA ২০২৫ সম্মেলনে শীর্ষ সম্মান অর্জন করেছে, যা ১ মার্চ সমাপ্ত হয়। এই জয় প্রথমবারের মতো মূল ভূখণ্ড চীনের একটি দলকে Best Paper Award এনে দিয়েছে, যা বৈশ্বিক এআই হার্ডওয়্যার প্রতিযোগিতায় বড় পরিবর্তনের ইঙ্গিত দিচ্ছে।

নতুন দিগন্ত: সাশ্রয়ী ও শক্তি-সাশ্রয়ী এআই প্রযুক্তি

এই মডেলটি Shanghai Jiao Tong University, Tsinghua University এবং বেইজিং-ভিত্তিক স্টার্টআপ Infinigence-AI-এর গবেষকদের দ্বারা তৈরি। এটি রোবট নিয়ন্ত্রণ থেকে স্বয়ংক্রিয় যানবাহন পর্যন্ত বিভিন্ন শিল্পে সাশ্রয়ী ও শক্তি-সাশ্রয়ী এআই প্রযুক্তির ব্যবহার বদলে দিতে পারে।

FPGA বনাম GPU: এআই কম্পিউটিংয়ের নতুন দৃষ্টিভঙ্গি

গবেষকরা Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) ব্যবহার করেছেন, যা একটি প্রোগ্রামেবল সেমিকন্ডাক্টর ডিভাইস। এটি উৎপাদনের পরেও পুনঃকনফিগার করা যায়, যেখানে CPU, GPU, এবং ASIC-এর মতো প্রচলিত চিপগুলোর কার্যক্ষমতা একবার নির্ধারিত হয়ে গেলে পরিবর্তন করা যায় না।

এআই কম্পিউটিংয়ে FPGA এবং নভিডিয়া GPU-এর পৃথক সুবিধা রয়েছে। নভিডিয়ার GPU বিশাল পরিমাণ ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং জটিল গণনার জন্য কার্যকর, কারণ এতে সমান্তরাল কম্পিউটিং ক্ষমতা রয়েছে। অন্যদিকে, FPGA-এর কাস্টমাইজেবল আর্কিটেকচার একে আরও শক্তি-সাশ্রয়ী এবং কম লেটেন্সি যুক্ত বিকল্পে পরিণত করেছে।

আগের গবেষণার ভিত্তিতে, চীনা দলটি FlightVGM ডিজাইন করেছে, যা FPGA-তে প্রশিক্ষিত প্রথম ভিডিও-জেনারেশন এআই মডেল। উন্নত ডেটা আর্কিটেকচার ও সময়সূচি ব্যবস্থাপনার মাধ্যমে, তারা GPU-এর তুলনায় আরও উন্নত গণনাগত পারফরম্যান্স অর্জন করেছে—যা ভবিষ্যতে এআই হার্ডওয়্যার উন্নয়নের নতুন দিগন্ত উন্মোচন করতে পারে।