কি হয়েছে
সাউথ চায়না মর্নিং পোস্ট রিপোর্ট করেছে যে চীনের শিল্প ও তথ্য প্রযুক্তি মন্ত্রক 2030 সালের মধ্যে 9,800টি বুদ্ধিমান কম্পিউটিং ক্ষমতার লক্ষ্যমাত্রা একটি পাঁচ-বছরের শিল্প পরিকল্পনা জারি করেছে। পরিকল্পনায় 2026 সাল থেকে 2030 সালের মধ্যে 3.8 ট্রিলিয়ন ইউয়ান ক্রমবর্ধমান তথ্য-অবকাঠামো বিনিয়োগের আহ্বান জানানো হয়েছে। চিপস
সাউথ চায়না মর্নিং পোস্ট রিপোর্ট করেছে যে চীনের শিল্প ও তথ্য প্রযুক্তি মন্ত্রণালয় সোমবার প্রকাশিত একটি পাঁচ বছরের শিল্প পরিকল্পনায় বুদ্ধিমান কম্পিউটিং ক্ষমতার 9,800টি ইফ্লপের লক্ষ্য অন্তর্ভুক্ত করেছে। পরিকল্পনাটি 2026-2030 এর মধ্যে ক্রমবর্ধমান তথ্য-অবকাঠামো বিনিয়োগের জন্য 3.8 ট্রিলিয়ন ইউয়ান বা প্রায় 532 বিলিয়ন মার্কিন ডলারেরও আহ্বান জানিয়েছে।
প্রতিবেদন অনুসারে, পরিকল্পনাটি 10,000 গ্রাফিক্স-প্রসেসিং কার্ডের পাশাপাশি 100,000 বা তার বেশি কার্ড ব্যবহার করে ক্লাস্টারগুলি সমন্বিত বুদ্ধিমান-কম্পিউটিং ক্লাস্টারগুলির সুশৃঙ্খলভাবে মোতায়েন করার আহ্বান জানিয়েছে। এটি বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য পরিকল্পিত ইনফারেন্স-কম্পিউটিং সুবিধা এবং দেশীয়ভাবে উত্পাদিত কম্পিউটিং চিপগুলির সাথে মানিয়ে নেওয়ার জন্য পরিকাঠামোর জন্যও আহ্বান জানায়।
SCMP রিপোর্ট করেছে যে চীনের বুদ্ধিমান-কম্পিউটিং ক্ষমতা জুনের শেষে 2,185 ইফ্লোপে পৌঁছেছে, যা এক বছরের আগের তুলনায় 177 শতাংশ বেশি। ন্যাশনাল ডাটা অ্যাডমিনিস্ট্রেশন জুলাইয়ের শেষ নাগাদ এই সংখ্যা প্রায় 2,450 এফ্লপ করেছে বলে জানা গেছে। এমআইআইটি আরও জানিয়েছে যে 52টি বুদ্ধিমান-কম্পিউটিং সুবিধা প্রতিটি 10,000 টিরও বেশি এক্সিলারেটর কার্ডের সাথে তৈরি করা হয়েছে।
এই সম্প্রসারণটি চীনের ইস্ট ডেটা, ওয়েস্ট কম্পিউটিং প্রকল্পের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে, যা 2022 সালে চালু করা হয়েছে ঘনবসতিপূর্ণ পূর্ব অঞ্চল থেকে সস্তা জমি এবং আরও প্রচুর শক্তি সহ পশ্চিম অঞ্চলের দিকে পাওয়ার-নিবিড় কাজের লোড নিয়ে যাওয়ার জন্য। প্রতিবেদনে বলা হয়েছে যে চীন আটটি জাতীয় কম্পিউটিং হাব, 10টি ডেটা-সেন্টার ক্লাস্টার এবং তিনটি অঞ্চলে বিদ্যুৎ সরবরাহের সাথে কম্পিউটিং সুবিধাগুলির সমন্বয়ের জন্য একটি নেটওয়ার্ক সংগঠিত করেছে।
কেন এটা গুরুত্বপূর্ণ
চীনের লক্ষ্যের জন্য 2026 সালের জুনের জন্য রিপোর্ট করা বুদ্ধিমান-কম্পিউটিং ক্ষমতার চারগুণ বেশি প্রয়োজন, যা এআই অবকাঠামোকে জাতীয় শিল্প নীতির একটি কেন্দ্রীয় উপাদান করে তোলে। প্ল্যানটি প্রভাবিত করতে পারে যেখানে ডেটা সেন্টার তৈরি করা হয়, কোন চিপ এবং সিস্টেমগুলি কেনা হয় এবং চীনা এআই বিকাশকারীরা কত দ্রুত গণনা করতে পারে। প্রতিবেদনটি স্বাধীনভাবে পরিকল্পনার তহবিল, বাস্তবায়নের সময়সূচী বা লক্ষ্যগুলি পূরণ হবে কিনা তা নিশ্চিত করে না।
রিপোর্ট করা পরিকল্পনাটি শুধুমাত্র কোম্পানি-স্তরের বিনিয়োগ সিদ্ধান্তের পরিবর্তে গণনার ক্ষমতাকে একটি পরিমাপযোগ্য জাতীয় উদ্দেশ্য করে তোলে। আরও উপলব্ধ অবকাঠামো চাইনিজ এআই সিস্টেমের জন্য প্রশিক্ষণ এবং অনুমানকে সমর্থন করতে পারে, যদিও প্রতিবেদনটি প্রতিষ্ঠিত করে না যে পরিকল্পিত ক্ষমতা কতটা বাণিজ্যিক বিকাশকারীদের দ্বারা ব্যবহারযোগ্য হবে বা কোন অনুপাত প্রশিক্ষণ বনাম অনুমানকে সমর্থন করবে।
স্কেলটি AI সম্প্রসারণের পিছনে ব্যবহারিক সীমাবদ্ধতাগুলিও তুলে ধরে। বড় ক্লাস্টার তৈরির জন্য এক্সিলারেটর কার্ড, বিদ্যুত, নেটওয়ার্কিং, কুলিং এবং উপযুক্ত ডেটা-সেন্টার সাইট প্রয়োজন। চীনের ভৌগোলিক পুনর্বন্টন কৌশল কিছু অঞ্চলে জমি এবং শক্তি খরচ কমাতে পারে, কিন্তু প্রতিবেদনে প্রমাণ দেয় না যে এই সীমাবদ্ধতাগুলি সমাধান করা হয়েছে।
গৃহজাত চিপগুলির উপর পরিকল্পনার জোর তাৎপর্যপূর্ণ কারণ এটি AI ক্ষমতা বৃদ্ধিকে গার্হস্থ্য হার্ডওয়্যার বিকাশের সাথে সংযুক্ত করে। উত্সটি স্বাধীনভাবে সেই চিপগুলির কার্যকারিতা, সরবরাহ, সামঞ্জস্য বা নির্ভরযোগ্যতা পরীক্ষা করে না এবং এটি বিনিয়োগের চিত্রে শুধুমাত্র জনসাধারণের ব্যয় বা বিস্তৃত তথ্য-পরিকাঠামো ব্যয় অন্তর্ভুক্ত কিনা তা বলে না।
ইন্টারেক্টিভ মেকানিজম: এটা আসলে কিভাবে কাজ করে
এই বিকাশের পিছনে অন্তর্নিহিত প্রযুক্তিটি ইন্টারেক্টিভভাবে অন্বেষণ করুন।
Which component of an AI application is the machine-learning model itself?
পরবর্তী কি দেখতে
মূল অজানাগুলির মধ্যে রয়েছে কীভাবে পরিকল্পিত বিনিয়োগ বরাদ্দ করা হবে, কোন সুবিধাগুলি অনুমোদন পাবে, প্রস্তাবিত স্কেলে কীভাবে গার্হস্থ্য চিপগুলি কাজ করবে এবং শক্তি এবং নেটওয়ার্ক অবকাঠামো গতি বজায় রাখতে পারে কিনা। প্রতিবেদনটি ব্যবহারকারী-মুখী পণ্যের পরিবর্তে জাতীয় লক্ষ্যগুলি বর্ণনা করে, তাই কোনও নথিভুক্ত পাবলিক অ্যাক্সেস রুট বা মূল্য নেই।
10,000-কার্ড এবং 100,000-কার্ড ক্লাস্টার অনুমোদনের জন্য দায়ী এজেন্সি, অর্থায়নের উত্স, নির্মাণ মাইলফলক এবং মানদণ্ড চিহ্নিত করে বাস্তবায়ন বিধি প্রকাশের জন্য দেখুন।
রিপোর্ট করা ক্ষমতার পরিসংখ্যানগুলি রাষ্ট্র-সমর্থিত বা বড় কর্পোরেট সুবিধাগুলিতে কেন্দ্রীভূত না হয়ে AI কোম্পানি, বিশ্ববিদ্যালয় এবং অন্যান্য ব্যবহারকারীদের জন্য অ্যাক্সেসযোগ্য গণনায় অনুবাদ করে কিনা তা দেখুন। উৎস কোন অ্যাক্সেস শর্তাবলী বা মূল্য দেয় না.
চাইনিজ এক্সিলারেটরগুলির কার্যকারিতা এবং স্থাপনার স্কেলের প্রমাণের জন্য দেখুন, সেইসাথে পশ্চিমা ডেটা সেন্টারগুলিকে নির্ভরযোগ্য শক্তি এবং উচ্চ-ক্ষমতার নেটওয়ার্কগুলির সাথে সংযুক্ত করার অগ্রগতি।
প্রতিবেদনে লক্ষ্যমাত্রা এবং মন্ত্রণালয়-অধিভুক্ত পরিসংখ্যান প্রদান করা হয়েছে, কিন্তু সক্ষমতার সংখ্যার কোনো স্বাধীন নিরীক্ষা বা নিশ্চিত করা হয়নি যে 2030 লক্ষ্য আর্থিক ও প্রযুক্তিগতভাবে অর্জনযোগ্য।