এক দশকেরও বেশি সময় আগে, আপনি যদি কোনো টেক কনফারেন্সে নিউরাল প্রসেসিং ইউনিট (NPUs) উল্লেখ করতেন বা অন্যথায়, আপনি সম্ভবত খালি দৃষ্টিতে বা ভদ্র নডের সাথে দেখা করতেন। আজকে দ্রুত এগিয়ে, এবং এনপিইউগুলি ইন্টেল থেকে এনভিআইডিএ, কোয়ালকম থেকে মিডিয়াটেক এবং এমনকি স্যামসাং পর্যন্ত প্রায় প্রতিটি বড় চিপ নির্মাতার সিলিকন আর্কিটেকচারে একটি প্রধান জিনিস হয়ে উঠেছে৷ তাই, কি পরিবর্তন? কেন এনপিইউগুলি এখন আমাদের ডিভাইসের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান এবং ভবিষ্যতের জন্য এর অর্থ কী?
আরও পড়ুন: AMD Computex 2024-এ Ryzen AI 300 এবং 9000 সিরিজ প্রসেসর প্রবর্তন করেছে
2010 এর দশকের প্রথম দিকে ফিরে আসা যাক। প্রযুক্তিগত ল্যান্ডস্কেপ সিপিইউ এবং জিপিইউ দ্বারা আধিপত্য ছিল, পূর্বে সাধারণ-উদ্দেশ্য কম্পিউটিং কাজগুলি পরিচালনা করে এবং পরবর্তীটি সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণে দুর্দান্ত, গেমিং এবং গ্রাফিক্স-নিবিড় অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ। কিন্তু যেহেতু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ব্যক্তিগত প্রযুক্তির প্রকাশের প্রতিটি দিককে প্রসারিত করতে শুরু করেছে, CPU-GPU ডুপলির সীমাবদ্ধতাগুলি স্পষ্ট হয়ে উঠেছে। এনপিইউ লিখুন, মেশিন লার্নিং কাজগুলিকে দক্ষতার সাথে চালানো এবং ত্বরান্বিত করার জন্য ডিজাইন করা বিশেষায়িত প্রসেসর।
মানব মস্তিষ্ক দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়ে, কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের চাহিদাগুলি পরিচালনা করার জন্য বিশেষ হার্ডওয়্যারের প্রয়োজন থেকে NPU-এর ধারণাটি উদ্ভূত হয়েছে। একটি রেস্তোরাঁর রান্নাঘরে একটি উচ্চ বিশেষায়িত শেফ হিসাবে NPU কে চিন্তা করুন। যদিও সিপিইউ প্রধান শেফ, সমস্ত কাজ তত্ত্বাবধান ও পরিচালনা করে এবং জিপিইউ হল সুস-শেফ, রান্নাঘরের বিভিন্ন বৃহৎ মাপের কাজগুলি পরিচালনা এবং সম্পাদন করার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত, NPU হল পেস্ট্রি শেফের মতো, যা তৈরিতে মনোযোগীভাবে মনোযোগ দেয়। একটি সৃজনশীল স্পর্শ সঙ্গে নিখুঁত ডেজার্ট. প্রতিটি শেফ একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, কিন্তু NPU-এর বিশেষ দক্ষতা এটিকে AI এর মতো নির্দিষ্ট কাজের জন্য অপরিহার্য করে তোলে।
প্রকৃতপক্ষে, এনপিইউ-এর গতিপথ এআই-এর উত্থানকে প্রতিফলিত করে। যেহেতু AI গবেষণা ল্যাব থেকে দৈনন্দিন অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে চলে গেছে, AI কার্যগুলির দক্ষ প্রক্রিয়াকরণের চাহিদা আকাশচুম্বী হয়েছে। AI অ্যাপ্লিকেশনের প্রাথমিক তরঙ্গ, যেমন ইমেজ এবং ভয়েস রিকগনিশনের জন্য প্রচুর গণনীয় শক্তি প্রয়োজন। প্রথাগত প্রসেসরগুলি এই কাজের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়নি, যার ফলে অদক্ষতা এবং বিদ্যুতের ব্যবহার এবং অপারেটিং খরচ বেড়েছে।
উদাহরণস্বরূপ, সিরি, অ্যালেক্সা এবং গুগল সহকারীর মতো ভয়েস সহকারীর উত্থান বিবেচনা করুন। এই পরিষেবাগুলি ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) এর উপর অনেক বেশি নির্ভর করে, AI এর একটি উপসেট যা মানুষের বক্তৃতাকে ব্যাখ্যা করে এবং সাড়া দেয়। এই সহকারীগুলির প্রাথমিক সংস্করণগুলি মন্থর ছিল, প্রায়ই একটি অনুরোধ প্রক্রিয়া করতে কয়েক সেকেন্ড সময় নেয়। এনপিইউগুলির একীকরণের সাথে, এই কাজগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত এবং আরও দক্ষ হয়ে উঠেছে, রিয়েল-টাইম মিথস্ক্রিয়াকে অনুমতি দেয় যা আরও স্বাভাবিক এবং স্বজ্ঞাত অনুভূত হয়।
আরও পড়ুন: ইন্টেল লুনার লেক এআই পিসি চিপের কর্মক্ষমতা কতটা ভালো?
স্মার্টফোন আরেকটি নিখুঁত উদাহরণ। 2017 সালে প্রকাশিত, iPhone X-এ Apple-এর A11 বায়োনিক চিপ ছিল, যার মধ্যে একটি ডেডিকেটেড “নিউরাল ইঞ্জিন” অন্তর্ভুক্ত ছিল। এই এনপিইউ বিশেষভাবে এআই কাজগুলিকে ত্বরান্বিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা ফেস আইডি এবং অ্যানিমোজির মতো বৈশিষ্ট্যগুলিকে তাত্ক্ষণিকভাবে কার্যকর করতে সক্ষম করে। একইভাবে, গুগলের পিক্সেল ফোনগুলি পিক্সেল ভিজ্যুয়াল কোর, একটি এনপিইউ ব্যবহার করে যা ইমেজ প্রসেসিং ক্ষমতা বাড়ায়, যার ফলে উন্নত কম্পিউটেশনাল ফটোগ্রাফি কৌশল সহ অত্যাশ্চর্য ফটো পাওয়া যায়।
বিস্তৃত প্রযুক্তি ইকোসিস্টেমে, এনপিইউ বিভিন্ন শিল্পে বিপ্লব ঘটিয়েছে। স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনগুলি রিয়েল-টাইমে সেন্সর এবং ক্যামেরা থেকে ডেটা প্রক্রিয়া করার জন্য এনপিইউ-এর উপর নির্ভর করে, নিরাপত্তার জন্য বিভক্ত-সেকেন্ড সিদ্ধান্তগুলিকে গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে। স্বাস্থ্যসেবা অ্যাপ্লিকেশনগুলি চিকিত্সা চিত্রগুলি বিশ্লেষণ করতে NPU ব্যবহার করে, ডাক্তারদের উচ্চ নির্ভুলতার সাথে অবস্থা নির্ণয়ে সহায়তা করে। এমনকি বিনোদনের ক্ষেত্রেও, স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্মে এনপিইউ পাওয়ার রেকমেন্ডেশন ইঞ্জিন, স্বতন্ত্র পছন্দ অনুসারে বিষয়বস্তু সাজেশন তৈরি করে। আপেক্ষিক অস্পষ্টতা থেকে, এনপিইউগুলি অন-ডিভাইস এআই বুম চালাচ্ছে – এমন একটি সত্য যা চিপ এবং ডিভাইস নির্মাতাদের থেকে হারিয়ে যায়নি।
Computex 2024-এ AMD, Intel, MediaTek এবং Qualcomm-এর ঘোষণার দিকে একবার নজর দিলেই AI PC এবং অন্যান্য স্মার্ট ডিভাইসের জন্য তৈরি করা চিপগুলির ভিতরে NPU-এর বর্ধিত ভূমিকা সম্পর্কে সমস্ত কিছু বলে। যখন AMD-এর Zen 5 চিপ তার XDNA2 NPU পারফরম্যান্সকে 50 TOPS-এ ক্লক করে, MediaTek Dimensity 9300+ চিপের NPU এবং Qualcomm-এর Hexagon NPU-এর দ্বারা অফার করা 45 TOPS দ্বারা দাবি করা 48 TOPS-এর চেয়ে বেশি, স্ন্যাপড্রাগন X-এর এলিট-এ এনপিইউ-তে যোগ করা হয়েছে। জাতি
যদিও এর স্বতন্ত্র এনপিইউ ঘড়ি ৪৮টি টপসে – মিডিয়াটেকের মতোই, কোয়ালকমের চেয়ে বেশি কিন্তু এএমডির থেকে কম – ইন্টেল একটি সম্মিলিত AI কার্যক্ষমতার উপর জোর দেয় যা মোট ১২০টি টপসের জন্য GPU (67 TOPS) এবং CPU (5 TOPS) এর উপর নির্ভর করে, AMD এবং Qualcomm-এর অফারগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে, চিপ স্তরে আরও সামগ্রিক AI সমাধানের লক্ষ্যে। এই সমস্ত চিপগুলি মাইক্রোসফ্ট কপিলট + এআই পিসিগুলির সাথে সঙ্গতিপূর্ণ, যার জন্য এনপিইউ সহ চিপগুলির প্রয়োজন যা কমপক্ষে 40 টি শীর্ষ AI গণনা করতে সক্ষম। একটি বিস্তৃত দৃষ্টিকোণ থেকে, এই চিপমেকারদের মধ্যে প্রতিযোগিতা বিভিন্ন শেষ-ব্যবহারকারী কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্মে এআই ক্ষমতার ক্রমবর্ধমান গুরুত্ব তুলে ধরে।
এনভিআইডিএ বা স্যামসাংকে ভুলে যাবেন না, যারা এআই-কেন্দ্রিক কম্পিউটিং-এর দিকে এই বৃহত্তর শিল্পের পরিবর্তনে একটি নির্ধারক ভূমিকা পালন করছে। এই সংস্থাগুলি স্বীকার করে যে প্রযুক্তির ভবিষ্যত AI এর উপর নির্ভর করে, এবং NPU গুলি এর সম্পূর্ণ সম্ভাবনা আনলক করার চাবিকাঠি। এনপিইউগুলিকে তাদের SoC-তে এম্বেড করে, তারা নিশ্চিত করে যে ডিভাইসগুলি এজ কম্পিউটিং থেকে ক্লাউড পরিষেবা পর্যন্ত AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির ক্রমবর্ধমান চাহিদাগুলি পরিচালনা করতে সজ্জিত। ফলস্বরূপ, এনপিইউগুলি এআই-চালিত স্মার্টফোন থেকে AI পিসিগুলির ভবিষ্যত পর্যন্ত প্রতিটি কথোপকথনের কেন্দ্রবিন্দুতে রয়েছে৷
আরও পড়ুন: Computex 2024: Acer, Lenovo, Samsung, Microsoft থেকে Snapdragon X Elite AI PC ল্যাপটপের সাথে হ্যান্ডস-অন
এটি আমার মনে কোন সন্দেহ রাখে না যে এনপিইউগুলির বিবর্তন কেবল ত্বরান্বিত হতে চলেছে। AI মডেলগুলি আরও জটিল হয়ে উঠলে, আরও বেশি বিশেষায়িত এবং শক্তিশালী এনপিইউগুলির প্রয়োজন বাড়বে। আমরা আশা করতে পারি ভবিষ্যতের এনপিইউগুলি বৃহত্তর দক্ষতা, কম বিদ্যুত খরচ এবং বর্ধিত ক্ষমতা প্রদান করবে যা আমরা কেবল আপাতত কল্পনা করতে পারি। চিপ ডিজাইনে উদ্ভাবন, যেমন টেনসর প্রসেসিং ইউনিট (টিপিইউ) এর মতো অন্যান্য বিশেষায়িত প্রসেসরের সাথে এনপিইউগুলিকে একীভূত করা, এআই অগ্রগতিকে আরও এগিয়ে দেবে।
একই সময়ে, এআই টুলস এবং ফ্রেমওয়ার্কের গণতন্ত্রীকরণের মানে হল যে এনপিইউগুলি বিকাশকারী এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির বিস্তৃত পরিসরে অ্যাক্সেসযোগ্য হয়ে উঠবে। বিপরীতভাবে, এনপিইউ গ্রহণ বৃদ্ধির সাথে সাথে বিভিন্ন চিপ প্রস্তুতকারক এবং OEM গুলিতে মানককরণের জন্য একটি বর্ধিত ধাক্কা থাকবে। এটি ডেভেলপারদের AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার অনুমতি দেবে যা NPUs সহ বিভিন্ন ডিভাইসে নির্বিঘ্নে চলতে পারে, আরও উন্মুক্ত এবং সহযোগিতামূলক AI ইকোসিস্টেমকে উত্সাহিত করবে।
এমন একটি বিশ্বের কল্পনা করুন যেখানে আপনার স্মার্টওয়াচ থেকে শুরু করে আপনার রেফ্রিজারেটর পর্যন্ত প্রতিটি ডিভাইসই একটি সক্ষম NPU দিয়ে সজ্জিত, নির্বিঘ্নে AI কার্যগুলিকে আরও স্মার্ট, আরও স্বজ্ঞাত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা অফার করতে প্রক্রিয়াকরণ করে৷ অথবা একটি AI PC 2024 সালে মুক্তি পাবে, যার CPU এবং GPU সাধারণ উদ্দেশ্য কম্পিউট বা গ্রাফিক্স নিবিড় কাজের জন্য সংরক্ষিত, যখন NPU সমস্ত AI হেভি-লিফটিং করে। AMD-এর ফোকাস কাঁচা এনপিইউ পারফরম্যান্স, কোয়ালকম-এর সামান্য ভাল পারফরম্যান্স-প্রতি-ওয়াট (এমনকি Apple M3 ম্যাকবুক প্রো-এর চেয়েও বেশি) বা ইন্টেলের সম্মিলিত পদ্ধতির দিকেই হোক না কেন, ভবিষ্যতে চিপ নির্মাতাদের সাথে আমাদের ডিভাইসগুলিতে ক্রমবর্ধমান বুদ্ধিমান বৈশিষ্ট্যগুলিকে নির্বিঘ্নে একত্রিত করা বলে মনে হচ্ছে। এবং ডেভেলপাররা একসাথে AI সম্ভাবনার সীমানা ঠেলে দিচ্ছে।
এই কলামটি মূলত ডিজিট ম্যাগাজিনের জুন 2024 সংখ্যায় প্রকাশিত হয়েছিল। এখন সাবস্ক্রাইব করুন.
জয়েশ শিন্ডে
ডিজিটে নির্বাহী সম্পাদক। জানুয়ারী 2008 থেকে প্রযুক্তি সাংবাদিক, Indiatimes.com এবং PCWorld.in-এ কাজ করে। উত্সাহী বাবা, অনিচ্ছুক ভ্রমণকারী, উইকএন্ড গেমার, LOTR নের্ড, সিউডো বন ভাইভান্ট। সম্পূর্ণ প্রোফাইল দেখুন
