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एक स्केलेबल एंटरप्राइज़ स्टोरेज सिस्टम जो स्टोरेज और AI मॉडल्स के बीच डेटा के निर्बाध प्रवाह को सक्षम बनाता है। फोटो: मिडजर्नी

कृत्रिम बुद्धिमत्ता व्यवसायों द्वारा डेटा संग्रहीत करने और उस तक पहुँचने के तरीके को बदल रही है। ऐसा इसलिए है क्योंकि पारंपरिक डेटा संग्रहण प्रणालियाँ एक समय में कुछ उपयोगकर्ताओं के सरल आदेशों को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन की गई थीं, जबकि आज के लाखों एजेंटों वाले कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों को लगातार और समानांतर रूप से भारी मात्रा में डेटा तक पहुँचने और उसे संसाधित करने की आवश्यकता होती है।

पारंपरिक भंडारण प्रणालियों में अब जटिलता की कई परतें हैं, जो एआई को धीमा कर देती हैं क्योंकि डेटा को GPU - ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट, जिसे एआई का "मस्तिष्क कोशिका" माना जाता है, तक पहुंचने से पहले कई परतों से गुजरना पड़ता है।

क्लाउडियन — जिसकी सह-स्थापना माइकल त्सो (एमआईटी के) और हिरोशी ओह्टा ने की है — डेटा स्टोरेज को एआई क्रांति के साथ बनाए रखने में मदद कर रहा है। कंपनी ने एक स्केलेबल एंटरप्राइज़ स्टोरेज सिस्टम विकसित किया है जो स्टोरेज और एआई मॉडल के बीच डेटा के सुचारू प्रवाह में मदद करता है।

यह प्रणाली भंडारण में समानांतर कंप्यूटिंग को लागू करके जटिलता को कम करती है, एआई और डेटा कार्यक्षमता को एकल समानांतर प्रसंस्करण प्लेटफॉर्म पर समेकित करती है जो बड़े पैमाने पर डेटासेट को संग्रहीत करने, पुनर्प्राप्त करने और संसाधित करने में सक्षम है, जिसमें भंडारण और जीपीयू और सीपीयू दोनों के बीच उच्च गति की सीधी कनेक्टिविटी है।

क्लाउडियन का एकीकृत कंप्यूट-स्टोरेज प्लेटफॉर्म वाणिज्यिक पैमाने पर एआई उपकरणों के निर्माण को सरल बनाता है, जबकि उद्यमों को एक भंडारण बुनियादी ढांचा प्रदान करता है जो एआई विस्फोट के साथ रख सकता है।

त्सो कहते हैं, "लोग अक्सर एआई के बारे में एक बात भूल जाते हैं कि यह पूरी तरह से डेटा पर आधारित है। आप 10% ज़्यादा डेटा से एआई के प्रदर्शन में 10% की वृद्धि नहीं पा सकते, और 10 गुना ज़्यादा डेटा भी काफ़ी नहीं है—आपको 1,000 गुना ज़्यादा डेटा की ज़रूरत होगी। डेटा को इस तरह से स्टोर करना कि उसे मैनेज करना आसान हो, और कंप्यूटेशन को वहीं एम्बेड करना ताकि आप उसे बिना कहीं और ले जाए, जैसे ही वह आए, उसे कर सकें—इसी दिशा में यह उद्योग आगे बढ़ रहा है।"

ऑब्जेक्ट स्टोरेज और AI

वर्तमान में, क्लाउडियन का प्लेटफ़ॉर्म एक ऑब्जेक्ट स्टोरेज आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जहाँ सभी प्रकार के डेटा—दस्तावेज़, वीडियो , सेंसर डेटा—मेटाडेटा के साथ एकल ऑब्जेक्ट के रूप में संग्रहीत होते हैं। ऑब्जेक्ट स्टोरेज एक सपाट संरचना में भारी मात्रा में डेटा का प्रबंधन कर सकता है, जो इसे असंरचित डेटा और एआई सिस्टम के लिए आदर्श बनाता है, लेकिन पहले कंप्यूटर की मेमोरी में कॉपी किए बिना डेटा को सीधे एआई मॉडल पर भेजना असंभव था—जिससे विलंबता और ऊर्जा की बर्बादी होती थी।

जुलाई में, क्लाउडियन ने घोषणा की कि उसने अपने ऑब्जेक्ट स्टोरेज सिस्टम का विस्तार एक वेक्टर डेटाबेस के साथ किया है, जो डेटा को ऐसे रूप में संग्रहीत करता है जो एआई उपयोग के लिए तुरंत उपलब्ध हो जाता है। जैसे ही डेटा प्राप्त होता है, क्लाउडियन अनुशंसा इंजन, खोज और एआई सहायकों जैसे एआई उपकरणों का समर्थन करने के लिए वास्तविक समय में डेटा के वेक्टर रूप की गणना करता है।

क्लाउडियन ने NVIDIA के साथ साझेदारी की भी घोषणा की है ताकि उसका स्टोरेज सिस्टम सीधे उसके GPU के साथ काम कर सके। क्लाउडियन ने कहा कि यह नया सिस्टम तेज़ AI प्रोसेसिंग और कम कंप्यूटिंग लागत को सक्षम बनाता है।

त्सो ने कहा, "NVIDIA ने लगभग डेढ़ साल पहले हमसे संपर्क किया था क्योंकि GPU तभी उपयोगी होते हैं जब उन्हें फीड करने के लिए डेटा उपलब्ध हो। अब लोगों को यह एहसास हो गया है कि भारी मात्रा में डेटा को स्थानांतरित करने की तुलना में डेटा में AI का उपयोग करना ज़्यादा आसान है। हमारे स्टोरेज सिस्टम में कई AI क्षमताएँ अंतर्निहित हैं, इसलिए हम डेटा को उसी जगह पर प्री-प्रोसेस और पोस्ट-प्रोसेस कर सकते हैं जहाँ हम उसे एकत्र और संग्रहीत करते हैं।"

AI प्राथमिकता भंडारण

क्लाउडियन दुनिया भर में लगभग 1,000 व्यवसायों को अपने डेटा से अधिकतम लाभ प्राप्त करने में मदद कर रहा है, जिनमें बड़े निर्माता, वित्तीय संस्थान, स्वास्थ्य सुविधाएं और सरकारी एजेंसियां ​​शामिल हैं।

उदाहरण के लिए, क्लाउडियन का स्टोरेज प्लेटफ़ॉर्म एक प्रमुख वाहन निर्माता को एआई का उपयोग करके यह निर्धारित करने में मदद कर रहा है कि उसके प्रत्येक निर्माण रोबोट को कब रखरखाव की आवश्यकता है। क्लाउडियन शोध पत्रों और पेटेंटों को संग्रहीत करने के लिए अमेरिकी राष्ट्रीय चिकित्सा पुस्तकालय के साथ, और ट्यूमर डीएनए अनुक्रमों को संग्रहीत करने के लिए राष्ट्रीय कैंसर डेटाबेस के साथ भी साझेदारी करता है—ऐसे समृद्ध डेटासेट जिन्हें एआई नए उपचारों या खोजों के विकास में सहायता के लिए संसाधित कर सकता है।

त्सो कहते हैं, "जीपीयू एक बेहतरीन प्रवर्तक हैं। मूर का नियम हर दो साल में कंप्यूटिंग शक्ति को दोगुना कर देता है, लेकिन जीपीयू एक चिप पर कार्यों को समानांतर कर सकते हैं, कई जीपीयू को एक साथ जोड़ सकते हैं, और मूर के नियम से भी आगे जा सकते हैं। यह पैमाना एआई को बुद्धिमत्ता के नए स्तरों पर ले जा रहा है, लेकिन जीपीयू से सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करवाने का एकमात्र तरीका उनकी कंप्यूटिंग शक्ति के समान दर पर डेटा फीड करना है—और ऐसा करने का एकमात्र तरीका जीपीयू और आपके डेटा के बीच मध्यस्थ की सभी परतों को हटाना है।"

(एमआईटी के अनुसार)

स्रोत: https://vietnamnet.vn/cloudian-dua-du-lieu-den-gan-ai-hon-bao-gio-het-2433241.html