क्या हुआवेई ने एक ऐसी एआई चिप बनाई है जो एनवीडिया से 1,000 गुना तेज है?

अमेरिकी प्रतिबंधों के कारण उच्च-गुणवत्ता वाले सेमीकंडक्टर चिप्स की मांग कम होने के बीच, हुआवेई ने तकनीकी जगत में एक चौंकाने वाला कदम उठाया है। चीनी दिग्गज कंपनी का दावा है कि उसका नया सॉफ्टवेयर एक 'सिम्युलेटेड एआई चिप' बना सकता है जिसकी प्रोसेसिंग स्पीड उसके कट्टर प्रतिद्वंद्वी एनवीडिया से 1,000 गुना ज़्यादा है।

हुआवेई ने हाल ही में आधिकारिक तौर पर फ्लेक्स:एआई पेश किया है, जो एक ओपन-सोर्स ऑर्केस्ट्रेशन टूल है जिसे बड़े पैमाने पर कंप्यूटिंग क्लस्टर की क्षमता को पूरी तरह से अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

सुपरकंप्यूटिंग क्लस्टरों के लिए फ्लेक्स:एआई ऑर्केस्ट्रेशन टूल का शुभारंभ।

Kubernetes के शीर्ष पर निर्मित और ModelEngine समुदाय के माध्यम से जारी किया गया, Flex:ai एक प्रबंधन उपकरण से कहीं अधिक है।

इसे चीन की 'हार्डवेयर की भरपाई के लिए सॉफ्टवेयर का उपयोग' करने की वर्तमान रणनीति के लिए एक तत्काल समाधान के रूप में देखा जा रहा है।

हुआवेई का सबसे उल्लेखनीय दावा यह है कि वह "एक ऐसी कृत्रिम एआई चिप बना सकती है जो एनवीडिया की तुलना में 1,000 गुना तेज़ है।" हालाँकि उसने इस विशाल संख्या के पीछे के तकनीकी विवरण जारी नहीं किए हैं, लेकिन व्यावहारिक दक्षता के संदर्भ में, हुआवेई का दावा है कि फ्लेक्स:एआई एआई चिप्स के औसत उपयोग को लगभग 30% तक बढ़ा देता है।

एक्सेलरेटर (GPU/NPU) को अलग-अलग चलाने और संसाधनों को बर्बाद करने के बजाय, Flex:ai एक स्मार्ट वर्चुअलाइज़ेशन मैकेनिज़्म का उपयोग करता है। यह टूल भौतिक GPU या NPU कार्ड्स को कई वर्चुअल कंप्यूट इंस्टेंस में 'स्लाइस' करता है।

क्या एम्युलेटेड चिप्स में वह गति है जिसका दावा हुआवेई करता है?

छोटे कार्यों के लिए: Flex:ai उन्हें स्टैक करके संसाधन हेडरूम को अधिकतम करता है। बड़े AI मॉडल के लिए: यह एकल डिवाइस की भौतिक सीमाओं को पार करते हुए, कार्यभार को कई कार्डों में फैलाने की अनुमति देता है।

इस प्रणाली का हृदय 'हाय शेड्यूलर' है - जो वास्तविक समय में निष्क्रिय संसाधनों को भेजने में सक्षम है, तथा यह सुनिश्चित करता है कि एआई कार्यों के प्रतीक्षा करते समय कोई कंप्यूटिंग शक्ति बर्बाद न हो।

विषम चिप प्रणालियों को एकीकृत करने की महत्वाकांक्षा

Flex:ai और मौजूदा समाधानों के बीच सबसे बड़ा अंतर क्रॉस-कम्पैटिबिलिटी का है। जहाँ Run:ai (जिसे 2024 में Nvidia ने अधिग्रहित कर लिया है) जैसे टूल Nvidia इकोसिस्टम पर केंद्रित हैं, वहीं Flex:ai का लक्ष्य विभिन्न प्रकार के हार्डवेयर को एकीकृत करना है। इसमें Huawei के घरेलू Ascend चिप्स के साथ-साथ अन्य मानक GPU के लिए भी मज़बूत सपोर्ट है।

यह उपकरण शंघाई जियाओतोंग विश्वविद्यालय, शीआन जियाओतोंग विश्वविद्यालय और ज़ियामेन विश्वविद्यालय (चीन) के शोधकर्ताओं के योगदान से विकसित किया गया है।

फ़िलहाल, Huawei ने अभी तक स्रोत कोड और विशिष्ट परीक्षण परिणाम जारी नहीं किए हैं। विशेषज्ञ इस बारे में बड़े सवाल उठा रहे हैं कि क्या Flex:ai वाकई मानक प्लगइन्स के ज़रिए लोकप्रिय GPU के साथ आसानी से संगत है? और क्या '1,000 गुना तेज़' का आँकड़ा एक वास्तविक सफलता है या सिर्फ़ एमुलेटर परिवेश में एक मार्केटिंग तुलना है? इसका जवाब तब मिलेगा जब Flex:ai आधिकारिक तौर पर प्रोग्रामिंग समुदाय के लिए उपलब्ध होगा।