Cloudian - ڈیٹا کو پہلے سے کہیں زیادہ AI کے قریب لانا

Cloudian کے سٹوریج سسٹمز، جو کہ MIT کے ایک سابق طالب علم کے ذریعے مشترکہ طور پر قائم کیے گئے ہیں، کاروباروں کو ڈیٹا کے بھوکے AI ماڈلز اور ایجنٹس تک ڈیٹا فراہم کرنے میں مدد کر رہے ہیں۔

ایک قابل توسیع انٹرپرائز اسٹوریج سسٹم جو ڈیٹا کو اسٹوریج اور AI ماڈلز کے درمیان بغیر کسی رکاوٹ کے بہنے کے قابل بناتا ہے۔ تصویر: مڈجرنی

مصنوعی ذہانت کاروبار کے ڈیٹا کو ذخیرہ کرنے اور اس تک رسائی کے طریقے کو بدل رہی ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ روایتی ڈیٹا سٹوریج سسٹمز کو ایک وقت میں چند صارفین کے سادہ حکموں پر کارروائی کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا تھا، جبکہ آج، لاکھوں ایجنٹوں والے AI سسٹمز کو مسلسل اور متوازی طور پر بڑے پیمانے پر ڈیٹا تک رسائی اور اس پر کارروائی کرنے کی ضرورت ہے۔

روایتی اسٹوریج سسٹم میں اب پیچیدگی کی بہت سی پرتیں ہیں، جس سے AI سست ہو جاتا ہے کیونکہ ڈیٹا کو GPU تک پہنچنے سے پہلے کئی تہوں سے گزرنا پڑتا ہے - گرافکس پروسیسنگ یونٹ، جسے AI کا "دماغی سیل" سمجھا جاتا ہے۔

مائیکل تسو (ایم آئی ٹی کے) اور ہیروشی اوہٹا کے اشتراک سے کلاؤڈین، ڈیٹا اسٹوریج کو AI انقلاب کو برقرار رکھنے میں مدد کر رہا ہے۔ کمپنی نے ایک قابل توسیع انٹرپرائز سٹوریج سسٹم تیار کیا ہے جو سٹوریج اور AI ماڈلز کے درمیان بغیر کسی رکاوٹ کے ڈیٹا کے بہاؤ میں مدد کرتا ہے۔

یہ نظام سٹوریج پر متوازی کمپیوٹنگ کا اطلاق کرکے، AI اور ڈیٹا کی فعالیت کو ایک واحد متوازی پروسیسنگ پلیٹ فارم پر مستحکم کرکے، اسٹوریج اور GPUs اور CPUs دونوں کے درمیان تیز رفتار براہ راست رابطوں کے ساتھ، بڑے پیمانے پر ڈیٹاسیٹس کو اسٹور کرنے، بازیافت کرنے اور پروسیس کرنے کے قابل ہو کر پیچیدگی کو کم کرتا ہے۔

Cloudian کا مربوط کمپیوٹ-اسٹوریج پلیٹ فارم تجارتی پیمانے پر AI ٹولز کی تعمیر کو آسان بناتا ہے، جبکہ انٹرپرائزز کو اسٹوریج کا انفراسٹرکچر فراہم کرتا ہے جو AI دھماکے کو برقرار رکھ سکتا ہے۔

Tso کا کہنا ہے کہ "ایک چیز جو لوگ اکثر AI کے بارے میں بھول جاتے ہیں وہ یہ ہے کہ یہ سب ڈیٹا کے بارے میں ہے۔" "آپ 10% زیادہ ڈیٹا، یا اس سے بھی 10 گنا زیادہ ڈیٹا کے ساتھ AI کی کارکردگی میں 10% اضافہ حاصل نہیں کر سکتے ہیں — آپ کو 1,000 گنا زیادہ ڈیٹا کی ضرورت ہے۔ ڈیٹا کو اس طریقے سے اسٹور کرنا جس کا انتظام کرنا آسان ہو، اور کمپیوٹیشن کو وہیں ایمبیڈ کرنا تاکہ آپ اسے منتقل کیے بغیر، اس کے اندر آنے کے ساتھ ہی کر سکیں — یہ وہ جگہ ہے جہاں انڈسٹری جا رہی ہے۔"

آبجیکٹ اسٹوریج اور اے آئی

فی الحال، Cloudian کا پلیٹ فارم آبجیکٹ اسٹوریج آرکیٹیکچر کا استعمال کرتا ہے، جہاں تمام قسم کے ڈیٹا — دستاویزات، ویڈیوز ، سینسر ڈیٹا — کو میٹا ڈیٹا کے ساتھ سنگل آبجیکٹ کے طور پر محفوظ کیا جاتا ہے۔ آبجیکٹ سٹوریج فلیٹ ڈھانچے میں بڑے پیمانے پر ڈیٹا کا انتظام کر سکتا ہے، جو اسے غیر ساختہ ڈیٹا اور AI سسٹمز کے لیے مثالی بناتا ہے، لیکن اس سے پہلے کمپیوٹر کی میموری میں کاپی کیے بغیر ڈیٹا کو براہ راست AI ماڈل میں بھیجنا ناممکن تھا۔

جولائی میں، Cloudian نے اعلان کیا کہ اس نے اپنے آبجیکٹ اسٹوریج سسٹم کو ویکٹر ڈیٹا بیس کے ساتھ بڑھا دیا ہے، جو ڈیٹا کو اس شکل میں اسٹور کرتا ہے جو AI کے استعمال کے لیے فوری طور پر دستیاب ہے۔ جیسا کہ ڈیٹا ہضم کیا جاتا ہے، Cloudian AI ٹولز جیسے کہ سفارشی انجن، تلاش اور AI معاونین کو سپورٹ کرنے کے لیے ریئل ٹائم میں ڈیٹا کی ویکٹر فارم کی گنتی کرتا ہے۔

Cloudian نے NVIDIA کے ساتھ شراکت کا بھی اعلان کیا تاکہ اس کا اسٹوریج سسٹم براہ راست اپنے GPUs کے ساتھ کام کر سکے۔ کلاؤڈین نے کہا کہ نیا نظام تیز رفتار AI پروسیسنگ اور کمپیوٹنگ کے اخراجات کو کم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

Tso نے کہا، "NVIDIA نے تقریبا ڈیڑھ سال پہلے ہم سے رابطہ کیا تھا کیونکہ GPUs صرف اس وقت کارآمد ہوتے ہیں جب انہیں فیڈ کرنے کے لیے ڈیٹا موجود ہو۔" "اب لوگ سمجھ گئے ہیں کہ ڈیٹا کی بڑی مقدار کو منتقل کرنے کے بجائے AI کو ڈیٹا میں لانا آسان ہے۔ ہمارے سٹوریج سسٹم میں بہت سے AI فنکشنز موجود ہیں، لہذا ہم ڈیٹا کو پہلے سے پروسیس اور پوسٹ پروسیس کر سکتے ہیں جہاں سے ہم اسے جمع اور اسٹور کرتے ہیں۔"

AI ترجیحی اسٹوریج

Cloudian دنیا بھر میں تقریباً 1,000 کاروباروں کو اپنے ڈیٹا سے زیادہ سے زیادہ قیمت حاصل کرنے میں مدد کر رہا ہے، بشمول بڑے مینوفیکچررز، مالیاتی ادارے، صحت کی دیکھ بھال کی سہولیات اور سرکاری ایجنسیاں۔

مثال کے طور پر، Cloudian کا سٹوریج پلیٹ فارم ایک بڑے آٹو میکر کو AI استعمال کرنے میں مدد کر رہا ہے تاکہ یہ تعین کیا جا سکے کہ ہر پروڈکشن روبوٹ کو کب دیکھ بھال کی ضرورت ہے۔ Cloudian تحقیقی کاغذات اور پیٹنٹ کو ذخیرہ کرنے کے لیے یو ایس نیشنل لائبریری آف میڈیسن کے ساتھ بھی شراکت کرتا ہے، اور ٹیومر ڈی این اے کی ترتیبوں کو ذخیرہ کرنے کے لیے نیشنل کینسر ڈیٹا بیس کے ساتھ۔

Tso کا کہنا ہے کہ "GPUs ایک بہترین قابل ہیں۔ "مور کا قانون ہر دو سال بعد کمپیوٹنگ کی طاقت کو دوگنا کرتا ہے، لیکن GPUs ایک چپ پر کاموں کو متوازی بنا سکتے ہیں، متعدد GPUs کو ایک ساتھ جوڑ سکتے ہیں، اور Moore's Law سے آگے جا سکتے ہیں۔ یہ پیمانہ AI کو ذہانت کی نئی سطحوں کی طرف دھکیل رہا ہے، لیکن GPUs کو اپنی بہترین کارکردگی کے لیے حاصل کرنے کا واحد طریقہ یہ ہے کہ ڈیٹا کو اسی شرح پر فیڈ کیا جائے جو کہ GPU اور GPU کو ہٹانے کا واحد طریقہ ہے۔ آپ کا ڈیٹا۔"

(ایم آئی ٹی کے مطابق)

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