এনভিডিয়ার এআই আধিপত্যকে চ্যালেঞ্জ জানাতে মেটার পাইটর্চের সাথে গুগলের জোট

হোম » পাইথন » এনভিডিয়ার এআই আধিপত্যকে চ্যালেঞ্জ জানাতে মেটার পাইটর্চের সাথে গুগলের জোট

গুগল নীরবে তার কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কম্পিউটিংয়ের প্রতিযোগিতায় কৌশল। অভ্যন্তরীণ বাজারে তাদের নিজস্ব ব্র্যান্ডের কেন্দ্রবিন্দুতে অনেক বছর কাজ করার পর, কোম্পানিটি এখন PyTorch-এর সাথে তার AI চিপগুলিকে নির্বিঘ্নে কাজ করার জন্য প্রকৃত গুরুত্ব দিচ্ছে, এটি একটি ওপেন-সোর্স টুলকিট যা বিশ্বব্যাপী বেশিরভাগ AI ডেভেলপারদের জন্য ডিফল্ট পছন্দ হয়ে উঠেছে।

এই পরিবর্তনের কেন্দ্রবিন্দুতে রয়েছে একটি প্রকল্প যা অভ্যন্তরীণভাবে পরিচিত "টর্চটিপিইউ", গুগলের হার্ডওয়্যার কীভাবে তৈরি হয় এবং গ্রাহকরা আসলে তাদের এআই সিস্টেমগুলি কীভাবে তৈরি করে তার মধ্যে ব্যবধান কমানোর জন্য ডিজাইন করা একটি প্রচেষ্টা। টেনসর প্রসেসিং ইউনিট (TPU) গুলিতে PyTorch সাপোর্টকে প্রথম-শ্রেণীর মর্যাদায় নিয়ে আসার মাধ্যমে, গুগল Nvidia তার CUDA সফ্টওয়্যার ইকোসিস্টেমের মাধ্যমে বিশাল সুবিধা তৈরি করেছে.

গুগল টিপিইউগুলিকে এনভিডিয়া জিপিইউগুলির জন্য একটি গুরুতর প্রতিদ্বন্দ্বীতে পরিণত করে

গুগলের টিপিইউগুলিকে অনেক আগেই বলা হয়েছে যে এআই ওয়ার্কলোডের জন্য তৈরি উচ্চ-কার্যক্ষমতা সম্পন্ন চিপস, কিন্তু তারা এনভিডিয়ার জিপিইউগুলির সর্বব্যাপীতার সাথে মেলেনি। একটি মূল কারণ হল এনভিডিয়া বছরের পর বছর ধরে নিশ্চিত করেছে যে পাইটর্চ তার হার্ডওয়্যারে অসাধারণভাবে ভালভাবে কাজ করে, যখন গুগল মূলত তার নিজস্ব সরঞ্জাম এবং অভ্যন্তরীণ কর্মপ্রবাহের উপর মনোযোগ দিয়েছে।

অ্যালফাবেটের মধ্যে, টিপিইউগুলি একটি হয়ে উঠেছে গুগল ক্লাউডের জন্য গুরুত্বপূর্ণ গ্রোথ ইঞ্জিনক্লাউড প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে এই চিপগুলির অ্যাক্সেস বিক্রি করা এখন গুগলের বিনিয়োগকারীদের কাছে প্রমাণ করার একটি কেন্দ্রীয় অংশ যে তাদের AI বিনিয়োগগুলি কেবল গবেষণার প্রতিপত্তি বা পরীক্ষামূলক পণ্য নয়, বাস্তব আয়ের দিকেও পরিচালিত করতে পারে।

তবে, কেবল হার্ডওয়্যারই ডেভেলপারদের মন জয় করতে পারে না। টিপিইউ-এর দিকে নজর দেওয়া এন্টারপ্রাইজগুলি বারবার গুগলকে বলেছে যে সফ্টওয়্যার সামঞ্জস্য একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হয়ে দাঁড়িয়েছে: যেসব দল PyTorch-এ ব্যাপকভাবে মানসম্মত হয়েছে, তারা তাদের কোড পুনর্নির্মাণ করতে বা কর্মীদের পুনরায় প্রশিক্ষণ দিতে চায় না শুধুমাত্র একটি নতুন চিপ চেষ্টা করার জন্য।

এখানেই TorchTPU-এর কথা আসে। এই উদ্যোগের উদ্দেশ্য হল TPU-গুলিকে একজন ডেভেলপারের দৃষ্টিকোণ থেকে এমন অনুভূতি দেওয়া, আজকের Nvidia GPU গুলির মতো PyTorch-এর সাথে ব্যবহার করা ততটাই সহজলক্ষ্য হল বিদ্যমান PyTorch মডেল এবং পাইপলাইনগুলিকে ন্যূনতম পরিবর্তনের সাথে স্থানান্তর করা যায়, যাতে TPU নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষার খরচ এবং ঝুঁকি তীব্রভাবে হ্রাস পায়।

গুগল ক্লাউডের একজন মুখপাত্র প্রযুক্তিগত সুনির্দিষ্ট বিষয়ে ঝাঁপিয়ে পড়া এড়িয়ে গেছেন, তবে নিশ্চিত করেছেন যে মূল লক্ষ্য হল গ্রাহকদের তারা কীভাবে AI ওয়ার্কলোড চালায় তাতে অনেক বেশি নমনীয়তা, তারা নীচের কোন হার্ডওয়্যারটি বেছে নিুক না কেন।

পাইটর্চ ডেভেলপারদের জন্য টর্চটিপিইউ আসলে কী পরিবর্তন করে

পাইটর্চ, মূলত মেটা দ্বারা তৈরি এবং প্রচারিত, হয়ে উঠেছে আধুনিক এআই সিস্টেম তৈরির জন্য ডি ফ্যাক্টো স্ট্যান্ডার্ড ফ্রেমওয়ার্ক। সিলিকন ভ্যালি এবং তার বাইরের বেশিরভাগ প্রকৌশলী এনভিডিয়া, এএমডি বা গুগল চিপসের জন্য হাতে কোডিং কার্নেল ব্যবহার করেন না; পরিবর্তে, তারা পাইটর্চ এবং অনুরূপ ফ্রেমওয়ার্কের উপর নির্ভর করেন যা পূর্বনির্মিত উপাদান এবং প্রশিক্ষণ ইউটিলিটির স্তর সরবরাহ করে।

২০১৬ সালে মুক্তির পর থেকে, পাইটর্চের বৃদ্ধি ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত CUDA এবং এর আশেপাশের লাইব্রেরিগুলি, সফটওয়্যার স্ট্যাক যা অনেক ওয়াল স্ট্রিট বিশ্লেষক এনভিডিয়ার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কৌশলগত সম্পদ বলে মনে করেন। এনভিডিয়ার প্রকৌশলীরা পাইটর্চকে তাদের জিপিইউতে সর্বোচ্চ দক্ষতার সাথে চালানোর জন্য প্রচুর বিনিয়োগ করেছেন, যার ফলে প্রশিক্ষণ এবং বৃহৎ আকারের এআই মডেল স্থাপনের জন্য এই জোড়াটিকে ডিফল্ট পছন্দ করে তুলেছে।

বিপরীতে, গুগল বছরের পর বছর ধরে সমর্থন করে জ্যাক্স, আরেকটি সফ্টওয়্যার কাঠামো যা বিশেষ করে তাদের নিজস্ব গবেষণা এবং পণ্য দলগুলির মধ্যে পছন্দ করা হয়। TPU গুলি একটি কম্পাইলার স্তরের উপর নির্ভর করে যাকে বলা হয় XLA জ্যাক্স-ভিত্তিক কোড দক্ষতার সাথে চালানোর জন্য, এবং গুগলের অভ্যন্তরীণ এআই সফ্টওয়্যার স্ট্যাক এবং পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশনের বেশিরভাগই এই সমন্বয়ের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছিল।

ফলস্বরূপ, এর মধ্যে ক্রমবর্ধমান অমিল দেখা দিয়েছে গুগল নিজেই কীভাবে তার চিপ ব্যবহার করে এবং বেশিরভাগ বহিরাগত গ্রাহকরা কীভাবে কাজ করতে পছন্দ করেন। অনেক উদ্যোগ প্রায় সম্পূর্ণরূপে PyTorch-এর উপর মানসম্মত হয়েছে, যার অর্থ হল TPU-তে স্থানান্তরিত হওয়ার ফলে সাধারণত টুলিং, কোড এবং ডেভেলপার দক্ষতায় একটি বিঘ্নিত পরিবর্তন ঘটে।

টর্চটিপিইউ-এর মাধ্যমে, গুগল সেই ঘর্ষণ দূর করার চেষ্টা করছে। প্রকল্পটির লক্ষ্য হল TPU-তে পূর্ণাঙ্গ PyTorch সাপোর্ট, যাতে কোম্পানিগুলি কেবল অন্তর্নিহিত হার্ডওয়্যার লক্ষ্য পরিবর্তন করে পরিচিত লাইব্রেরি, প্রশিক্ষণ লুপ এবং স্থাপনার ধরণগুলির উপর নির্ভর করতে পারে। এটি TPU কর্মক্ষমতা বা খরচ সুবিধা মূল্যায়ন করতে ইচ্ছুক দলগুলির জন্য ইঞ্জিনিয়ারিং প্রচেষ্টা এবং শেখার বক্ররেখা উভয়ই তীব্রভাবে হ্রাস করতে পারে।

আরও সম্পদ, ওপেন সোর্স এবং আরও গভীর প্রতিশ্রুতি

এই উদ্যোগের সাথে পরিচিত ব্যক্তিদের মতে, টর্চটিপিইউ কেবল আরেকটি পার্শ্ব পরীক্ষা নয়। পাইটর্চকে টিপিইউতে চালানোর জন্য পূর্ববর্তী কিছু প্রচেষ্টার বিপরীতে, গুগল এখন আরও সাংগঠনিক মনোযোগ, বাজেট এবং কৌশলগত গুরুত্ব এই প্রচেষ্টাকে, এটিকে একটি বিশেষ সামঞ্জস্য প্রকল্পের পরিবর্তে তার AI অবকাঠামো রোডম্যাপের একটি কেন্দ্রীয় স্তম্ভ হিসাবে বিবেচনা করে।

বিবেচনাধীন সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য উপাদানগুলির মধ্যে একটি হল সফটওয়্যার স্ট্যাকের ওপেন-সোর্সিং অংশগুলি টর্চটিপিইউ-এর পেছনে। কমিউনিটিতে মূল উপাদানগুলি প্রকাশ করে, গুগল গ্রহণকে ত্বরান্বিত করতে, বহিরাগত অবদানকারীদের আকর্ষণ করতে এবং তাদের এআই প্ল্যাটফর্মগুলিতে স্বচ্ছতা এবং দীর্ঘমেয়াদী স্থিতিশীলতা চাওয়া বৃহৎ গ্রাহকদের মধ্যে আস্থা তৈরি করতে আশা করে।

এই আরও উন্মুক্ত মনোভাব সেইসব কোম্পানিগুলিকে আশ্বস্ত করার জন্যও তৈরি করা হয়েছে যারা TPU সমর্থনকে Google-এর অভ্যন্তরীণ কাজের পদ্ধতির সাথে খুব বেশি সংযুক্ত বলে মনে করে। বহিরাগত ডেভেলপারদের TorchTPU উপাদানগুলি পরিদর্শন, প্রসারিত এবং ডিবাগ করার সুযোগ দেওয়া টিপিইউগুলিকে মালিকানাধীন দ্বীপের মতো কম মনে হয় এবং আরও বিস্তৃত পাইটর্চ ইকোসিস্টেমে একজন প্রথম শ্রেণীর নাগরিকের মতো।

ব্যবসায়িক দিক দিয়ে এটি গুরুত্বপূর্ণ। যদি টর্চটিপিইউ সফল হয়, তাহলে এটি উল্লেখযোগ্যভাবে এনভিডিয়া জিপিইউ থেকে গুগল টিপিইউতে মাইগ্রেশন খরচ কমানো, বহু-বছরের সফ্টওয়্যার পুনর্লিখন শুরু না করেই কম্পিউট পরিকাঠামোকে বৈচিত্র্যময় করা আরও সম্ভব করে তোলে।

গ্রাহকরা বারবার গুগলকে বলেছেন যে জ্যাক্সে স্যুইচ করার ঐতিহাসিক প্রয়োজনীয়তা একটি বড় বাধা ছিল। পাইটর্চ ইতিমধ্যেই এআই ডেভেলপারদের মধ্যে আধিপত্য বিস্তার করেছে, এবং দ্রুতগতির বাজারে, খুব কম সংস্থাই পণ্য রোডম্যাপ থামাতে ইচ্ছুক, যখন তাদের দলগুলি একটি নতুন কাঠামোর চারপাশে পুনর্গঠন করা শুধুমাত্র বিকল্প হার্ডওয়্যার অ্যাক্সেস করার জন্য।

অভ্যন্তরীণ হার্ডওয়্যার থেকে শুরু করে বিস্তৃত এন্টারপ্রাইজ অফার

দীর্ঘ সময় ধরে, অ্যালফাবেট তার বেশিরভাগ টিপিইউ ধারণক্ষমতা ধরে রেখেছিল গুগলের অভ্যন্তরীণ ব্যবহার, অনুসন্ধান, অনুবাদ, সুপারিশ ব্যবস্থা এবং প্রাথমিক AI গবেষণাকে শক্তিশালী করা। ২০২২ সালে এই অবস্থান পরিবর্তন হতে শুরু করে, যখন ক্লাউড কম্পিউটিং বিভাগকে TPU কীভাবে উৎপাদন এবং বিক্রি করা হয় তার উপর আরও বেশি কর্তৃত্ব দেওয়া হয়।

তারপর থেকে, TPU-এর প্রাপ্যতা গুগল ক্লাউড উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পেয়েছে. AI-তে এন্টারপ্রাইজের আগ্রহ বৃদ্ধি পাওয়ার সাথে সাথে, Google তার চিপগুলিকে এমন একটি উপায় হিসেবে স্থাপন করেছে যাতে গ্রাহকরা তাদের নিজস্ব শক্তভাবে সংযুক্ত GPU ক্লাস্টার পরিচালনা না করেই উচ্চমানের কম্পিউট ব্যবহার করতে পারেন।

সম্প্রতি, গুগল আরও এক ধাপ এগিয়ে গেছে গ্রাহকদের নিজস্ব ডেটা সেন্টারে স্থাপনের জন্য সরাসরি TPU বিক্রি করা, কেবল তার পাবলিক ক্লাউডের মাধ্যমে নয়। এই পরিবর্তনের ফলে কঠোর নিয়ন্ত্রক বা বিলম্বিততার প্রয়োজনীয়তা সহ বৃহত্তর সংস্থাগুলি তাদের অন-প্রিমিসেস অবকাঠামোতে TPUগুলিকে একীভূত করতে এবং একই সাথে Google এর হার্ডওয়্যার রোডম্যাপ থেকে উপকৃত হতে পারে।

এই সম্প্রসারণ গুগলের অভ্যন্তরীণ অগ্রাধিকারগুলিকেও নতুন আকার দেয়। কোম্পানির TPU ক্ষমতা উভয়েরই প্রয়োজন নিজস্ব AI পণ্য চালায়— জেমিনি চ্যাটবট থেকে শুরু করে এআই-চালিত অনুসন্ধান বৈশিষ্ট্য — এবং বহিরাগত গুগল ক্লাউড গ্রাহকদের পরিষেবা প্রদানের জন্য, যার মধ্যে অ্যানথ্রপিকের মতো হাই-প্রোফাইল এআই সংস্থাগুলিও রয়েছে যারা ভাড়া করা টিপিইউ ক্ষমতার উপর নির্ভর করে।

এই সবকিছুর সমন্বয় সাধনের জন্য, গুগল এআই অবকাঠামোর নেতৃত্বকে উন্নত করেছে: অভিজ্ঞ নির্বাহী আমিন ওয়াহদাত এআই অবকাঠামোর প্রধান নিযুক্ত হন এবং এখন সরাসরি সিইও-এর কাছে রিপোর্ট করেন সুন্দর Pichai। এই রিপোর্টিং লাইনটিই বোঝায় যে গুগলের বৃহত্তর এআই উচ্চাকাঙ্ক্ষার জন্য হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার স্ট্যাক কতটা কেন্দ্রবিন্দুতে পরিণত হয়েছে।

TPU-তে PyTorch কে শক্তিশালী করার জন্য Meta-এর সাথে অংশীদারিত্ব

গুগল কেবল টর্চটিপিইউ-এর পিছনে কাজ করছে না। আলোচনার সাথে পরিচিত ব্যক্তিদের মতে, কোম্পানিটি নিবিড়ভাবে কাজ করছে মেটা, পাইটর্চের স্রষ্টা এবং তত্ত্বাবধায়ক, TPU-এর জন্য সহায়তা ত্বরান্বিত করা এবং উভয় অংশীদারের জন্য উপকারী প্রযুক্তিগত দিকনির্দেশনাগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ করা।

কোম্পানিগুলির মধ্যে আলোচনার মধ্যে রয়েছে এমন ব্যবস্থা যা মেটাকে দেবে আরও TPU ধারণক্ষমতা অ্যাক্সেস করুন। পূর্ববর্তী প্রস্তাবগুলিতে এটিকে পরিচালিত পরিষেবা হিসাবে তৈরি করা হয়েছিল বলে জানা গেছে: গুগল তার চিপগুলি এমন পরিবেশে স্থাপন করবে যেখানে মেটা তার নিজস্ব সফ্টওয়্যার এবং মডেলগুলি চালাতে পারে, গুগল বেশিরভাগ অপারেশনাল ওভারহেড পরিচালনা করবে।

মেটার জন্য, পাইটর্চকে বিস্তৃত পরিসরে হার্ডওয়্যার জুড়ে দক্ষতার সাথে পরিচালনা করা কৌশলগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ। কোম্পানির একটি স্পষ্ট উৎসাহ রয়েছে এনভিডিয়া জিপিইউ-এর উপর একচেটিয়া নির্ভরতা থেকে দূরে সরে এসে অনুমান ব্যয় হ্রাস করুন এবং বৈচিত্র্য আনুন, উভয়ই নিজস্ব ব্যয় কমাতে এবং ভবিষ্যতে চিপ কেনার আলোচনার সময় দর কষাকষির অবস্থান শক্তিশালী করতে।

গুগলের সাথে সহযোগিতা করে, মেটা নিশ্চিত করতে সাহায্য করতে পারে যে পাইটর্চ হার্ডওয়্যার-অজ্ঞেয়বাদী এবং ব্যাপকভাবে অপ্টিমাইজ করা, একক বিক্রেতার বাস্তুতন্ত্রের সাথে শক্তভাবে আবদ্ধ হিসাবে দেখা না যায়। এটি, পরিবর্তে, একটি সম্প্রদায়ের মান হিসাবে PyTorch-এর মর্যাদাকে শক্তিশালী করে এবং গবেষক এবং উদ্যোগ উভয়ের কাছেই কাঠামোটিকে আকর্ষণীয় রাখে।

মেটা এখনও পর্যন্ত এই নির্দিষ্ট ব্যবস্থা সম্পর্কে প্রকাশ্যে মন্তব্য করতে অস্বীকৃতি জানিয়েছে, কিন্তু স্বার্থের সারিবদ্ধতা স্পষ্ট: সোশ্যাল মিডিয়া এবং এআই জায়ান্টটি এনভিডিয়ার বাইরেও বিকল্প চায়, অন্যদিকে গুগল চায় পাইটর্চ যেন তার টিপিইউতে নেটিভ মনে হয় যাতে আরও বেশি গ্রাহক সেগুলি ব্যবহার করতে ইচ্ছুক হন।

এনভিডিয়ার CUDA সুবিধা থেকে দূরে সরে যাওয়া

AI-তে Nvidia-এর আধিপত্য কেবল শক্তিশালী GPU সরবরাহের জন্য নয়। বহু বছর ধরে, কোম্পানিটি একটি বিস্তৃত সফ্টওয়্যার স্ট্যাক তৈরি করেছে — যার সাথে PyTorch-এর মতো ফ্রেমওয়ার্কের সাথে গভীরভাবে একীভূত হয়েছে। হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যারের এই সমন্বয় অত্যাধুনিক AI মডেলগুলির জন্য ডিফল্ট প্রশিক্ষণ এবং অনুমান প্ল্যাটফর্ম হয়ে উঠেছে।

সেই শক্ত একীকরণের কারণে, অনেক প্রতিষ্ঠান দেখতে পায় ঝুঁকিপূর্ণ এবং ব্যয়বহুল বলে এনভিডিয়া থেকে সরে আসা। কোডবেস, কর্মপ্রবাহ এবং কর্মীদের দক্ষতা সবকিছুই CUDA-এর জন্য সুরক্ষিত, যার ফলে বিকল্প চিপগুলি কাগজে কলমে আরও ভালো মূল্য নির্ধারণ বা কর্মক্ষমতার প্রতিশ্রুতি দিলেও, ঘর্ষণের একটি সম্ভাব্য উৎস হিসেবে দেখায়।

গুগলের টর্চটিপিইউ প্রচেষ্টা সেই সুবিধাটি নষ্ট করার সরাসরি প্রচেষ্টা। যদি পাইটর্চ এনভিডিয়া জিপিইউগুলির মতো একই স্তরের স্বাচ্ছন্দ্য এবং কর্মক্ষমতা টিউনিংয়ের সাথে টিপিইউগুলিতে চালাতে পারে, তাহলে এন্টারপ্রাইজগুলি লাভবান হবে বৃহৎ AI কাজের চাপের জন্য একটি বিশ্বাসযোগ্য বিকল্প। যে বাজারে এআই কম্পিউটের চাহিদা ক্রমশ বৃদ্ধি পাচ্ছে এবং সরবরাহের সীমাবদ্ধতা সাধারণ, সেখানে আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ বিকল্প থাকা খুবই আকর্ষণীয় হতে পারে।

একই সাথে, টর্চটিপিইউ স্ট্যাকের মূল অংশগুলি ওপেন-সোর্স করার কথা বিবেচনা করার গুগলের সিদ্ধান্ত এনভিডিয়ার আরও উল্লম্বভাবে সমন্বিত স্টাইল থেকে একটি ভিন্ন পদ্ধতির ইঙ্গিত দেয়। অন্তর্নিহিত সফ্টওয়্যারটি আরও ভাগ করে নেওয়ার মাধ্যমে, গুগল লক্ষ্য করে স্বচ্ছতা এবং বহনযোগ্যতাকে মূল্য দেয় এমন ডেভেলপারদের মধ্যে আস্থা তৈরি করুন.

এর কোনটিই গ্যারান্টি দেয় না যে TPU গুলি GPU গুলিকে প্রতিস্থাপন করবে, তবে এটি ক্যালকুলাস পরিবর্তন করে। Nvidia এর পরিপক্ক ইকোসিস্টেম এবং একটি সম্পূর্ণ টুলসেট মাইগ্রেশন প্রয়োজন এমন বিকল্পের মধ্যে বেছে নেওয়ার পরিবর্তে, গ্রাহকরা বিবেচনা করতে পারেন কর্মক্ষমতা, খরচ এবং প্রাপ্যতা পরিচিত পাইটর্চ পরিবেশের ভিতরে থাকার সময়।

ক্লাউড এবং অন-প্রাঙ্গনে স্থাপনা জুড়ে, এই পরিবর্তনটি সংস্থাগুলির জন্য সহজ করে তুলতে পারে হার্ডওয়্যার সরবরাহকারীদের মিক্স এবং ম্যাচ করুন সময়ের সাথে সাথে, তাদের AI রোডম্যাপগুলি ডিফল্টভাবে একক বিক্রেতার কাছে লক করার পরিবর্তে।

টর্চটিপিইউ-এর মাধ্যমে পাইটর্চের প্রতি গুগলের প্রতিশ্রুতি আরও গভীর হচ্ছে, টিপিইউ-তে এন্টারপ্রাইজ অ্যাক্সেস বৃদ্ধি পাচ্ছে এবং মেটার সাথে সহযোগিতা আরও জোরদার হচ্ছে, এআই অবকাঠামোর চারপাশে প্রতিযোগিতামূলক দৃশ্যপট আরও তরল হয়ে উঠছে। বছরের পর বছর ধরে হার্ডওয়্যার এবং CUDA ইন্টিগ্রেশনের উপর ভিত্তি করে তৈরি Nvidia-এর নেতৃত্ব এখনও যথেষ্ট, তবে গ্রাহকরা এখন তাদের AI ওয়ার্কলোড কোথায় চলে এবং অন্তর্নিহিত কম্পিউটের জন্য তারা কত টাকা দেয় তা বৈচিত্র্যময় করার জন্য আরও বাস্তবসম্মত পথ দেখতে পাচ্ছেন।

সম্পর্কিত নিবন্ধ:

'কিল সুইচ' অভিযোগ এবং এআই চিপসের নীতি প্রস্তাবের বিরুদ্ধে এনভিডিয়া পিছু হটেছে