২২ জানুয়ারি ২০২৫ · ২৪ ঘণ্টার AI আপডেট: Microsoft ডেটা সেন্টারে LPDDR5X আনতে চায়, Google “স্পেস AI ডেটা সেন্টার” দিয়ে সীমা পরীক্ষা করছে, আর Baidu রিলিজ করল ERNIE 5.0 নেটিভ মাল্টিমোডাল
আজকের তিনটি খবর—মেমরি, এনার্জি/ইনফ্রাস্ট্রাকচারের ‘সিলিং’, আর মাল্টিমোডাল মডেল—ভিন্ন স্তরে হলেও একই দিকে ইঙ্গিত করে: AI প্রতিযোগিতা এখন “GPU বেশি” নয়, “এন্ড-টু-এন্ড সিস্টেম ইঞ্জিনিয়ারিং”। কম পাওয়ার মেমরি, চরম ইনফ্রা-বেট, আর ট্রেনিং থেকে ডিপ্লয়মেন্ট পর্যন্ত পূর্ণ স্ট্যাক—এসবই পরের ধাপে বাস্তব পার্থক্য তৈরি করবে।
1. Microsoft × Cadence: AI ডেটা সেন্টারের জন্য হাই-স্পিড LPDDR5X মেমরি সিস্টেম সমাধান
মন্তব্য:
LPDDR সাধারণত মোবাইলেই ছিল—কারণ এটি সোল্ডারড প্যাকেজিং-নির্ভর এবং স্ট্যান্ডার্ড ECC সাপোর্ট নেই, ফলে ডেটা সেন্টারের RAS (reliability, availability, serviceability) চাহিদা পূরণ করা কঠিন। Microsoft-এর RAIDDR ECC হোস্ট-সাইডে এরর কারেকশন এনে কম লজিক ওভারহেডে SDDC-লেভেলের কাছাকাছি প্রোটেকশন টার্গেট করে, যাতে রিলায়েবিলিটি DDR5 RDIMM-এর মতো আচরণের কাছাকাছি আসে এবং LPDDR5X এন্টারপ্রাইজে বাস্তবসম্মত হয়।
LPDDR5X-এর PPA সুবিধাও বড়: DDR5-এর তুলনায় মেমরি পাওয়ার উল্লেখযোগ্যভাবে কম (নোটে ~75% পর্যন্ত) এবং ব্যান্ডউইথ বেশি (নোটে 30%+). RAIDDR দিয়ে উদ্দেশ্য হলো পাওয়ার/ব্যান্ডউইথ লাভ বজায় রেখে রিলায়েবিলিটির ঘাটতি পূরণ করা।
তবে ব্যাপক অ্যাডপশনের জন্য অ্যালগরিদম যথেষ্ট নয়—বোর্ড ডিজাইন, প্যাকেজিং, থার্মাল, সার্ভিসেবিলিটি—সব মিলিয়ে পূর্ণ ইঞ্জিনিয়ারিং দরকার। আর সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, বড় স্কেলে অপারেশনাল ডেটা দেখাতে হবে যে “ফেইলিওর কন্ট্রোলড, কস্ট জাস্টিফাইড।” প্রশ্ন: Microsoft এটা প্রথমে কোন প্ল্যাটফর্মে নামাবে?
2. Google Project Suncatcher: ২০২৭-এ “স্পেস AI ডেটা সেন্টার” টেস্ট লঞ্চ (রিপোর্টেড)
মন্তব্য:
পৃথিবীতে ডেটা সেন্টার বিদ্যুৎ সংকট, পানি চাপ, জমির সীমা, আর কমিউনিটি রেজিস্ট্যান্সে পড়ছে। স্পেসের দিকে তাকালে নতুন কল্পনা তৈরি হয়। বলা হচ্ছে ~650 কিমি সান-সিঙ্ক্রোনাস অরবিটে প্রায় ২৪ ঘণ্টা সূর্যালোক পাওয়া যায়—এনার্জি দিক থেকে সুবিধা, আর ভ্যাকুয়াম পরিবেশ তাপ ব্যবস্থাপনায় তাত্ত্বিকভাবে ভিন্ন শর্ত দেয়।
কিন্তু ফিজিক্স/ইকোনমিক্স কঠিন। স্পেসে কনভেকশন নেই; রেডিয়েশন-ভিত্তিক কুলিং করতে হয়। AI কম্পিউট হাই হিট-ডেনসিটি—রেডিয়েটর এরিয়া/মাস/স্ট্রাকচার দ্রুত বাড়ে, ফলে লঞ্চ কস্ট ও সিস্টেম রিস্ক বেড়ে যায়। কম্পিউট অরবিটে আর ডেটা মাটিতে হলে ব্যান্ডউইথ, লিংক স্ট্যাবিলিটি, আর রাউন্ড-ট্রিপ লেটেন্সি ওয়ার্কলোড সীমিত করবে। “ফ্রি” এনার্জি থাকলেও লঞ্চ, ইন-অরবিট মেইনটেন্যান্স, ডিপ্রিসিয়েশন, ইন্স্যুরেন্স, ফেইলিওর রিস্ক ব্যয়বহুল।
Suncatcher সত্যি হলে, এটা নিকট-কাল প্রোডাক্ট নয়—বরং AI যুগে “ইনফ্রাস্ট্রাকচার সিলিং এক্সপ্লোরেশন।” আপনি কি এটা নিয়ে উত্তেজিত, নাকি সন্দিহান?
3. Baidu ERNIE 5.0: নেটিভ মাল্টিমোডাল বোঝা ও জেনারেশন
মন্তব্য:
ERNIE 5.0 দাবি করে যে প্রি-ট্রেনিংয়ের শুরু থেকেই টেক্সট, ইমেজ, অডিও, ভিডিওকে যৌথভাবে মডেল করে, ইউনিফাইড অটো-রিগ্রেসিভ আর্কিটেকচারে সব মোড্যালিটিকে এক শেয়ার্ড সেমান্টিক স্পেসে অ্যালাইন করে—“নেটিভ মাল্টিমোডাল” পজিশনিং। Baidu ক্রিয়েটিভ রাইটিং, কঠিন ইনস্ট্রাকশন ফলোয়িং, ফ্যাকচুয়াল QA, আর এজেন্ট প্ল্যানিংয়ে উন্নতি হাইলাইট করে।
আরও গুরুত্বপূর্ণ হলো ফুল-স্ট্যাক লুপ: PaddlePaddle + Kunlun চিপ + Qianfan প্ল্যাটফর্ম—training → inference → deployment → application পর্যন্ত পূর্ণ চেইন। বর্তমান বৈশ্বিক প্রতিযোগিতায় এই এন্ড-টু-এন্ড নিয়ন্ত্রণ কৌশলগত।
তবে দেশীয় প্রতিদ্বন্দ্বিতা কঠিন: Qwen, DeepSeek, Doubao দ্রুত এগোচ্ছে। মডেলের বাইরে প্রোডাক্ট ভেলোসিটি, ডেভেলপার ইকোসিস্টেম, কস্ট ও স্ট্যাবিলিটি ঠিক করবে ERNIE কতটা “ডিফল্ট” হতে পারে। আপনি কি ERNIE ব্যবহার করেছেন?
সমাপ্তি:
Microsoft ডেটা সেন্টারে “লো-পাওয়ার মেমরি”কে বাস্তব করতে চাইছে, Google এনার্জি/ইনফ্রার সীমা অরবিট পর্যন্ত ঠেলে দেখছে, আর Baidu “নেটিভ মাল্টিমোডাল + ফুল-স্ট্যাক লুপ”-এ বাজি ধরছে। AI-এর পরের ধাপ ক্রমেই সিস্টেম ইঞ্জিনিয়ারিং-এর যুদ্ধ—মেমরি থেকে থার্মাল ও ডিপ্লয়মেন্ট পর্যন্ত। আপনার মতে কোন পথ আগে টেকসই সুবিধা দেবে: পাওয়ার-এফিশিয়েন্ট মেমরি আর্কিটেকচার, এক্সট্রিম ইনফ্রা বেট, নাকি ফুল-স্ট্যাক মাল্টিমোডাল প্ল্যাটফর্ম?
আরও পড়ুন (গত ৭২ ঘণ্টার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ AI ঘটনা):