Kairali AI Chip
Kairali AI Chip
हाल ही में डिजिटल यूनिवर्सिटी केरल ने राज्य की पहली सिलिकॉन-प्रामाणित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence- AI) चिप- कैराली AI (Kairali AI) चिप की प्रस्तुति की है जो विभिन्न अनुप्रयोगों के लिये गति, ऊर्जा दक्षता और स्केलेबिलिटी प्रदान करती है।
कैराली AI चिप क्या है?
परिचय:
यह चिप एज़ इंटेलिजेंस (अथवा एज़ AI) के माध्यम से ऊर्जा की बचत कर तथा बेहतर प्रदर्शन की प्रस्तुति कर अनुप्रयोगों की एक विस्तृत शृंखला प्रदान करती है।
एज़ (Edge) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अथवा AI एट द एज, एज कंप्यूटिंग वातावरण में AI का कार्यान्वयन है, जो केंद्रीकृत क्लाउड कंप्यूटिंग सुविधा अथवा ऑफसाइट डेटा के बजाय जहाँ डेटा वास्तव में एकत्र किया जाता है, वहाँ गणना करने की अनुमति देता है।
इसमें क्लाउड कंप्यूटिंग पर निर्भर रहने के बजाय एज डिवाइस पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को नियोजित करना शामिल है जहाँ डेटा उत्पन्न होता है।
एज इंटेलिजेंस डेटा और उपयोगकर्त्ताओं दोनों की गोपनीयता तथा सुरक्षा को संरक्षित करने के साथ-साथ तीव्र एवं अधिक कुशल डेटा प्रोसेसिंग प्रदान कर सकता है।
संभावित अनुप्रयोग:
कृषि: यह चिप फसल स्वास्थ्य, मृदा की स्थिति तथा पर्यावरणीय कारकों की वास्तविक समय पर निगरानी प्रदान करके सटीक कृषि तकनीकों को सक्षम कर सकती है। इससे संसाधनों के उपयोग को अनुकूलित करने तथा फसल की उपज बढ़ाने में मदद मिल सकती है।
मोबाइल फोन: यह चिप वास्तविक समय में भाषा अनुवाद, उन्नत छवि प्रसंस्करण तथा AI-संचालित वैयक्तिक सहायकों जैसी उन्नत सुविधाओं को सक्षम करके स्मार्टफोन की दक्षता एवं प्रदर्शन में सुधार कर सकती है।
एयरोस्पेस: यह चिप न्यूनतम ऊर्जा खपत के साथ नौवहन, डेटा संग्रह तथा वास्तविक समय निर्णय लेने के लिये उन्नत प्रसंस्करण शक्ति प्रदान करके अनमैन्ड एरियल व्हीकल (UAV) एवं उपग्रहों की क्षमताओं को बढ़ा सकती है। चिप ड्रोन की नेविगेशन एवं स्वायत्त निर्णय लेने की क्षमताओं को भी बढ़ा सकती है जो डिलीवरी सेवाओं व पर्यावरण निगरानी जैसे अनुप्रयोगों के लिये उपयोगी हैं।
ऑटोमोबाइल: यह चिप संवेदी जानकारी के वास्तविक समय प्रसंस्करण के लिये आवश्यक कंप्यूटिंग दक्षता प्रदान कर स्वायत्त वाहनों के लिये अहम भूमिका निभा सकती है जो सुरक्षित व कुशल स्वायत्त ड्राइविंग के लिये आवश्यक है।
सुरक्षा और निगरानी: चिप अपनी एज कंप्यूटिंग क्षमता का उपयोग कर मुख की तीव्र और कुशल पहचान एल्गोरिदम, खतरे का पता लगाने तथा वास्तविक समय विश्लेषण को सक्षम कर सकती है।
AI चिप्स क्या है?
परिचय:
AI चिप को एक विशिष्ट आर्किटेक्चर के साथ डिज़ाइन किया गया है और इसमें गहन शिक्षण-आधारित अनुप्रयोगों का समर्थन करने के लिये AI त्वरण को एकीकृत किया गया है।
डीप लर्निंग जिसे एक्टिव न्यूरल नेटवर्क (ANN) या डीप न्यूरल नेटवर्क (DNN) के रूप में भी जाना जाता है, मशीन लर्निंग का एक सब-सेट है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के अंतर्गत आता है।
कार्य:
यह कंप्यूटर कमांड या एल्गोरिदम की शृंखला को जोड़ती है जो गतिविधि और मस्तिष्क संरचना को उत्तेजित करती है।
DNN प्रशिक्षण चरण से गुज़रने के दौरान मौज़ूदा डेटा से नए कौशल सीखते हैं।
DNN गहन शिक्षण प्रशिक्षण के दौरान सीखी गई क्षमताओं का उपयोग करके पहले के अनदेखे आंँकड़ों के विरुद्ध भविष्यवाणी कर सकते हैं।
डीप लर्निंग बड़ी मात्रा में आंँकड़े इकट्ठा करने, विश्लेषण और व्याख्या करने की प्रक्रिया को तेज़ एवं सरल बना सकता है।
इस तरह के चिप, हार्डवेयर आर्किटेक्चर, पूरक पैकेजिंग, मेमोरी, स्टोरेज और इंटरकनेक्ट सॉल्यूशंस के साथ डेटा को सूचना में तथा फिर ज्ञान में बदलने के लिये AI को व्यापक स्पेक्ट्रम में उपयोग हेतु संभव बनाते हैं।
विविध AI अनुप्रयोगों के लिये डिज़ाइन किये गए AI चिप्स के प्रकार:
एप्लीकेशन-स्पेसिफिक इंटीग्रेटेड सर्किट (ASICs), फील्ड-प्रोग्रामेबल गेट एरेज़ (FPGAs), सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट्स (CPU) और GPU।
अनुप्रयोग:
AI अनुप्रयोगों में ऑटोमोटिव, आईटी, हेल्थकेयर और रिटेल सहित विभिन्न क्षेत्रों में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP), कंप्यूटर विज़न, रोबोटिक्स एवं नेटवर्क सुरक्षा शामिल हैं।
AI चिप्स के क्या लाभ हैं?
त्वरित गणना:
परिष्कृत प्रशिक्षण मॉडल और एल्गोरिदम को चलाने के लिये कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों को आमतौर पर समानांतर गणनात्मक क्षमताओं की आवश्यकता होती है।
AI हार्डवेयर की प्रोसेसिंग क्षमता तुलनात्मक रूप से अधिक है, जो समान मूल्य वाले पारंपरिक अर्द्धचालक उपकरणों की तुलना में AAN अनुप्रयोगों में 10 गुना अधिक प्रोसेसिंग क्षमता का प्रदर्शन करता है।
उच्च बैंडविड्थ मेमोरी:
विशिष्ट AI हार्डवेयर, पारंपरिक चिप की तुलना में 4-5 गुना अधिक बैंडविड्थ आवंटित करने की क्षमता रखता है।
समानांतर प्रोसेसिंग की आवश्यकता के कारण AI अनुप्रयोगों के कुशल प्रदर्शन के लिये प्रोसेसर के मध्य काफी अधिक बैंडविड्थ की आवश्यकता होती है।
क्लाउड एआई:
- प्रोसेसिंग स्थान: क्लाउड एआई में, AI कार्यों की प्रोसेसिंग और गणना दूरस्थ सर्वरों या डेटा केंद्रों पर होती है, जिसे सामान्य रूप से क्लाउड कहा जाता है।
- कनेक्टिविटी आवश्यकता: क्लाउड एआई के लिए डेटा प्रसारण के लिए इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता होती है, जो उपकरण (जैसे कि सेंसर, कैमरे, या आईओटी डिवाइस) और क्लाउड सर्वरों के बीच होता है।
- स्केलेबिलिटी और संसाधन: क्लाउड एआई विशाल गणनात्मक संसाधनों का उपयोग करता है, जो की क्लाउड में उपलब्ध होते हैं, जिससे गणनात्मक और संसाधन-संबंधी AI मॉडल और एल्गोरिदम को प्रदर्शित और कार्यान्वित किया जा सकता है।
- लैटेंसी: जैसे ही डेटा क्लाउड सर्वरों पर प्रोसेसिंग के लिए इंटरनेट के माध्यम से प्रेषित किया जाता है, क्लाउड एआई लैटेंसी लाने का कारण बन सकता है, जो कि वास्तविक समय में या निम्न-लैटेंसी की आवश्यकताओं वाले अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है।
एज एआई:
- प्रोसेसिंग स्थान: एज एआई में, AI कार्यों की प्रोसेसिंग और गणना स्थानीय रूप में उपकरण पर होती है, बिना किसी क्लाउड सर्वर या बाहरी डेटा केंद्र का आश्रय लिए।
- कनेक्टिविटी आवश्यकता: एज एआई को डेटा प्रोसेसिंग के लिए निरंतर इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता नहीं होती है।
- संसाधन सीमाएं: एज एआई समाधान अंतरिक्ष उपकरणों की संसाधन सीमाओं के अंदर काम करने के लिए डिज़ाइन किए गए होते हैं।
- लैटेंसी और गोपनीयता: एज एआई कम लैटेंसी प्रदान करता है, क्योंकि डेटा स्थानीय रूप से प्रोसेसिंग होता है, जिससे त्वरित प्रतिक्रिया समय मिलता है। यह डेटा गोपनीयता और सुरक्षा को बढ़ावा देता है क्योंकि संवेदनशील डेटा इंटरनेट के माध्यम से प्रेषित नहीं होता है।
सारांश में, क्लाउड एआई और एज एआई विभिन्न उपयोग मामलों और आवश्यकताओं के लिए विभिन्न दृष्टिकोण प्रदान करते हैं। उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं, डेटा गोपनीयता चिंताओं, लैटेंसी की बाधाओं, और उपलब्ध गणनात्मक संसाधनों के आधार पर क्लाउड एआई और एज एआई के बीच चयन किया जा सकता है।
पारंपरिक चिप्स एवं AI चिप्स के बीच अंतर
पारंपरिक चिप्स और AI चिप्स के बीच कई महत्वपूर्ण अंतर हैं। ये अंतर तकनीकी, कार्यात्मक, और उपयोगात्मक स्तर पर हो सकते हैं। निम्नलिखित अंतर हैं:
तकनीकी अंतर:
- पारंपरिक चिप्स: पारंपरिक चिप्स काम के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं, जो कि आमतौर पर लॉजिक गेट्स और कंप्यूटेशनल कार्यों को संभालते हैं।
- AI चिप्स: AI चिप्स AI और मशीन लर्निंग टास्कों को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो कि न्यूरल नेटवर्क्स, डीप लर्निंग, और कंप्यूटेशनल इंटेलिजेंस पर ध्यान केंद्रित होते हैं।
कार्यात्मक अंतर:
- पारंपरिक चिप्स: पारंपरिक चिप्स साधारण कंप्यूटिंग और डेटा प्रोसेसिंग के लिए उपयोग किए जाते हैं।
- AI चिप्स: AI चिप्स अधिक उन्नत AI कार्यों को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जैसे कि अनुमान, गहरा लर्निंग, और न्यूरल नेटवर्क्स।
उपयोगात्मक अंतर:
- पारंपरिक चिप्स: पारंपरिक चिप्स आमतौर पर सामान्य कंप्यूटिंग कार्यों और इलेक्ट्रॉनिक उपकरणों में उपयोग किए जाते हैं, जैसे कि कंप्यूटर, मोबाइल फोन, और स्मार्टवॉच।
- AI चिप्स: AI चिप्स विभिन्न AI आधारित उपकरणों में उपयोग किए जाते हैं, जैसे कि स्वयं चलने वाले गाड़ियों, स्मार्ट होम डिवाइसेज़, और अन्य अंश।
डिज़ाइन और विकास की धारा:
- पारंपरिक चिप्स: पारंपरिक चिप्स के डिज़ाइन में व्यावसायिक कंप्यूटर इंजीनियर और वैज्ञानिकों का बड़ा योगदान होता है।
- AI चिप्स: AI चिप्स के डिज़ाइन में विशेष रूप से मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क्स के विशेषज्ञों का महत्वपूर्ण योगदान होता है।
उपयोग क्षमता:
- पारंपरिक चिप्स: पारंपरिक चिप्स आमतौर पर जनरल पर्पस कंप्यूटिंग के लिए होते हैं, जो सभी प्रकार के उपयोगकर्ताओं को संतुष्ट करने में मदद करते हैं।
- AI चिप्स: AI चिप्स उन उपकरणों के लिए होते हैं जो AI कार्यों को संभालते हैं, जैसे कि विज्ञान, स्वास्थ्य देखभाल, और स्वयं चलने वाले गाड़ियों में लागू।
इन अंतरों के कारण, पारंपरिक चिप्स और AI चिप्स अलग-अलग उपयोगों और विकास की धाराओं के लिए डिज़ाइन किए गए हैं
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