গুগল আনুষ্ঠানিকভাবে তাদের ডেটা সেন্টার চন্দ্র অভিযান শুরু করেছে, যার লক্ষ্য তাদের সমস্ত কম্পিউটিং শক্তি মহাকাশে নিক্ষেপ করা। তারা এই প্রকল্পটির একটি দুর্দান্ত নাম দিয়েছে: প্রজেক্ট সানক্যাচার।
গুগলের ধারণাটি সহজ: পৃথিবীতে ক্রমহ্রাসমান সম্পদের জন্য প্রতিযোগিতা করার পরিবর্তে, কেন মহাকাশে সৌরশক্তির সাথে সরাসরি সংযোগ স্থাপন করা হবে না? এই নতুন চন্দ্র অভিযানের একটিই লক্ষ্য: মহাকাশে একটি স্কেলেবল, সৌর-চালিত AI অবকাঠামো স্থাপন করা ।
কয়েকদিন আগে, ওপেনএআই-এর সিইও অল্টম্যান এবং মাইক্রোসফ্টের সিইও সত্য নাদেলা একটি পডকাস্টে বলেছিলেন যে…
আমার আজকের সমস্যা চিপ সরবরাহের সমস্যা নয়; আসল কথা হলো, আমার কাছে এগুলো ঢোকানোর জন্য পর্যাপ্ত উষ্ণ খোলস নেই।
এটা বেশ ভার্সাই শোনাচ্ছে, সর্বোপরি, এই AI তরঙ্গের আগে, আমরা সবসময় ভাবতাম যে কম্পিউটিং শক্তিই সবকিছু।
▲আল্ট্রাম্যান এবং নাদেলা
কিন্তু আল্ট্রাম্যান যেমন শোতে বলেছিলেন, AI-এর ভবিষ্যতের জন্য শক্তির ক্ষেত্রে আরও অগ্রগতি প্রয়োজন। যদি সহায়ক ডেটা সেন্টার এবং বিদ্যুৎ সরবরাহ তাল মিলিয়ে চলতে না পারে তবে অনেক বেশি AI চিপ অর্ডার করা অর্থহীন।
AI-এর বিদ্যুৎ খরচ কতটা ভয়াবহ? আন্তর্জাতিক শক্তি সংস্থা (IEA) অনুসারে, ২০৩০ সালের মধ্যে, বিশ্বব্যাপী ডেটা অবকাঠামোর বিদ্যুৎ খরচ সমগ্র জাপানের বিদ্যুৎ ব্যবহারের সমান হবে বলে আশা করা হচ্ছে।
এটি কেবল বিদ্যুৎ নয়, এটি জলও। ওয়ার্ল্ড ইকোনমিক ফোরামের তথ্য দেখায় যে ১ মেগাওয়াট ক্ষমতার একটি ডেটা সেন্টার প্রতিদিন উন্নত দেশের প্রায় ১,০০০ বাসিন্দার সমান পরিমাণ জল ব্যবহার করে।
▲একটি একক NVIDIA H100 চিপ 700W পর্যন্ত বিদ্যুৎ খরচ করতে পারে, যা মোটামুটি একটি গৃহস্থালীর মাইক্রোওয়েভ ওভেনের শক্তি। একটি ডেটা সেন্টার সাধারণত হাজার হাজার H100 গ্রাফিক্স কার্ড ব্যবহার করে যা একটানা চলছে।
তবে, গত পাঁচ বছরে ডেটা সেন্টারের চাহিদা আকাশচুম্বী হয়েছে, কিন্তু নতুন বিদ্যুৎ উৎপাদন ক্ষমতা যে হারে পরিকল্পনা করা হয়েছে তার চেয়ে বৃদ্ধির হার অনেক বেশি।
একই সমস্যা সমাধানের জন্য, গুগল মহাকাশে একটি "অরবিটাল এআই ডেটা সেন্টার" তৈরির জন্য গুগলের স্ব-উন্নত টিপিইউ চিপ (কম্পিউটিংয়ের জন্য ব্যবহৃত, এনভিডিয়ার জিপিইউ-এর মতো) দিয়ে সজ্জিত সৌরশক্তিচালিত উপগ্রহের একটি সমষ্টি উৎক্ষেপণের পরিকল্পনা করেছে।
মহাকাশ কি পৃথিবীর তুলনায় সস্তা এবং বেশি দক্ষ?
স্থান কেন? গুগলের যুক্তি সহজ এবং সোজা।
১. ৮ গুণ বেশি দক্ষ: যদি একটি চিপ বহনকারী উপগ্রহ সঠিক কক্ষপথে থাকে, তাহলে এর সৌর প্যানেলের দক্ষতা পৃথিবীর তুলনায় ৮ গুণ বেশি।
২. ২৪/৭ নিরবচ্ছিন্ন বিদ্যুৎ সরবরাহ: পৃথিবীর সৌর প্যানেলের মতো মহাকাশে কোনও অন্ধকার বা মেঘ নেই, যা ক্রমাগত বিদ্যুৎ উৎপাদন করতে পারে।
▲ মাস্ক একটি X পোস্ট করেছেন যেখানে বলা হয়েছে যে মহাকাশে থাকা AI উপগ্রহ পৃথিবীকে রক্ষা করতে পারে
৩. শূন্য সম্পদের ব্যবহার: মহাকাশে, ডেটা সেন্টারগুলিকে শীতল করার জন্য পৃথিবীর সীমিত জমি বা প্রচুর পরিমাণে জল ব্যবহার করতে হয় না।
▲ অ্যাপল, হুয়াওয়ে, টেনসেন্ট এবং চায়না মোবাইলের মতো কোম্পানিগুলি গুইঝোতে ডেটা সেন্টার স্থাপন করেছে। ছবির উৎস: সিনহুয়া নিউজ এজেন্সি
বিশ্বজুড়ে ডেটা সেন্টারগুলি ক্রমশ শক্তির প্রতিবন্ধকতার দিকে এগিয়ে যাচ্ছে। এগুলি আইসল্যান্ড এবং নরওয়েতে শীতলকরণের জন্য এবং নেভাডা মরুভূমিতে বিদ্যুতের জন্য নির্মিত হয়। চীনে, বেশিরভাগ বড় কোম্পানিগুলি শীতলকরণের জন্য পরিবেশের উপর নির্ভর করে নিংজিয়ার গুইঝো এবং ঝংওয়েইয়ের মতো জায়গায় তাদের ডেটা সেন্টার স্থাপন করে।
তবে, মহাকাশের পরিবেশ পৃথিবীর তুলনায় অনেক বেশি জটিল। গুগল তার গবেষণাপত্রে বর্তমানে যে চ্যালেঞ্জগুলির মুখোমুখি হচ্ছে এবং সেগুলি মোকাবেলার জন্য এটি যে পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করছে তার বিশদ বিবরণ দিয়েছে।
এআইকে "আকাশে পৌঁছাতে" গুগলকে তিনটি প্রধান চ্যালেঞ্জ সমাধান করতে হবে।
চ্যালেঞ্জ ১: মহাকাশে একটি "স্থানীয় অঞ্চল নেটওয়ার্ক"?
এআই প্রশিক্ষণের জন্য প্রচুর সংখ্যক চিপ একসাথে কাজ করার প্রয়োজন হয়, সংযোগ ব্যান্ডউইথ এবং ল্যাটেন্সির জন্য অত্যন্ত উচ্চ প্রয়োজনীয়তা সহ। পৃথিবীতে, আমরা ফাইবার অপটিক্স ব্যবহার করে উচ্চ-গতির ডেটা ট্রান্সমিশন অর্জন করতে পারি, কিন্তু মহাকাশে আমরা এটি কীভাবে করব?
গুগলের সমাধান: ফর্মেশন ফ্লাইট + লেজার যোগাযোগ।
তারা পরিকল্পনা করছে যে উপগ্রহগুলিকে "খুব কাছাকাছি উড়তে" হবে, একে অপরের থেকে কিলোমিটার বা তার কম দূরত্বে।
৮১টি উপগ্রহের সিমুলেটেড নক্ষত্রপুঞ্জে, প্রতিটি উপগ্রহ একটি সৌর অ্যারে, একটি বিকিরণ শীতলকরণ ব্যবস্থা এবং একটি উচ্চ-ব্যান্ডউইথ অপটিক্যাল যোগাযোগ মডিউল দিয়ে সজ্জিত; এবং উপগ্রহগুলির মধ্যে দূরত্ব ১০০ থেকে ২০০ মিটারের মধ্যে গতিশীলভাবে পরিবর্তিত হয় ।
এত কাছাকাছি দূরত্বে, তারা ফ্রি-স্পেস অপটিক্যাল ইন্টার-স্যাটেলাইট লিংক (FSO ISL) এর মাধ্যমে উচ্চ-গতির আন্তঃসংযোগ অর্জন করতে পারে। গুগল তাদের গবেষণাপত্রে প্রকাশ করেছে যে তাদের প্রদর্শনী সফলভাবে ১.৬ Tbps এর দ্বিমুখী ট্রান্সমিশন হার অর্জন করেছে ।
সমস্যা দুই: মহাজাগতিক "বিকিরণ"?
মহাকাশের পরিবেশ অত্যন্ত প্রতিকূল। সূর্য শক্তি সরবরাহ করলেও, এটি মারাত্মক উচ্চ-শক্তির কণা (বিকিরণ) নির্গত করে, যা অত্যাধুনিক চিপসের জন্য ধ্বংসাত্মক হতে পারে।
▲ ছবির উৎস: নাসা
গুগলের সমাধান: এটিকে কঠিন করে তুলুন।
তারা তাদের নিজস্ব ক্লাউড TPU v6e (ট্রিলিয়াম) চিপ ল্যাবে পাঠিয়েছিল এবং 67 MeV প্রোটন রশ্মি দিয়ে বোমাবর্ষণ করেছিল।
ফলাফলটি ছিল "আশ্চর্যজনকভাবে বিকিরণ-কঠিন", যেখানে TPU-এর সবচেয়ে সংবেদনশীল উচ্চ-ব্যান্ডউইথ মেমরি (HBM) 2 krad(Si) ডোজের সংস্পর্শে আসার পরেই ত্রুটিপূর্ণ হতে শুরু করে, যা 5 বছরের মিশনের (750 rad(Si)) প্রত্যাশিত বিকিরণ ডোজের প্রায় তিনগুণ।
এর মানে হল যে গুগলের টিপিইউ স্থায়ী ক্ষতি ছাড়াই ৫ বছর ধরে নিম্ন পৃথিবীর কক্ষপথে একটানা কাজ করতে পারে।
বাস্তব-বিশ্বের অপারেটিং পরিবেশ পরীক্ষা করার জন্য গুগল ২০২৭ সালের মধ্যে দুটি প্রোটোটাইপ স্যাটেলাইট উৎক্ষেপণের জন্য প্ল্যানেটের সাথে অংশীদারিত্বের পরিকল্পনা করছে।
▲ প্ল্যানেটের অফিসিয়াল ওয়েবসাইট, যা মূলত উপগ্রহ চিত্র এবং পৃথিবীর তথ্য বিশ্লেষণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।
চ্যালেঞ্জ ৩: ডেটা ফিডব্যাক
মহাকাশে, GPU গুলির মধ্যে ডেটা স্থানান্তর দ্রুত এবং দক্ষ, কিন্তু গণনাগুলি মহাকাশে সম্পন্ন হলেও, কীভাবে উচ্চ গতিতে ডেটা পৃথিবীতে ফেরত পাঠানো যাবে?
এটি একটি বড় চ্যালেঞ্জ যা গুগল তার গবেষণাপত্রে স্বীকার করেছে এবং এটি এখনও সমাধান করা বাকি।
বিলম্বের সমস্যা : গুগলের নির্বাচিত "সূর্যাস্ত কক্ষপথ", সৌরশক্তি সর্বাধিক করার পাশাপাশি, কাগজ অনুসারে, নির্দিষ্ট স্থল স্থানে বিলম্ব বৃদ্ধি করবে।
ব্যান্ডউইথ বাধা : "ভূমি থেকে বায়ু" অপটিক্যাল যোগাযোগের বর্তমান রেকর্ড এখনও ২০০ জিবিপিএস , যা ২০২৩ সালে নাসা দ্বারা স্থাপন করা হয়েছিল।
২০০ জিবিপিএস দ্রুত শোনাচ্ছে, কিন্তু একটি স্পেস এআই ডেটা সেন্টারের জন্য, এই পাইপটি যথেষ্ট নয়।
যাইহোক, এই সমস্ত চ্যালেঞ্জিং প্রযুক্তিগত অসুবিধার (স্থানীয় অঞ্চল নেটওয়ার্ক, বিকিরণ, স্থলজ যোগাযোগ) উপরে, একটি মৌলিক এবং মারাত্মক বাধা রয়েছে যা নির্ধারণ করে যে সবকিছু সমাধান করা সার্থক কিনা: মহাকাশে যাওয়ার খরচ ।
এটিই ছিল সবচেয়ে বড় বাধা; একসময় এক কেজি ওজনের কিছু মহাকাশে পাঠানো একই ওজনের সোনার চেয়েও বেশি ব্যয়বহুল ছিল।
▲ নিম্ন পৃথিবীর কক্ষপথের বিভিন্ন উপগ্রহের উৎক্ষেপণ খরচের তুলনা
গুগল তার গবেষণাপত্রে হিসাব করেছে যে যদি স্পেসএক্সের উৎক্ষেপণ খরচ $200/কেজি (আনুমানিক 2035) এ কমানো যায়, তাহলে মহাকাশ ডেটা সেন্টারের ইউনিট পাওয়ার খরচ স্থল ডেটা সেন্টারের সমান হতে পারে, প্রায় $810/কিলোওয়াট/বছর, যা মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ডেটা সেন্টারের $570–3000/কিলোওয়াট/বছরের পরিসরের সাথে সম্পূর্ণরূপে ওভারল্যাপ করে।
অন্য কথায়, যখন রকেট যথেষ্ট সস্তা হয়ে যাবে, তখন ডেটা সেন্টার তৈরির জন্য পৃথিবীর চেয়ে স্থান বেশি উপযুক্ত হবে।
তবে, বাস্তবতা হলো বর্তমান লঞ্চ মূল্য আদর্শ মূল্যের দশগুণেরও বেশি।
কে এটা ঘটাতে পারে? স্পেসএক্স
তাদের গবেষণাপত্রে, গুগল স্পষ্টভাবে স্পেসএক্সের লার্নিং কার্ভ অনুমান গ্রহণ করেছে: যখনই মোট উৎক্ষেপণের ভর দ্বিগুণ হয়, তখন ইউনিট উৎক্ষেপণের খরচ ২০% কমে যায় ।
▲ ফ্যালকন ১-এর প্রথম সফল উৎক্ষেপণের পর থেকে, স্পেসএক্সের পেলোড ভর, সর্বনিম্ন উপলব্ধ মূল্যে গণনা করা হয়েছিল, বিভিন্ন ধরণের রকেটের জন্য ধীরে ধীরে পরিবর্তিত হয়েছে।
ফ্যালকন ১ থেকে ফ্যালকন হেভি পর্যন্ত, স্পেসএক্স উৎক্ষেপণ খরচ $30,000/কেজি থেকে কমিয়ে $1,800/কেজি করেছে; এবং স্টারশিপের লক্ষ্য হল $60/কেজি, যার পুনঃব্যবহারযোগ্যতা 10 গুণ বেশি, এবং চরম ক্ষেত্রে, এটি $15/কেজিতে কমিয়ে আনা যেতে পারে।
এর অর্থ হল, স্পেসএক্স সম্ভবত গুগলের স্পেস ডেটা সেন্টার অর্থনৈতিক মডেলকে সমর্থনকারী কোম্পানি হয়ে উঠবে।
যদি এনভিডিয়া পৃথিবীতে জিপিইউ একচেটিয়া করে, তাহলে স্পেসএক্স একদিন মহাকাশে কম্পিউটিং শক্তি একচেটিয়া করে নিতে পারে।
পৃথিবীতে, এনভিডিয়া জিপিইউ বিক্রি করে; মহাকাশে, স্পেসএক্স অরবিটাল বিক্রি করে।
গুগল তাদের গবেষণাপত্র প্রকাশের মাত্র কয়েকদিন আগে, ২ নভেম্বর, এনভিডিয়ার শক্তিশালী H100 GPU "প্রথমবারের মতো" মহাকাশে পাঠানো হয়েছিল ।
স্টারক্লাউড নামক একটি স্টার্টআপ দ্বারা একটি স্যাটেলাইটে বহন করা H100, পূর্ববর্তী যেকোনো মহাকাশ কম্পিউটারের কম্পিউটিং শক্তির ১০০ গুণ বেশি।
▲স্টারক্লাউড ২০২৪ সালে মহাকাশে ডেটা সেন্টার তৈরির প্রাথমিক লক্ষ্য নিয়ে প্রতিষ্ঠিত হয়েছিল এবং এনভিডিয়া, ওয়াই কম্বিনেটর এবং অন্যান্যদের কাছ থেকে বিনিয়োগ পেয়েছে।
তাদের লক্ষ্য আরও সরাসরি: কক্ষপথে রিয়েল টাইমে ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করা। স্টারক্লাউডের সিইও একটি উদাহরণ দিয়েছেন: একটি SAR (রাডার ইমেজিং) স্যাটেলাইট থেকে কাঁচা ডেটা অত্যন্ত বড়। শত শত গিগাবাইট কাঁচা ডেটা ডাউনলোড করার পরিবর্তে, H100 ব্যবহার করে কক্ষপথে এটি বিশ্লেষণ করা এবং শুধুমাত্র 1KB ফলাফল পাঠানো ভাল, যেমন "একটি জাহাজ একটি নির্দিষ্ট স্থানে আছে এবং এর গতি এত দুর্দান্ত"।
এই সমস্ত কীভাবে অর্জন করা হয়েছে জানতে চাইলে, স্টারক্লাউডের সিইও মাস্কের দিকেও ইঙ্গিত করেন: তাদের দৃষ্টিভঙ্গি সম্পূর্ণরূপে "স্পেসএক্স স্টারশিপ দ্বারা আনা খরচ হ্রাসের" উপর নির্ভর করে ।
NVIDIA H100 GPU দিয়ে সজ্জিত Starcloud-1 স্যাটেলাইটটি SpaceX-এর Bandwagon 4 Falcon 9 ফ্লাইটের মাধ্যমে মহাকাশে উৎক্ষেপণ করা হয়েছিল।
গত পাঁচ বছরে, এনভিডিয়া বারবার সর্বোচ্চ বাজার মূলধনের রেকর্ড ভেঙেছে, মূলত কারণ এটি সবচেয়ে শক্তিশালী কম্পিউটিং ইউনিট (GPU) সরবরাহ করে; এটি CUDA (Nvidia General Computing Platform) ইকোসিস্টেম নিয়ন্ত্রণ করে, একটি সফ্টওয়্যার লক-ইন তৈরি করে; এবং এটি সমস্ত AI কোম্পানির (OpenAI, Anthropic, Google) আপস্ট্রিম কম্পিউটিং পাওয়ার উৎস হয়ে উঠেছে।
মহাকাশ কম্পিউটিং শক্তির যুগে, এই তিনটি বিষয়ই পুনর্বণ্টন করা হতে পারে, এবং সেই সময়ে, কম্পিউটিং শক্তি স্থান পরবর্তী বড় সুবিধা হবে।
AI এর সীমা হয়তো সবেমাত্র শুরু হয়েছে।
#iFanr-এর অফিসিয়াল WeChat অ্যাকাউন্ট অনুসরণ করতে আপনাকে স্বাগতম: iFanr (WeChat ID: ifanr), যেখানে যত তাড়াতাড়ি সম্ভব আরও উত্তেজনাপূর্ণ কন্টেন্ট আপনার কাছে উপস্থাপন করা হবে।