০৪ সেপ, ২০২৫·8 মিনিট
জেনসেন হুয়াং এবং NVIDIA-র AI মেরুদণ্ডের কৌশল
কিভাবে জেনসেন হুয়্যাং NVIDIA-কে গেমিং GPU থেকে AI অবকাঠামোতে রূপান্তর করেছেন—প্ল্যাটফর্ম বাজি, CUDA, ডেটা সেন্টার, এবং অংশীদারিত্ব যা বুমকে ত্বরান্বিত করেছে।
কিভাবে জেনসেন হুয়্যাং NVIDIA-কে গেমিং GPU থেকে AI অবকাঠামোতে রূপান্তর করেছেন—প্ল্যাটফর্ম বাজি, CUDA, ডেটা সেন্টার, এবং অংশীদারিত্ব যা বুমকে ত্বরান্বিত করেছে।
যখন কেউ NVIDIA-কে “AI-এর মেরুদণ্ড” বলে, তারা শুধু দ্রুত চিপের প্রশংসা করছে না। তারা এমন কিছু নির্মাণ ব্লকের কথা বলছে যার ওপর অনেক আধুনিক AI সিস্টেম মডেল ট্রেনিং, প্রোডাকশনে সার্ভ করা, এবং কিফাবে অর্থনৈতিকভাবে স্কেল করা হবে—এই সবকিছু নির্ভর করে।
সাধারণভাবে, মেরুদণ্ড হচ্ছে সেই জিনিস যার ওপর অন্যান্য অংশগুলোর নির্ভরতা থাকে। AI-র জন্য সেটা সাধারণত চারটি জিনিসের সমন্বয়:
কোনো একটিও না থাকলে AI অগ্রগতি ধীর হয়ে যায়। দ্রুত সিলিকন কিন্তু ব্যবহারযোগ্য সফটওয়্যার ছাড়া ল্যাবে আটকে থাকে। দুর্দান্ত টুলস কিন্তু পর্যাপ্ত হার্ডওয়্যার ক্যাপাসিটি ছাড়া একদম সামনে যেতে পারে না।
এ গল্পটা প্রায়ই NVIDIA-র কো-ফাউন্ডার ও সিইও জেনসেন হুয়্যাং-এর মাধ্যমে বলা হয়—একাকী জাদুকর হিসেবে নয়, বরং এমন একজন নেতা হিসেবে যে বারবার প্ল্যাটফর্ম-স্টাইল বাজি জিতেছেন। GPU-কে একক পণ্যের মতো দেখার বদলে NVIDIA অতিদ্রুত সেগুলোকে এমন একটি ভিত্তি করে গড়ে তুলতে বিনিয়োগ করেছে যাতে অন্য কোম্পানিগুলো তার ওপর নির্মাণ করতে পারে। এতে দীর্ঘ সময় ধরে সফটওয়্যার বিনিয়োগ করা এবং ডেভেলপার, ক্লাউড প্রদানকারী ও এন্টারপ্রাইজের সঙ্গে সম্পর্ক তৈরি করা লাগলো—ফলে ফলাফল দেখা যায় অনেক পরে।
নিচের অংশগুলো বিশ্লেষণ করে দেখানো হয়েছে কিভাবে NVIDIA গ্রাফিক্স থেকে জেনারেল কম্পিউটিং-এ এগিয়ে এসেছে, কেন CUDA গুরুত্বপূর্ণ ছিল, কীভাবে ডিপ লার্নিং চাহিদাকে পুনরায় রুপান্তর করেছে, এবং কীভাবে সিস্টেম ইঞ্জিনিয়ারিং, পার্টনারশিপ, ও ম্যানুফ্যাকচারিং সীমাবদ্ধতা বাজারকে গঠন করেছে। উদ্দেশ্যটি NVIDIA কে পৌরসাহিত্য করা নয়—বরং সেই কৌশলগত পদক্ষেপগুলো বোঝা যা একটি কম্পোনেন্টকে অবকাঠামোতে পরিণত করেছিল।
NVIDIA শুরুতে কোনও “AI কোম্পানি” ছিল না। তাদের প্রাথমিক পরিচয় ছিল গ্রাফিক্স: গেমার এবং ডিজাইনারদের জন্য 3D জগত সুন্দরভাবে রেন্ডার করার জন্য GPU তৈরি করা। এই ফোকাস তাদের এমন এক ক্ষমতা গড়ে তোলায় পারদর্শী করে তোলে যা পরে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ প্রমাণিত হল—একসঙ্গে অনেক ছোট গাণিতিক অপারেশন করা।
একটা গেমের একটি ফ্রেম আঁকার জন্য, কম্পিউটারকে মিলিয়ন মিলিয়ন পিক্সেলের রঙ, লাইটিং, টেক্সচার এবং জ্যামিতি হিসাব করতে হয়। গুরুত্বপূর্ণ ব্যাপার হলো অনেক পিক্সেলের হিসাব একে অপরের ওপর নির্ভর করে না—আপনি পিক্সেল #1 এবং পিক্সেল #1,000,000 একসঙ্গে কাজ করতে পারেন।
এই কারণেই GPU গুলো ব্যাপকভাবে প্যারালাল মেশিন হিসেবে বিবর্তিত হয়েছে: কয়েকটি খুব শক্তিশালী কোরের পরিবর্তে, তারা অনেকগুলো ছোট কোর দেয় যা বিশাল ব্যাচ ডেটার ওপর সহজ অপারেশন বারবার চালাতে পারে।
একটি সাধারণ উপমাঃ
একবার ইঞ্জিনিয়াররা বুঝলেন এই একই প্যারালাল প্যাটার্নগুলো গেমিং ছাড়াও দেখা যায়—ফিজিক্স সিমুলেশন, ইমেজ প্রসেসিং, ভিডিও এনকোডিং, এবং বৈজ্ঞানিক কম্পিউটিং—তখন GPU আর নীচ্চ চরিত্রের উপাদান মনে হল না; এটি অনেক গণনার জন্য সাধারণ-উদ্দেশ্যের ইঞ্জিন হিসেবে দেখা হল।
এই পরিবর্তনটি গুরুত্বপূর্ণ ছিল কারণ এটি NVIDIA-র সুযোগকে পুনরায় ফ্রেম করেছিল: কেবল কনজিউমার গ্রাফিক্স কার্ড বিক্রি করা নয়, বরং এমন একটি প্ল্যাটফর্ম গড়ে তোলা যাতে প্যারালাল কম্পিউটিংকে পুরস্কৃত করে এমন ওয়ার্কলোড নির্মিত হতে পারে—এটাই পরবর্তী দিকে ডিপ লার্নিং-এর চাহিদা পূরণে সহায়ক ছিল।
NVIDIA-র সংজ্ঞায়িত কৌশলগত বাজি শুধু “দ্রুততর GPU তৈরি করা” ছিল না। এটি ছিল “GPU-কে এমন একটি প্ল্যাটফর্ম বানানো যাতে ডেভেলপাররা বেছে নেয়—এবং সময়ের সাথে বেছে রাখতে থাকে—কারণ সফটওয়্যার অভিজ্ঞতা সময়ের সাথে গুণিতকভাবে বাড়ে।”
একটি গ্রাফিক্স চিপ স্পেসিফিকেশনে তুলনা করা সহজ: কোর, ব্যান্ডউইথ, ওয়াট, দাম। একটি প্ল্যাটফর্ম রিপ্লেস করা কঠিন। একটি ধারাবাহিক প্রোগ্রামিং মডেলে আগাম বিনিয়োগ করে NVIDIA চেষ্টা করেছিল ক্রেতাদের সিদ্ধান্তটিকে বদলে দিতে—“এই বছরে কোন চিপ দ্রুত?” থেকে “কোন স্ট্যাক আমাদের টিম আগামী পাঁচ বছরে তৈরি করবে?” তে।
CUDA GPU-কে গ্রাফিক্স-স্পেসিফিক API-র বাইরে এনে এমনভাবে প্রোগ্রাম করার উপায় দিল যা বিভিন্ন ধরনের গণনায় ব্যবহারযোগ্য ছিল। ডেভেলপারদের গ্রাফিক্স API-র কথা না ভেবে সরাসরি GPU-অ্যাক্সেলেটেড কোড লিখতে দেয়—কম্পাইলার, ডিবাগিং টুল, এবং পারফরম্যান্স প্রোফাইলিং সহ।
এই “সেতুটি” গুরুত্বপূর্ণ ছিল কারণ এটি নতুন ওয়ার্কলোড চেষ্টা করার বাধা কমিয়ে দিল। ডেভেলপাররা যখন দ্রুততর সিমুলেশন, অ্যানালিটিক্স, এবং পরে ডিপ লার্নিং-এ সুবিধা দেখলো, তখন তাদের থাকার কারণ তৈরি হল।
হার্ডওয়্যার লিডারশিপ অস্থায়ী হতে পারে; সফটওয়্যার ইকোসিস্টেম সময়ের সাথে গুণিতগত সুবিধা তৈরি করে। টুলিং, লাইব্রেরি, টিউটোরিয়াল, এবং কমিউনিটি জ্ঞান সেই সুইচিং খরচ তৈরি করে যা বেঞ্চমার্ক চার্টে দেখা যায় না। সময়ের সাথে, টিমগুলো অভ্যন্তরীণ কোডবেস তৈরি করে, CUDA-অভিজ্ঞতা সহ লোক নিয়োগ করে, এবং অপ্টিমাইজড বিল্ডিং ব্লকগুলোর উপর নির্ভর করে।
CUDA-এরও কিছু অসুবিধা আছে। শেখার একটি কার্ভ আছে, এবং GPU প্রোগ্রামিং বিশেষ পারফরম্যান্স চিন্তা দাবি করে। পোর্টেবিলিটি একটি সমস্যা হতে পারে: কোড ও ওয়ার্কফ্লো NVIDIA ইকোসিস্টেমের সঙ্গে জড়িয়ে পড়তে পারে, এমন একটি নির্ভরতা তৈরি করে যা কিছু প্রতিষ্ঠান মানক ও অ্যাবস্ট্রাকশন দিয়ে হেজ করার চেষ্টা করে।
ডিপ লার্নিং নির্ধারণ করল AI-র জন্য “ভাল হার্ডওয়্যার” মানে কী। পূর্ববর্তী কণার মেশিন লার্নিং অনেক ক্ষেত্রে CPU-তে আরামদায়কভাবে চলত কারণ মডেলগুলো ছোট ছিল এবং ট্রেনিং দ্রুত হত। আধুনিক নিউরাল নেটওয়ার্ক—বিশেষত ভিশন, স্পিচ, এবং ভাষার জন্য—ট্রেনিংকে একটি বিশাল সংখ্যার গণনার কাজ করে তুলল, যা GPU-র স্বাভাবিক শক্তির সঙ্গে সরাসরি মেলে।
একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ট্রেনিং সাধারণত বারবার একই ধরনের অপারেশন করে: বড় ম্যাট্রিক্স গুণন এবং সম্পর্কিত লিনিয়ার আলজেব্রা। এই গণনাগুলো খুবই প্যারালাইজেবল—অর্থাৎ কাজকে অনেক ছোট অংশে ভাগ করা যায় এবং একসঙ্গে চালানো যায়।
GPU-গুলো শুরু থেকেই প্যারালাল ওয়ার্কলোডের জন্য তৈরি ছিল (মূলত গ্রাফিক্স রেন্ডারিং-এর জন্য)। হাজার হাজার ছোট কোর একসঙ্গে অনেক গুণন প্রক্রিয়া করতে পারে, যা বিলিয়ন বা ট্রিলিয়ন সংখ্যার গুণন করলে বড় প্রভাব ফেলে; ডেটাসেট ও মডেল সাইজ বাড়লে সেই প্যারালাল স্পিডআপটি “ভাল” থেকে “প্রয়োজনীয়”-এ পরিণত হয়—কখনও কখনও ট্রেনিং দিন নয়, সপ্তাহেই শেষ হবে।
প্রাথমিক গ্রহণচক্রটি চোখে পড়ার মতো নাও ছিল বরং ব্যবহারিক ছিল। বিশ্ববিদ্যালয় ও ল্যাবের গবেষকরা GPU নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করছিলেন কারণ তাদের প্রতি ডলার বেশি কম্পিউট দরকার ছিল। ফলাফল উন্নত হলে এই ধারনা শেয়ার কোড ও পুনরুত্পাদ্য ট্রেনিং রেসিপিগুলোর মাধ্যমে ছড়িয়ে পড়ে।
তারপর ফ্রেমওয়ার্কগুলো সহজ করে দিল। জনপ্রিয় টুলগুলো যেমন TensorFlow ও PyTorch যখন বক্স থেকে বেরিয়ে GPU সমর্থন দিল, তখন টিমগুলোকে নীচু-লেভেল GPU কোড লিখতে হয়নি। ফলে ঘর্ষণ কমল: আরও ছাত্ররা বড় মডেল ট্রেন করতে পারল, স্টার্টআপ দ্রুত প্রোটোটাইপ করতে পারল, এবং প্রতিষ্ঠিত কোম্পানিগুলো GPU সার্ভারে বিনিয়োগ নিরুপণ করতে পারল।
শুধু হার্ডওয়্যারকে অতিরিক্ত ক্রেডিট দেওয়া ঠিক নয়। অ্যালগরিদমে অগ্রগতি, উন্নত ট্রেনিং কৌশল, বড় ডেটাসেট, এবং উন্নত সফটওয়্যার টুলিং—এসব মিলেই অগ্রগতি চালিত করেছে। GPU-গুলি কেন্দ্রীয় হয়ে উঠলো কারণ তারা নতুন ওয়ার্কলোডের আকারের সঙ্গে মিলে গেল—এবং চারপাশের ইকোসিস্টেম এটা ব্যবহারযোগ্য করে তুলল।
একটি গ্রাফিক্স কার্ড গেমারের কাছে বিক্রি করা মূলত পিক ফ্রেম রেট এবং দাম নিয়ে। ডেটা-সেন্টারকে কম্পিউট বিক্রি করা ভিন্ন ব্যবসা: ক্রেতা খেয়াল করে আপটাইম, পূর্বাভাসযোগ্য সরবরাহ, সাপোর্ট কনট্র্যাক্ট, এবং তিন বছর পরে প্ল্যাটফর্ম কেমন দেখাবে।
ডেটা-সেন্টার ক্রেতারা—ক্লাউড প্রদানকারী, রিসার্চ ল্যাব এবং এন্টারপ্রাইজ—হবি পিসি নয় গঠন করছে। তারা আয়-নির্ভর সেবা চালায় যেখানে একটি ফেইল নোড মানে SLA মিস এবং রিয়েল মানি লস। ফলে কথাবার্তা হয় “দ্রুত চিপ” থেকে “নির্ভরযোগ্য সিস্টেম”—ভ্যালিডেটেড কনফিগারেশন, ফার্মওয়্যার ডিসিপ্লিন, সিকিউরিটি আপডেট, এবং পরিষ্কার অপারেশনাল নির্দেশনা সহ।
AI ট্রেনিং ও ইনফারেন্সের জন্য কাঁচা স্পিড গুরুত্বপূর্ণ, কিন্তু পাশাপাশি প্রতি ইউনিট পাওয়ার ও স্পেসে আপনি কত কাজ করতে পারেন তাও জরুরি। ডেটা-সেন্টার সীমাবদ্ধ: র্যাক ডেনসিটি, কুলিং, ও বিদ্যুৎ খরচ।
NVIDIA-র পিচ ডেটা-সেন্টার-নেটিভ মেট্রিকে রূপ নেয়:
একটি GPU কেবলমাত্র সল্ভ করে না ডেপ্লয়মেন্টের সমস্যা। ডেটা-সেন্টার ক্রেতারা চাই পূর্ণ, সাপোর্টেড পথ প্রোডাকশনে যাওয়ার জন্য: সার্ভার-পরিবেশের জন্য ডিজাইন করা হার্ডওয়্যার, সিস্টেম-লেভেল রেফারেন্স ডিজাইন, স্থির ড্রাইভার ও ফার্মওয়্যার রিলিজ, এবং সফটওয়্যার যা হার্ডওয়্যারকে কার্যকরভাবে ব্যবহার করা সহজ করে।
এখানেই NVIDIA-র “ফুল-স্ট্যাক” ফ্রেমিং গুরুত্বপূর্ণ—হার্ডওয়্যার প্লাস চারপাশের সফটওয়্যার ও সাপোর্ট যা ক্লায়েন্টদের ঝুঁকি কমায় যারা পরীক্ষা-নিরীক্ষা চালাতে সক্ষম নয়।
এন্টারপ্রাইজগুলো সেই প্ল্যাটফর্ম বেছে নেয় যেগুলো তারা মনে করে রক্ষণাবেক্ষণ করা হবে। দীর্ঘমেয়াদি রোডম্যাপ আজকের ক্রয়কে স্ট্যান্ডঅ্যালোন না করে তোলে; আর এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড নির্ভরযোগ্যতা—ভ্যালিডেটেড উপাদান, পূর্বাভাসযোগ্য আপডেট সাইকেল, এবং দ্রুত সাড়া দেয় এমন সাপোর্ট—অপারেশনাল উদ্বেগ কমায়। সময়ের সাথে, GPU গুলো কেবল অংশ নয় এমন একটি প্ল্যাটফর্ম সিদ্ধান্তে রূপ নেয় যা ডেটা-সেন্টারগুলো স্ট্যান্ডার্ডাইজ করতে প্রস্তুত।
NVIDIA AI জয় করেনি কেবল GPU-কে একটি আলাদা অংশ হিসেবে ধরে রেখে এটিকে কাউকে সার্ভারে বসিয়ে দেয়া দ্বারা। কোম্পানি ক্রমে পারফরম্যান্সকে একটি সিস্টেমের আউটকাম হিসাবেই বিবেচনা করতে শিখেছে—চিপ, সেট করা বোর্ড, বহু GPU-র মধ্যে কিভাবে কমিউনিকেশন হয়, এবং কিভাবে পুরো স্ট্যাক ডেটা-সেন্টারে ডেপ্লয় হয়—এসবের মিশ্রণ।
আধুনিক AI “GPU” পণ্য প্রায়ই অনেক সিদ্ধান্তের একটি প্যাকেজ: মেমরি কনফিগারেশন, পাওয়ার डেলিভারি, কুলিং, বোর্ড লেআউট, এবং ভ্যালিডেটেড রেফারেন্স ডিজাইন। এই পছন্দগুলো নির্ধারণ করে গ্রাহকরা কি ক্লাস্টার পুরো সময় পূর্ণ গতিতে চালাতে পারবে কি না।
NVIDIA যখন সম্পূর্ণ বিল্ডিং ব্লক—প্রি-টেস্ট করা বোর্ড ও সার্ভার ডিজাইন—প্রদান করে, তখন OEM, ক্লাউড প্রদানকারী, এবং এন্টারপ্রাইজ আইটি টিমের উপর বোঝা কমে।
বড় মডেল ট্রেনিং হচ্ছে যোগাযোগ-নির্ভর: GPU গুলো ক্রমাগত গ্র্যাডিয়েন্ট, অ্যাক্টিভেশন, এবং মডেল প্যারামিটার এক্সচেঞ্জ করে; সেই ট্রাফিক ধীর হলে-মহঙ্গা কম্পিউট আইডেল হয়ে যায়।
উচ্চ ব্যান্ডউইথ, কম ল্যাটেন্সি লিংক এবং ভাল ডিজাইন করা সুইচিং টপোলজি ট্রেনিংকে এক দ্রুত বাক্স থেকে অনেক বাক্সে স্কেল করতে দেয় যেন তারা একটি একক সিস্টেমের মতো আচরণ করে। এর ফলস্বরূপ উন্নত ইউটিলাইজেশন এবং মডেল বাড়ার সাথে টাইম-টু-ট্রেন কমে।
NVIDIA-র প্ল্যাটফর্ম পদ্ধতি বুঝতে সহজ হয় যখন আপনি ল্যাডার দেখেন:
প্রতিটি স্তর পরের স্তরের সঙ্গে সাবলীলভাবে ইন্টিগ্রেট করার জন্য ডিজাইন করা যাতে ক্রেতারা ক্যাপাসিটি বাড়াতে থাকে কিন্তু প্রতিটি জিনিস পুনরায় ডিজাইন করতে না হয়।
গ্রাহকদের জন্য, সিস্টেম প্যাকেজিং AI অবকাঠামোকে এমন কিছুতে পরিণত করে যা ক্রয়যোগ্য পণ্য-মতো হয়ে যায়: পরিষ্কার কনফিগারেশন, পূর্বাভাসযোগ্য পারফরম্যান্স, এবং দ্রুত রোলআউট। এটি ডেপ্লয়মেন্ট ঝুঁকি কমায়, গ্রহণ দ্রুত করে, এবং AI-কে অপারেশনাল—পরীক্ষামূলক নয়—এবং স্কেলেবল করে তোলে।
বেঞ্চমার্ক চার্ট শিরোনাম জিতে নিতে পারে, কিন্তু ডেভেলপার মনোযোগই বছর জেতে। কোন টিম কী প্রোটোটাইপ করবে—এবং কী শিপ করবে—এই সিদ্ধান্ত প্রায়ই সেই অপশনকে বেছে নেয় যা দ্রুত, নিরাপদ এবং ভালভাবে সাপোর্টেড মনে হয়, এমনকি যদি অন্য কোনো চিপ কাঁচামালে কাছাকাছি পারফরম্যান্স দেখায়।
একটি GPU নিজে মূল্য সৃষ্টি করে না; ডেভেলপাররাই করে। যদি আপনার ইঞ্জিনিয়াররা এই সপ্তাহেই কাজ করতে পারে (পরবর্তী ত্রৈমাসিক নয়), আপনি পরবর্তী প্রকল্পের ডিফল্ট পছন্দ হয়ে ওঠেন—এবং তারপর আরও। সেই অভ্যাস কোম্পানির ভিতরে গুণিতকভাবে বাড়ে: অভ্যন্তরীণ উদাহরণ, পুনঃব্যবহারযোগ্য কোড, এবং “এটাই আমরা করি” হওয়া বেঞ্চমার্কের মতো কার্যকর।
NVIDIA কঠিন কিন্তু কম গ্ল্যামারাস অংশে ব্যাপক বিনিয়োগ করেছে:
একবার কাষ্টমার টিমের মডেল, পাইপলাইন, ও হায়ারিং প্ল্যান একটি স্ট্যাকের ওপর তৈরি হলে, সোয়াপ-এ-কার্ড নয়—এটা ইঞ্জিনিয়ারদের পুনঃপ্রশিক্ষণ, কোড পুনঃলিখন, ফলাফল ভ্যালিডেট করা, এবং অপারেশনাল প্লেবুক পুনর্গঠন করা। সেই ঘর্ষণ একটি মোহ সৃষ্টি করে।
সহজ উদাহরণ: হস্তচালিতভাবে ম্যাট্রিক্স অপারেশন ও মেমরি ব্যবস্থাপনায় সপ্তাহ কাটানোর বদলে, একটি টিম প্রি-বিল্ট লাইব্রেরি ব্যবহার করে দিনে কাজ শুরু করতে পারে। দ্রুত ইটারেশন মানে বেশি পরীক্ষা-নিরীক্ষা, দ্রুত প্রোডাক্ট সাইকেল, এবং প্ল্যাটফর্মে থাকার শক্ততর কারণ।
NVIDIA কেবল চিপ বিক্রি করে বিজয়ী হয়নি। তারা সেই জায়গাগুলোতে উপস্থিত থেকেও জিতল যেখানে মানুষ আগেই কম্পিউট কিনে বা ভাড়া করে—ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম, এন্টারপ্রাইজ সার্ভার, এবং বিশ্ববিদ্যালয় ল্যাব। সেই বিতরণ কাঁচামালের মতোই গুরুত্বপূর্ণ ছিল।
অনেক টিমের জন্য সিদ্ধান্ত ছিল না “কোন GPU সেরা?” বরং “কোন অপশন আমি এই সপ্তাহেই চালু করতে পারি?” যখন AWS, Azure, Google Cloud এবং অন্যান্য প্রদানকারী NVIDIA ইন্সট্যান্স ডিফল্ট অপশনে দেয়, তখন গ্রহণ একটি প্রোকিউরমেন্ট চেকবক্সে পরিণত হয়—দীর্ঘ ইন্ফ্রাস্ট্রাকচার প্রকল্প নয়।
এখনকার এন্টারপ্রাইজেও একই প্যাটার্ন OEM পার্টনার (Dell, HPE, Lenovo, Supermicro ইত্যাদি) মাধ্যমে দেখা যায়। যদি GPU একটি ভ্যালিডেটেড সার্ভারের মধ্যে আসে, ড্রাইভার ও সাপোর্ট কনট্র্যাক্ট সঙ্গতিপূর্ণ থাকে, তাহলে IT-র জন্য ‘হ্যাঁ’ বলা অনেক সহজ হয়।
পার্টনারশিপগুলো স্কেলে কো-অপ্টিমাইজেশনকে সম্ভব করে। ক্লাউড প্রদানকারীরা নেটওয়ার্কিং, স্টোরেজ, ও শিডিউলিংকে GPU-ভারী ওয়ার্কলোড অনুযায়ী টিউন করতে পারে। NVIDIA হার্ডওয়্যার ফিচার ও সফটওয়্যার লাইব্রেরি সেই ফ্রেমওয়ার্কগুলোর সাথে সারিবদ্ধ করতে পারে যা গ্রাহকরা সত্যিই ব্যবহার করে (PyTorch, TensorFlow, CUDA লাইব্রেরি, ইনফারেন্স রUNTIME), এবং সাধারণ প্যাটার্ন যেমন বড় মডেল ট্রেনিং, ফাইন-টিউনিং, উচ্চ থ্রুপুট ইনফারেন্সে পারফরম্যান্স ভ্যালিডেট করে।
এই ফিডব্যাক লুপ সূক্ষ্ম কিন্তু শক্তিশালী: বাস্তব প্রোডাকশন ট্রেস কের্নেলগুলোকে প্রভাবিত করে, কের্নেলগুলো লাইব্রেরিকে প্রভাবিত করে, আর লাইব্রেরি ডেভেলপারদের পরবর্তী নির্মাণকে প্রভাবিত করে।
অ্যাকাডেমিক প্রোগ্রাম ও গবেষণা ল্যাব NVIDIA টুলিংকে কোর্সওয়ার্ক ও পেপারে স্ট্যান্ডার্ডাইজ করতে সাহায্য করেছে। ছাত্ররা CUDA-সক্ষম সিস্টেমে শেখে, পরে সেই অভ্যাস স্টার্টআপ ও এন্টারপ্রাইজ টিমে নিয়ে যায়—একটি গ্রহণ চ্যানেল যা বছরের পর বছর গুণিতকভাবে বাড়ে।
কঠোর পার্টনারশিপ মানে একচেটিয়া নয়। ক্লাউড প্রদানকারী ও বড় এন্টারপ্রাইজ প্রায়ই বিকল্প (অন্যান্য GPU, কাস্টম অ্যাক্সেলারেটর, বা বিভিন্ন সাপ্লাইয়ার) নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করে খরচ, সরবরাহ ঝুঁকি, এবং দর-কষাকষি লিভারেজ পরিচালনা করতে। NVIDIA-র সুবিধা ছিল সব চ্যানেলে সহজ “হ্যাঁ” হওয়া—তবু প্রতিটি প্রজন্মে তারা নবায়নের যোগ্যতা অর্জন করতে হয়।
যখন AI কম্পিউটিংয়ের চাহিদা বেড়ে যায়, এটি সাধারণ কনজিউমার ইলেকট্রনিক্সের চাহিদার মত আচরণ করে না। একটি বড় AI ডেপ্লয়মেন্ট একসাথে হাজার হাজার GPU জড়িয়ে নিতে পারে, এবং সাথে নেটওয়ার্কিং ও পাওয়ার গিয়ারও লাগবে। এটি “লাম্পি” ক্রয় তৈরি করে: এক প্রকল্প যেটা অনেক ছোট ক্রেতাদের সরবরাহকে ঝাপটাতে পারে।
AI ডেটা-সেন্টার GPU শেল্ফ থেকে উঠে আসে না। সেগুলো ফাউন্ড্রি ক্যাপাসিটিতে মাসভিত্তিক শিডিউলে তৈরি হয়, টেস্ট করা হয়, অ্যাসেম্বল—and তারপর সার্ভারে ব্যবহারের যোগ্য হয়ে শিপ করা হয়। যদি চাহিদা পরিকল্পনার চেয়ে দ্রুত বেড়ে যায়, লিডটাইম বাড়ে—কখনও সপ্তাহ থেকে কয়েক মাস পর্যন্ত—কারণ প্রতিটি ধাপেই কিউ থাকে।
চিপটি উৎপাদন করা গেলে ও শেষ—এটাই যথেষ্ট নয়; প্রক্রিয়ার বাকিটাও আউটপুট সীমাবদ্ধ করতে পারে। আধুনিক AI প্রসেসরগুলো উন্নত নোডে তৈরি হয় এবং জটিল প্যাকেজিং নির্ভর করে (কিভাবে সিলিকন টুকরা, মেমরি, এবং ইন্টারকানেক্ট একত্রিত করা হয়)। প্যাকেজিং ক্যাপাসিটি, স্পেশালিটি সাবস্ট্রেট, এবং উচ্চ-ব্যান্ডউইথ মেমোরি অ্যাভেইলেবিলিটি সবই ঘাটতি ঘটাতে পারে। সরল কথায়: এটা কেবল “আরো চিপ বানাও” না; এটা “একসাথে অনেক বিরল অংশের আরও উৎপাদন করো, খুব উচ্চ মান বজায় রেখে।”
সরবরাহ বজায় রাখতে, চেনের বিভিন্ন কোম্পানি পূর্বাভাস ও দীর্ঘমেয়াদি কমিটমেন্টে নির্ভর করে—প্রোডাকশন স্লট রিজার্ভ করা, উপকরণ আগে অর্ডার করা, এবং অ্যাসেম্বলি ক্যাপাসিটি পরিকল্পনা করা। এটা ভবিষ্যৎ নিখুঁতভাবে অনুধাবন করা নয়; বরং সরবরাহকারীদের ঝুঁকি কমিয়ে দিতে বলা যাতে তারা বিনিয়োগ করতে ও ক্যাপাসিটি বরাদ্দ করতে রাজি হয়।
দ্রুত বেড়ে উঠা মার্কেট র্যাম্পের পরেও টাইট থাকতে পারে। নতুন ডেটা-সেন্টার, নতুন মডেল, এবং বিস্তৃত গ্রহণ সরবরাহ বৃদ্ধির সমতুল্য দ্রুত বাড়তে পারে। এবং কারণ AI হার্ডওয়্যার বড় ব্লকগুলোতে কেনা হয়, পরিকল্পিত আউটপুট ও বাস্তব চাহিদার মধ্যে সামান্য মিল না থাকলেই তা দীর্ঘস্থায়ী ঘাটতির অনুভূতি দেয়।
AI কম্পিউট কখনই একহাতি ছিল না। ইনফ্রাস্ট্রাকচার মূল্যায়নকারী দলগুলো সাধারণত NVIDIA-কে অন্যান্য GPU ভেন্ডর (বিশেষত AMD, ও কিছু ক্ষেত্রে Intel), হাইপারস্কেলের কাস্টম চিপ (যেমন Google-এর TPU বা AWS Trainium/Inferentia), এবং অনেক স্টার্টআপ নির্মিত অ্যাক্সেলারেটরের সাথে তুলনা করে।
বাস্তবে, “সঠিক” চিপ প্রায়ই আপনার কাজের ওপর নির্ভর করে:
অনেক প্রতিষ্ঠান প্র্যাকটিক্যালি বিভিন্ন হার্ডওয়্যার মিক্স ব্যবহার করে: ট্রেনিং জন্য এক সেট, সার্ভিং জন্য আরেকটি, আর এজের জন্য আলাদা কিছু।
একটি সাধারণ কারণ হল সফটওয়্যার কম্প্যাটিবিলিটি ও পরিণতিত্ব। CUDA, cuDNN-র মতো লাইব্রেরি, এবং বিস্তৃত ইকোসিস্টেম মানে অনেক মডেল, ফ্রেমওয়ার্ক, এবং পারফরম্যান্স কৌশল ইতিমধ্যে পরীক্ষা ও ডকুমেন্টেড। এটি ইঞ্জিনিয়ারিং সময়, ডিবাগিং ঝুঁকি, এবং পোর্ট করার “সারপ্রাইজ কস্ট” কমায়।
একটি নিয়োগ ও অপারেশনাল দিকও আছে: সাধারণত NVIDIA টুলিংয়ে কাজ করা ইঞ্জিনিয়াররা খুঁজে পাওয়া সহজ, এবং বিদ্যমান স্ক্রিপ্ট, কনটেইনার, ও মনিটরিং প্রাকটিস পুনঃব্যবহার সহজ।
টিমগুলো যখন প্ল্যাটফর্ম তুলনা করে, তারা প্রায়ই বিবেচনা করে:
এইগুলো NVIDIA-কে সবসময় সেরা করে তোলে না—কিন্তু অনেক ক্রেতার জন্য গ্রহণের মোট খরচ ও ফলাফলের পূর্বানুমেয়তা কাঁচা হার্ডওয়্যার প্রাইসের মতোই গুরুত্বপূর্ণ।
NVIDIA-র আধিক্য বাস্তব ট্রেড-অফ নিয়ে আসে। ক্রেতারা সাধারণত পারফরম্যান্স ও সফটওয়্যার পরিণতিত্বের প্রশংসা করেন, কিন্তু একই সঙ্গে খরচ, নির্ভরতা, এবং চাহিদা বাড়লে হার্ডওয়্যার উৎসল করতে কঠিন হওয়ায় উদ্বেগও রাখেন।
খরচ: হাই-এন্ড GPU পাইলটকে ব্যয়বহুল করে তোলে এবং প্রোডাকশনকে আরও বেশি—বিশেষ করে যখন আপনি নেটওয়ার্কিং, পাওয়ার, কুলিং, এবং দক্ষ অপারেটরদের কস্ট যোগ করেন।
লক-ইন: CUDA, লাইব্রেরি, এবং টিউন করা মডেল কোড “গ্র্যাভিটি” তৈরি করে। আপনার স্ট্যাক যত বেশি NVIDIA-স্পেসিফিক অপ্টিমাইজেশনে নির্ভর করবে, অন্য অ্যাক্সেলারেটরে যাওয়া তত কঠিন হবে।
অ্যাভেইলেবিলিটি ও জটিলতা: লিডটাইম, ক্লাস্টার ইন্টিগ্রেশন, এবং দ্রুত পরিবর্তিত প্রোডাক্ট সাইকেল টিমগুলোকে ধীর করে দিতে পারে। স্কেলে, রিলায়েবিলিটি ইঞ্জিনিয়ারিং, শিডিউলিং, এবং ইউটিলাইজেশন নিজেই বড় প্রকল্প হয়ে দাঁড়ায়।
অনেক প্রতিষ্ঠান NVIDIA ছেড়ে না দিয়ে হেজ করে:
AI চিপগুলি রপ্তানি নিয়ন্ত্রণ, সরবরাহ-চেইন সঙ্কলন, এবং জাতীয় নিরাপত্তা উদ্বেগের ছোঁয়ায় রয়েছে। নীতি পরিবর্তন নির্দিষ্ট অঞ্চলে কোন হার্ডওয়্যার পাওয়া যায়, কীভাবে বিক্রি হয়, এবং কিভাবে দ্রুত শিপ হয়—এসবকে প্রভাবিত করতে পারে—এবং কোনো এক কোম্পানি সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণ করে না।
যদি আপনি AI ইন্ফ্রাস্ট্রাকচার মূল্যায়ন করছেন, GPU-কে একটি দীর্ঘমেয়াদি প্ল্যাটফর্ম সিদ্ধান্ত হিসেবে বিবেচনা করুন: মোট “অল-ইন” খরচ মডেল করুন, পোর্টেবিলিটি শুরু থেকেই টেস্ট করুন, এবং স্কেল করার আগে অপারেশনাল দক্ষতা (মনিটরিং, শিডিউলিং, ক্যাপাসিটি পরিকল্পনা) প্ল্যান করুন।
এই প্রসঙ্গে, “মেরুদণ্ড” বলতে বোঝায় সেই মৌলিক স্ট্যাক যার উপর অনেক AI টিম নির্ভর করে মডেল ট্রেনিং, ইনফারেন্স চালানো এবং নির্ভরযোগ্যভাবে স্কেল করা। এটি কেবল GPU নয়—এটা সফটওয়্যার স্ট্যাক, লাইব্রেরি, টুলিং এবং ডেটা-সেন্টার স্তরের সিস্টেম শিপ ও সাপোর্টের সমষ্টি।
যদি কোনো স্তর দুর্বল হয় (হার্ডওয়্যার, সফটওয়্যার, টুলস, বা সরবরাহ), তাহলে উন্নতি ধীর বা খুব ব্যয়বহুল হয়ে পড়ে।
CPU গুলো কম সংখ্যক জটিল, ধারাবাহিক কাজগুলোর জন্য অপ্টিমাইজড (কনট্রোল লজিক এবং সাধারণ উদ্দেশ্যের জন্য উপযোগী)। আর GPU গুলো বহু সংখ্যক সমান্তরাল গাণিতিক অপারেশনের জন্য তৈরি—এখানে একই অপারেশন অনেক ডেটার উপর একসঙ্গে পুনরাবৃত্তি হয়।
ডিপ্ লার্নিং মেট্রিক্স গুনিত (matrix multiplications) এবং লিনিয়ার আলজেব্রার ওপর ব্যাপক নির্ভরশীল; এগুলো খুবই ভালভাবে প্যারালাইজ হয়—তাই ট্রেনিং ও অনেক ইনফারেন্স কাজের জন্য GPU সাধারণত অনেক বেশি থ্রুপুট দেয়।
CUDA হচ্ছে NVIDIA-র প্রোগ্রামিং প্ল্যাটফর্ম যা GPU-কে নন-গ্রাফিক্স কম্পিউটিংয়ের জন্য ব্যবহারযোগ্য করে তোলে। এর মূল্য কেবল পারফরম্যান্স নয়—এটি একটি স্থায়ী ডেভেলপার অভিজ্ঞতা: কম্পাইলার, ডিবাগ/প্রোফাইলিং টুল এবং বহু বছর ধরে গড়ে ওঠা অপ্টিমাইজড লাইব্রেরি ইকোসিস্টেম।
এই ইকোসিস্টেম সময়ের সঙ্গে মো멘টাম তৈরি করে: টিমগুলো তাদের কোডবেস ও ওয়ার্কফ্লোতে CUDA-কে কেন্দ্র করে গড়ে তোলে, যা ভবিষ্যতের প্রকল্পে সুইচ করা কঠিন করে তোলে।
প্রতি সাধারণত না। অনেক টিম সরাসরি CUDA না লিখেই GPU-এর সুবিধা পায়, কারণ ফ্রেমওয়ার্ক এবং লাইব্রেরিগুলো তা হ্যান্ডল করে।
সাধারণ উপায়গুলো:
আপনি সাধারণত তখনই CUDA-স্তরের কাজ করবেন যখন কাস্টম কার্নেল বানানো, ল্যাটেন্সি টানিশ করা, বা বড় স্কেলে অপ্টিমাইজ করা লাগবে।
ট্রেনিং প্রায়শই কম্পিউট + কমিউনিকেশন-এর উপর নির্ভরশীল। মডেল বড় হওয়ার সাথে সাথে GPU-গুলোর মধ্যে গ্র্যাডিয়েন্ট/প্যারামিটার এক্সচেঞ্জ বাড়ে; যদি নেটওয়ার্কিং ধীর হয়, তাহলে মহঙ্গা কম্পিউট আইডেল হয়ে যায়।
এই কারণেই ক্লাস্টার ডিজাইন গুরুত্বপূর্ণ:
শুধু পিক FLOPS থাকলেই দ্রুত টাইম-টু-ট্রেন আসে না।
ডেটা-সেন্টারের ক্রেতারা নির্ভরযোগ্যতা এবং লাইফসাইকেল ম্যানেজমেন্ট চান—শুধু পিক স্পিড নয়। পারফরম্যান্স ছাড়াও তারা দেখেন:
এটি সিদ্ধান্তকে “তীব্র স্পিড” থেকে “কম ঝুঁকির প্ল্যাটফর্ম” এ পরিণত করে।
কারণ সফটওয়্যার প্রাপ্তবয়স্কতা প্রায়ই টাইম-টু-ফার্স্ট-রেজাল্ট এবং অপারেশনাল ঝুঁকি নির্ধারণ করে। কিছুটা সস্তা অ্যাক্সেলারেটর কাগজে সস্তা হতে পারে, কিন্তু অন্তর্ভুক্ত হলে ব্যয় বাড়তে পারে:
ট্রিমিং দলগুলো প্রায়ই সবচেয়ে নির্ভরযোগ্য ও ভাল ডকুমেন্টেড অপশন বেছে নেয়, কেবল সস্তা ইউনিট নয়।
AI হার্ডওয়্যার সরবরাহ চেইনে চিপ ফ্যাব্রিকেশন ছাড়াও অন্য অনেক বাধা আছে। সাধারণ বটলনেকগুলো:
ডিমান্ডও ‘লাম্পি’—একটি বড় প্রকল্প একসাথে হাজার হাজার GPU কিনতে পারে—তাই সামান্য পূর্বাভাস ত্রুটিও দীর্ঘ লিডটাইম সৃষ্টি করতে পারে।
হ্যাঁ। অনেক সংস্থা ওয়ার্কলোড অনুযায়ী মিশ্র হার্ডওয়্যার ব্যবহার করে:
বাস্তবে, বাস্তব মডেলগুলোতে বেঞ্চমার্ক করে এবং ইঞ্জিনিয়ারিং টাইমকে মোট খরচে যোগ করে সিদ্ধান্ত নেওয়া ভালো।
সাধারণ সমালোচনা রয়েছে—কস্ট, লক-ইন, এবং সরবরাহের জটিলতা। কিন্তু প্রকৃত ক্রেতারা ঝুঁকি কমাতে নানা উপায় নেয়:
GPU পছন্দকে একেবারে পার্ট কেনা নয়—এটা একটি দীর্ঘমেয়াদি প্ল্যাটফর্ম সিদ্ধান্ত হিসাবে বিবেচনা করা উচিৎ।