कृत्रिम बुद्धिमत्ता दुनिया को बदल रही है और अनुमान है कि 2030 तक इसका वैश्विक बाजार मूल्य 2-4 ट्रिलियन अमेरिकी डॉलर हो जाएगा।
भविष्य अभी है, और ऐसा लगता है जैसे हम हर दो महीने में प्रौद्योगिकी में बड़ा धमाका देख रहे हैं।
एआई हमारे जीवन के हर पहलू में घुस गया है, और हमारे काम और मनोरंजन को मौलिक रूप से बदल रहा है।डेटा केंद्रइस सारे उत्साह के केंद्र में हैं। सरल शब्दों में कहें तो, AI वह है जब कंप्यूटर सिस्टम का उपयोग मानव बुद्धि प्रक्रियाओं का अनुकरण करने के लिए किया जाता है। इसमें सीखना, तर्क करना और – विशेष रूप से दिलचस्प रूप से – आत्म-सुधार शामिल है। दूसरे शब्दों में, यह कंप्यूटर में मानव मस्तिष्क होने जैसा है। बिल गेट्स ने इसके उदय की तुलना इतिहास की कुछ सबसे महत्वपूर्ण तकनीकी प्रगति की शुरुआत से की है।
एआई का उछाल चौंका देने वाला है। उदाहरण के लिए, चैटजीपीटी ने केवल पांच दिनों में एक मिलियन उपयोगकर्ताओं तक पहुंच बनाई; नेटफ्लिक्स के लिए, इस मील के पत्थर तक पहुंचने में कुछ साल लग गए। विस्फोटक वृद्धि के इन उदाहरणों से प्रौद्योगिकी को लागू करने का उत्साह स्पष्ट है।
हालांकि, एआई में डेटा के लिए आश्चर्यजनक रूप से बड़ी भूख है, और उस डेटा को संसाधित करने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल शक्ति बहुत अधिक है, खासकर यह देखते हुए कि यह केवल आगे बढ़ने के लिए तैयार है। यहीं पर डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर आता है। डेटा सेंटर डिजिटल दुनिया की रीढ़ हैं और अब केवल भंडारण स्थान नहीं हैं, बल्कि तेजी से पूरे पारिस्थितिकी तंत्र में विकसित हो रहे हैं। ये पारिस्थितिकी तंत्र ऊर्जा के भूखे हैं, ऊर्जा-गहन प्रक्रियाओं और दुनिया भर में डेटा के कुशल वितरण के लिए तेजी से प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता होती है।
डेटा सेंटर में सर्वर, स्टोरेज सिस्टम और जटिल नेटवर्क की कतारें होती हैं जो सूचना के प्रवाह को सुविधाजनक बनाती हैं। ऐसी सुविधाएं सर्च क्वेरी से लेकर वित्तीय लेनदेन और डिजिटल इंटरैक्शन तक कई तरह के कार्यभार के लिए ज़रूरी होती हैं और आमतौर पर अपने काम पूरे करते समय चुप रहती हैं। AI की मांग और क्षमताएं जितनी प्रगतिशील हैं, डेटा सेंटर के बुनियादी ढांचे के साथ उनकी अनुकूलता सुनिश्चित करना भी उतना ही महत्वपूर्ण है।
डेटा प्रोसेसिंग में शामिल प्रत्येक संगणन एआई के लिए महत्वपूर्ण है, और इन प्रक्रियाओं की दक्षता तीन प्राथमिक प्रकार के प्रोसेसर पर निर्भर करती है: ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू), सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट (सीपीयू), और टेन्सर प्रोसेसिंग यूनिट (टीपीयू)।
एक ओर, GPU समानांतरता को प्रबंधित करने में बहुत अच्छा है, जो इसे AI मॉडल के प्रशिक्षण के लिए उत्कृष्ट बनाता है। दूसरी ओर, CPU बढ़ते पैमाने पर एक साथ कार्यों के मामले में अधिक लचीलेपन की अनुमति देता है। अंत में, TPU, जो इस क्षेत्र में Google का विकास है, कम से कम समय में अधिकतम संभव संख्या में AI कार्यों को पूरा करने के लिए सबसे उपयुक्त है।
डेटा केंद्रों में AI को एकीकृत करने से कई चुनौतियाँ सामने आती हैं:
- पावर: एआई प्रशिक्षण प्रक्रियाओं के लिए उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है, जिसके लिए विश्वसनीय और पर्याप्त बिजली आपूर्ति प्रणालियों की आवश्यकता होती है।
- कनेक्टिविटी: निर्बाध, उच्च गति और कम विलंबता वाली नेटवर्क कनेक्टिविटी कुशल डेटा स्थानांतरण और संचार के लिए महत्वपूर्ण है।
- शीतलन: एआई कार्यभार काफी गर्मी उत्पन्न करता है, जिससे इष्टतम परिचालन तापमान बनाए रखने के लिए उन्नत शीतलन प्रणालियों की आवश्यकता होती है।
एआई हमेशा उभरता रहता है और लगातार विकसित होता रहता है, इसलिए विनियमन में बदलाव किए जाने चाहिए। उदाहरण के लिए, यूरोपीय संघ द्वारा हाल ही में जारी किया गया एआई अधिनियम एआई के अनुप्रयोगों को जोखिम के चार अलग-अलग स्तरों में वर्गीकृत करता है: अस्वीकार्य, उच्च, सीमित और न्यूनतम या कोई जोखिम नहीं। साथ ही, NIS2 निर्देश ने साइबर सुरक्षा विनियमन का विस्तार करके डिजिटल क्षेत्र को भी कवर किया है।
ऐसे में, डेटा सेंटर सहित उद्योगों के सामने आने वाली मुख्य चुनौतियों में से एक इन विनियमों के साथ अद्यतित रहना होगा। हाल के वर्षों में हमने जो कुछ भी देखा है, उससे कहीं ज़्यादा तेज़ी से और आगे AI प्रगति कर रहा है, और डेटा सेंटरों को भी बदलते मापदंडों और जोखिम सीमाओं के साथ तालमेल बिठाने के लिए तेज़ी से आगे बढ़ना चाहिए जिन्हें अब परिभाषित किया जा रहा है।
संक्षेप में कहें तो, AI क्रांति हमारे डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर के काम करने के तरीके को बदल रही है, जिसमें डेटा सेंटर सबसे पहले बदलाव करने वालों में से एक है। यह बदलाव इसलिए महत्वपूर्ण है क्योंकि जैसे-जैसे हम AI को लागू करने के नए तरीके खोजते हैं, हमें तकनीकी प्रगति से लेकर विनियामक अनुपालन तक हर चीज की आवश्यकता होगी। यह तकनीकी प्रगति और AI के विकास के साथ-साथ नए कानूनों और विनियमों से निपटने की आवश्यकता दोनों से संबंधित है। इस प्रकार, AI और डेटा सेंटर का इतिहास निरंतर विकास और एक-दूसरे को आकार देने का इतिहास है।
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एआई क्रांति: डेटा केंद्रों और डिजिटल परिदृश्य को नया आकार देना नामक पोस्ट सबसे पहले एआई न्यूज़ पर दिखाई दी।