एक सेवा के रूप में ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPUaaS)

संदर्भ

भारत के स्वदेशी आर्टिफीशियल इंटेलिजेंस स्टार्टअप क्रुट्रिम (Krutrim) ने उद्यमों एवं डेवलपर्स के लिए अपने AI सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट को एक सेवा (GPUaaS) के रूप में पेश किया है।

ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) के बारे में

• एक ग्राफिक प्रोसेसर यूनिट (GPU) कंप्यूटर के भीतर सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट (CPU) का एक छोटा-सा हिस्सा था, जिसका उपयोग शुरुआत में विशेष रूप से ग्राफिक्स एवं वीडियो रेंडरिंग के लिए किया जाता था।
• वे त्वरित प्रोसेसिंग को सक्षम करने वाले कंप्यूटिंग हार्डवेयर का एक महत्त्वपूर्ण हिस्सा हैं।
• उपयोग
• • मशीन लर्निंग एवं डीप लर्निंग: GPU बड़े डेटासेट पर जटिल मॉडल के प्रशिक्षण को काफी तेज कर सकता है, जिससे डेटा वैज्ञानिकों को अधिक तेजी से दोहराने तथा मॉडल सटीकता में सुधार करने में सक्षम बनाया जा सकता है।
  • डेटा प्रोसेसिंग एवं एनालिटिक्स: सॉर्टिंग या फिल्टरिंग जैसे कई बड़े डेटा प्रोसेसिंग कार्य, GPU द्वारा प्रदान की जाने वाली समानांतर कंप्यूटिंग क्षमताओं से लाभ उठा सकते हैं, जिससे संगठनों को बड़ी मात्रा में डेटा को अधिक कुशलता से संसाधित करने की अनुमति मिलती है।
  • उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग (HPC): वैज्ञानिक सिमुलेशन, वित्तीय मॉडलिंग एवं अन्य कंप्यूटेशनल रूप से गहन कार्यभार समय पर समाधान निकालने के लिए GPU का उपयोग कर सकते हैं।
  • गेमिंग और आभासी वास्तविकता: क्लाउड-आधारित गेमिंग सेवाएँ अक्सर उच्च-गुणवत्ता, वास्तविक समय ग्राफिक्स रेंडरिंग के लिए शक्तिशाली GPU पर निर्भर करती हैं।

एक सेवा के रूप में GPU (GPUaaS)

• यह एक कंप्यूटिंग सेवा है, जो व्यवसायों को महंगे हार्डवेयर को इन-हाउस स्थापित करने या प्रबंधित करने की आवश्यकता के बिना क्लाउड के माध्यम से उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग के लिए महंगे GPU तक पहुँचने की अनुमति देती है। यह अनिवार्य रूप से GPU के लिए SaaS परिनियोजन मॉडल है।
• विकास: GPUaaS की अवधारणा मूल रूप से क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग (Cryptocurrency Mining) के लिए विकसित की गई थी, जिसमें BitcoinTalk ने वर्ष 2010 में पहला सार्वजनिक रूप से उपलब्ध GPU माइनिंग सॉफ्टवेयर जारी किया था।
  • कंप्यूटिंग-भारी कार्यभार का समर्थन करने के लिए गेमिंग, आभासी वास्तविकता एवं संवर्द्धित वास्तविकता के विशिष्ट उद्योगों में GPU लोकप्रियता हासिल कर रहा था।
• GPUaaS कैसे कार्य करता है?
• • GPUaaS पूरी तरह से प्रबंधित IT बुनियादी ढाँचे के माध्यम से व्यवसायों को सेवा प्रदाताओं द्वारा प्रबंधित दूरस्थ GPU सर्वर से जोड़ता है।
  • एक सेवा प्रदाता उन दूरस्थ सर्वरों का प्रबंधन करता है, जो GPU को होस्ट करते हैं एवं उन्हें उनकी माँग के आधार पर व्यवसायों तक पहुँच योग्य बनाते हैं।
  • ये दूरस्थ सर्वर किसी ऑन-प्रिमाइसेस परिनियोजन की आवश्यकता के बिना डेटा को संगृहीत, प्रबंधित एवं संसाधित कर सकते हैं।
• दायरा: GPUaaS बाजार का मूल्यांकन वर्ष 2022 में 5 बिलियन अमेरिकी डॉलर था एवं वर्ष 2023 से 30% की CAGR से बढ़ने की उम्मीद है, जो वर्ष 2032 तक 8 बिलियन अमेरिकी डॉलर से अधिक के मूल्यांकन तक पहुँच जाएगा।
  • जैसे-जैसे GPU की प्रसंस्करण क्षमताएँ बढ़ती हैं, GPUaaS की माँग भी बढ़ेगी क्योंकि GPU GenAI, मशीन लर्निंग आदि पर आधारित भविष्य की परियोजनाओं को लागू करने के लिए महत्त्वपूर्ण हैं, जैसे- स्मार्ट सिटी एवं ऊर्जा-कुशल इमारतें जो वास्तविक समय मैट्रिक्स तथा पूर्वानुमानित विश्लेषण सुविधाएँ प्रदान करती हैं।

GPUaas का उपयोग करने के लाभ

• बुनियादी ढाँचे की समस्या: GPUaaS के साथ, सेवा प्रदाता संपूर्ण बुनियादी ढाँचे का प्रबंधन करता है, व्यवसाय एवं व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं को किसी भी हार्डवेयर या सॉफ्टवेयर को प्रबंधित करने, अद्यतन करने अथवा स्थापित करने से मुक्त करता है। वे अब केवल माँग पर GPU तक पहुँच सकते हैं तथा उसका उपयोग कर सकते हैं।
• प्रभावी मापनीयता: डेटा-संचालित कंप्यूटर द्वारा जटिल प्रक्रियाओं वाले व्यवसाय बिना किसी परेशानी के बड़े पैमाने पर परियोजना आवश्यकताओं के आधार पर अपनी GPU माँगों को आसानी से पूरा कर सकते हैं।
• भुगतान संबंधी लचीलापन: GPUaaS एक भुगतान-प्रति-उपयोग मॉडल पर आधारित है, जो संगठनों को केवल उनके द्वारा उपयोग किए जाने वाले संसाधनों के लिए भुगतान करने में सक्षम बनाता है, जिससे कुल खर्च कम हो जाता है और घर में महंगे GPU बुनियादी ढाँचे की खरीद एवं रखरखाव की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
• डेटा सुरक्षा: क्लाउड-आधारित GPU प्रदाता यह सुनिश्चित करने के लिए मजबूत सुरक्षा उपाय तैनात करते हैं कि उनके GPU पर संसाधित संवेदनशील जानकारी एन्क्रिप्टेड है एवं साइबर हमलों से सुरक्षित है।
• त्वरित समय-दर-बाजार: GPUaaS व्यवसायों को GPU की समानांतर प्रसंस्करण क्षमताओं के कारण उत्पादों/सेवाओं का तेजी से विश्लेषण, प्रोटोटाइप विकसित करने की अनुमति देता है।
• उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस: ऐसे GPUaaS प्लेटफॉर्म में आमतौर पर सहज वेब इंटरफेस की सुविधा होती है, जिससे गैर-विशेषज्ञों के लिए भी अपने GPU संसाधनों को स्थापित करना एवं प्रबंधित करना आसान हो जाता है।
• सहयोग: GPUaaS टीम के सदस्यों के बीच निर्बाध सहयोग की सुविधा प्रदान करता है, जिससे उन्हें कार्यभार साझा करने एवं भौगोलिक सीमाओं के बिना समान डेटा सेट तक पहुँचने की अनुमति मिलती है।
  • यह MLOps टीमों, मशीन लर्निंग इंजीनियरों एवं जटिल परियोजनाओं पर काम करने वाले डेटा वैज्ञानिकों के लिए उत्पादकता में उल्लेखनीय वृद्धि कर सकता है।

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