22 অক্টোবর, 2026-এ প্রকাশিত টমস হার্ডওয়্যারের একটি প্রতিবেদন অনুসারে Google-এর টেনসর প্রসেসিং ইউনিটগুলি এখন মেটা-এর ডেটা সেন্টারগুলির মধ্যে চলছে - প্রথমবারের মতো Google তার নিজস্ব ক্লাউডের মাধ্যমে স্থাপন করা হার্ডওয়্যার হিসাবে একটি বহিরাগত গ্রাহকের কাছে তার কাস্টম AI চিপ বিক্রি করেছে৷ এই পদক্ষেপটি AI হার্ডওয়্যার বাজারে একটি ঐতিহাসিক পরিবর্তনকে চিহ্নিত করে, যেখানে Nvidia-এর GPU গুলি বড় মডেলের প্রশিক্ষণ এবং পরিবেশন করার জন্য দীর্ঘদিন ধরে ডিফল্ট পছন্দ।
বছরের পর বছর ধরে, শিল্পে অনুমান করা হয়েছে যে এনভিডিয়ার CUDA সফ্টওয়্যার ইকোসিস্টেম তার GPU গুলিকে অপরিবর্তনীয় করে তুলেছে, এমনকি বিকল্পগুলি আবির্ভূত হওয়ার পরেও। সেই অনুমানটি এখন দুটি কোম্পানি দ্বারা পরীক্ষা করা হচ্ছে যা এটি ভাঙতে সবচেয়ে ভাল অবস্থানে রয়েছে। এই ত্রৈমাসিকে ব্যয় করা মেটা-এর বিশাল AI পরিকাঠামোর শীর্ষে থাকা এই চুক্তিটি দেখায় যে হাইপারস্কেলাররা কতটা গুরুত্বের সাথে গণনার স্বাধীনতা অনুসরণ করছে — এমন একটি গল্প যা আপনি আমাদের হোমপেজে aibuzzwire.news এ প্রতিদিন কভার করা সাম্প্রতিক AI উন্নয়নের সাথে আরও গভীরভাবে অনুসরণ করতে পারেন।
টর্চটিপিইউ থেকে স্টিল এবং সিলিকন পর্যন্ত
এই মুহূর্তটির ভিত্তি মাত্র দুই দিন আগে প্রকাশ্যে স্থাপন করা হয়েছিল। 20 অক্টোবর, গুগল এবং মেটা যৌথভাবে ওপেন সোর্সড টর্চটিপিইউ, গুগলের টিপিইউগুলির জন্য একটি নেটিভ পাইটর্চ ব্যাকএন্ড, টর্চটিপিইউ টিমের অফিসিয়াল পাইটর্চ ব্লগে ঘোষণা করেছে। প্রকল্পটি 2025 সালের মাঝামাঝি সময়ে Google-এ Meta-এর PyTorch টিমের সহযোগিতায় শুরু হয়েছিল, এবং এটি এমন কিছু করে যা পূর্ববর্তী কোনো প্রচেষ্টা পরিষ্কারভাবে পরিচালিত হয়নি: এটি বিদ্যমান PyTorch ওয়ার্কলোডগুলিকে একটি তুচ্ছ কোড পরিবর্তনের সাথে TPU-তে চলতে দেয়, মূলত `.to("cuda")` এর জন্য `.to("tpu")` অদলবদল করে।
এটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ Google-এর পূর্বের প্রচেষ্টা, PyTorch/XLA, 2020 সালে চালু হয়েছিল, অনুপ্রবেশকারী সোর্স-কোড পরিবর্তনের প্রয়োজন ছিল, দীর্ঘ কম্পাইলের সময় ভুগছিল এবং PyTorch-এর নেটিভ এগার এক্সিকিউশন মোডের জন্য সমর্থনের অভাব ছিল। অনেক দল যারা টিপিইউ নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করেছিল তারা এনভিডিয়া জিপিইউ-তে ফিরে আসে কারণ বিকাশকারীর অভিজ্ঞতা খুব বেদনাদায়ক ছিল। টর্চটিপিইউ স্পষ্টভাবে এটি ঠিক করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল, রানটাইমে কোন JAX নির্ভরতা ছাড়াই এবং পুরানো অলস টেনসর পদ্ধতির পরিবর্তে টর্চ ডায়নামোতে তৈরি torch.compile ইন্টিগ্রেশন।
কি মেটা চুক্তি আউট পায়
গুগল এবং মেটা যে প্রযুক্তিগত ফলাফল প্রকাশ করেছে তা উল্লেখযোগ্য। Yahoo Tech দ্বারা রিপোর্ট করা বিশদ অনুযায়ী, TorchTPU স্ট্যাকটি 5,000 Hugging Face মডেলের বিপরীতে যাচাই করা হয়েছে, এবং Google-এর DeferAndFuse এক্সিকিউশন মোড 50 শতাংশ বা তার বেশি পারফরম্যান্স লাভ করে কঠোরভাবে কার্যকর করার জন্য। ভেন্ডর কেস স্টাডি দেখায় যে মেটার লামা 3 405B মডেলটি 128 থেকে 1,024 আইরনউড টিপিইউ-এর ক্লাস্টারে 57 শতাংশ মডেলের FLOPs ব্যবহারে পৌঁছেছে — পরিসংখ্যান যা স্ব-প্রতিবেদিত হওয়া সত্ত্বেও, চিপগুলি দক্ষতার সাথে সীমান্ত-স্কেল প্রশিক্ষণের কাজের চাপ চালাতে পারে।
অর্থনীতি বড় গল্প. TPUs-এর দাম অনেকদিন ধরেই গুজব হয়ে আসছে যে, টপ-এন্ড এনভিডিয়া জিপিইউ-এর তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে কম খরচ করা হয়েছে, এবং মেটা'র কম্পিউট অ্যাপেটিট সহ একটি কোম্পানি — যার AI গবেষণার উচ্চাকাঙ্ক্ষা এবং এর সুপারিশ সিস্টেম উভয়ই কভার করে — একটি একক সরবরাহকারী থেকে দূরে বৈচিত্র্য আনার জন্য প্রতিটি প্রণোদনা রয়েছে। 2025 সালের নভেম্বর পর্যন্ত ব্লুমবার্গ রিপোর্ট করেছে যে মেটা এবং গুগল মেটা-এর ডেটা সেন্টারে TPU গুলি স্থাপনের বিষয়ে আলোচনা করছে এবং TorchTPU-তে সহযোগিতার কথা ডিসেম্বর 2025-এ রয়টার্স দ্বারা রিপোর্ট করা হয়েছিল। এখন কী পরিবর্তন হয়েছে তা হল যে চুক্তিটি আলোচনা থেকে স্থাপনার দিকে চলে গেছে, টমের হার্ডওয়্যার রিপোর্ট করছে যে Meta এবং চিপস ফিজিক্যালভাবে ইনস্টল করা আছে।
এনভিডিয়ার আর্মারে একটি ফাটল
এনভিডিয়া এখনও AI এক্সিলারেটর বাজারের সিংহভাগ নিয়ন্ত্রণ করে, এবং প্রতিটি প্রতিযোগীর তাড়া করে তার ডেটা সেন্টারের আয় বেঞ্চমার্ক হিসাবে রয়ে গেছে। কিন্তু গতিশীলতা স্থানান্তরিত হয়. টেকক্রাঞ্চ এটিকে টর্চটিপিইউ লঞ্চের কভারেজে রেখেছিল, গুগল সফ্টওয়্যার স্তরে এনভিডিয়ার শক্ত ঘাঁটিতে আক্রমণ করার জন্য অ্যামাজনে যোগ দিয়েছে যা বিকাশকারীদের তার হার্ডওয়্যারের সাথে আবদ্ধ রাখে। মেটা, ইতিমধ্যে, আলোচনার সুবিধা লাভ করে: এটি ইনস্টল করা প্রতিটি TPU র্যাক হল GPU-এর একটি র্যাক যা এটিকে Nvidia-এর মূল্যে কিনতে হবে না।
একযোগে একাধিক দিক থেকে চাপ আসছে। Amazon এর Trainium চিপ আছে, Google এর TPUs আছে, এবং স্টার্টআপের একটি তরঙ্গ অনুমান-নির্দিষ্ট এক্সিলারেটর তৈরি করছে। যা মেটা স্থাপনাকে আলাদা করে তোলে তা হল স্কেল এবং দৃশ্যমানতা। মেটা হল এনভিডিয়ার সবচেয়ে বড় গ্রাহকদের মধ্যে একটি, এবং যদি এর ইঞ্জিনিয়ারিং দলগুলি এই সিদ্ধান্তে পৌঁছায় যে TPU গুলি প্রশিক্ষণ এবং অনুমান উভয় কাজের বোঝার একটি অর্থপূর্ণ অংশ বহন করতে পারে, অন্যান্য বড় ক্রেতারা গভীর মনোযোগ দেবেন।
সতর্কতা
এর কোনোটির মানেই এনভিডিয়ার অবস্থান রাতারাতি ভেঙে পড়ে। পাইটর্চ ব্লগ নিজেই সতর্ক করে যে মডেলগুলি টিপিইউ-তে বাক্সের বাইরে চলে যেতে পারে, তবে সর্বোচ্চ কার্যক্ষমতা অর্জনের জন্য এখনও হার্ডওয়্যার-সচেতন অপ্টিমাইজেশন প্রয়োজন, কারণ মডেলের আকার, শার্ডিং কৌশল এবং কার্নেল বাস্তবায়ন সাধারণত GPU আর্কিটেকচারের জন্য সুর করা হয়। টিপিইউ নির্দেশনা সেটটি এনভিডিয়ার থেকে আলাদা, এবং সরঞ্জাম, লাইব্রেরি এবং অভিজ্ঞ প্রকৌশলীদের ইকোসিস্টেম ব্যাপকভাবে GPU-কেন্দ্রিক থাকে।
সরবরাহের প্রশ্নও রয়েছে। Google ঐতিহাসিকভাবে তার অভ্যন্তরীণ কাজের চাপ এবং তার ক্লাউড গ্রাহকদের জন্য TPU গুলি সংরক্ষিত করেছে এবং কাস্টম এক্সিলারেটরগুলির জন্য উত্পাদন ক্ষমতা সীমাহীন নয়। Google মেটার মোট গণনা পদচিহ্নের জন্য অর্থপূর্ণ একটি স্কেলে TPU সরবরাহ করতে পারে বা চায় - যা বেশিরভাগ কোম্পানির বামন - একটি খোলা প্রশ্ন থেকে যায়।
পরবর্তী কি দেখতে হবে
নিরীক্ষণের জন্য তাত্ক্ষণিক সংকেতগুলি হল অন্যান্য হাইপারস্কেলারগুলি মেটা-এর নেতৃত্ব অনুসরণ করছে কিনা, এনভিডিয়া কীভাবে মূল্য নির্ধারণে সাড়া দেয় এবং টর্চটিপিইউ-এর ওপেন-সোর্স মোমেন্টাম টিপিইউ অবকাঠামোতে পাইটর্চ ওয়ার্কলোডের প্রকৃত স্থানান্তরে রূপান্তরিত হয় কিনা। এআই হার্ডওয়্যার বাজার শীর্ষ প্রান্তে এনভিডিয়ার একটি নির্ভরযোগ্য বিকল্পের জন্য বছরের পর বছর অপেক্ষা করছে। টিপিইউ এখন একটি দ্বিতীয় কোম্পানির ডেটা সেন্টারে চলছে, সেই অপেক্ষা শেষ পর্যন্ত শেষ হতে পারে।
এআই থেকে এগিয়ে থাকুন
এআই হার্ডওয়্যার রেস দ্রুত ত্বরান্বিত হচ্ছে, এবং পরবর্তী দশকের বিজয়ী এবং পরাজিতদের এখনই সিদ্ধান্ত নেওয়া হচ্ছে। চিপস, মডেল এবং শিল্পকে নতুন আকার দেওয়া ডিলের স্বাধীন কভারেজ সহ AI-এর থেকে এগিয়ে থাকুন।
আরও এআই খবর পড়ুন →
