एजीआई की क्षमता की खोज: हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर तालमेल

आइरिस कोलमैन
17 दिसंबर, 2025 06:09

together.ai के डैन फू का तर्क है कि सॉफ्टवेयर-हार्डवेयर को-डिज़ाइन को अनुकूलित करके, वर्तमान चिप उपयोग को बढ़ाकर, और कथित हार्डवेयर सीमाओं को पार करके आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) प्राप्त की जा सकती है।

आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) को प्राप्त करने की संभावना को लेकर बहस तेज हो रही है, जिसमें together.ai में कर्नेल्स के वाइस प्रेसिडेंट डैन फू एक आशावादी दृष्टिकोण प्रस्तुत कर रहे हैं। together.ai के अनुसार, फू इस धारणा को चुनौती देते हैं कि AI में प्रगति हार्डवेयर सीमाओं के कारण रुक रही है। इसके बजाय, वह मानते हैं कि वर्तमान चिप्स का उपयोग काफी कम किया जा रहा है और सॉफ्टवेयर-हार्डवेयर को-डिज़ाइन के लिए एक रणनीतिक दृष्टिकोण से प्रदर्शन में महत्वपूर्ण सुधार हो सकता है।

वर्तमान सीमाएं और भविष्य की संभावनाएं

जैसे-जैसे AI परिदृश्य विकसित हो रहा है, डिजिटल गणना की सीमाओं तक पहुंचने की चिंताएं अधिक प्रचलित हो रही हैं। कुछ विशेषज्ञों का सुझाव है कि हार्डवेयर बाधाएं, विशेष रूप से GPU में, सामान्य रूप से उपयोगी AI विकसित करने की दिशा में प्रगति को बाधित कर सकती हैं। इसके विपरीत, फू अपने प्रकाशन "Yes, AGI Can Happen – A Computational Perspective" में एक अधिक आशाजनक दृष्टिकोण प्रस्तुत करते हैं, जो तर्क देता है कि AI क्षमताओं के लिए सीमा अभी तक नहीं पहुंची है।

मौजूदा हार्डवेयर का कम उपयोग

फू इस बात पर प्रकाश डालते हैं कि अत्याधुनिक AI प्रशिक्षण रन, जैसे कि DeepSeek-V3 या Llama-4, अक्सर केवल लगभग 20% मीन FLOP उपयोग (MFU) प्राप्त करते हैं, जबकि इंफरेंस उपयोग कभी-कभी एकल अंकों में होता है। ये आंकड़े सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर के बेहतर एकीकरण के साथ-साथ FP4 प्रशिक्षण जैसे नवाचारों के माध्यम से दक्षता बढ़ाने के एक महत्वपूर्ण अवसर का सुझाव देते हैं।

कम्प्यूटेशनल मॉडल में प्रगति

वर्तमान AI मॉडल पुराने हार्डवेयर पर आधारित हैं, और नए कम्प्यूटेशनल संसाधनों की क्षमता को पूरी तरह से महसूस नहीं किया गया है। फू इस बात पर जोर देते हैं कि नवीनतम पीढ़ी के GPU के विशाल क्लस्टर, जिनकी संख्या 1,00,000 से अधिक है, अभी तक AI विकास प्रक्रियाओं में पूरी तरह से एकीकृत नहीं हुए हैं, जो भविष्य की प्रगति के लिए एक आशाजनक क्षितिज का संकेत देता है।

वर्तमान उपयोगिता और भविष्य के निहितार्थ

कथित सीमाओं के बावजूद, मौजूदा AI मॉडल पहले से ही जटिल वर्कफ़्लो में क्रांति ला रहे हैं, जैसे कि मानव सहायता के साथ उच्च-प्रदर्शन GPU कर्नेल लिखना। यह परिवर्तन AI प्रौद्योगिकियों की तत्काल उपयोगिता को रेखांकित करता है और भविष्य के अनुप्रयोगों के लिए विशाल संभावना की ओर इशारा करता है।

सिस्टम इंजीनियरिंग, हार्डवेयर दक्षता, और AI स्केलिंग के प्रतिच्छेदन में रुचि रखने वालों के लिए, फू का विश्लेषण मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। पूर्ण विश्लेषण together.ai वेबसाइट पर एक्सेस किया जा सकता है।

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