- Phison की SSD रणनीति AI प्रशिक्षण लागत $ 3 मिलियन से $ 100,000 तक स्लैश करती है
- Aidaptiv+ सॉफ्टवेयर AI वर्कलोड को GPU से SSDs में कुशलता से शिफ्ट करता है
- SSDs बड़े पैमाने पर AI मॉडल प्रशिक्षण में महंगा GPU की जगह ले सकता है
एआई मॉडल का विकास तेजी से महंगा हो गया है क्योंकि उनका आकार और जटिलता बढ़ती है, जिससे जीपीयू के साथ बड़े पैमाने पर कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है, जो कार्यभार को संभालने में एक केंद्रीय भूमिका निभाती है।
Phison, एक प्रमुख खिलाड़ी में पोर्टेबल एसएसडीएस ने एक नए समाधान का अनावरण किया है, जिसका उद्देश्य जीपीयू से एसएसडीएस में कुछ प्रसंस्करण लोड को शिफ्ट करके 1 ट्रिलियन पैरामीटर मॉडल को प्रशिक्षण की लागत को काफी कम करना है, जो अनुमानित $ 3 मिलियन परिचालन व्यय को केवल $ 100,000 तक पहुंचाता है।
Phison की रणनीति में अपने Aidaptiv+ सॉफ़्टवेयर को उच्च-प्रदर्शन SSDs के साथ एकीकृत करना शामिल है, जो कुछ AI टूल प्रोसेसिंग कार्यों को पारंपरिक रूप से GPU द्वारा प्रबंधित किया जाता है, जबकि NVIDIA के GH200 SuperChip को भी प्रदर्शन को बढ़ाने और लागत को प्रबंधित रखने के लिए शामिल करता है।
एआई मॉडल वृद्धि और ट्रिलियन-पैरामीटर मील का पत्थर
Phison को उम्मीद है कि AI उद्योग 2026 से पहले 1 ट्रिलियन पैरामीटर मील के पत्थर तक पहुंच जाएगा।
कंपनी के अनुसार, मॉडल के आकार में तेजी से विस्तार हुआ है, लामा 2 (2023) में 69 बिलियन मापदंडों से आगे बढ़कर लामा 3.1 (2024) के साथ 405 बिलियन, इसके बाद दीपसेक आर 3 के 671 बिलियन पैरामीटर (2025) हैं।
यदि यह पैटर्न जारी रहता है, तो 2025 के अंत से पहले एक ट्रिलियन-पैरामीटर मॉडल का अनावरण किया जा सकता है, जो एआई क्षमताओं में एक महत्वपूर्ण छलांग को चिह्नित करता है।
इसके अलावा, यह मानता है कि इसका समाधान जीपीयू से कुछ प्रसंस्करण कार्यों को जीपीयू से दूर सबसे बड़े एसएसडी में स्थानांतरित करके बड़े पैमाने पर एआई मॉडल चलाने के लिए आवश्यक जीपीयू की संख्या को काफी कम कर सकता है और यह दृष्टिकोण प्रशिक्षण लागत को वर्तमान अनुमानों के सिर्फ 3% (97% बचत), या सामान्य परिचालन खर्चों के 1/25 से कम ला सकता है।
Phison पहले से ही है एआई हार्डवेयर को फिर से आकार देने के लिए अपनी प्रतिबद्धता का संकेत देते हुए, इंटेल एक्सोन डब्ल्यू 7-3455 सीपीयू द्वारा संचालित एआई वर्कस्टेशन को लॉन्च करने के लिए मैंगियर के साथ सहयोग किया गया।
जैसा कि कंपनियां बड़े पैमाने पर एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए लागत प्रभावी तरीके चाहते हैं, एसएसडी तकनीक में नवाचार ड्राइविंग दक्षता लाभ में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं बाहरी एचडीडी विकल्प दीर्घकालिक डेटा भंडारण के लिए प्रासंगिक रहते हैं।
सस्ती एआई प्रशिक्षण समाधानों के लिए धक्का इस साल की शुरुआत में दीपसेक ने सुर्खियों में आने के बाद गति प्राप्त की, जब इसके डीपसेक आर 1 मॉडल ने प्रदर्शित किया कि अत्याधुनिक एआई को सामान्य लागत के एक अंश पर विकसित किया जा सकता है, जिसमें 95% कम चिप्स और कथित तौर पर प्रशिक्षण के लिए केवल $ 6 मिलियन की आवश्यकता होती है।
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