এআইয়ে বাধা জিপিইউ নয়, ডেটা সরবরাহ। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) অবকাঠামোতে সবচেয়ে বড় সমস্যা শক্তিশালী জিপিইউর (GPU) ঘাটতি নয়, বরং দ্রুত ও নিরবচ্ছিন্নভাবে ডেটা সরবরাহ করতে না পারা—এমনটাই বলছে প্রযুক্তি প্রতিষ্ঠান F5-এর পৃষ্ঠপোষকতায় প্রকাশিত এক প্রতিবেদনে।
প্রতিবেদন অনুযায়ী, গত দেড় বছরে প্রতিষ্ঠানগুলো এআই মডেল, জিপিইউ ও অন্যান্য প্রযুক্তিতে বিপুল বিনিয়োগ করেছে। এখন তাদের মূল লক্ষ্য সেই বিনিয়োগ থেকে কার্যকর ফল বা রিটার্ন অন ইনভেস্টমেন্ট (ROI) নিশ্চিত করা। কিন্তু অনেক ক্ষেত্রেই জিপিইউ পর্যাপ্ত ডেটা না পাওয়ায় নিষ্ক্রিয় অবস্থায় পড়ে থাকে, ফলে ব্যয় বাড়লেও কাঙ্ক্ষিত কর্মক্ষমতা পাওয়া যায় না।
F5-এর সিনিয়র ভাইস প্রেসিডেন্ট নিরব শাহ বলেন, এআই অবকাঠামোর দৃশ্যমান অংশ যেমন মডেল ও জিপিইউ সবার নজরে থাকলেও, প্রকৃত সাফল্য নির্ভর করে স্টোরেজ, নেটওয়ার্কিং, নিরাপত্তা ও ডেটা পরিবহন ব্যবস্থার ওপর।
প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, এআই ওয়ার্কলোডে স্টোরেজ ও কম্পিউটিংয়ের মধ্যে বিপুল পরিমাণ ডেটা দ্রুত স্থানান্তর করতে হয়। এ প্রক্রিয়ায় সামান্য বিলম্ব বা নেটওয়ার্ক জটিলতাও জিপিইউর কর্মক্ষমতা উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দিতে পারে।
এ সমস্যা সমাধানে অনেক প্রতিষ্ঠান এখন স্টোরেজ ও কম্পিউটিংয়ের মাঝখানে অ্যাপ্লিকেশন ডেলিভারি কন্ট্রোলার (ADC) ব্যবহার করছে। এটি ট্রাফিক নিয়ন্ত্রণ, নিরাপত্তা এবং ডেটা প্রবাহ আরও কার্যকরভাবে পরিচালনা করে, ফলে স্টোরেজ সিস্টেম কেবল ডেটা সরবরাহের কাজেই মনোযোগ দিতে পারে।
প্রতিবেদনে একটি বৈশ্বিক আর্থিক প্রতিষ্ঠানের উদাহরণও তুলে ধরা হয়েছে। তারা নতুন কম্পিউটিং হার্ডওয়্যার কেনার পরিবর্তে ডেটা পরিবহন ব্যবস্থা উন্নত করে অবজেক্ট ডেটা তৈরি, পড়া ও মুছে ফেলার গতি পাঁচ গুণ পর্যন্ত বাড়াতে সক্ষম হয়েছে।
বিশেষজ্ঞদের মতে, ভবিষ্যতের এআই অবকাঠামোতে শুধু শক্তিশালী জিপিইউ নয়, দক্ষ ও নিরাপদ ডেটা সরবরাহ ব্যবস্থাই হবে সাফল্যের মূল চাবিকাঠি।
