Google के टर्बोक्वांट अब 6x तक RAM की आवश्यकता को कम कर सकता है

जकार्ता - Google ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक नया शोध पेश किया है जो वैश्विक तकनीकी उद्योग के परिदृश्य को बदलने की क्षमता रखता है। टर्बोक्वांट नामक संपीड़न एल्गोरिथम के माध्यम से, तकनीकी दिग्गज ने दावा किया कि यह एआई मॉडल के लिए मेमोरी (रैम) की आवश्यकता को छह गुना तक कम कर सकता है।

यह नवाचार ChatGPT और Gemini जैसे बड़े भाषा मॉडल के तेजी से विकास के कारण RAM की जरूरत में वृद्धि के बीच सामने आया है। इस बीच, उन्नत एआई मॉडल को बहुत बड़ी मेमोरी क्षमता की आवश्यकता होती है, जिससे वैश्विक मेमोरी चिप की कीमतों में वृद्धि होती है और डेटा केंद्र से लेकर उपभोक्ता लैपटॉप तक विभिन्न क्षेत्रों में बाधा पैदा होती है।

टर्बोक्वांट: "डिजिटल कॉपर" जो 6x अधिक लोड करता है

टर्बोक्वांट तकनीक क्वांटिफिकेशन नामक एक विधि के साथ काम करती है, जो डेटा को महत्वपूर्ण रूप से सटीकता की कीमत पर बिना सरल बनाती है। इसका एक प्रमुख लक्ष्य "की-वैल्यू कैश" है, एआई का एक महत्वपूर्ण घटक जो बातचीत के संदर्भ को संग्रहीत करता है ताकि मॉडल को फिर से गणना करने की आवश्यकता न हो - लेकिन यह लंबे समय से RAM की बहुत बर्बादी के लिए जाना जाता है।

इस नए दृष्टिकोण के साथ, Google ने दावा किया कि प्राप्त दक्षता अधिकतम सैद्धांतिक सीमा के करीब है। एक सरल रूपक: जैसे कि एक सूटकेस में छह गुना अधिक कपड़े डालना, बिना वजन बढ़ाए - जगह बचाएं, लेकिन अभी भी कार्यात्मक।

इस घोषणा ने तुरंत बाजार को हिला दिया। सैमसंग इलेक्ट्रॉनिक्स, SK हाइनिक्स और माइक्रोन टेक्नोलॉजी जैसे प्रमुख चिप निर्माताओं के शेयरों में गिरावट आई, क्योंकि निवेशकों की चिंता थी कि यदि यह तकनीक व्यापक रूप से अपनाई जाती है, तो RAM की आवश्यकता में भारी गिरावट आ सकती है।

फिर भी, कई विश्लेषकों का मानना है कि वैश्विक RAM संकट वास्तव में समाप्त नहीं हुआ है। बढ़ी हुई दक्षता वास्तव में अधिक जटिल और "संसाधन-खराब" AI विकास को प्रेरित कर सकती है, ताकि लंबी अवधि में स्मृति की आवश्यकता उच्च बनी रहे।

फिलहाल, टर्बोक्वांट अभी भी शोध के चरण में है और बड़े पैमाने पर उपयोग के लिए तैयार नहीं है। बड़े पैमाने पर कार्यान्वयन में समय लगने की उम्मीद है, खासकर जब बड़ी तकनीकी कंपनियों द्वारा चिप आपूर्ति के कई अनुबंध बंद कर दिए गए हैं।

लेकिन एक बात स्पष्ट है: अगर एआई दक्षता सॉफ़्टवेयर के माध्यम से नाटकीय रूप से बढ़ाई जा सकती है, तो वैश्विक रैम आपूर्ति पर दबाव अनुमानित से अधिक तेज़ी से कम हो सकता है। एआई दुनिया शायद अभी भी किफायती नहीं है, लेकिन कम से कम "अधिक कुशलता से रहना" सीखना शुरू कर रही है।