आर्म यांनी सादर केले
क्लाउड आणि काठावर पोर्टेबल, स्केलेबल एआय ची गुरुकिल्ली एक सोपा सॉफ्टवेअर स्टॅक आहे.
AI आता रिअल-वर्ल्ड ॲप्लिकेशन्सला सामर्थ्य देते, परंतु ते खंडित सॉफ्टवेअर स्टॅकद्वारे रोखले जाते. विकसक नियमितपणे वेगवेगळ्या हार्डवेअर लक्ष्यांसाठी समान मॉडेल्स रिफॅक्टर करतात, शिपिंग वैशिष्ट्यांऐवजी कोड पेस्ट करण्यात वेळ वाया घालवतात. चांगली बातमी अशी आहे की शिफ्ट चालू आहे. युनिफाइड टूलचेन्स आणि ऑप्टिमाइझ केलेल्या लायब्ररीमुळे कार्यप्रदर्शनाशी तडजोड न करता मॉडेल्स प्लॅटफॉर्मवर तैनात केले जाऊ शकतात.
तथापि, एक गंभीर अडथळा शिल्लक आहे: सॉफ्टवेअर जटिलता. भिन्न साधने, हार्डवेअर सुधारणा आणि स्तरित तंत्रज्ञान स्टॅक प्रगतीमध्ये अडथळा आणत आहेत. एआय इनोव्हेशनची पुढची लाट आणण्यासाठी, उद्योगाने निर्णायकपणे निर्णायक विकासापासून दूर जाणे आवश्यक आहे आणि सरलीकृत, सर्वसमावेशक प्लॅटफॉर्मकडे जाणे आवश्यक आहे.
हे परिवर्तन आधीच आकार घेत आहे. आघाडीचे क्लाउड प्रदाता, एज प्लॅटफॉर्म विक्रेते आणि मुक्त स्रोत समुदाय युनिफाइड टूलचेनवर एकत्र येत आहेत जे विकास सुलभ करतात आणि उपयोजनाला गती देतात, क्लाउडपासून एजपर्यंत. या लेखात, आम्ही स्केलेबल एआयसाठी सरलीकरण ही गुरुकिल्ली का आहे, ही गती कशामुळे चालविली आहे आणि पुढील पिढीचे प्लॅटफॉर्म या दृष्टीला वास्तविक-जागतिक परिणामांमध्ये कसे बदलतात हे शोधू.
अडथळे: विखंडन, जटिलता आणि अकार्यक्षमता
समस्या केवळ उपकरणांच्या विविधतेपुरती मर्यादित नाही; हे फ्रेमवर्क आणि उद्दिष्टांमध्ये डुप्लिकेट प्रयत्न आहे जे मूल्यासाठी वेळ कमी करते.
विविध उपकरणांचे लक्ष्य: GPUs, NPUs, CPU-केवळ डिव्हाइसेस, मोबाइल SoCs, आणि सानुकूल प्रवेगक.
साधने आणि फ्रेम विभाजन: TensorFlow, PyTorch, ONNX, MediaPipe आणि इतर.
काठ निर्बंध: उपकरणांना रिअल-टाइममध्ये आणि कमीतकमी लोडसह ऊर्जा-कार्यक्षम कार्यप्रदर्शन आवश्यक आहे.
गार्टनरच्या संशोधनानुसार, या विसंगतींमुळे एक मोठी अडचण निर्माण होते: 60% पेक्षा जास्त AI उपक्रम उत्पादनापूर्वी थांबतात, एकत्रीकरणाची जटिलता आणि कार्यप्रदर्शन परिवर्तनशीलतेमुळे.
सॉफ्टवेअर सरलीकरण कसे दिसते?
पाच चरणांच्या आसपास सरलीकरण क्लस्टर जे पुनर्अभियांत्रिकी खर्च आणि जोखीम कमी करतात:
क्रॉस-प्लॅटफॉर्म ॲब्स्ट्रॅक्शन लेयर्स जे मॉडेल हस्तांतरित करताना री-इंजिनियरिंग कमी करते.
कार्यप्रदर्शन ट्यूनिंग लायब्ररी हे प्रमुख मशीन लर्निंग फ्रेमवर्कमध्ये एकत्रित केले आहे.
युनिफाइड आर्किटेक्चरल डिझाईन्स ही रेंज डेटा सेंटरपासून मोबाइलपर्यंत आहे.
खुली मानके आणि रनटाइम्स (उदा. ONNX, MLIR) जे लॉकिंग कमी करते आणि सुसंगतता सुधारते.
विकासक इकोसिस्टम प्रथम वेग, पुनरुत्पादकता आणि स्केलेबिलिटी यावर जोर देऊन.
या शिफ्ट्स AI अधिक प्रवेशयोग्य बनवत आहेत, विशेषत: स्टार्टअप्स आणि शैक्षणिक संघांसाठी ज्यांच्याकडे पूर्वी सानुकूल ऑप्टिमायझेशनसाठी संसाधनांचा अभाव होता. Hugging Face’s Optimum आणि MLPerf स्टँडर्ड्स सारखे प्रोजेक्ट देखील डिव्हाइसेसवर कार्यप्रदर्शन प्रमाणित आणि प्रमाणित करण्यात मदत करतात.
इकोसिस्टम गती आणि वास्तविक-जगातील सिग्नल सरलीकरण ही आता महत्त्वाकांक्षा राहिलेली नाही; आता होत आहे. संपूर्ण उद्योगात, सॉफ्टवेअर विचारांचा IP आणि सिलिकॉन डिझाइन स्तरावरील निर्णयांवर प्रभाव पडतो, परिणामी पहिल्या दिवसापासून उत्पादन-तयार समाधाने मिळतात. इकोसिस्टममधील प्रमुख खेळाडू हार्डवेअर आणि सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट प्रयत्नांना संरेखित करून, संपूर्ण गटामध्ये घट्ट एकीकरण प्रदान करून हे परिवर्तन घडवून आणत आहेत.
एक प्रमुख उत्प्रेरक म्हणजे काठावरील अनुमानात वेगाने वाढ होणे, जेथे AI मॉडेल्स क्लाउडमध्ये न वापरता थेट उपकरणांवर तैनात केले जातात. यामुळे सिलिकॉन ते सिस्टीम ते ऍप्लिकेशनपर्यंत एंड-टू-एंड ऑप्टिमायझेशनला सपोर्ट करणाऱ्या सुव्यवस्थित सॉफ्टवेअर पॅकेजेसची मागणी वाढली आहे. आर्म सारख्या कंपन्या त्यांच्या कॉम्प्युटिंग प्लॅटफॉर्म आणि सॉफ्टवेअर टूलचेन दरम्यान घट्ट जोडणी सक्षम करून प्रतिसाद देत आहेत, विकासकांना कार्यप्रदर्शन किंवा पोर्टेबिलिटीचा त्याग न करता उपयोजनासाठी वेळ वाढविण्यात मदत करतात. मल्टीमॉडल आणि सामान्य-उद्देशीय फाउंडेशन मॉडेल्स (जसे की LLaMA, Gemini, Claude) च्या उदयाने देखील निकड वाढवली आहे. या मॉडेल्सना लवचिक रनटाइम्स आवश्यक आहेत जे क्लाउड आणि एज वातावरणात मोजू शकतात. एआय एजंट, जे परस्परसंवाद करतात, अनुकूल करतात आणि कार्ये स्वायत्तपणे करतात, अत्यंत कार्यक्षम, क्रॉस-प्लॅटफॉर्म सॉफ्टवेअरची गरज वाढवतात.
MLPerf Inference आवृत्ती 3.1 मध्ये AI वर्कलोडसाठी क्रॉस-प्लॅटफॉर्म बेंचमार्किंग प्रमाणित करून, 26 प्रदात्यांकडून 13,500 हून अधिक कार्यप्रदर्शन परिणाम समाविष्ट आहेत. परिणाम डेटा सेंटर आणि एज डिव्हाइसेसवर पसरले आहेत, जे आता चाचणी आणि सामायिक केले जात आहेत अशा ऑप्टिमाइझ डिप्लॉयमेंटची विविधता प्रदर्शित करतात.
एकत्रितपणे, हे संकेत दर्शवतात की बाजारातील मागणी आणि प्रोत्साहने हे प्राधान्यक्रमांच्या सामान्य संचाभोवती फिरतात, ज्यात प्रति वॅट कार्यप्रदर्शन वाढवणे, पोर्टेबिलिटी सुनिश्चित करणे, विलंब कमी करणे आणि स्केलवर सुरक्षा आणि सुसंगतता प्रदान करणे समाविष्ट आहे.
यशस्वी सरलीकरणासाठी काय करणे आवश्यक आहे
सुव्यवस्थित AI प्लॅटफॉर्मचे वचन साकार करण्यासाठी, अनेक गोष्टी घडल्या पाहिजेत:
मजबूत हार्डवेअर/सॉफ्टवेअर सह-डिझाइन: सॉफ्टवेअर फ्रेमवर्कमध्ये उघडकीस आलेली हार्डवेअर वैशिष्ट्ये (उदा. मॅट्रिक्स मल्टीप्लायर्स आणि एक्सीलरेटर सूचना) आणि याउलट, अंतर्निहित हार्डवेअरचा फायदा घेण्यासाठी डिझाइन केलेले सॉफ्टवेअर.
सुसंगत आणि मजबूत टूलचेन आणि लायब्ररी: विकसकांना सर्व उपकरणांवर काम करणाऱ्या विश्वसनीय, चांगल्या-दस्तऐवजीकरण केलेल्या लायब्ररींची आवश्यकता असते. कार्यप्रदर्शन पोर्टेबिलिटी केवळ तेव्हाच उपयुक्त आहे जर साधने स्थिर आणि चांगल्या प्रकारे समर्थित असतील.
ओपन इकोसिस्टम: हार्डवेअर विक्रेते, सॉफ्टवेअर फ्रेमवर्क मेंटेनर आणि मॉडेल डेव्हलपर यांनी सहयोग करणे आवश्यक आहे. सामान्य मानके आणि प्रकल्प प्रत्येक नवीन उपकरणासाठी किंवा वापराच्या केससाठी चाक पुन्हा शोधणे टाळण्यास मदत करतात.
ॲब्स्ट्रॅक्शन्स जे कार्यप्रदर्शन अस्पष्ट करत नाहीत: उच्च-स्तरीय अमूर्तता विकासकांना मदत करते, तरीही त्यांनी आवश्यकतेनुसार फाइन-ट्यूनिंग किंवा दृश्यमानतेसाठी परवानगी दिली पाहिजे. अमूर्तता आणि नियंत्रण यांच्यातील योग्य संतुलन महत्त्वाचे आहे.
सुरक्षा, गोपनीयता आणि विश्वास अंतर्भूत आहे: विशेषत: अधिक संगणकीय उपकरणे (एज/मोबाईल) वर बदलत असताना, डेटा संरक्षण, सुरक्षित अंमलबजावणी, मॉडेल सुरक्षा आणि गोपनीयता यासारख्या समस्या महत्त्वाच्या बनतात.
एआरएम इकोसिस्टम-लेड सरलीकरणाचे उदाहरण म्हणून
स्केलवर AI सरलीकृत करणे आता सिस्टम-स्तरीय डिझाइनवर अवलंबून आहे, जिथे सिलिकॉन, सॉफ्टवेअर आणि डेव्हलपर टूल्स एकाच वेळी विकसित होतात. हा दृष्टीकोन AI वर्कलोड्स क्लाउड इन्फरेन्स क्लस्टर्सपासून बॅटरी-संबंधित एज डिव्हाइसेसपर्यंत विविध वातावरणांमध्ये कार्यक्षमतेने चालवण्यास सक्षम करतो. हे सानुकूल ऑप्टिमायझेशनचे ओव्हरहेड देखील कमी करते, ज्यामुळे नवीन उत्पादने अधिक वेगाने बाजारात आणणे सोपे होते. आर्म (Nasdaq:Arm) सॉफ्टवेअर स्टॅकद्वारे सॉफ्टवेअर आणि हार्डवेअर सुधारणांना चालना देणाऱ्या प्लॅटफॉर्मवर लक्ष केंद्रित करून या मॉडेलला पुढे करत आहे. COMPUTEX 2025 मध्ये, आर्मने त्याचे नवीनतम Arm9 CPUs, AI ISA विस्तार आणि Kleidi लायब्ररीसह, PyTorch, ExecuTorch, ONNX Runtime आणि MediaPipe सारख्या व्यापकपणे वापरल्या जाणाऱ्या फ्रेमवर्कसह घट्ट एकत्रीकरण कसे सक्षम करते हे दाखवून दिले. हे संरेखन सानुकूल कर्नल किंवा मॅन्युअली ट्यून केलेल्या ड्रायव्हर्सची आवश्यकता कमी करते, ज्यामुळे विकसकांना परिचित टूलचेन न सोडता हार्डवेअर कार्यप्रदर्शन मोकळे करता येते.
वास्तविक-जगातील परिणाम लक्षणीय आहेत. डेटा सेंटरमध्ये, आर्म-आधारित प्लॅटफॉर्म्स प्रति वॅट सुधारित कार्यप्रदर्शन प्रदान करतात, जे AI वर्कलोड्स शाश्वतपणे स्केलिंग करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे. ग्राहक उपकरणांवर, या सुधारणा अल्ट्रा-प्रतिसाद देणारे वापरकर्ता अनुभव आणि नेहमी-चालू, तरीही उर्जा-कार्यक्षम, पार्श्वभूमी बुद्धिमत्ता सक्षम करतात.
अधिक व्यापकपणे, उद्योग एक डिझाईन अत्यावश्यक म्हणून सरलीकरणाभोवती रॅली करत आहे, AI समर्थन थेट हार्डवेअर रोडमॅपमध्ये एकत्रित करणे, सॉफ्टवेअर पोर्टेबिलिटी सुधारणे आणि मुख्य प्रवाहातील AI रनटाइमसाठी समर्थन प्रमाणित करणे. आर्मचा दृष्टीकोन दर्शवितो की संपूर्ण संगणकीय स्टॅकमध्ये किती खोल एकीकरण स्केलेबल एआयला व्यावहारिक वास्तव बनवू शकते.
बाजार आणि गती सत्यापित करा
2025 मध्ये, प्रमुख हायपरस्केलर्सना पाठवलेले जवळजवळ अर्धे संगणन आर्म-आधारित आर्किटेक्चर्सवर चालवले जाईल, हा एक मैलाचा दगड आहे जो क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चरमधील मुख्य बदल अधोरेखित करतो. एआय वर्कलोड अधिक संसाधन-केंद्रित होत असल्याने, क्लाउड प्रदाते अशा आर्किटेक्चरला प्राधान्य देत आहेत जे प्रति वॅट उत्कृष्ट कार्यप्रदर्शन देतात आणि अखंड सॉफ्टवेअर पोर्टेबिलिटीला समर्थन देतात. हा विकास ऊर्जा-कार्यक्षम, स्केलेबल इन्फ्रास्ट्रक्चरच्या दिशेने एक धोरणात्मक पिव्होट दर्शवितो जो आधुनिक AI च्या कार्यक्षमतेसाठी आणि आवश्यकतांसाठी अनुकूल आहे.
काठावर, आर्म-कंपॅटिबल इन्फरन्स इंजिन बॅटरीवर चालणाऱ्या उपकरणांवर लाइव्ह भाषांतर आणि नेहमी-ऑन व्हॉइस असिस्टंट यांसारखे रिअल-टाइम अनुभव सक्षम करतात. या प्रगतीमुळे ऊर्जा कार्यक्षमतेचा त्याग न करता शक्तिशाली AI क्षमता थेट वापरकर्त्यांपर्यंत पोहोचतात.
विकसक गती देखील वेगवान आहे. अलीकडील सहयोगात, GitHub आणि आर्म ने GitHub क्रियांसाठी आर्म लिनक्स आणि Windows साठी नेटिव्ह ड्रायव्हर्स प्रदान केले, आर्म-आधारित प्लॅटफॉर्मसाठी CI वर्कफ्लो सुलभ केले. ही साधने विकासकांच्या प्रवेशातील अडथळे कमी करतात आणि स्केलवर अधिक कार्यक्षम क्रॉस-प्लॅटफॉर्म विकास सक्षम करतात.
पुढे काय येते?
सरलीकरण म्हणजे गुंतागुंत पूर्णपणे काढून टाकणे असा होत नाही; याचा अर्थ नवकल्पना सक्षम करणाऱ्या मार्गांनी त्यांचे व्यवस्थापन करणे. जसजसे AI स्टॅक स्थिर होईल, तसतसे विजेते ते असतील जे खंडित लँडस्केपमध्ये अखंड कामगिरी देतात.
भविष्यातील दृष्टीकोनातून, अपेक्षा करा:
रेलिंग म्हणून मानके: MLPerf + OSS कॉम्बिनेशन तुम्हाला पुढे कुठे सुधारायचे याचे मार्गदर्शन करतात.
अधिक अपस्ट्रीम, कमी काटे: हार्डवेअर वैशिष्ट्ये मुख्य प्रवाहातील साधनांमध्ये आहेत, सानुकूल शाखांमध्ये नाहीत.
संशोधन आणि उत्पादन यांचे अभिसरण: शेअर केलेल्या धावण्याच्या वेळेद्वारे कागदापासून उत्पादनापर्यंत जलद वितरण.
निष्कर्ष
एआयचा पुढचा टप्पा विदेशी उपकरणांबद्दल नाही; हे सॉफ्टवेअरबद्दल देखील आहे जे चांगले संक्रमण करते. जेव्हा तेच मॉडेल क्लाउड, क्लायंट आणि एजपर्यंत कार्यक्षमतेने पोहोचते, तेव्हा संघ जलद पाठवतात आणि स्टॅकची पुनर्बांधणी करण्यात कमी वेळ घालवतात.
हे इकोसिस्टम-व्यापी सरलीकरण आहे, ब्रँड-लेड लोगो नाही, जे विजेत्यांना वेगळे करेल. खेळाचे व्यावहारिक नियम स्पष्ट आहेत: प्लॅटफॉर्मचे मानकीकरण, अपस्ट्रीम सुधारणा आणि खुल्या मानकांचा वापर करून मोजमाप. आर्म एआय सॉफ्टवेअर प्लॅटफॉर्म हे भविष्य कसे सक्षम करत आहेत ते शोधा – कार्यक्षमतेने, सुरक्षितपणे आणि मोठ्या प्रमाणावर.
प्रायोजित लेख ही पोस्टसाठी पैसे देणाऱ्या किंवा VentureBeat शी कार्यरत संबंध असलेल्या कंपनीद्वारे उत्पादित केलेली सामग्री असते आणि नेहमी स्पष्टपणे लेबल केलेली असते. अधिक माहितीसाठी, कॉल करा sales@venturebeat.com.
