iPronics, ವ್ಯಾಲೆನ್ಸಿಯಾ ಮೂಲದ ಸ್ಟಾರ್ಟ್‌ಅಪ್, Nvidia ಸೇರಿದಂತೆ ಹಲವು ಬೆಂಬಲಿಗರೊಂದಿಗೆ $125 ಮಿಲಿಯನ್ ಹಣಕಾಸಿನ ಸುತ್ತವನ್ನು (financing round) ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದೆ. ಈ ಹಣವು ಕಂಪನಿಯ ಪ್ರೋಗ್ರಮಬಲ್ ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಸ್ವಿಚ್‌ಗಳ (programmable optical switches) ಬಿಡುಗಡೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲಿದೆ. ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ಸೆಂಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ AI ತರಬೇತಿಯನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುತ್ತಿರುವ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು (bandwidth choke points) ಇವು ನಿವಾರಿಸಬಲ್ಲವು ಎಂದು ಕಂಪನಿ ಹೇಳಿದೆ.

ಇಂದಿನ AI ಹಿಂದಿರುವ ಬ್ಯಾಂಡ್‌ವಿಡ್ತ್ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು

ಆಧುನಿಕ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (language models) ಅಥವಾ ವಿಷನ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸುವಾಗ ಸರ್ವರ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಪೆಟಾಬೈಟ್‌ಗಳಷ್ಟು ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವೇಗವನ್ನು ವಿದ್ಯುತ್ ತಾಮ್ರದ ಇಂಟರ್‌ಕನೆಕ್ಟ್‌ಗಳು (electrical copper interconnects) ತಡೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. GPUಗಳು ಮತ್ತು ಕಸ್ಟಮ್ AI ಚಿಪ್‌ಗಳು ವೇಗವಾಗುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಒಂದು ಮಿತಿಯ ಅಂಶವಾಗಿ (limiting factor) ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತಿದೆ. ಡೇಟಾ-ಸೆಂಟರ್ ನಿರ್ವಾಹಕರು ಹೇಳುವಂತೆ, ಒಂದೇ AI ವರ್ಕ್‌ಲೋಡ್ ಅನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸ್ವಿಚ್‌ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ನೆಲದ ಜಾಗ, ವಿದ್ಯುತ್ ಮತ್ತು ತಂಪುಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು (cooling capacity) ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ, ಒಂದು ಮಾದರಿಯ (model) ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವ ದುಬಾರಿ ಮತ್ತು ಅಸಮರ್ಥ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗುತ್ತದೆ.

ಪರಿಹಾರವಾಗಿ ಬೆಳಕಿನ ಆಧಾರಿತ ನೆಟ್‌ವರ್ಕಿಂಗ್

iPronics ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಸ್ವಿಚಿಂಗ್ ಬದಲಿಗೆ ಫೋಟೋನಿಕ್ (photonic) ಸ್ವಿಚಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ. ವಿದ್ಯುತ್ ಸಂಕೇತಗಳು ಲೋಹದ ಮೂಲಕ ಸಂಚರಿಸುವ ಬದಲು, ಇದರ ಸಾಧನಗಳು ಸಿಲಿಕಾನ್ ಆಧಾರಿತ ವೇರ್‌ಗೈಡ್‌ಗಳ (waveguides) ಮೂಲಕ ಬೆಳಕನ್ನು ರವಾನಿಸುತ್ತವೆ. ಕಂಪನಿಯ ಪ್ರಮುಖ ಉತ್ಪನ್ನವಾದ iPronics ONE, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಉಪಕರಣಗಳಿಗಿಂತ ಸುಮಾರು ಇಪ್ಪತ್ತು ಪಟ್ಟು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ. ಇದರ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ರಾಕ್ ಜಾಗವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಂಪುಗೊಳಿಸಲು ಬೇಕಾಗುವ ವಿದ್ಯುತ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ತಾಮ್ರದ ತಂತಿಗಳಲ್ಲಿ ಆಗುವಂತೆ ಡೇಟಾ ನಷ್ಟವಾಗದೆ (attenuation), ಬೆಳಕು ಹೆಚ್ಚಿನ ದರದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ದೂರದವರೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಈ ಸ್ವಿಚ್‌ಗಳು ಕಡಿಮೆ ವಿಳಂಬ (lower latency) ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಥ್ರೂಪುಟ್ ಅನ್ನು (higher throughput) ನೀಡುವ ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪದರವು ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮರುರೂಪಿಸುತ್ತದೆ (reconfigures), ಇದರಿಂದಾಗಿ ರಾಕ್ ಸ್ಥಗಿತಗೊಳ್ಳುವಂತಹ ವೈಫಲ್ಯಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು.

Nvidia ನ ಹೂಡಿಕೆಯ ಮಹತ್ವವೇನು

Nvidia ನ ಭಾಗವಹಿಸುವಿಕೆಯು ಕೇವಲ ಬಂಡವಾಳಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನದಾಗಿದೆ. ತನ್ನ AI ಅಕ್ಸಿಲರೇಟರ್‌ಗಳ (accelerators) ವೇಗಕ್ಕೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ "ಡೇಟಾ-ಸೆಂಟರ್-ರೆಡಿ" ನೆಟ್‌ವರ್ಕಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ಈ ಚಿಪ್ ತಯಾರಕ ಕಂಪನಿ ಪದೇ ಪದೇ ಹೇಳುತ್ತಾ ಬಂದಿದೆ. iPronics ಗೆ ಬೆಂಬಲ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ, ಫೋಟೋನಿಕ್ ಸ್ವಿಚಿಂಗ್ ತನ್ನ GPUಗಳಿಗೆ ಒಂದು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪೂರಕವಾಗಿ (standard complement) ಪರಿಣಮಿಸಬಹುದು ಎಂಬ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು Nvidia ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುತ್ತಿದೆ. ಇದು ಈಗಾಗಲೇ Nvidia ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಖರೀದಿಸುತ್ತಿರುವ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಪೂರೈಕೆ ಸರಪಳಿಯನ್ನು (supply chain) ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹೂಡಿಕೆಯ ಸುತ್ತು ಟೆಲಿಕಾಂ ಮತ್ತು ಸೆಮಿಕಂಡಕ್ಟರ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಅನುಭವವಿರುವ ಹೂಡಿಕೆದಾರರನ್ನು ಸಹ ಆಕರ್ಷಿಸಿದೆ, ಇದು ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಪರಿಹಾರಗಳತ್ತ ಉದ್ಯಮದ ವಿಶಾಲವಾದ ಒತ್ತು ನೀಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಯಾರು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು

  • ಕ್ಲೌಡ್ ಪ್ರೊವೈಡರ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು, ಇದರಿಂದ ತರಬೇತಿಯ ವೆಚ್ಚ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ.
  • AI ಸೇವೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವ ಉದ್ಯಮಗಳು ವೇಗವಾದ ಇನ್ಫರೆನ್ಸ್ (inference) ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ವ್ಯತ್ಯಯಗಳನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು, ಇದು ಸುಗಮ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
  • ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಮಾರಾಟಗಾರರು ತಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಚಿಪ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಫೋಟೋನಿಕ್ ಸ್ವಿಚ್‌ಗಳನ್ನು ಜೋಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ತಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಗ್ರಾಹಕರು ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕ್‌ಗಳಿಗೆ (optical fabrics) ಬದಲಾಗುವುದರಿಂದ, ಎಲೆಕ್ಟ್ರಿಕಲ್ ಇಥರ್ನೆಟ್ (Ethernet) ಮತ್ತು ಇನ್‌ಫಿನಿಬ್ಯಾಂಡ್ (InfiniBand) ನಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರಸ್ತುತ ನೆಟ್‌ವರ್ಕಿಂಗ್ ಮಾರಾಟಗಾರರು ತಮ್ಮ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಪಾಲನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಈ ಬದಲಾವಣೆಯು ಡೇಟಾ-ಸೆಂಟರ್ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ಖರೀದಿ ಚಕ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಏಕೀಕರಣದ (integration) ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಳವಡಿಕೆಯ ಹಾದಿಯಲ್ಲಿರುವ ಅಡೆತಡೆಗಳು

ಫೋಟೋನಿಕ್ ಘಟಕಗಳು ತಾಮ್ರದ ಘಟಕಗಳಿಗಿಂತ ಇಂದಿಗೂ ಪ್ರತಿ ಪೋರ್ಟ್‌ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೆಲೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಸ್ವಿಚ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು (ecosystem) ಇನ್ನೂ ಅಷ್ಟಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದಿಲ್ಲ. iPronics ನ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾ-ಸೆಂಟರ್ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಏಕೀಕರಿಸಲು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅಡಾಪ್ಟರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಬ್ಬಂದಿ ತರಬೇತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಆರಂಭಿಕ ಬಳಕೆದಾರರು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆರಂಭಿಕ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಎದುರಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಪೈಲಟ್ ಪರಿಸರಗಳ ಹೊರಗೆ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯು ಇನ್ನೂ ಸಾಬೀತಾಗಿಲ್ಲ.

ಮುಂದೆ ಏನನ್ನು ಗಮನಿಸಬೇಕು

  • ಉತ್ಪನ್ನ ಬಿಡುಗಡೆಗಳು: iPronics ONE ನ ಸಾಮೂಹಿಕ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಕಾಲಮಿತಿ, ಪೂರೈಕೆ ಅಡಚಣೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಕಂಪನಿಯು ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸಬಲ್ಲದೇ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
  • ಗ್ರಾಹಕರ ಸಾಧನೆಗಳು: ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಲೌಡ್ ಆಪರೇಟರ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಹೈಪರ್ಸ್ಕೇಲರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಒಪ್ಪಂದಗಳು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸಿದ್ಧತೆಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತವೆ.
  • ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಹಣಕಾಸು: ಹೆಚ್ಚಿನ ಹೂಡಿಕೆಯ ಸುತ್ತುಗಳು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯ ವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಬಂಡವಾಳದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು.
  • ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ (Standardisation): ಆಪ್ಟಿಕಲ್-ಸ್ವಿಚ್ ಇಂಟರ್‌ಫೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಉದ್ಯಮ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಇದರ ವ್ಯಾಪಕ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ತಡೆಹಿಡಿಯಬಹುದು.

Nvidia ನ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಬಂದಿರುವ $125 ಮಿಲಿಯನ್ ಹಣಕಾಸು ನೆರವು, AI ಚಾಲಿತ ಕ್ಲೌಡ್ ಸೇವೆಗಳ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತರಾಗಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರ ಗಮನವನ್ನು ಫೋಟೋನಿಕ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕಿಂಗ್ ಕಡೆಗೆ ಸೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ವೇಗವಾದ, ಚಿಕ್ಕದಾದ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥವಾದ ಡೇಟಾ-ಸೆಂಟರ್ ಲಿಂಕ್‌ಗಳ ಭರವಸೆಯು ದೈನಂದಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಲಾಭವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತನೆಯಾಗುತ್ತದೆಯೇ ಎಂಬುದು ಅದರ ಅಳವಡಿಕೆಯ ವೇಗ ಮತ್ತು ಬೆಳಕಿನ ಆಧಾರಿತ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನ ವಿಸ್ತರಣೆಯ ಆರ್ಥಿಕತೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ.