லேப்டாப் தயாரிப்பாளர்கள் ஏன் திடீரென AI-க்கு மாறத் துடிக்கிறார்கள்?

தொழில்நுட்ப உலகம் எப்போதும் மையப்படுத்துதல் மற்றும் பரவலாக்கல் என மாறிக்கொண்டே இருக்கும். கடந்த பத்து ஆண்டுகளாக, கிளவுட் (Cloud) தான் எல்லாவற்றிற்கும் மையமாக இருந்தது. உங்கள் லேப்டாப்பில் உள்ள ஒவ்வொரு ஸ்மார்ட் அம்சமும் எங்கோ தொலைவில் உள்ள டேட்டா சென்டரில் உள்ள சர்வரை நம்பியே இருந்தது. ஆனால் இப்போது நிலைமை வேகமாக மாறுகிறது. Intel, AMD மற்றும் Apple போன்ற லேப்டாப் தயாரிப்பாளர்கள் இப்போது அந்த அறிவார்ந்த செயல்பாடுகளை மீண்டும் லோக்கல் டிவைஸிற்கே கொண்டு வருகிறார்கள். இதற்காக ஒவ்வொரு புதிய மெஷினிலும் ‘நியூரல் பிராசஸிங் யூனிட்’ (NPU) எனப்படும் ஒரு பிரத்யேக சிலிக்கான் சிப்பை அவர்கள் சேர்க்கிறார்கள். இந்த மாற்றம் வெறும் வேகத்திற்காக மட்டுமல்ல, இது பேட்டரி திறன் மற்றும் பிரைவசிக்கானது. உங்கள் கம்ப்யூட்டர் இணையத்துடன் தொடர்புகொள்ளாமல் சிக்கலான விஷயங்களைச் செயலாக்கும்போது, அது அதிகத் திறன் கொண்டதாகவும், சப்ஸ்கிரிப்ஷன்களைச் சார்ந்திருக்காத ஒன்றாகவும் மாறுகிறது. இதைத்தான் இந்தத் துறை ‘AI PC’ காலம் என்று அழைக்கிறது. மல்டி-கோர் பிராசஸர் அறிமுகத்திற்குப் பிறகு லேப்டாப் கட்டமைப்பில் நடக்கும் மிக முக்கியமான மாற்றம் இதுதான். இது லேப்டாப்பை வெறும் கருவியாக மட்டும் வைத்திருக்காமல், பேட்டரியை வீணாக்காமல் சூழலைப் புரிந்துகொள்ளும் ஒரு ஆக்டிவ் அசிஸ்டண்டாக மாற்றும் முயற்சியாகும்.

இது ஏன் நடக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்ள, நீங்கள் ஹார்டுவேரைப் பார்க்க வேண்டும். ஒரு சாதாரண லேப்டாப்பில் பொதுவான வேலைகளுக்கு CPU-வும், கிராபிக்ஸ் தரவுகளுக்கு GPU-வும் இருக்கும். ஆனால் இவை இரண்டுமே AI-க்கு அவ்வளவு பொருத்தமானவை அல்ல. நவீன மாடல்களுக்குத் தேவையான பிரம்மாண்டமான கணிதச் செயல்பாடுகளுக்கு CPU மிகவும் மெதுவானது. GPU வேகமாக இருந்தாலும், அது அதிக மின்சாரத்தை நுகரும். **நியூரல் பிராசஸிங் யூனிட் (NPU)** என்பது மெஷின் லேர்னிங்கிற்காகவே வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு ஸ்பெஷல் சிப். இது மிகக் குறைந்த மின்சாரத்தைப் பயன்படுத்தி நொடிக்கு டிரில்லியன் கணக்கான செயல்பாடுகளைச் செய்யும். இதனால் லேப்டாப்பிலேயே ஒரு பெரிய லாங்குவேஜ் மாடல் அல்லது இமேஜ் ஜெனரேட்டரை இயக்க முடியும். இந்த வேலைகளை NPU-விடம் ஒப்படைப்பதன் மூலம், CPU மற்றும் GPU தங்கள் வழக்கமான பணிகளைச் சுதந்திரமாகச் செய்ய முடியும். இந்த கட்டமைப்பு லேப்டாப் சூடாகாமல் தடுக்கிறது. வீடியோ கால்களில் கண் தொடர்பு திருத்தம் (eye contact correction) போன்ற அம்சங்கள் எந்தத் தடங்கலும் இல்லாமல் பின்னணியில் இயங்க இது உதவுகிறது. பழைய ஹார்டுவேரை வைத்திருப்பவர்களைப் புதிய மாடலுக்கு மாற்ற இந்தத் திறன் உதவும் என்று தயாரிப்பாளர்கள் நம்புகிறார்கள்.

கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங்கின் செலவு அதிகரித்து வருவதும் இந்த மாற்றத்திற்குக் காரணம். நீங்கள் ஒரு கிளவுட்-அடிப்படையிலான AI-யிடம் ஒரு டாக்குமெண்ட்டைச் சுருக்கச் சொல்லும்போதெல்லாம், மின்சாரம் மற்றும் சர்வர் பராமரிப்புக்காக நிறுவனத்திற்குச் செலவாகிறது. அந்த வேலையை உங்கள் லேப்டாப்பிற்கு மாற்றுவதன் மூலம், மைக்ரோசாப்ட் மற்றும் கூகுள் போன்ற நிறுவனங்கள் பில்லியன் கணக்கான உள்கட்டமைப்புச் செலவை மிச்சப்படுத்துகின்றன. இது AI கம்ப்யூட்டிங் செலவை மென்பொருள் நிறுவனத்திடமிருந்து ஹார்டுவேர் வாங்கும் நுகர்வோருக்கு மாற்றும் ஒரு புத்திசாலித்தனமான நகர்வு. Intel மற்றும் AMD போன்ற சிலிக்கான் நிறுவனங்களின் வணிக இலக்குகளுடன் இது ஒத்துப்போகிறது. மக்கள் மூன்று ஆண்டுகளுக்கு ஒருமுறை கம்ப்யூட்டர்களை மாற்ற வேண்டும் என்று அவர்கள் விரும்புகிறார்கள். பழைய மெஷின்களில் இயங்காத அம்சங்களை வழங்குவதன் மூலம் AI PC அந்தத் தேவையைப் பூர்த்தி செய்கிறது. நுகர்வோர் சிலிக்கானின் பரிணாம வளர்ச்சியைத் ট্র্যাক செய்யும் எங்கள் விரிவான AI ஹார்டுவேர் வழிகாட்டிகளில் இதைப் பற்றிய கூடுதல் விவரங்களைக் காணலாம். இது வெறும் ஹை-எண்ட் வொர்க்ஸ்டேஷன்களுக்கான டிரெண்ட் மட்டுமல்ல, உலகம் முழுவதும் விற்கப்படும் ஒவ்வொரு லேப்டாப்பிலும் இது அடிப்படைத் தேவையாக மாறி வருகிறது.

இந்த மாற்றத்தின் உலகளாவிய தாக்கம் தரவு இறையாண்மை (data sovereignty) மற்றும் ஆற்றலை மையமாகக் கொண்டது. அரசாங்கங்களும் பெரிய நிறுவனங்களும் தங்கள் தரவு எங்கே செல்கிறது என்பதில் மிகுந்த கவலையில் உள்ளன. ஜெர்மனியில் உள்ள ஒரு வங்கி கிளவுட் AI-ஐப் பயன்படுத்தினால், அந்தத் தரவு நாட்டை விட்டு வெளியேறலாம். லோக்கல் AI அந்தத் தரவை லேப்டாப்பிலேயே வைத்திருப்பதன் மூலம் இந்தப் பிரச்சினையைத் தீர்க்கிறது. இது ஐரோப்பாவின் GDPR மற்றும் ஆசியாவின் பிற கடுமையான தனியுரிமைச் சட்டங்களுக்கு இணங்க உதவுகிறது. இது இணையத்தின் உலகளாவிய ஆற்றல் பயன்பாட்டையும் குறைக்கிறது. தகவல்களை நகர்த்தவும் செயலாக்கவும் டேட்டா சென்டர்கள் மிகப்பெரிய அளவிலான மின்சாரத்தை நுகர்கின்றன. அந்த வேலையில் ஒரு பகுதியை மில்லியன் கணக்கான லேப்டாப்கள் செய்தாலே, உலகளாவிய மின் கட்டமைப்பு மீதான அழுத்தம் குறையும். இந்த பரவலாக்கப்பட்ட அணுகுமுறை மிகவும் பாதுகாப்பானது. மோசமான இணைய வசதி உள்ள பகுதியில் இருப்பவர்கள் கூட, அதிவேக ஃபைபர் ஆப்டிக்ஸ் வசதி உள்ளவர்களைப் போலவே மேம்பட்ட கருவிகளைப் பயன்படுத்த இது வழிவகுக்கிறது. கம்ப்யூட்டிங் சக்தியின் இந்த ஜனநாயகமயமாக்கல் சர்வதேச தொழில்நுட்ப சந்தைக்கு ஒரு பெரிய உந்துசக்தியாக உள்ளது.

ஒரு சாதாரண வேலை நாளில், AI-நேட்டிவ் லேப்டாப்பின் தாக்கம் நுணுக்கமானது ஆனால் தொடர்ச்சியானது. காலையில் ஒரு வீடியோ கான்பரன்ஸுடன் தொடங்குவதாக வைத்துக்கொள்வோம். முன்பு, பின்னணியை மங்கலாக்குவது அல்லது இரைச்சலை நீக்குவது லேப்டாப் ஃபேன்களை சத்தமாகச் சுழல வைக்கும். NPU-வுடன், இந்த வேலைகள் அமைதியாகவும் பேட்டரியை வீணாக்காமலும் நடக்கின்றன. மீட்டிங்கின் போது, ஒரு லோக்கல் மாடல் உரையாடலை டிரான்ஸ்கிரிப்ட் செய்து, முக்கியமான விஷயங்களை நிகழ்நேரத்தில் அடையாளம் காணும். ஆடியோவை சர்வரில் பதிவேற்றத் தேவையில்லை என்பதால், அறையில் விவாதிக்கப்படும் நிறுவன ரகசியங்கள் பாதுகாக்கப்படுகின்றன. பின்னர், கடந்த ஆண்டுக்கான ஒரு குறிப்பிட்ட ஸ்ப்ரெட்ஷீட்டைத் தேட வேண்டும். கோப்பு பெயரைத் தேடுவதற்குப் பதிலாக, டோக்கியோ அலுவலக பட்ஜெட்டைப் பற்றி விவாதித்த டாக்குமெண்ட்டைக் கண்டுபிடி என்று கம்ப்யூட்டரிடம் கேளுங்கள். லேப்டாப் அதன் லோக்கல் இன்டெக்ஸில் தேடி உடனடியாக அதைக் கண்டுபிடிக்கும். இது ஒரு சர்ச் இன்ஜினுக்கும் லோக்கல் இன்டெலிஜென்ஸ் இன்ஜினுக்கும் உள்ள வித்தியாசம். நீங்கள் கொடுக்கும் லேபிள்களை மட்டும் பார்க்காமல், உங்கள் வேலையின் உள்ளடக்கத்தையே அது புரிந்துகொள்கிறது.

மதிய வேளையில், பிரசன்டேஷனுக்காக ஒரு படத்தை உருவாக்க வேண்டியிருக்கலாம். இணையதளத்தில் வரிசையில் காத்திருப்பதற்குப் பதிலாக, Stable Diffusion-ன் லோக்கல் வெர்ஷனைப் பயன்படுத்தலாம். NPU இந்த வேலைக்காகவே ஆப்டிமைஸ் செய்யப்பட்டுள்ளதால், படம் நொடிகளில் தோன்றும். வாசிக்க நேரமில்லாத நீண்ட அறிக்கை உங்களுக்கு வரலாம். அதை ஒரு லோக்கல் விண்டோவில் இழுத்துப் போட்டால், உடனடியாக மூன்று பத்திகளில் சுருக்கம் கிடைக்கும். இதில் நெட்வொர்க் latency இல்லாததால் இந்த வொர்க்ஃபுளோ மிகவும் வேகமானது. சிக்னல் கடலைக் கடந்து மீண்டும் வர நீங்கள் காத்திருக்க வேண்டியதில்லை. பிராசஸிங் உங்கள் விரல்களுக்கு அருகிலேயே நடப்பதால் கம்ப்யூட்டர் மிகவும் ரெஸ்பான்சிவ் ஆக இருக்கும். இதுதான் AI PC-யின் நடைமுறை உண்மை. இது எல்லாவற்றையும் மாற்றும் ஒரே பெரிய அம்சம் அல்ல. இது உங்கள் வேலையை இன்னும் இயல்பானதாக மாற்றும் நூறு சிறிய மேம்பாடுகள். உங்கள் எண்ணங்களுக்கும் டிஜிட்டல் அவுட்புட்டிற்கும் இடையிலான இடைவெளியைக் குறைப்பதே இதன் நோக்கம்.

இந்தக் கூற்றுக்களை மதிப்பிடும்போது சாக்ரடிக் சந்தேகம் அவசியம். NPU உண்மையில் பயனுள்ள கருவியா அல்லது அதிக விலையை நியாயப்படுத்துவதற்கான வழியா என்று நாம் கேட்க வேண்டும். தற்போதுள்ள பெரும்பாலான AI அம்சங்கள் மென்பொருள் தந்திரங்களே, அவை பழைய ஹார்டுவேரிலும் மெதுவாக இயங்கக்கூடியவைதான். புதிய சிலிக்கானுக்கான செயற்கையான தேவையைத் துறை உருவாக்குகிறதா? நீண்ட கால பயன்பாடு பற்றிய கேள்வியும் உள்ளது. AI மாடல்கள் ஒவ்வொரு மாதமும் அளவில் பெரிதாகி வருகின்றன. இன்று வாங்கும் லேப்டாப்பில் நொடிக்கு 40 டிரில்லியன் செயல்பாடுகளைச் செய்யும் NPU இருக்கலாம், ஆனால் அது எதிர்கால மாடல்களுக்குப் போதுமானதாக இருக்குமா? கடந்த பத்தாண்டுகளை விட ஹார்டுவேர் மிக வேகமாகப் பழங்காலமாகிவிடும் ஒரு காலத்திற்குள் நாம் நுழையலாம். உங்கள் ஆப்பரேட்டிங் சிஸ்டத்தின் முக்கிய செயல்பாடு ஒரு குறிப்பிட்ட சிப்பைச் சார்ந்திருந்தால், பத்து ஆண்டுகள் உங்கள் கம்ப்யூட்டரைத் தொடர்ந்து பயன்படுத்தும் திறனை நீங்கள் இழக்கிறீர்கள். இது மிகப்பெரிய அளவில் மின்னணு கழிவுகளை உருவாக்குகிறது. தனியுரிமை இழப்பையும் நாம் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். உங்களுக்கு உதவ நீங்கள் செய்யும் அனைத்தையும் இன்டெக்ஸ் செய்யும் ஒரு AI, உங்கள் முழு வாழ்க்கையின் சரியான பதிவையும் வைத்திருக்கும். அந்த இன்டெக்ஸ் யாருடைய கட்டுப்பாட்டில் உள்ளது மற்றும் அதை நீதிமன்றம் மூலம் கேட்க முடியுமா?

இந்த மாற்றத்தின் தொழில்நுட்ப அடுக்கில்தான் உண்மையான கட்டுப்பாடுகள் வெளிப்படுகின்றன. ஒரு NPU பயனுள்ளதாக இருக்க, மென்பொருள் உருவாக்குநர்கள் அதனுடன் பேசக்கூடிய குறியீட்டை எழுத வேண்டும். இதற்கு Windows DirectML அல்லது Intel OpenVINO போன்ற தரப்படுத்தப்பட்ட API-கள் தேவை. தற்போது, இந்தச் சூழல் சிதறிக்கிடக்கிறது. Apple Mac-ல் இயங்கும் ஒரு அம்சம், AMD சிப் கொண்ட Windows லேப்டாப்பில் வேலை செய்யாமல் போகலாம். மெமரி பேண்ட்விட்த் பிரச்சினையும் உள்ளது. AI மாடல்களுக்கு மெமரிக்கும் பிராசஸருக்கும் இடையே தரவுகளை மிக வேகமாக நகர்த்த வேண்டியது அவசியம். பெரும்பாலான தற்போதைய லேப்டாப்களில் இங்குதான் சிக்கல் உள்ளது. NPU வேகமாக இருந்தாலும், RAM-லிருந்து தரவு வரும் வரை அது காத்திருக்க வேண்டியிருக்கும். இதனால்தான் CPU, GPU மற்றும் NPU ஆகிய அனைத்தும் ஒரே அதிவேக தரவுத் தொகுப்பைப் பகிர்ந்து கொள்ளும் ஒருங்கிணைந்த மெமரி கட்டமைப்பை நோக்கி நகர்கிறோம். இது செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது, ஆனால் வாங்கிய பிறகு லேப்டாப்களை மேம்படுத்த முடியாது. வேகத்திற்காக மெமரி பிராசஸருக்கு அருகிலேயே சாலிடர் செய்யப்படுவதால், நீங்கள் பின்னாளில் கூடுதல் RAM சேர்க்க முடியாது.

பவர் யூசர்கள் இந்த ஹைப்பை நம்பி வாங்குவதற்கு முன் விவரக்குறிப்புகளைக் கவனமாகப் பார்க்க வேண்டும். AI செயல்திறனை அளவிட இந்தத் துறை TOPS என்ற அளவீட்டைப் பயன்படுத்துகிறது. இருப்பினும், TOPS என்பது ஒரு மூல எண், அது INT8 அல்லது FP16 துல்லியம் போன்ற பல்வேறு வகையான தரவுகளை சிப் எவ்வாறு கையாள்கிறது என்பதைக் கணக்கில் கொள்ளாது. அதிக TOPS கொண்ட சிப் கூட, அதன் கட்டமைப்பு ஆப்டிமைஸ் செய்யப்படவில்லை என்றால் குறிப்பிட்ட மாடல்களில் தடுமாறலாம். வெப்ப வரம்புகளையும் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும். மெல்லிய லேப்டாப்பில் சக்திவாய்ந்த NPU இருக்கலாம், ஆனால் வெப்பத்தை வெளியேற்ற முடியாவிட்டால், சில நிமிடங்களில் சிஸ்டம் வேகத்தைக் குறைத்துவிடும். லோக்கல் ஸ்டோரேஜ் மற்றொரு காரணி. பெரிய மாடல்களை லோக்கலில் இயக்குவதற்கு மாடல் வெயிட்டுகளுக்காகவே ஜிகாபைட் கணக்கில் இடம் தேவை. சிறிய ஹார்ட் டிரைவ் கொண்ட லேப்டாப்பை வாங்கினால், விரைவில் இடம் பற்றாக்குறை ஏற்படும். சந்தையின் கீக் பிரிவு தற்போது ஆரம்பகால ஹார்டுவேர்களின் கல்லறையாக உள்ளது, அவை நிறைய வாக்குறுதிகளை அளித்தன ஆனால் மென்பொருள் ஆதரவு இல்லாமல் தோல்வியடைந்தன. அனைத்து ஹார்டுவேர் பிராண்டுகளிலும் AI மென்பொருளை உண்மையாக இயங்க வைக்கும் ஒரு உலகளாவிய தரநிலைக்காக நாங்கள் இன்னும் காத்திருக்கிறோம்.

நாங்கள் கவர் செய்ய வேண்டும் என்று நீங்கள் நினைக்கும் AI கதை, கருவி, போக்கு அல்லது கேள்வி உங்களிடம் உள்ளதா? உங்கள் கட்டுரை யோசனையை எங்களுக்கு அனுப்பவும் — அதைக் கேட்க நாங்கள் விரும்புகிறோம்.

சுருக்கமாகச் சொன்னால், AI PC என்பது ஒரு உண்மையான கட்டடக்கலை மாற்றம், ஆனால் அது இப்போதுதான் ஆரம்ப நிலையில் உள்ளது. பெரும்பாலான மக்களுக்கு, இன்றைய நன்மைகள் சிறந்த வீடியோ கால்கள் மற்றும் சற்று வேகமான போட்டோ எடிட்டிங் ஆகியவற்றுடன் மட்டுப்படுத்தப்பட்டுள்ளன. அடுத்த இரண்டு ஆண்டுகளில் ஆப்பரேட்டிங் சிஸ்டம்கள் லோக்கல் இன்ஃபரன்ஸை பயனர் இடைமுகத்தின் ஒவ்வொரு மூலையிலும் ஒருங்கிணைக்கும்போதுதான் உண்மையான மதிப்பு வெளிப்படும். வெறும் NPU ஸ்டிக்கருக்காக வேலை செய்யும் லேப்டாப்பை மாற்ற அவசரப்பட வேண்டாம். இருப்பினும், நீங்கள் இறுதியில் அப்கிரேடு செய்யும்போது, ஒரு பிரத்யேக AI சிப் இருப்பது நல்ல அனுபவத்திற்கு அவசியமாக இருக்கும். அன்றாடப் பணிகளுக்காக இந்தத் துறை கிளவுட்டிலிருந்து விலகிச் செல்கிறது. இது இணைய இணைப்பு இல்லாமலேயே சிக்கலான வேலைகளைச் செய்யக்கூடிய, அதிக தனியுரிமை கொண்ட, திறமையான லேப்டாப்களுக்கு வழிவகுக்கும். இது பர்சனல் கம்ப்யூட்டரை ஒரு முழுமையான பவர்ஹவுஸாக மாற்றும் யோசனைக்குத் திரும்புவதாகும். மார்க்கெட்டிங் சத்தமாக இருக்கலாம், ஆனால் அடிப்படைத் தொழில்நுட்பம் அடுத்த பத்தாண்டுகளின் கம்ப்யூட்டிங்கிற்குத் தேவையான ஒரு படியாகும்.

ஆசிரியரின் குறிப்பு: கணினித் துறையில் நிபுணர்கள் அல்லாதவர்கள், ஆனால் செயற்கை நுண்ணறிவைப் புரிந்துகொள்ளவும், அதை அதிக நம்பிக்கையுடன் பயன்படுத்தவும், ஏற்கனவே வந்துகொண்டிருக்கும் எதிர்காலத்தைப் பின்தொடரவும் விரும்பும் மக்களுக்காக, பலமொழி AI செய்திகள் மற்றும் வழிகாட்டல் மையமாக இந்த தளத்தை நாங்கள் உருவாக்கினோம்.