ڈیٹا سینٹر کی ترقی AI کی دوڑ کے لیے کیا معنی رکھتی ہے
ورچوئل انٹیلیجنس کی جسمانی حدود
مصنوعی ذہانت (AI) کی دوڑ اب تحقیقی لیب سے نکل کر تعمیراتی مقامات تک پہنچ چکی ہے۔ برسوں تک، انڈسٹری کا سارا زور کوڈ کی خوبصورتی اور نیورل نیٹ ورکس کے سائز پر رہا، لیکن آج ہماری بنیادی رکاوٹیں کہیں زیادہ قدیم ہیں۔ یہ زمین، بجلی، پانی اور تانبا ہیں۔ اگر آپ اگلی نسل کے بڑے لینگویج ماڈلز بنانا چاہتے ہیں، تو آپ کو صرف ایک بہتر الگورتھم کی ضرورت نہیں ہے۔ آپ کو ایک ایسی دیوہیکل عمارت چاہیے جس میں ہزاروں خصوصی چپس نصب ہوں جو ایک چھوٹے شہر جتنی بجلی کھا جائیں۔ سافٹ ویئر سے بھاری انفراسٹرکچر کی طرف اس منتقلی نے ٹیک مقابلے کی نوعیت ہی بدل دی ہے۔ اب یہ صرف اس بارے میں نہیں ہے کہ کس کے پاس بہترین انجینئرز ہیں، بلکہ یہ اس بارے میں ہے کہ کون الیکٹریکل گرڈ تک رسائی حاصل کر سکتا ہے اور کون مقامی حکومتوں کو اس بات پر قائل کر سکتا ہے کہ انہیں ایسی سہولت بنانے دی جائے جو ٹھنڈک کے لیے لاکھوں گیلن پانی استعمال کرے۔
جب بھی کوئی صارف چیٹ بوٹ میں کوئی پرامپٹ ٹائپ کرتا ہے، تو ایک جسمانی عمل کا سلسلہ شروع ہو جاتا ہے۔ وہ درخواست کسی بادل (cloud) میں نہیں، بلکہ سرورز کے ایک ریک میں موجود ہوتی ہے۔ یہ سرورز اب زیادہ گنجان اور گرم ہو رہے ہیں۔ ان مراکز کی ترقی ٹیک انڈسٹری کی تاریخ میں سب سے بڑی جسمانی توسیع ہے۔ یہ کمپیوٹ کے مستقبل پر ایک بہت بڑا جوا ہے، لیکن یہ ترقی اب جسمانی حقیقت کی دیوار سے ٹکرا رہی ہے۔ ہم انٹرنیٹ کے تجریدی تصور سے ایک ایسی دنیا کی طرف بڑھ رہے ہیں جہاں ڈیٹا سینٹرز اتنے ہی اہم اور متنازعہ ہیں جتنے کہ آئل ریفائنریز یا پاور پلانٹس۔ یہ AI کی دوڑ کی نئی حقیقت ہے، جو دنیا کے بنیادی وسائل کے حصول کا مقابلہ ہے۔
کوڈ سے کنکریٹ اور تانبے تک
ایک جدید ڈیٹا سینٹر بنانا صنعتی انجینئرنگ کا ایک بڑا کارنامہ ہے۔ ماضی میں، ڈیٹا سینٹر شاید ایک پرانا گودام ہوتا تھا جس میں کچھ اضافی ایئر کنڈیشنگ لگا دی جاتی تھی۔ اب، یہ سہولیات خاص طور پر AI چپس کی شدید گرمی کو برداشت کرنے کے لیے بنائی گئی مشینیں ہیں۔ سب سے اہم عنصر بجلی ہے۔ ایک جدید AI چپ 700 واٹ سے زیادہ بجلی کھینچ سکتی ہے۔ جب آپ ایسی دسیوں ہزار چپس ایک عمارت میں لگاتے ہیں، تو بجلی کی ضرورت سینکڑوں میگاواٹ تک پہنچ جاتی ہے۔ یہ صرف بجلی کے خرچ کی بات نہیں، بلکہ اس کی دستیابی کی ہے۔ دنیا کے کئی حصوں میں، الیکٹریکل گرڈ پہلے ہی اپنی حد تک پہنچ چکا ہے۔ اب ٹیک کمپنیاں رہائشی محلوں اور فیکٹریوں کے ساتھ اسی محدود بجلی کے لیے مقابلہ کر رہی ہیں۔
زمین اگلی بڑی رکاوٹ ہے۔ آپ ان سہولیات کو کہیں بھی نہیں بنا سکتے۔ انہیں لیٹنسی (latency) کم کرنے کے لیے فائبر آپٹک لائنوں کے قریب ہونا چاہیے۔ انہیں ایسی جگہوں پر بھی ہونا چاہیے جہاں زمین مستحکم ہو اور موسم قابلِ انتظام ہو۔ اس کی وجہ سے شمالی ورجینیا جیسی جگہوں پر ڈیٹا سینٹرز کا ایک بڑا مرکز بن گیا ہے۔ یہ خطہ عالمی انٹرنیٹ ٹریفک کا ایک بڑا حصہ سنبھالتا ہے، لیکن وہاں بھی زمین ختم ہو رہی ہے۔ کمپنیاں اب دور دراز کے علاقوں کو دیکھ رہی ہیں، لیکن وہاں اکثر گرڈ کنکشنز کی کمی ہوتی ہے۔ یہ مرغی اور انڈے والا مسئلہ بن گیا ہے۔ آپ کو زمین مل سکتی ہے، لیکن بجلی نہیں، یا بجلی مل سکتی ہے، لیکن مقامی اجازت کا عمل برسوں لے لیتا ہے۔ اجازت نامے حاصل کرنا اب ایک بڑی رکاوٹ بن چکا ہے۔ مقامی حکومتیں ان منصوبوں کے بارے میں شکوک و شبہات کا شکار ہیں کیونکہ یہ جگہ تو بہت گھیرتے ہیں اور وسائل بھی استعمال کرتے ہیں، لیکن طویل مدتی ملازمتیں بہت کم فراہم کرتے ہیں۔
کولنگ اس انفراسٹرکچر کا تیسرا ستون ہے۔ AI چپس ناقابل یقین حد تک گرمی پیدا کرتی ہیں۔ روایتی ایئر کولنگ اب ہائی ڈینسٹی ریک کے لیے کافی نہیں ہے۔ بہت سی نئی سہولیات مائع کولنگ (liquid cooling) کی طرف منتقل ہو رہی ہیں۔ اس میں پانی یا خصوصی کولنٹ کے پائپ براہ راست چپس تک پہنچائے جاتے ہیں۔ اس کے لیے پانی کی بھاری مقدار درکار ہوتی ہے۔ بعض صورتوں میں، ایک ڈیٹا سینٹر سالانہ کروڑوں گیلن پانی استعمال کر سکتا ہے۔ یہ ٹیک کمپنیوں کو مقامی زراعت اور رہائشی پانی کی ضروریات کے ساتھ براہ راست مقابلے میں کھڑا کر دیتا ہے۔ خشک سالی والے علاقوں میں، یہ ایک سیاسی مسئلہ بن گیا ہے۔ انڈسٹری بند لوپ سسٹمز کی طرف بڑھنے کی کوشش کر رہی ہے جو پانی کو ری سائیکل کرتے ہیں، لیکن ابتدائی ضروریات اب بھی بہت زیادہ ہیں۔ یہی وہ عملی رکاوٹیں ہیں جو ٹیک ترقی کے موجودہ دور کی وضاحت کرتی ہیں۔
ہائی پرفارمنس کمپیوٹ کی جیو پولیٹکس
ڈیٹا سینٹرز اب صرف کارپوریٹ اثاثے نہیں رہے، یہ قومی ترجیحات بن چکے ہیں۔ دنیا بھر کی حکومتیں یہ سمجھ رہی ہیں کہ کمپیوٹ پاور قومی طاقت کی ایک شکل ہے۔ اس سے ‘خود مختار AI’ (sovereign AI) کا تصور پیدا ہوا ہے۔ ممالک چاہتے ہیں کہ ان کے اپنے ڈیٹا سینٹرز ان کی سرحدوں کے اندر ہوں تاکہ ڈیٹا کی پرائیویسی اور قومی سلامتی کو یقینی بنایا جا سکے۔ وہ دوسری حدود میں واقع سہولیات پر انحصار نہیں کرنا چاہتے۔ یہ ایک بکھرے ہوئے عالمی انفراسٹرکچر کی طرف لے جا رہا ہے۔ چند بڑے مراکز کے بجائے، ہم ہر بڑی معیشت میں مقامی ڈیٹا سینٹرز کے قیام پر زور دیکھ رہے ہیں۔ یہ مرکزی ماڈل سے ایک بڑی تبدیلی ہے جو پچھلی دہائی پر حاوی تھا۔ یہ انفراسٹرکچر کی دوڑ کو اور بھی پیچیدہ بنا دیتا ہے کیونکہ کمپنیوں کو ہر ملک میں مختلف ریگولیٹری ماحول سے نمٹنا پڑتا ہے۔
اس جیو پولیٹیکل پہلو نے ڈیٹا سینٹرز کو صنعتی پالیسی کا ہدف بنا دیا ہے۔ کچھ حکومتیں ڈیٹا سینٹر ڈویلپرز کو راغب کرنے کے لیے بھاری سبسڈی دے رہی ہیں۔ وہ ان عمارتوں کو جدید معیشت کی بنیاد سمجھتی ہیں۔ دوسری طرف، کچھ حکومتیں اس کے برعکس کر رہی ہیں۔ انہیں اپنے قومی گرڈ پر بوجھ اور اتنی زیادہ توانائی کے استعمال کے ماحولیاتی اثرات کی فکر ہے۔ مثال کے طور پر، کچھ شہروں نے نئے ڈیٹا سینٹر کی تعمیر پر پابندیاں لگا دی ہیں جب تک کہ وہ اپنے الیکٹریکل انفراسٹرکچر کو اپ گریڈ نہ کر لیں۔ یہ دستیابی کا ایک پیچیدہ جال بناتا ہے۔ ایک کمپنی شاید ایک ملک میں تعمیر کر سکے لیکن دوسرے میں اسے رکاوٹ کا سامنا ہو۔ یہ جغرافیائی تقسیم اہم ہے کیونکہ یہ ان خطوں کے صارفین کے لیے AI ماڈلز کی لیٹنسی اور کارکردگی کو متاثر کرتی ہے۔ اگر کسی ملک میں مقامی کمپیوٹ کی کمی ہے، تو اس کے شہری ہمیشہ AI کی دوڑ میں نقصان میں رہیں گے۔
ان اثاثوں کے لیے جدوجہد سپلائی چین کے لیے بھی ایک جنگ ہے۔ ڈیٹا سینٹر بنانے کے لیے درکار پرزے کم یاب ہیں۔ اس میں چپس سے لے کر گرڈ سے منسلک ہونے کے لیے درکار بڑے ٹرانسفارمرز تک سب کچھ شامل ہے۔ ان میں سے کچھ آلات کے لیے لیڈ ٹائم دو یا تین سال ہو سکتا ہے۔ اس کا مطلب یہ ہے کہ 2026 میں AI کی دوڑ کے فاتحین کا فیصلہ برسوں پہلے کیے گئے فیصلوں سے ہوا تھا۔ جن کمپنیوں نے اپنی بجلی اور آلات جلد محفوظ کر لیے، انہیں بڑی برتری حاصل ہے۔ جو اب مارکیٹ میں داخل ہونے کی کوشش کر رہے ہیں، انہیں معلوم ہو رہا ہے کہ دروازہ جزوی طور پر بند ہو چکا ہے۔ جسمانی دنیا سافٹ ویئر کی دنیا سے کہیں زیادہ آہستہ چلتی ہے۔ آپ ایک دن میں نیا کوڈ لکھ سکتے ہیں، لیکن آپ ایک دن میں سب اسٹیشن نہیں بنا سکتے۔ یہ حقیقت ٹیک کمپنیوں کو صنعتی دیو کی طرح سوچنے پر مجبور کر رہی ہے۔
جب لارج لینگویج ماڈلز مقامی پاور گرڈز سے ملتے ہیں
اس ترقی کے اثرات کو سمجھنے کے لیے، ایک جدید ڈیٹا سینٹر کی زندگی کے ایک عام دن پر غور کریں۔ تصور کریں کہ ایک درمیانے درجے کے شہر کے مضافات میں ایک سہولت موجود ہے۔ اندر، ریک کی قطاریں ہیں، جن میں سے ہر ایک تقریباً فریج کے سائز کی ہے۔ یہ ریک GPUs سے بھرے ہوئے ہیں۔ جیسے جیسے سورج طلوع ہوتا ہے اور لوگ اپنے کام کا دن شروع کرتے ہیں، AI خدمات کی مانگ بڑھ جاتی ہے۔ کوڈ مکمل کرنے، تصویر بنانے اور متن کا خلاصہ کرنے کی ہزاروں درخواستیں عمارت میں آتی ہیں۔ ہر درخواست بجلی کی کھپت میں اضافے کا باعث بنتی ہے۔ کولنگ پنکھے تیزی سے گھومتے ہیں۔ مائع کولنگ پمپ تیز ہو جاتے ہیں۔ ان چپس سے پیدا ہونے والی گرمی اتنی شدید ہوتی ہے کہ آپ اسے سرور روم کی موصل دیواروں کے ذریعے محسوس کر سکتے ہیں۔ یہ جدید معیشت کی آواز ہے۔ یہ ایک مستقل، کم فریکوئنسی والی گونج ہے جو کبھی نہیں رکتی۔
دیواروں کے باہر، اس کا اثر کمیونٹی محسوس کرتی ہے۔ مقامی یوٹیلیٹی کمپنی کو لوڈ کا انتظام کرنا پڑتا ہے۔ اگر ڈیٹا سینٹر بہت زیادہ بجلی کھینچتا ہے، تو یہ گرڈ میں عدم استحکام کا باعث بن سکتا ہے۔ یہی وجہ ہے کہ بہت سے ڈیٹا سینٹرز میں بیٹریوں اور ڈیزل جنریٹرز کے بڑے بینک موجود ہوتے ہیں۔ وہ بنیادی طور پر اپنی چھوٹی یوٹیلیٹیز ہیں۔ لیکن یہ جنریٹرز شور اور اخراج پیدا کرتے ہیں، جس سے مقامی مزاحمت پیدا ہوتی ہے۔ قریبی محلوں کے رہائشی مسلسل گونج یا اپنے گھروں کے پچھواڑے سے گزرنے والی بڑی بجلی کی لائنوں کے نظارے کے بارے میں شکایت کر سکتے ہیں۔ وہ ایک ایسی عمارت دیکھتے ہیں جو 500,000 m2 پر محیط ہے لیکن صرف چند درجن لوگوں کو ملازمت دیتی ہے۔ وہ سوچتے ہیں کہ انہیں اپنے مقامی وسائل پر بوجھ کے بدلے کیا مل رہا ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں تکنیکی اور سیاسی پہلو ملتے ہیں۔ ڈیٹا سینٹر انجینئرنگ کا ایک عجوبہ ہے، لیکن یہ ایک ایسا پڑوسی بھی ہے جو بہت زیادہ بجلی اور پانی استعمال کرتا ہے۔
اس پیمانے کا تصور کرنا مشکل ہے۔ ایک بڑا ڈیٹا سینٹر کیمپس 100,000 گھروں جتنی بجلی استعمال کر سکتا ہے۔ جب کوئی ٹیک دیو 10 ارب ڈالر کے نئے منصوبے کا اعلان کرتا ہے، تو وہ صرف سرورز نہیں خرید رہے ہوتے۔ وہ ایک بڑا صنعتی کمپلیکس بنا رہے ہوتے ہیں۔ اس میں پانی صاف کرنے کے وقف پلانٹس اور نجی الیکٹریکل سب اسٹیشن شامل ہیں۔ بعض صورتوں میں، وہ کاربن سے پاک توانائی کی مستقل فراہمی کو یقینی بنانے کے لیے جوہری توانائی میں بھی سرمایہ کاری کر رہے ہیں۔ یہ ٹیک کمپنیوں کے کام کرنے کے پرانے انداز سے ایک بنیادی تبدیلی ہے۔ وہ اب کسی اور کی عمارت میں صرف کرایہ دار نہیں ہیں۔ وہ بہت سے خطوں میں انفراسٹرکچر کی ترقی کے بنیادی محرک ہیں۔ یہ ترقی ہمارے شہروں کی ظاہری شکل اور ہماری یوٹیلیٹیز کے انتظام کے طریقے کو بدل رہی ہے۔ یہ ڈیجیٹل دور کا ایک بہت بڑا، مرئی اظہار ہے۔
یہ رگڑ صرف وسائل کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ تبدیلی کی رفتار کے بارے میں ہے۔ ایک مقامی پاور گرڈ کو دہائیوں کے دوران ایک متوقع شرح سے بڑھنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ AI بوم نے اس ترقی کو چند سالوں میں سمیٹ دیا ہے۔ یوٹیلیٹیز ساتھ چلنے کے لیے جدوجہد کر رہی ہیں۔ کچھ خطوں میں، نئے گرڈ کنکشن کے لیے انتظار کا وقت اب پانچ سال سے زیادہ ہے۔ اس نے گرڈ تک رسائی کو ایک قیمتی کموڈٹی بنا دیا ہے۔ کچھ کمپنیاں پرانی صنعتی جگہیں صرف اس لیے خرید رہی ہیں کیونکہ ان کے پاس پہلے سے ہی ہائی کیپیسٹی پاور کنکشن موجود ہے۔ انہیں عمارتوں سے کوئی دلچسپی نہیں ہے۔ انہیں زمین میں موجود تانبے سے غرض ہے۔ مارکیٹ میں مایوسی کا یہ عالم ہے۔ AI کی دوڑ مقامی منصوبہ بندی کمیشنوں اور یوٹیلیٹی بورڈ رومز کی خندقوں میں لڑی جا رہی ہے۔
کمپیوٹ دور کے لیے مشکل سوالات
جیسے جیسے ہم یہ توسیع جاری رکھتے ہیں، ہمیں چھپے ہوئے اخراجات کے بارے میں مشکل سوالات پوچھنے ہوں گے۔ اس بڑے تعمیراتی کام سے اصل میں فائدہ کسے ہوتا ہے؟ اگرچہ AI خدمات عالمی سطح پر دستیاب ہیں، لیکن ماحولیاتی اور انفراسٹرکچر کے اخراجات اکثر مقامی ہوتے ہیں۔ دیہی علاقے کی ایک کمیونٹی اپنے پانی کی سطح کو گرتے ہوئے دیکھ سکتی ہے تاکہ ایک ایسے ڈیٹا سینٹر کو سپورٹ کیا جا سکے جو سیارے کے دوسری طرف کے صارفین کو خدمات فراہم کرتا ہے۔ ہمیں اس ماڈل کی طویل مدتی پائیداری پر بھی غور کرنا ہوگا۔ اگر ہر بڑی کمپنی اور حکومت اپنا بڑا کمپیوٹ کلسٹر چاہتی ہے، تو کل عالمی توانائی کی طلب فلکیاتی ہوگی۔ کیا یہ ہمارے محدود توانائی کے وسائل کا بہترین استعمال ہے؟ ہم بنیادی طور پر جسمانی توانائی کا تبادلہ ڈیجیٹل ذہانت کے لیے کر رہے ہیں۔ یہ ایک ایسا ٹریڈ آف ہے جس پر مزید عوامی بحث کی ضرورت ہے۔
پرائیویسی اور کنٹرول کا سوال بھی ہے۔ جیسے جیسے ڈیٹا سینٹرز چند ٹیک دیووں کے ہاتھوں میں مرکوز ہوتے جا رہے ہیں، ان کمپنیوں کو ناقابل یقین طاقت حاصل ہو رہی ہے۔ وہ صرف سافٹ ویئر فراہم کرنے والے نہیں ہیں۔ وہ اس جسمانی انفراسٹرکچر کے مالک ہیں جو جدید زندگی کو ممکن بناتا ہے۔ اگر ایک ہی کمپنی ڈیٹا سینٹرز، چپس اور ماڈلز کی مالک ہے، تو انہیں عمودی انضمام (vertical integration) کی ایسی سطح حاصل ہے جو بے مثال ہے۔ یہ چھوٹے حریفوں کے لیے داخلے کی ایک بڑی رکاوٹ پیدا کرتا ہے۔ ایک اسٹارٹ اپ کیسے مقابلہ کر سکتا ہے جب انہیں بجلی کا اجازت نامہ بھی نہیں مل سکتا؟ AI انفراسٹرکچر کی جسمانی حقیقت شاید سب سے بڑی مسابقت مخالف قوت ہو۔ یہ خیالات کی مارکیٹ کو سرمائے اور کنکریٹ کی مارکیٹ میں بدل دیتی ہے۔
آخر میں، ہمیں اس سسٹم کی لچک کو دیکھنا ہوگا۔ اتنی زیادہ کمپیوٹ پاور کو چند جغرافیائی مراکز میں مرکوز کر کے، ہم ناکامی کے واحد پوائنٹس (single points of failure) پیدا کر رہے ہیں۔ کسی بڑے ڈیٹا سینٹر ہب پر قدرتی آفت یا ٹارگٹڈ حملہ عالمی نتائج کا باعث بن سکتا ہے۔ ہم نے وبائی امراض کے دوران اس کی ایک جھلک دیکھی تھی جب سپلائی چین میں خلل نے ڈیٹا سینٹر کی توسیع کو سست کر دیا تھا۔ لیکن اب خطرات اور بھی زیادہ ہیں۔ ہماری پوری معیشت ان سہولیات کے اوپر تعمیر کی جا رہی ہے۔ اگر گرڈ ناکام ہو جائے یا کولنگ کا پانی ختم ہو جائے، تو AI رک جاتا ہے۔ یہ ڈیجیٹل دور کا تضاد ہے۔ ہماری سب سے جدید ٹیکنالوجی مکمل طور پر سب سے بنیادی جسمانی نظاموں پر منحصر ہے۔ ہم ایک بہت ہی نازک بنیاد پر ایک مستقبل کی دنیا بنا رہے ہیں۔
BotNews.today مواد کی تحقیق، تحریر، تدوین اور ترجمہ کے لیے AI ٹولز کا استعمال کرتا ہے۔ ہماری ٹیم معلومات کو مفید، واضح اور قابل اعتماد رکھنے کے لیے اس عمل کا جائزہ لیتی ہے اور اس کی نگرانی کرتی ہے۔
AI بیک بون کا آرکیٹیکچر
تکنیکی پہلو کو دیکھنے والوں کے لیے، ڈیٹا سینٹر کے ڈیزائن میں تبدیلی گہری ہے۔ ہم عام مقصد کے کلاؤڈ کمپیوٹنگ سے خصوصی AI فیکٹریوں کی طرف بڑھ رہے ہیں۔ ایک روایتی ڈیٹا سینٹر میں، مقصد ہزاروں مختلف صارفین کے لیے ہزاروں مختلف ایپلی کیشنز کی میزبانی کرنا تھا۔ ورک لوڈ غیر متوقع تھا لیکن عام طور پر کم شدت والا تھا۔ ایک AI فیکٹری میں، پوری عمارت اکثر ایک ہی کام کے لیے وقف ہوتی ہے، جیسے کہ ایک بڑے ماڈل کی تربیت۔ یہ اصلاح کی بہت اعلیٰ سطح کی اجازت دیتا ہے۔ صرف نیٹ ورکنگ ہی ایک بڑا چیلنج ہے۔ ہزاروں GPUs پر ایک ماڈل کو تربیت دینے کے لیے، آپ کو ایک ایسے نیٹ ورک کی ضرورت ہے جو تقریباً صفر لیٹنسی کے ساتھ ڈیٹا کی ناقابل یقین مقدار کو سنبھال سکے۔ اس کی وجہ سے InfiniBand اور ہائی اسپیڈ ایتھرنیٹ سوئچز جیسی ٹیکنالوجیز کو اپنایا گیا ہے جو 800Gbps پر کام کرتے ہیں۔
کیا آپ کے پاس کوئی AI کہانی، ٹول، رجحان، یا سوال ہے جس کے بارے میں آپ کو لگتا ہے کہ ہمیں اسے شامل کرنا چاہیے؟ ہمیں اپنے مضمون کا خیال بھیجیں — ہمیں اسے سن کر خوشی ہوگی۔اسٹوریج ایک اور اہم عنصر ہے۔ ایک AI ماڈل کو تربیت دینے کے لیے اسے پیٹا بائٹس ڈیٹا کھلانے کی ضرورت ہوتی ہے جتنی تیزی سے GPUs اسے پروسیس کر سکیں۔ اس نے ان ورک لوڈز کے لیے روایتی ہارڈ ڈرائیوز کو متروک بنا دیا ہے۔ سب کچھ ہائی اسپیڈ NVMe فلیش اسٹوریج کی طرف منتقل ہو رہا ہے۔ لیکن اگر ڈیٹا پائپ لائن کو صحیح طریقے سے ڈیزائن نہ کیا جائے تو تیز ترین اسٹوریج بھی ایک رکاوٹ بن سکتی ہے۔ یہی وجہ ہے کہ ہم مقامی اسٹوریج اور ایج کمپیوٹنگ پر زیادہ توجہ دیکھ رہے ہیں۔ ڈیٹا کو کمپیوٹ کے قریب لا کر، کمپنیاں نیٹ ورک پر بوجھ کم کر سکتی ہیں۔ تاہم، ماڈلز کا بہت بڑا سائز اسے مشکل بنا دیتا ہے۔ ایک جدید ترین ماڈل سینکڑوں گیگا بائٹس کا ہو سکتا ہے، جس کی وجہ سے اسے ایک بڑے سرور کلسٹر کے علاوہ کسی اور چیز پر چلانا مشکل ہو جاتا ہے۔ یہ طاقت ان لوگوں کے ہاتھوں میں رکھتی ہے جو بڑی سہولیات کے متحمل ہو سکتے ہیں۔
ہم یہ بھی دیکھ رہے ہیں کہ APIs اور مقامی اسٹوریج کیسے تعامل کرتے ہیں۔ بہت سے ڈویلپرز کلاؤڈ کے زیادہ اخراجات اور لیٹنسی سے بچنے کے لیے مقامی ہارڈ ویئر پر ان ماڈلز کے چھوٹے ورژن چلانے کے طریقے تلاش کر رہے ہیں۔ اسے ‘لوکل انفرنس’ (local inference) کہا جاتا ہے۔ اگرچہ یہ سادہ کاموں کے لیے کام کرتا ہے، لیکن سب سے زیادہ قابل ماڈلز کو اب بھی ڈیٹا سینٹر کے بڑے وسائل کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ ایک درجہ بند سسٹم بناتا ہے۔
