முக்கிய புள்ளிகள்
- OpenAI மற்றும் Broadcom இணைந்து 'Jalapeño' என்ற புதிய AI இன்ஃபெரன்ஸ் சிப்பை (Inference Chip) வெறும் 9 மாதங்களில் உருவாக்கியுள்ளனர்.
- பொதுவாக ஒரு புதிய சிப் டிசைன் செய்ய 2 முதல் 3 ஆண்டுகள் ஆகும், ஆனால் OpenAI தனது சொந்த AI மாடல்களைக் கொண்டே இந்த வேலையை வேகமாக முடித்துள்ளது.
- இந்த சிப் குறிப்பாக ChatGPT போன்ற Large Language Models (LLM) வேலைகளை மிக வேகமாக செய்ய வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
- இதன் மூலம் AI சேவைகளுக்கான செலவு குறையும், இது இந்தியாவில் உள்ள டெவலப்பர்களுக்கு பெரிய லாபமாக அமையும்.
- NVIDIA நிறுவனத்தின் ஆதிக்கத்திற்கு சவால் விடும் வகையில் இந்த 'Jalapeño' சிப் பார்க்கப்படுகிறது.
9 மாத அதிசயம்: OpenAI-யின் Jalapeño சிப் வருகை
டெக்னாலஜி உலகத்துல ஒரு புது சிப்பை டிசைன் பண்ணி அதை மேனுஃபேக்சரிங் பண்றதுங்கிறது சாதாரண விஷயம் கிடையாது. இதுக்கு பல ஆயிரம் இன்ஜினியர்கள், பல கோடி ரூபாய் முதலீடு, அப்புறம் குறைஞ்சது 2-லிருந்து 3 வருஷம் டைம் எடுக்கும். ஆனா, இன்னைக்கு ஜூன் 25, 2026 அன்னைக்கு OpenAI ஒரு மிகப்பெரிய சாதனையை பண்ணியிருக்காங்க. Broadcom கூட சேர்ந்து 'Jalapeño' அப்படிங்கிற ஒரு புது AI சிப்பை அவங்க அறிமுகம் செஞ்சிருக்காங்க. ஆச்சரியமான விஷயம் என்னன்னா, இதோட ஆரம்பக்கட்ட டிசைன்ல இருந்து மேனுஃபேக்சரிங் வரைக்கும் வெறும் 9 மாசத்துல முடிச்சிருக்காங்க. இது சிப் இண்டஸ்ட்ரிலயே ஒரு மிகப்பெரிய ரெக்கார்டுன்னு தான் சொல்லணும்.
சரி, இது ஏன் இவ்வளவு முக்கியம்னு நீங்க கேட்கலாம். இப்போதைக்கு AI உலகத்துல NVIDIA தான் ராஜா. அவங்களோட சிப்கள் தான் எல்லா AI கம்பெனிகளுமே யூஸ் பண்றாங்க. ஆனா அந்த சிப்கள் ரொம்ப காஸ்ட்லி, அதுமட்டும் இல்லாம அதோட டிமாண்ட் ரொம்ப அதிகம். இதனால OpenAI என்ன முடிவு பண்ணாங்கன்னா, நாம ஏன் மத்தவங்களை நம்பி இருக்கணும், நமக்கான சிப்பை நாமளே ஏன் டிசைன் பண்ணக்கூடாதுன்னு யோசிச்சாங்க. அதோட விளைவு தான் இந்த 'Jalapeño'. இதுக்கு Broadcom கம்பெனி அவங்களோட செமிகண்டக்டர் அறிவை கொடுத்திருக்காங்க. இந்த சிப் வந்த பிறகு, ChatGPT இன்னும் வேகமாவும், துல்லியமாவும் வேலை செய்யும்னு எதிர்பார்க்கப்படுது.
AI-யே உருவாக்கிய AI சிப்: இது எப்படி சாத்தியம்?
இந்த 'Jalapeño' சிப்போட ஸ்பெஷாலிட்டியே இதோட டிசைன் ப்ராசஸ் தான். வழக்கமா மனுஷங்க பண்ற பல சிக்கலான சிப் டிசைன் வேலைகளை, OpenAI அவங்களோட சொந்த AI மாடல்களை (LLMs) வச்சு செஞ்சிருக்காங்க. அதாவது ஒரு AI சிப்பை உருவாக்குறதுக்கு இன்னொரு AI-யை உதவியா வச்சிருக்காங்க. சிப்ல இருக்குற சர்க்யூட் ரூட்டிங் (Circuit Routing), பவர் மேனேஜ்மென்ட் இது எல்லாத்தையும் AI மூலமா ஆப்டிமைஸ் பண்ணதால தான், 2 வருஷம் ஆக வேண்டிய வேலையை வெறும் 9 மாசத்துல முடிக்க முடிஞ்சிருக்கு. இத தான் 'AI designing AI' அப்படின்னு சொல்றாங்க.
Broadcom கம்பெனி இதுல ஒரு முக்கியமான பார்ட்னர். OpenAI அவங்களோட தேவைகளையும், AI டூல்ஸையும் கொடுக்க, Broadcom அதை எப்படி ஒரு நிஜமான சிப்பா மாத்துறதுங்கிற வேலையை பார்த்திருக்காங்க. இந்த சிப் 3nm (3 நானோமீட்டர்) டெக்னாலஜில உருவாயிருக்கு. இதுல HBM4 (High Bandwidth Memory) அப்படிங்கிற அதிவேக மெமரி வசதி இருக்கு. இதனால எவ்வளவு பெரிய டேட்டாவையும் இந்த சிப் ரொம்ப ஈஸியா ஹேண்டில் பண்ணும். ஆப்பிள் கம்பெனி எப்படி அவங்களோட போனுக்கு அவங்களே சிப் செஞ்சுக்கிறாங்களோ, அதே மாதிரி இப்போ OpenAI-யும் ஒரு 'ஹார்டுவேர் கம்பெனியா' மாற ஆரம்பிச்சிருக்காங்க.
இந்தியர்களுக்கு இதனால என்ன லாபம்?
இப்போ விஷயத்துக்கு வருவோம். இந்தியால இருக்குற நமக்கு இதனால என்ன பயன்? இப்போ நீங்க ChatGPT Plus சப்ஸ்கிரிப்ஷன் வச்சிருந்தாலோ இல்ல ஃப்ரீயா யூஸ் பண்ணாலோ, அது அமெரிக்கால இருக்குற NVIDIA சிப் சர்வர்கள்ல தான் ரன் ஆகுது. அந்த சிப்கள் ரொம்ப காஸ்ட்லிங்கிறதால தான் நமக்கும் அந்த சர்வீஸ் கொஞ்சம் காஸ்ட்லியா இருக்கு. ஆனா OpenAI அவங்களோட சொந்த 'Jalapeño' சிப்பை யூஸ் பண்ண ஆரம்பிக்கும்போது, அவங்களுக்கு ஆகுற செலவு கிட்டத்தட்ட 40% வரைக்கும் குறைய வாய்ப்பு இருக்கு. இதனால ஃியூச்சர்ல ChatGPT-யோட விலை குறையலாம், இல்லனா இன்னும் நிறைய சூப்பர் ஃபீச்சர்ஸ் நமக்கு ஃப்ரீயாவே கிடைக்கலாம்.
அதுமட்டும் இல்லாம, இந்தியால இருக்குற பல AI ஸ்டார்ட்அப் கம்பெனிகள் OpenAI-யோட API-யை தான் யூஸ் பண்றாங்க. இந்த சிப் மூலமா API செலவு குறைஞ்சா, நம்ம ஊர் டெவலப்பர்கள் இன்னும் கம்மி விலையில சூப்பரான AI ஆப்ஸ்களை உருவாக்க முடியும். உதாரணத்துக்கு, ஒரு பேங்கிங் ஆப்போ இல்ல ஒரு எஜுகேஷன் ஆப்போ AI மூலமா வேலை செய்யும்போது, அதோட வேகம் பல மடங்கு அதிகமாகும். 2026-ஓட கடைசியில இதோட பலனை நாம இந்தியால நேரடியாவே பார்க்க முடியும்னு நாங்க நினைக்கிறோம்.
NVIDIA-வை இது காலி பண்ணிடுமா?
இப்போ எல்லாரும் கேக்குற கேள்வி இதுதான். NVIDIA-வுக்கு இனி அவ்வளவுதானா? அப்படி சொல்ல முடியாது. NVIDIA சிப்கள் வந்து 'General Purpose'. அதாவது அதை வச்சு கேமிங் பண்ணலாம், கிராபிக்ஸ் பண்ணலாம், AI-க்கு டிரெய்னிங் கொடுக்கலாம். ஆனா OpenAI-யோட 'Jalapeño' சிப் வந்து ஒரு 'ASIC' (Application-Specific Integrated Circuit). இது வெறும் AI மாடல்களை இயக்குறதுக்காக (Inference) மட்டுமே உருவாக்கப்பட்டது. இதனால இது மத்த வேலைகளை செய்யாது, ஆனா AI வேலைகளை மட்டும் மத்த சிப்களை விட 3 மடங்கு கம்மியான கரண்ட்ல செஞ்சு முடிக்கும்.
சோ, சிம்பிளா சொல்லணும்னா, ஒரு புது AI மாடலை உருவாக்குறதுக்கு (Training) இன்னும் NVIDIA தான் வேணும். ஆனா அந்த மாடலை கோடி கணக்கான மக்கள் யூஸ் பண்றதுக்கு (Inference) இந்த மாதிரி கஸ்டம் சிப்கள் தான் பெஸ்ட். இதனால மார்க்கெட்ல ஒரு ஹெல்தியான போட்டி உருவாகும். கூகுள் கிட்ட TPU இருக்கு, அமேசான் கிட்ட Trainium இருக்கு, இப்போ OpenAI கிட்ட Jalapeño வந்தாச்சு. இது டெக்னாலஜி வளருறதுக்கு ரொம்ப நல்ல விஷயம்.
TamilTech-ஓட கருத்து: இது ஒரு ஆரம்பம் தான்!
கடைசியா நாங்க என்ன நினைக்கிறோம்னா, இந்த 'Jalapeño' சிப் ஒரு மிகப்பெரிய புரட்சி. வெறும் 9 மாசத்துல ஒரு சிப்பை ரெடி பண்ண முடியும்னு OpenAI நிரூபிச்சிருக்காங்க. இதுக்கு அப்புறம் மத்த கம்பெனிகளும் அவங்களோட சொந்த சிப்களை வேகமா தயாரிக்க ஆரம்பிப்பாங்க. AI-யே AI-க்கான ஹார்டுவேரை டிசைன் பண்றதுங்கிறது ஒரு 'Inception' படம் மாதிரி இருக்குல? ஆனா இதுதான் நிஜம். ஹார்டுவேர்ல நடக்குற இந்த வேகம், சாஃப்ட்வேர்ல இன்னும் பெரிய மாற்றங்களை கொண்டு வரும்.
உங்களுக்கு இதனால என்ன நடக்கும்னா, நீங்க யூஸ் பண்ற AI டூல்ஸ் எல்லாம் இன்னும் ஃபாஸ்ட்டா மாறும். லேக் இல்லாம, உடனே பதில் சொல்ற AI அசிஸ்டன்ட்கள் நம்ம போன்லயே வரப்போகுது. இந்த வருஷம் கடைசியில இந்த சிப்கள் டேட்டா சென்டர்களுக்கு வரும்போது, அதோட உண்மையான பெர்ஃபார்மன்ஸ் என்னன்னு நமக்கு தெரிஞ்சிடும். அதுவரைக்கும் வெயிட் பண்ணுவோம்! இந்த மாதிரி லேட்டஸ்ட் டெக் அப்டேட்ஸ்க்கு தமிழ் டெக்-ஐ தொடர்ந்து ஃபாலோ பண்ணுங்க!
கருத்துகள் (0)
Be the first to comment!