AWS চালু করল TorchNeuron, PyTorch অ্যাপ নিয়ে যাবে Trainium চিপে

২০২৬ সালের ১৯ অক্টোবর, সোমবার Amazon Web Services TorchNeuron প্রকাশ করেছে, একটি ডেভেলপার টুল যা AI স্টার্টআপগুলোকে তাদের অ্যাপ্লিকেশন Amazon-এর নিজস্ব AI চিপ Trainium-এ সরাতে সাহায্য করার জন্য তৈরি। এই উদ্যোগ সরাসরি সেই সফটওয়্যার প্রতিরক্ষাব্যূহের ওপর আঘাত হানে, যার কারণে বেশিরভাগ AI কাজের জন্য Nvidia ডিফল্ট হার্ডওয়্যার হিসেবে রয়ে গেছে।

TorchNeuron গড়ে উঠেছে PyTorch-কে ঘিরে, যা একটি বিনামূল্যের ও ওপেন-সোর্স ফ্রেমওয়ার্ক, ডেভেলপাররা এর মাধ্যমে AI মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ ও চালিয়ে থাকেন। Amazon-এর মতে, PyTorch-এ লেখা একটি অ্যাপ্লিকেশন কোনো কোড পুনরায় লেখা ছাড়াই মাত্র এক লাইন কনফিগারেশন বদলে Trainium-এ চালানো যায়। টুলটি PyTorch থেকেই অভিযোজিত হওয়ায়, যারা ইতিমধ্যে এই ফ্রেমওয়ার্কের সঙ্গে পরিচিত, তাদের নতুন করে শিখতে হওয়ার কথা নয়।

CUDA-এর আধিপত্যে ভাগ বসানো

Amazon অনুমান করছে, প্রায় ৮৫% AI অ্যাপ PyTorch-এ লেখা হয়। মূলত Facebook-এর তৈরি এই ফ্রেমওয়ার্কটি ২০২২ সাল থেকে Linux Foundation-এর অধীনে রয়েছে। Nvidia বছরের পর বছর ধরে নিশ্চিত করেছে যে তাদের CUDA সফটওয়্যার স্ট্যাক PyTorch-এর সঙ্গে নির্বিঘ্নে কাজ করে, ফলে কার্যত তাদের GPU ফ্রেমওয়ার্কের ডিফল্ট লক্ষ্য হয়ে উঠেছে। এই সংযোগ শিথিল করার চেষ্টা Amazon-ই প্রথম নয়: PyTorch ব্যবহারকারীরা ইতিমধ্যে একটি সহজ কনফিগারেশন পরিবর্তনের মাধ্যমে AMD GPU বা Apple silicon-এ যেতে পারেন।

AWS যুক্তি দিচ্ছে, তাদের প্রস্তাব কেবল সহজে স্থানান্তরের মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়, কারণ Trainium-এ যাওয়ার মানে কোম্পানির বাকি ক্লাউড সেবাও উন্মুক্ত হওয়া। কোম্পানিটি এটিকে CoreWeave, Nebius ও Firmus-এর মতো তথাকথিত নিওক্লাউডের চেয়ে স্টার্টআপদের জন্য শক্তিশালী বিকল্প হিসেবে উপস্থাপন করছে, যাদের অনেকেই Nvidia হার্ডওয়্যারের ওপর নির্ভরশীল। Amazon-এর কাস্টম চিপ তৈরির দায়িত্বে থাকা ইউনিট AWS Annapurna Labs-এর টেকনোলজি সফটওয়্যারের ভাইস প্রেসিডেন্ট Colin Brace বলেন, প্রশিক্ষণ ও ইনফারেন্স দুটোর জন্য একই চিপ ব্যবহার করলে সামগ্রিক অর্থনীতি উন্নত হয়, যদিও AWS প্রতি টোকেনের সবচেয়ে কম দাম দেয় না।

Brace উদাহরণ হিসেবে ভয়েস AI কোম্পানি Deepgram-এর কথা উল্লেখ করেন। তিনি বলেন, Deepgram নেটিভ PyTorch সমর্থন ব্যবহার করে Trainium-এ গেছে এবং এখন উৎপাদন-মানের নির্ভুলতায় প্রতি ডলারে ৭০% বেশি অডিও প্রক্রিয়া করছে।

PyTorch-কে হার্ডওয়্যার-নিরপেক্ষতার দিকে এগিয়ে নেওয়া

Amazon আরও জানিয়েছে, তারা মূল PyTorch প্রকল্পে উজানের দিকে (upstream) পরিবর্তন অবদান রাখবে এবং কমিউনিটির সঙ্গে কাজ করে ফ্রেমওয়ার্কটিকে নির্দিষ্ট চিপের সঙ্গে বেঁধে রাখা কোড সরিয়ে দেবে। ঘোষিত লক্ষ্য হলো শুধু Trainium গ্রাহকদের নয়, সব ডেভেলপারের জন্য আরও হার্ডওয়্যার-নিরপেক্ষ PyTorch।

এতে প্রকৃত অর্থে আরও বিকল্প ও কম খরচ আসবে, নাকি PyTorch যে জটিলতা লুকিয়ে রাখার জন্য তৈরি হয়েছিল তা কেবল কনফিগারেশনের ঝামেলা বাড়াবে, সেটি এখনো দেখার বিষয়। Amazon যদি সত্যিই ফ্রেমওয়ার্ককে Nvidia থেকে আলাদা করতে সফল হয়, তবে GPU-র শীর্ষ কোম্পানিটির জন্য এর প্রভাব সাধারণ চিপ প্রতিযোগিতার চেয়ে অনেক দূর পর্যন্ত যেতে পারে। "আসল গল্পটি হলো সেই লক-ইন দূর করা, যা ডেভেলপারদের আদৌ প্রকৃত বিকল্প বেছে নেওয়া থেকে বিরত রেখেছিল," Brace বলেন।