- বাংলা ভাষার
-
EnglishDeutschItaliaFrançais日本語한국의русскийSvenskaNederlandespañolPortuguêspolskiSuomiGaeilgeSlovenskáSlovenijaČeštinaMelayuMagyarországHrvatskaDanskromânescIndonesiaΕλλάδαБългарски езикAfrikaansIsiXhosaisiZululietuviųMaoriKongeriketМонголулсO'zbekTiếng ViệtहिंदीاردوKurdîCatalàBosnaEuskeraالعربيةفارسیCorsaChicheŵaעִבְרִיתLatviešuHausaБеларусьአማርኛRepublika e ShqipërisëEesti Vabariikíslenskaမြန်မာМакедонскиLëtzebuergeschსაქართველოCambodiaPilipinoAzərbaycanພາສາລາວবাংলা ভাষারپښتوmalaɡasʲКыргыз тилиAyitiҚазақшаSamoaසිංහලภาษาไทยУкраїнаKiswahiliCрпскиGalegoनेपालीSesothoТоҷикӣTürk diliગુજરાતીಕನ್ನಡkannaḍaमराठी
ই-মেইল:Info@Y-IC.com
পরামর্শদাতা: এআই অর্ধপরিবাহী শিল্পে দশকের দশকের বৃদ্ধির জন্য আরেকটি অনুঘটক হবে
2001 সালে ইন্টারনেট বুদ্বুদ ফেটে যাওয়ার পরে, বহু মানুষ পুরো সেমিকন্ডাক্টর শিল্পের ভবিষ্যতের বিকাশ নিয়ে সন্দেহে ভুগছিলেন।
সেই সময় বাজার ধসের দফায় অনেক সেমিকন্ডাক্টর সংস্থা সংহত হতে শুরু করে; বায়ু মূলধনে শিল্পের আকর্ষণীয় বিনিয়োগও হ্রাস পেয়েছিল; প্রযুক্তি গবেষণা এবং প্রক্রিয়া বিকাশের বিকাশ এবং অন্যান্য দিকগুলিও স্থবির এবং ধীর হয়ে গেছে।
তবে, সেমিকন্ডাক্টর শিল্পে এখন একটি নতুন টার্নআরাউন্ড দেখা গেছে। জি ওয়ে ডটকমের মতো সাংবাদিকদের সাথে সাক্ষাত্কারে মেন্টর আইসি ইডিএর নির্বাহী ভাইস প্রেসিডেন্ট জোসেফ সাওকি বলেছিলেন যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের মতো নতুন প্রযুক্তি উদ্দীপনার মাধ্যমে শিল্পটি আবার সুযোগে ভরপুর।
ম্যাককিন্সির একটি প্রতিবেদনে উল্লেখ করা হয়েছে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অনেকগুলি উল্লম্ব অঞ্চলে প্রয়োগ করা যেতে পারে, যা অর্ধপরিবাহী সংস্থাগুলিকে এই প্রযুক্তির স্ট্যাকগুলি থেকে মোট মূল্যের 40 থেকে 50% ক্যাপচার করতে দেয়। জোসেফ বলেছিলেন যে অর্ধপরিবাহী শিল্পে আরও 10-বছরের বৃদ্ধির চক্রের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একটি শক্তিশালী অনুঘটক হতে পারে। তবে এই ধারাটি সত্যই উপলব্ধি করতে, সমর্থন হিসাবে প্রচুর ডেটা প্রয়োজন।
"পর্যাপ্ত ডেটা সহ, আপনি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ হতে পারেন, যাতে আপনি আপনার মেশিনটিকে খুব নির্ভরযোগ্যভাবে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন এবং মেশিনটিকে কার্যকরভাবে শিখতে দিন।" জোসেফ আরও যোগ করেছেন যে উচ্চ গতির যোগাযোগের জন্য প্রয়োজনীয় এবং তৈরি করা ডেটার পরিমাণ পরবর্তী 12 বছরের মধ্যে আরও বাড়বে। এটি কয়েক হাজার বার বৃদ্ধির সূচনা করবে এবং এই ডেটাগুলি বিশ্লেষণ করা দরকার এবং তারপরে এই বিশ্লেষণের ভিত্তিতে ব্যবস্থা গ্রহণ করা উচিত।
তবে, "তথ্য সুনামি" এর প্রভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশও বিভিন্ন দ্বন্দ্বের মুখোমুখি। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশের ক্ষেত্রে জোসেফ দুটি বিবাদমূলক লক্ষ্য উল্লেখ করেছিলেন:
একটি লক্ষ্য হ'ল বহু লোক এত বিশাল পরিমাণে ডেটা মোকাবেলা করার জন্য ডেটা সেন্টারের সক্ষমতা ধারাবাহিকভাবে শক্তিশালী করতে চায়। সুতরাং আলিবাবা এবং অ্যামাজনের মতো সংস্থাগুলি এআই সম্পর্কিত ইঞ্জিনগুলি বিকাশ করছে যা প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রশিক্ষণের জন্য এই ইঞ্জিনটি ব্যবহার করে।
অন্যদিকে, কিছু সংস্থার লক্ষ্য হ'ল মেঘের প্রান্তে আরও বেশি বেশি প্রক্রিয়াকরণ শক্তি চালিত করা, এইভাবে ডেটা সেন্টারের বিকাশের উপর কিছুটা চাপ মুক্তি দেয়।
সেই সময় বাজার ধসের দফায় অনেক সেমিকন্ডাক্টর সংস্থা সংহত হতে শুরু করে; বায়ু মূলধনে শিল্পের আকর্ষণীয় বিনিয়োগও হ্রাস পেয়েছিল; প্রযুক্তি গবেষণা এবং প্রক্রিয়া বিকাশের বিকাশ এবং অন্যান্য দিকগুলিও স্থবির এবং ধীর হয়ে গেছে।
তবে, সেমিকন্ডাক্টর শিল্পে এখন একটি নতুন টার্নআরাউন্ড দেখা গেছে। জি ওয়ে ডটকমের মতো সাংবাদিকদের সাথে সাক্ষাত্কারে মেন্টর আইসি ইডিএর নির্বাহী ভাইস প্রেসিডেন্ট জোসেফ সাওকি বলেছিলেন যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং মেশিন লার্নিংয়ের মতো নতুন প্রযুক্তি উদ্দীপনার মাধ্যমে শিল্পটি আবার সুযোগে ভরপুর।
ম্যাককিন্সির একটি প্রতিবেদনে উল্লেখ করা হয়েছে যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অনেকগুলি উল্লম্ব অঞ্চলে প্রয়োগ করা যেতে পারে, যা অর্ধপরিবাহী সংস্থাগুলিকে এই প্রযুক্তির স্ট্যাকগুলি থেকে মোট মূল্যের 40 থেকে 50% ক্যাপচার করতে দেয়। জোসেফ বলেছিলেন যে অর্ধপরিবাহী শিল্পে আরও 10-বছরের বৃদ্ধির চক্রের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা একটি শক্তিশালী অনুঘটক হতে পারে। তবে এই ধারাটি সত্যই উপলব্ধি করতে, সমর্থন হিসাবে প্রচুর ডেটা প্রয়োজন।
"পর্যাপ্ত ডেটা সহ, আপনি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ হতে পারেন, যাতে আপনি আপনার মেশিনটিকে খুব নির্ভরযোগ্যভাবে প্রশিক্ষণ দিতে পারেন এবং মেশিনটিকে কার্যকরভাবে শিখতে দিন।" জোসেফ আরও যোগ করেছেন যে উচ্চ গতির যোগাযোগের জন্য প্রয়োজনীয় এবং তৈরি করা ডেটার পরিমাণ পরবর্তী 12 বছরের মধ্যে আরও বাড়বে। এটি কয়েক হাজার বার বৃদ্ধির সূচনা করবে এবং এই ডেটাগুলি বিশ্লেষণ করা দরকার এবং তারপরে এই বিশ্লেষণের ভিত্তিতে ব্যবস্থা গ্রহণ করা উচিত।
তবে, "তথ্য সুনামি" এর প্রভাবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশও বিভিন্ন দ্বন্দ্বের মুখোমুখি। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিকাশের ক্ষেত্রে জোসেফ দুটি বিবাদমূলক লক্ষ্য উল্লেখ করেছিলেন:
একটি লক্ষ্য হ'ল বহু লোক এত বিশাল পরিমাণে ডেটা মোকাবেলা করার জন্য ডেটা সেন্টারের সক্ষমতা ধারাবাহিকভাবে শক্তিশালী করতে চায়। সুতরাং আলিবাবা এবং অ্যামাজনের মতো সংস্থাগুলি এআই সম্পর্কিত ইঞ্জিনগুলি বিকাশ করছে যা প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রশিক্ষণের জন্য এই ইঞ্জিনটি ব্যবহার করে।
অন্যদিকে, কিছু সংস্থার লক্ষ্য হ'ল মেঘের প্রান্তে আরও বেশি বেশি প্রক্রিয়াকরণ শক্তি চালিত করা, এইভাবে ডেটা সেন্টারের বিকাশের উপর কিছুটা চাপ মুক্তি দেয়।
এজ কম্পিউটারে চিপ বিকাশ ডেটা সেন্টার দ্বারা প্রয়োজনীয় চিপকে ছাড়িয়ে যাবে। ট্র্যাকটিকার মতে, ২০১ to থেকে ২০২১ সাল পর্যন্ত প্রান্ত-সংযুক্ত ডিভাইসের যৌগিক বার্ষিক বৃদ্ধির হার ১৯০% এর বেশি হবে।
জোসেফ বলেছিলেন যে, নিকটতম, এয়ার কম্পিউটিং / প্রক্রিয়াকরণটি সেমিকন্ডাক্টর শিল্পে বৃদ্ধির প্রধান ইঞ্জিন হবে। যেহেতু অনেক ক্ষেত্রে নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনগুলির অনুকূল চিপ পারফরম্যান্স অর্জনের জন্য অনুকূলিত চিপ ডিজাইনগুলির প্রয়োজন, এটি মেন্টরের মতো ইডিএ সরঞ্জাম বিক্রেতাদের জন্য একটি সুযোগ হবে।
জোসেফ জোর দিয়েছিলেন যে এআইয়ার কম্পিউটারে এআই, চিপ ডিজাইন প্রায়শই নির্দিষ্ট আর্কিটেকচার ডেভলপমেন্ট প্রয়োজনীয়তার দ্বারা সংজ্ঞায়িত হয়। সুতরাং বর্তমান এআই বিকাশ প্ল্যাটফর্মটি আগের বিকাশের পরিবেশের থেকে সম্পূর্ণ আলাদা।
এক্ষেত্রে জোসেফ বিশেষত এআই ফিল্ডের জন্য মেন্টরের চিপ ডিজাইনের সরঞ্জামগুলি প্রবর্তন করেছিলেন:
এলএইচএলএস (উচ্চ-স্তরের সংশ্লেষণ): এনভিআইডিআইএর উদাহরণ হিসাবে নিন। এই সরঞ্জামটি ব্যবহার করে আপনি উত্পাদনশীলতা প্রায় দুইগুণ এবং যাচাইকরণের ব্যয় ৮০% বাড়াতে পারেন।
l হাইর্যাচিকেল পরীক্ষা: গ্রাহকদের আরও উত্পাদনশীলতা বাড়াতে এবং ব্যয় হ্রাস করতে সহায়তা করে। গ্রাফিকরের গ্রাহককে উদাহরণ হিসাবে গ্রহণ করে, এই সরঞ্জামটি ব্যবহার করে, ডিএফটি উত্পাদনশীলতা 4 গুণ বৃদ্ধি পেয়েছে, পরীক্ষার স্থানান্তরের গতি অনেক উন্নত হয়েছে, এবং প্রকৃত তথ্যের উপর ভিত্তি করে নকশার সময়কাল কমিয়ে 3 দিন করা হয়েছে।
এলওপিসি প্রযুক্তি: সেমিকন্ডাক্টর উত্পাদনতে ব্যবহৃত, একটি মাস্ক তৈরি করতে 7nm ভিত্তিতে একদিন চালাতে 4,000 সিপিইউ লাগে, তবে আপনি যদি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করেন তবে আপনি চলমান সময়কে 3-4 গুণ কমিয়ে আনতে পারেন।
এলএলএফডি (লিথোগ্রাফিকভাবে বন্ধুত্বপূর্ণ) প্রযুক্তি: ফলন সীমা ফ্যাক্টরটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে এবং 10 গুণ উত্পাদনের সময়কে হ্রাস করে। উত্পাদন প্রক্রিয়ায় কেবল ত্রুটিগুলি চিহ্নিত করতে পারে না, ত্রুটিগুলিও পূর্বাভাস দিতে পারে।
l বিশিষ্ট সরঞ্জাম: পণ্য বা উপাদানগুলির ব্যর্থতার সমস্যা সমাধান করে এবং উত্পাদন এবং গুণমানের দক্ষতা উন্নত করে।
তদতিরিক্ত, মেন্টর মোটরগাড়ি নির্ভরযোগ্যতা এবং সুরক্ষার বিশদ বিশ্লেষণ প্রদান করে মোট যন্ত্রের শিল্পের জন্য একটি চরিত্রায়ন প্রযুক্তি প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে, এটির সাথে মিলিত করে 100 এর ফ্যাক্টর দ্বারা চরিত্রায়নের রানটাইম হ্রাস করতে পারে P PAVE 360 অটোপাইলট সিমুলেটরটি অবিচ্ছিন্নভাবে রিয়েল- ভার্চুয়াল মেশিনের অধীনে বিশ্বের পরিস্থিতি, যাচাইকরণের সময়কে আরও হ্রাস করে।
ভবিষ্যতের স্মার্ট চিপগুলি নিবেদিত বা নমনীয় হোক না কেন, শিল্পটির বিভিন্ন কণ্ঠ রয়েছে has তবে জোসেফ মাইক্রোনেট প্রতিবেদককে বলেছিলেন যে ইডিএ একটি নিরপেক্ষ হাতিয়ার। ভবিষ্যতে মেন্টর একটি বৃহত পরিবেশ প্রদান করবে যেখানে গ্রাহকরা নির্দিষ্ট পরিবেশে তাদের সফ্টওয়্যার মডেল করতে এবং বিকাশের জন্য সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পারেন। এটি ইডিএ সংস্থা হিসাবে মেন্টর যে সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ মান দেয়।
জোসেফ বলেছিলেন যে, নিকটতম, এয়ার কম্পিউটিং / প্রক্রিয়াকরণটি সেমিকন্ডাক্টর শিল্পে বৃদ্ধির প্রধান ইঞ্জিন হবে। যেহেতু অনেক ক্ষেত্রে নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশনগুলির অনুকূল চিপ পারফরম্যান্স অর্জনের জন্য অনুকূলিত চিপ ডিজাইনগুলির প্রয়োজন, এটি মেন্টরের মতো ইডিএ সরঞ্জাম বিক্রেতাদের জন্য একটি সুযোগ হবে।
জোসেফ জোর দিয়েছিলেন যে এআইয়ার কম্পিউটারে এআই, চিপ ডিজাইন প্রায়শই নির্দিষ্ট আর্কিটেকচার ডেভলপমেন্ট প্রয়োজনীয়তার দ্বারা সংজ্ঞায়িত হয়। সুতরাং বর্তমান এআই বিকাশ প্ল্যাটফর্মটি আগের বিকাশের পরিবেশের থেকে সম্পূর্ণ আলাদা।
এক্ষেত্রে জোসেফ বিশেষত এআই ফিল্ডের জন্য মেন্টরের চিপ ডিজাইনের সরঞ্জামগুলি প্রবর্তন করেছিলেন:
এলএইচএলএস (উচ্চ-স্তরের সংশ্লেষণ): এনভিআইডিআইএর উদাহরণ হিসাবে নিন। এই সরঞ্জামটি ব্যবহার করে আপনি উত্পাদনশীলতা প্রায় দুইগুণ এবং যাচাইকরণের ব্যয় ৮০% বাড়াতে পারেন।
l হাইর্যাচিকেল পরীক্ষা: গ্রাহকদের আরও উত্পাদনশীলতা বাড়াতে এবং ব্যয় হ্রাস করতে সহায়তা করে। গ্রাফিকরের গ্রাহককে উদাহরণ হিসাবে গ্রহণ করে, এই সরঞ্জামটি ব্যবহার করে, ডিএফটি উত্পাদনশীলতা 4 গুণ বৃদ্ধি পেয়েছে, পরীক্ষার স্থানান্তরের গতি অনেক উন্নত হয়েছে, এবং প্রকৃত তথ্যের উপর ভিত্তি করে নকশার সময়কাল কমিয়ে 3 দিন করা হয়েছে।
এলওপিসি প্রযুক্তি: সেমিকন্ডাক্টর উত্পাদনতে ব্যবহৃত, একটি মাস্ক তৈরি করতে 7nm ভিত্তিতে একদিন চালাতে 4,000 সিপিইউ লাগে, তবে আপনি যদি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করেন তবে আপনি চলমান সময়কে 3-4 গুণ কমিয়ে আনতে পারেন।
এলএলএফডি (লিথোগ্রাফিকভাবে বন্ধুত্বপূর্ণ) প্রযুক্তি: ফলন সীমা ফ্যাক্টরটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে এবং 10 গুণ উত্পাদনের সময়কে হ্রাস করে। উত্পাদন প্রক্রিয়ায় কেবল ত্রুটিগুলি চিহ্নিত করতে পারে না, ত্রুটিগুলিও পূর্বাভাস দিতে পারে।
l বিশিষ্ট সরঞ্জাম: পণ্য বা উপাদানগুলির ব্যর্থতার সমস্যা সমাধান করে এবং উত্পাদন এবং গুণমানের দক্ষতা উন্নত করে।
তদতিরিক্ত, মেন্টর মোটরগাড়ি নির্ভরযোগ্যতা এবং সুরক্ষার বিশদ বিশ্লেষণ প্রদান করে মোট যন্ত্রের শিল্পের জন্য একটি চরিত্রায়ন প্রযুক্তি প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে, এটির সাথে মিলিত করে 100 এর ফ্যাক্টর দ্বারা চরিত্রায়নের রানটাইম হ্রাস করতে পারে P PAVE 360 অটোপাইলট সিমুলেটরটি অবিচ্ছিন্নভাবে রিয়েল- ভার্চুয়াল মেশিনের অধীনে বিশ্বের পরিস্থিতি, যাচাইকরণের সময়কে আরও হ্রাস করে।
ভবিষ্যতের স্মার্ট চিপগুলি নিবেদিত বা নমনীয় হোক না কেন, শিল্পটির বিভিন্ন কণ্ঠ রয়েছে has তবে জোসেফ মাইক্রোনেট প্রতিবেদককে বলেছিলেন যে ইডিএ একটি নিরপেক্ষ হাতিয়ার। ভবিষ্যতে মেন্টর একটি বৃহত পরিবেশ প্রদান করবে যেখানে গ্রাহকরা নির্দিষ্ট পরিবেশে তাদের সফ্টওয়্যার মডেল করতে এবং বিকাশের জন্য সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পারেন। এটি ইডিএ সংস্থা হিসাবে মেন্টর যে সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ মান দেয়।