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भारत का लक्ष्य 2026 तक घरेलू GPU कंप्यूट क्षमता को तिगुना करना है

स्रोत:इंडियन एक्सप्रेस ↗

क्यों मायने रखता है

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) एक परिवर्तनकारी उभरती हुई तकनीक है जिसके व्यापक सामाजिक-आर्थिक निहितार्थ हैं। कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर (जैसे GPU) वैश्विक स्तर पर AI विकास के लिए प्राथमिक बाधा है। IndiaAI मिशन के तहत घरेलू कंप्यूटिंग क्षमता निर्माण की भारत की रणनीति को समझना GS-3 के उन प्रश्नों के लिए अत्यधिक प्रासंगिक है जो तकनीकी आत्मनिर्भरता, डिजिटल अर्थव्यवस्था और AI अनुप्रयोगों से संबंधित हैं।

सारांश

IndiaAI मिशन के CEO ने कहा है कि भारत की ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) कंप्यूट क्षमता 2026 के अंत तक तीन गुना होकर 100,000 यूनिट तक पहुँचने का अनुमान है। बुनियादी ढांचे में यह महत्वपूर्ण सुधार IndiaAI मिशन द्वारा एक स्वदेशी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देने के लिए किया जा रहा है। चूंकि जटिल AI प्रणालियों और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) के प्रशिक्षण के लिए GPUs अनिवार्य हैं, इसलिए घरेलू कंप्यूट क्षमता के निर्माण का उद्देश्य भारतीय स्टार्टअप्स और शोधकर्ताओं को किफायती बुनियादी ढांचा प्रदान करना है। यह पहल तकनीकी संप्रभुता की ओर एक रणनीतिक कदम है, जिसका लक्ष्य विदेशी टेक दिग्गजों पर भारत की निर्भरता को कम करना और देश को AI नवाचार और डिजिटल सार्वजनिक बुनियादी ढांचे (digital public infrastructure) में एक अग्रणी के रूप में स्थापित करना है।

मुख्य बिंदु

  • IndiaAI Mission के CEO के अनुसार, भारत का लक्ष्य 2026 के अंत तक अपनी घरेलू Graphics Processing Unit (GPU) क्षमता को तीन गुना बढ़ाकर लगभग 100,000 करना है।
  • GPUs जटिल मशीन लर्निंग एल्गोरिदम, डीप लर्निंग चलाने और लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs) को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक बुनियादी हार्डवेयर इन्फ्रास्ट्रक्चर हैं।
  • यह स्केल-अप इंडियाएआई मिशन का एक मुख्य घटक है, जिसका उद्देश्य घरेलू स्टार्टअप्स, शोधकर्ताओं और शैक्षणिक संस्थानों को रियायती कंप्यूट क्षमता प्रदान करना है।
  • स्वदेशी AI कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर का विस्तार करना विदेशी क्लाउड प्रदाताओं पर निर्भरता कम करने, डेटा संप्रभुता सुनिश्चित करने और भारत की तकनीकी आत्मनिर्भरता को बढ़ावा देने के लिए महत्वपूर्ण है।
  • कम्प्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर के अलावा, IndiaAI मिशन स्वदेशी डेटासेट तैयार करने, AI प्रतिभा को बढ़ावा देने और शासन, स्वास्थ्य सेवा तथा कृषि में AI समाधानों को लागू करने पर ध्यान केंद्रित करता है।

महत्वपूर्ण शब्द

इंडिया एआई मिशन

MeitY के तहत ₹10,371 करोड़ के परिव्यय वाला एक राष्ट्रीय कार्यक्रम, जिसका उद्देश्य compute capacity और स्टार्टअप वित्तपोषण सहित सात स्तंभों के माध्यम से एक आत्मनिर्भर AI इकोसिस्टम का निर्माण करना है।

UPSC context

GS-III: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी। राष्ट्रीय प्रौद्योगिकी मिशनों और भारत में AI गवर्नेंस से संबंधित प्रश्नों के लिए महत्वपूर्ण।

Source
ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU)

विशेषीकृत इलेक्ट्रॉनिक सर्किट जिन्हें इमेज प्रोसेसिंग और जटिल पैरेलल कंप्यूटेशन को तेज करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो अब बड़े पैमाने के Artificial Intelligence (AI) मॉडल को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण हैं।

UPSC context

GS-III: IT और कंप्यूटर। डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर के तकनीकी घटकों और उभरती प्रौद्योगिकियों के लिए प्रासंगिक।

Source
लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स (LLMs)

विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित AI प्रणालियाँ जो मानव-तुल्य टेक्स्ट को समझने और उत्पन्न करने में सक्षम हैं, और ChatGPT जैसे टूल्स एवं BharatGen जैसी स्वदेशी परियोजनाओं के लिए आधार तैयार करती हैं।

UPSC context

GS-III: विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी (S&T)। जनरेटिव AI और संप्रभु फाउंडेशन मॉडल बनाने के भारत के प्रयासों के ज्ञान का परीक्षण करता है।

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प्रौद्योगिकीय संप्रभुता

किसी राष्ट्र की अपने डिजिटल भविष्य को नियंत्रित करने की क्षमता, जिसमें हार्डवेयर, डेटा और सॉफ्टवेयर शामिल हैं, जो महत्वपूर्ण तकनीकी आवश्यकताओं के लिए विदेशी संस्थाओं पर निर्भरता को कम करती है।

UPSC context

GS-II: अंतर्राष्ट्रीय संबंध/शासन। डेटा संरक्षण, रणनीतिक स्वायत्तता और हाई-टेक आत्मनिर्भरता पर चर्चाओं के केंद्र में।

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डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर (DPI)

आधार, UPI और भाषिणी जैसे ओपन-सोर्स डिजिटल ब्लॉक्स जो बड़े पैमाने पर नागरिकों को आवश्यक सेवाएं प्रदान करते हैं, अब सामाजिक प्रभाव के लिए AI के साथ एकीकृत किए जा रहे हैं।

UPSC context

GS-II और III: शासन और अर्थव्यवस्था। डिजिटल समावेशन और आर्थिक विकास के लिए एक विशिष्ट भारतीय मॉडल।

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प्रौद्योगिकी का स्वदेशीकरण

आत्मनिर्भरता (आत्मनिर्भर भारत) प्राप्त करने और रणनीतिक क्षेत्रों में आयात निर्भरता को कम करने के लिए देश के भीतर ही प्रौद्योगिकी को विकसित और निर्मित करने की प्रक्रिया।

UPSC context

GS-III: S&T। रक्षा, सेमीकंडक्टर और AI नीति से जुड़े प्रश्नों के लिए महत्वपूर्ण विषय।

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प्रारंभिक ट्रैप

IndiaAI मिशन का लक्ष्य 2026 के अंत तक स्वदेशी रूप से 1,00,000 GPU चिप्स का निर्माण करना है।

यह मिशन स्टार्टअप्स के लिए GPU कंप्यूट क्षमता (इंफ्रास्ट्रक्चर और क्लाउड एक्सेस) विकसित करने पर केंद्रित है, न कि घरेलू स्तर पर वास्तविक GPU सेमीकंडक्टर चिप्स के निर्माण पर।

संबंधित अवधारणाएँ

Science and Technology

CPUs और GPUs के बीच बुनियादी अंतर क्या है?

  • आर्किटेक्चर: CPUs में कुछ शक्तिशाली कोर होते हैं जो क्रमिक प्रोसेसिंग (sequential processing) के लिए अनुकूलित होते हैं; GPUs में हजारों छोटे कोर होते हैं जिन्हें अत्यधिक समानांतर प्रोसेसिंग (parallel processing) के लिए डिज़ाइन किया गया है।
  • AI उपयुक्तता: Large Language Models (LLMs) की ट्रेनिंग के लिए बड़े पैमाने पर एक साथ होने वाले मैट्रिक्स मल्टीप्लिकेशन (matrix multiplications) की आवश्यकता होती है, जो CPUs की तुलना में GPUs के पैरेलल आर्किटेक्चर को अनिवार्य बनाता है।
  • मुख्य कार्य: CPUs जटिल लॉजिक और ऑपरेटिंग सिस्टम के कार्यों को संभालते हैं, जबकि GPUs रेंडरिंग, डीप लर्निंग और डेटा-गहन वर्कलोड को गति प्रदान करते हैं।
Government Schemes / IT

IndiaAI मिशन के मुख्य स्तंभ क्या हैं?

  • कंप्यूट क्षमता: घरेलू स्टार्टअप्स, शोधकर्ताओं और शैक्षणिक संस्थानों को रियायती और सुलभ GPU इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करना।
  • AI डेटासेट्स: सांस्कृतिक रूप से प्रासंगिक AI मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए विविध और स्थानीयकृत डेटा प्रदान करने हेतु एक स्वदेशी डेटासेट प्लेटफॉर्म (AIKosh) का निर्माण करना।
  • क्षेत्रीय अनुप्रयोग: स्वास्थ्य सेवा, कृषि और शासन जैसे महत्वपूर्ण सामाजिक-आर्थिक क्षेत्रों में AI-संचालित तकनीकी हस्तक्षेपों को लागू करना।

अंतर-विषय पैटर्न

  • DPI का विकास: पहचान से कंप्यूट तक

    भारत अपने डिजिटल पब्लिक इंफ्रास्ट्रक्चर (DPI) मॉडल का विस्तार सॉफ्टवेयर स्तरों (Aadhaar, UPI, ONDC) से हार्डवेयर तक कर रहा है, जिसके तहत AI कंप्यूट क्षमता को स्टार्टअप्स के लिए एक किफायती सार्वजनिक वस्तु (Public Good) के रूप में माना जा रहा है।

  • तालमेल: सेमीकंडक्टर मिशन और IndiaAI

    जहाँ इंडिया सेमीकंडक्टर मिशन चिप-फैब्रिकेशन क्षमताओं और आत्मनिर्भरता का निर्माण करता है, वहीं इंडिया-एआई मिशन उन्नत प्रोसेसिंग हार्डवेयर के लिए घरेलू मांग और इकोसिस्टम तैयार करता है।

CPU बनाम GPU आर्किटेक्चर के बीच अंतर और IndiaAI Mission के कंप्यूट क्षमता लक्ष्यों को जोड़ते हुए एक बहु-कथनीय (multi-statement) Prelims प्रश्न की अपेक्षा करें।

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  • 2023MainsGS3

    Introduce the concept of Artificial Intelligence (AI). How does Al help clinical diagnosis? Do you perceive any threat to privacy of the individual in the use of Al in healthcare?

  • 2024PrelimsGS1

    Consider the following statements: I. It is expected that Majorana 1 chip will enable quantum computing. II. Majorana 1 chip has been introduced by Amazon Web Services (AWS). III. Deep learning is a subset of machine learning. Which of the statements given above are correct?

  • 2023MainsGS3

    What is the status of digitalization in the Indian economy? Examine the problems faced in this regard and suggest improvements.