जानकारी के लिए: एआई डेटा सेंटर या पारंपरिक डेटा सेंटर – डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर कब ऊर्जा-गहन एआई फैक्ट्री बन जाता है – चित्र: Xpert.Digital
एआई के बढ़ते चलन के लिए पारंपरिक डेटा सेंटर अब पर्याप्त क्यों नहीं हैं?
बिजली, ताप, नेटवर्क: जब एक डेटा सेंटर एक वास्तविक एआई फैक्ट्री बन जाता है
एआई डेटा सेंटर: डिजिटल अर्थव्यवस्था का नया भारी उद्योग
कृत्रिम बुद्धिमत्ता न केवल सॉफ्टवेयर विकास में क्रांति ला रही है, बल्कि डिजिटल अवसंरचना की भौतिक दुनिया के सामने अभूतपूर्व चुनौतियाँ भी पेश कर रही है। जहाँ पारंपरिक डेटा केंद्र लंबे समय से क्लाउड सेवाओं, ईमेल और ईआरपी प्रणालियों के लिए अदृश्य, विश्वसनीय आधारशिला रहे हैं, वहीं जनरेटिव एआई के उदय के कारण एक बिल्कुल नए औद्योगिक आधार की आवश्यकता है। एआई डेटा केंद्र अब पारंपरिक सर्वर फ़ार्म नहीं रह गए हैं—वे उच्च-घनत्व कंप्यूटिंग कारखाने बन गए हैं। अत्यधिक बिजली आपूर्ति आवश्यकताओं, कभी-कभी 100 किलोवाट से भी अधिक की रैक क्षमता, अभिनव तरल शीतलन प्रणालियों और अति-तेज़ आंतरिक नेटवर्क के साथ, वे पारंपरिक आईटी वास्तुकला की सीमाओं को आगे बढ़ा रहे हैं। यह लेख इस बात का गहन विश्लेषण प्रस्तुत करता है कि पारंपरिक क्लाउड अवसंरचना और आधुनिक एआई क्लस्टर के बीच तकनीकी और आर्थिक विभाजन रेखाएँ कहाँ स्थित हैं, ऊर्जा क्यों सबसे बड़ी रणनीतिक बाधा बन रही है, और कंपनियों, संचालकों और नगरपालिकाओं को डिजिटल भविष्य की योजना बनाते समय किन बातों पर विचार करना चाहिए।.
एआई को न केवल सॉफ्टवेयर की बल्कि एक नए औद्योगिक बुनियादी ढांचे की भी आवश्यकता है।
डेटा सेंटर को लंबे समय से डिजिटलीकरण की लगभग अदृश्य नींव माना जाता रहा है। ये ईमेल सिस्टम, डेटाबेस, एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर, वेबसाइट, भुगतान लेनदेन और क्लाउड स्टोरेज को सुचारू रूप से संचालित करते थे। आम चर्चा में, इन्हें अक्सर तकनीकी रूप से सुरक्षित इमारतों के रूप में देखा जाता था जिनमें सर्वरों की कतारें, आपातकालीन बिजली आपूर्ति और वातानुकूलन की व्यवस्था होती थी। हालांकि यह छवि अभी भी सटीक है, लेकिन यह वर्तमान घटनाक्रम को पूरी तरह से प्रतिबिंबित नहीं करती है।.
जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विस्तार के साथ, कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर की भूमिका बदल रही है। डिजिटल क्षमता का अर्थ अब केवल विश्वसनीय रूप से एप्लिकेशन उपलब्ध कराना नहीं रह गया है। यह तेजी से एक केंद्रित औद्योगिक संसाधन बनता जा रहा है। एक्सेलेरेटर चिप्स एक साथ बड़ी संख्या में गणनाएँ करते हैं, बिजली कनेक्शन ऊर्जा-गहन प्रणालियों के स्तर तक पहुँच रहे हैं, शीतलन तकनीक एक केंद्रीय डिज़ाइन मानदंड बन रही है, और आंतरिक उच्च-प्रदर्शन नेटवर्क यह निर्धारित करते हैं कि महंगा हार्डवेयर उत्पादक रूप से काम कर रहा है या डेटा की प्रतीक्षा कर रहा है।.
इसलिए, एआई डेटा सेंटर मूल रूप से एक डेटा सेंटर ही है, लेकिन यह अपनी असाधारण रूप से उच्च कंप्यूटिंग घनत्व, उपयोग किए जाने वाले हार्डवेयर और परिणामस्वरूप ऊर्जा, शीतलन और नेटवर्क आर्किटेक्चर की आवश्यकताओं के कारण एक पारंपरिक एंटरप्राइज, कोलोकेशन या क्लाउड डेटा सेंटर से काफी अलग है। यह केवल कुछ उच्च-प्रदर्शन वाले ग्राफिक्स कार्डों वाला एक सामान्य स्थान नहीं है। इसका तकनीकी और आर्थिक तर्क एआई-अनुकूलित कंप्यूटिंग कार्यभारों के अनुरूप तैयार किया गया है।.
कंपनियों, ऑपरेटरों, ऊर्जा आपूर्तिकर्ताओं, नगरपालिकाओं और निवेशकों के लिए यह अंतर अत्यंत महत्वपूर्ण है। यह नेटवर्क कनेक्शन, परमिट, निर्माण और वित्तपोषण लागत, ताप एकीकरण, संभावित राजस्व मॉडल और दीर्घकालिक प्रतिस्पर्धात्मकता को निर्धारित करता है। जो कोई भी सभी डेटा केंद्रों को एक समान अवसंरचना मानता है, वह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास के आर्थिक परिणामों को अनदेखा करता है।.
डेटा सेंटर डिजिटल अर्थव्यवस्था की अदृश्य नींव हैं।
डेटा सेंटर उन सभी जगहों पर आवश्यक हैं जहाँ बड़ी मात्रा में डेटा को संग्रहित, संसाधित, प्रसारित या स्थायी रूप से उपलब्ध रखना होता है। ये क्लाउड सेवाओं, वेबसाइटों, कृत्रिम बुद्धिमत्ता, उद्यम सॉफ़्टवेयर और कई सार्वजनिक डिजिटल सेवाओं का भौतिक आधार बनते हैं। यहाँ तक कि जब उपयोगकर्ता "क्लाउड" की बात करते हैं, तब भी वे अंततः एक या अधिक डेटा सेंटरों में स्थित वास्तविक सर्वर, स्टोरेज सिस्टम, बिजली आपूर्ति, नेटवर्क तकनीक और कूलिंग सिस्टम का ही उपयोग कर रहे होते हैं।.
डेटा सेंटर में आईटी सिस्टम और उनके संचालन के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचा शामिल होता है। इसमें सर्वर, स्टोरेज प्लेटफॉर्म, नेटवर्क कंपोनेंट, निर्बाध विद्युत आपूर्ति, आपातकालीन विद्युत प्रणाली, ट्रांसफार्मर, कूलिंग, अग्नि और एक्सेस कंट्रोल, और उच्च-प्रदर्शन फाइबर ऑप्टिक कनेक्शन शामिल हैं। इसका उद्देश्य डेटा और एप्लिकेशन को विश्वसनीय, सुरक्षित और निर्धारित प्रदर्शन के साथ उपलब्ध कराना है।.
"डेटा सेंटर" शब्द मूलतः एक सामान्य शब्द है। यह डिजिटल अवसंरचना के एक पेशेवर रूप का वर्णन करता है, लेकिन अभी तक यह स्पष्ट नहीं करता कि वहां किस प्रकार के अनुप्रयोग संचालित होते हैं। एक स्थान पर पारंपरिक उद्यम आईटी, स्ट्रीमिंग, सार्वजनिक प्रशासन, अनुसंधान, क्लाउड सेवाएं, डिजिटल औद्योगिक अनुप्रयोग या एआई क्लस्टर हो सकते हैं। केवल प्रमुख कार्यभार और परिणामस्वरूप तकनीकी डिज़ाइन ही यह निर्धारित करते हैं कि इसे सामान्य डेटा सेंटर, क्लाउड डेटा सेंटर, कोलोकेशन सुविधा, उच्च-प्रदर्शन डेटा सेंटर या एआई डेटा सेंटर कहा जाना चाहिए।.
क्लाउड और उत्पादन से लेकर सार्वजनिक प्रशासन तक: जहां डेटा सेंटर अपरिहार्य हैं
डेटा सेंटर विभिन्न क्षेत्रों और व्यावसायिक प्रक्रियाओं को सेवाएं प्रदान करते हैं। कुछ अनुप्रयोगों को मुख्य रूप से सुरक्षित भंडारण और निरंतर उपलब्धता की आवश्यकता होती है। अन्य अनुप्रयोगों को उच्च लेनदेन गति, व्यापक बैंडविड्थ, कम विलंबता या असाधारण कंप्यूटिंग क्षमता की आवश्यकता होती है। यह विविधता महत्वपूर्ण है क्योंकि यह दर्शाती है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता डेटा सेंटरों के लिए एक बढ़ता हुआ उपयोग क्षेत्र है, लेकिन यह एकमात्र उपयोग क्षेत्र नहीं है।.
| क्षेत्र | किन डेटा केंद्रों की विशेष रूप से आवश्यकता होती है? |
|---|---|
| क्लाउड और एंटरप्राइज आईटी | ईआरपी, सीआरएम, ईमेल और दस्तावेज़ प्रबंधन प्रणालियों, डेटाबेस, वर्चुअल वर्कस्पेस, सुरक्षा सेवाओं और बैकअप का संचालन। |
| कृत्रिम होशियारी | मॉडल का प्रशिक्षण और संचालन, छवि और वाक् पहचान, जनरेटिव एआई, सिमुलेशन, कंप्यूटर विज़न और डेटा-गहन विश्लेषण |
| वेबसाइटें और डिजिटल मीडिया | वेबसाइटों, ऑनलाइन दुकानों, सर्च इंजनों, कंटेंट मैनेजमेंट सिस्टम, ऐप्स, विज्ञापन प्लेटफॉर्मों और कंटेंट डिलीवरी की होस्टिंग। |
| संचार | ईमेल, मैसेंजर, वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग, सोशल नेटवर्क, वीओआईपी टेलीफोनी और मोबाइल एवं इंटरनेट सेवाएं |
| स्ट्रीमिंग और गेमिंग | वीडियो, संगीत, लाइव स्ट्रीम और ऑनलाइन गेम की डिलीवरी उच्च उपलब्धता और न्यूनतम विलंब के साथ की जाती है। |
| बैंक और बीमा कंपनियां | ऑनलाइन बैंकिंग, भुगतान लेनदेन, शेयर बाजार में ट्रेडिंग, धोखाधड़ी का पता लगाना, जोखिम गणना और संवेदनशील ग्राहक डेटा का सुरक्षित भंडारण |
| व्यापार और ई-कॉमर्स | दुकान संचालन, ऑर्डर प्रोसेसिंग, भुगतान, इन्वेंट्री, वैयक्तिकरण, मूल्य नियंत्रण, धोखाधड़ी रोकथाम और लॉजिस्टिक्स डेटा |
| उद्योग | उत्पादन नियंत्रण और निगरानी, पूर्वानुमानित रखरखाव, गुणवत्ता विश्लेषण, डिजिटल ट्विन, रोबोटिक्स और उद्योग 4.0 अनुप्रयोग |
| रसद और गतिशीलता | रूट प्लानिंग, शिपमेंट ट्रैकिंग, वेयरहाउस ऑटोमेशन, फ्लीट मैनेजमेंट, ट्रैफिक कंट्रोल, कनेक्टेड वाहन और स्वायत्त प्रणालियाँ |
| स्वास्थ्य देखभाल | इलेक्ट्रॉनिक रोगी रिकॉर्ड, एमआरआई और सीटी स्कैन से प्राप्त छवि डेटा, टेलीमेडिसिन, नैदानिक अनुसंधान, अस्पताल आईटी और एआई-समर्थित निदान |
| राज्य और प्रशासन | नागरिक पोर्टल, रजिस्टर, कर और सामाजिक सुरक्षा प्रशासन, न्याय व्यवस्था, सुरक्षा प्राधिकरण, डिजिटल पहचान और नगरपालिका सेवाएं |
| अनुसंधान और विज्ञान | जलवायु और मौसम मॉडल, सामग्री अनुसंधान, चिकित्सा, जीनोमिक्स, अंतरिक्ष यात्रा और तकनीकी सिमुलेशन के लिए उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग |
| ऊर्जा और आपूर्ति | नेटवर्क नियंत्रण, स्मार्ट मीटरिंग, उत्पादन और खपत का पूर्वानुमान, संयंत्र निगरानी और संकट एवं विफलता प्रबंधन |
यह अवलोकन डिजिटल मूल्य सृजन की व्यापकता को दर्शाता है। एक ऑनलाइन बैंकिंग प्रणाली के लिए मुख्य रूप से उच्च उपलब्धता, सुरक्षा और लेनदेन-सक्षम बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है। एक वीडियो प्लेटफॉर्म को कई नेटवर्क बिंदुओं पर विशाल वितरण क्षमता की आवश्यकता होती है। मौसम पूर्वानुमान या सामग्री सिमुलेशन के लिए उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग की आवश्यकता होती है। एक उत्पादन लाइन को मशीनरी और सेंसर के साथ मिलकर तीव्र डेटा प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है। दूसरी ओर, एक बड़े भाषा मॉडल के लिए बड़ी संख्या में आपस में जुड़े एक्सेलेरेटर चिप्स और एक असाधारण रूप से सघन बिजली और शीतलन प्रणाली की आवश्यकता होती है।.
यही कारण है कि कोई डेटा सेंटर केवल कुछ एआई एप्लिकेशन उपलब्ध कराने या कुछ जीपीयू सर्वर संचालित करने मात्र से एआई डेटा सेंटर नहीं बन जाता। हार्डवेयर, बिजली आपूर्ति, कूलिंग, आंतरिक नेटवर्क और व्यावसायिक मॉडल जब मुख्य रूप से एआई-अनुकूलित लोड के लिए तैयार किए जाते हैं, तभी उसे एआई-विशेषज्ञ अवसंरचना कहा जाता है।.
उद्योग, लॉजिस्टिक्स और एक्सआर: जहां कंप्यूटिंग शक्ति सीधे तौर पर अतिरिक्त मूल्य उत्पन्न करती है
उद्योग और लॉजिस्टिक्स में, कंप्यूटिंग क्षमता अब केवल प्रशासन के लिए एक सहायक कार्य नहीं रह गई है। यह उत्पादन गुणवत्ता, वितरण क्षमता, इन्वेंट्री स्तर, लीड टाइम, ऊर्जा खपत और सेवा संचालन को सीधे प्रभावित करती है। इसका आर्थिक महत्व मुख्य रूप से तब सामने आता है जब भौतिक जगत से प्राप्त डेटा को वास्तविक समय में संसाधित किया जाता है और उसे परिचालन संबंधी निर्णयों में परिवर्तित किया जाता है।.
मशीनें, सेंसर, कैमरे और नियंत्रण प्रणालियाँ लगातार डेटा उत्पन्न करती हैं। इस डेटा का उपयोग डाउनटाइम के जोखिमों की शीघ्र पहचान करने, रखरखाव अंतराल को अनुकूलित करने, गुणवत्ता में विचलन को दर्शाने या ऊर्जा खपत को कम करने के लिए किया जा सकता है। पूर्वानुमानित रखरखाव इसका एक विशिष्ट उदाहरण है। इसमें मुख्य ध्यान खराबी पर नहीं, बल्कि संभावित दोष का संकेत देने वाले पैटर्न की शीघ्र पहचान पर होता है। डेटा की गुणवत्ता, कंप्यूटिंग क्षमता और रखरखाव प्रक्रिया में एकीकरण जितना बेहतर होगा, तकनीकी विश्लेषण से आर्थिक लाभ मिलने की संभावना उतनी ही अधिक होगी।.
लॉजिस्टिक्स में, ईआरपी, वेयरहाउस मैनेजमेंट और ट्रांसपोर्टेशन मैनेजमेंट सिस्टम आपूर्तिकर्ताओं, गोदामों, माल अग्रेषणकर्ताओं, ग्राहकों और उत्पादन स्थलों को आपस में जोड़ते हैं। ये सिस्टम इन्वेंट्री, ऑर्डर, डिलीवरी की तारीखें, रूट, क्षमता और अपवादों का प्रबंधन करते हैं। जब इस डेटा को एआई-आधारित पूर्वानुमानों के साथ जोड़ा जाता है, तो कंपनियां मांग के रुझानों का बेहतर अनुमान लगा सकती हैं, संसाधनों का अधिक कुशलता से उपयोग कर सकती हैं और व्यवधानों का पहले से पता लगा सकती हैं। इस प्रकार, कंप्यूटिंग शक्ति न केवल प्रशासन में सहायता करती है, बल्कि परिचालन नियंत्रण का एक अभिन्न अंग भी बन जाती है।.
कंप्यूटर विज़न इसी सिद्धांत को आगे बढ़ाता है। कैमरे गुणवत्ता संबंधी दोषों का पता लगाते हैं, वस्तुओं की गिनती करते हैं, पैकेजिंग का निरीक्षण करते हैं, लेबल पढ़ते हैं या सुरक्षा क्षेत्रों की निगरानी करते हैं। आवश्यक एआई को केंद्रीय रूप से प्रशिक्षित किया जा सकता है, जबकि मूल्यांकन स्थानीय स्तर पर या क्षेत्रीय डेटा केंद्र में होता है। विशेष रूप से उच्च गति वाली उत्पादन लाइनों में, हर मिलीसेकंड मायने रखता है। यदि किसी त्रुटि का पता कई सेकंड बाद चलता है, तो पूरा बैच प्रभावित हो सकता है।.
XR अनुप्रयोगों का महत्व भी बढ़ता जा रहा है। VR और AR प्रशिक्षण, रिमोट सपोर्ट, वर्चुअल फ़ैक्टरी प्लानिंग और डिजिटल ट्विन्स के लिए डेटा, 3D मॉडल, ग्राफ़िक्स परफ़ॉर्मेंस और अक्सर उत्कृष्ट नेटवर्क कनेक्टिविटी की आवश्यकता होती है। ये दर्शाते हैं कि डेटा सेंटर केवल डेटा संग्रहित नहीं कर रहे हैं, बल्कि वास्तविक दुनिया की प्रक्रियाओं का मानचित्रण, अनुकरण और उन पर प्रभाव भी डाल रहे हैं। अंतर्राष्ट्रीय उत्पादन और साझेदार नेटवर्कों के लिए, एक विश्वसनीय और सुरक्षित रूप से एकीकृत कंप्यूटिंग अवसंरचना एक प्रमुख प्रतिस्पर्धी कारक बन रही है।.
लेटेंसी-संवेदनशील अनुप्रयोगों के लिए, दूरस्थ डेटा सेंटर अक्सर अपर्याप्त होते हैं। नेटवर्क आधारित विनिर्माण, स्वायत्त वाहन, चिकित्सा प्रणालियाँ, बुद्धिमान यातायात प्रबंधन और कुछ स्मार्ट सिटी अनुप्रयोगों के लिए बिना किसी स्पष्ट विलंब के प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है। यहीं पर एज कंप्यूटिंग महत्वपूर्ण हो जाती है। कंप्यूटिंग शक्ति को उस स्थान के करीब लाया जाता है जहाँ डेटा उत्पन्न होता है और निर्णय प्रभावी होते हैं: कारखाने, गोदाम, अस्पताल, मोबाइल टावर या क्षेत्रीय डेटा सेंटर में।.
क्लाउड कोई स्थान नहीं है: परिचालन मॉडल और अवसंरचना प्रकारों का एक अवलोकन।
क्लाउड कोई काल्पनिक स्थान नहीं है। क्लाउड सेवाएं डेटा केंद्रों में भी चलती हैं, अक्सर अंतरराष्ट्रीय प्लेटफॉर्म संचालकों के स्वामित्व वाली विशाल सुविधाओं में या उन कोलोकेशन डेटा केंद्रों में जहां कंपनियां अपने सर्वर स्पेस को किराए पर लेती हैं। अंतर भौतिक बुनियादी ढांचे की मौजूदगी में नहीं है, बल्कि इस बात में है कि इसका संचालन कौन करता है, हार्डवेयर का मालिक कौन है, संसाधन कैसे उपलब्ध कराए जाते हैं और संचालन एवं सुरक्षा की जिम्मेदारी किसकी है।.
ऑन-प्रिमाइसेस डेटा सेंटर में, एक कंपनी अपने आईटी इंफ्रास्ट्रक्चर को अपने परिसर या अपनी संपत्ति पर संचालित करती है। यह मॉडल तब फायदेमंद हो सकता है जब विशिष्ट सुरक्षा, अनुपालन या लेटेंसी संबंधी आवश्यकताएं हों, या जब कोई सुविधा उत्पादन और परिचालन प्रक्रियाओं के साथ घनिष्ठ रूप से एकीकृत हो। हालांकि, इसके लिए विशेष कर्मियों, पूंजी, रखरखाव, स्पेयर पार्ट्स की योजना और एक मजबूत फेलओवर रणनीति की आवश्यकता होती है।.
कोलोकेशन का मतलब है कि कंपनी अपने हार्डवेयर की मालिक होती है, लेकिन उसे पेशेवर रूप से संचालित डेटा सेंटर में रखती है। ऑपरेटर बिजली, कूलिंग, बिल्डिंग सुरक्षा और नेटवर्क कनेक्टिविटी प्रदान करता है। यह मॉडल उन कंपनियों के लिए आकर्षक है जो अपने सिस्टम पर नियंत्रण बनाए रखना चाहती हैं, लेकिन बिजली और कूलिंग सिस्टम वाले अत्यधिक उपलब्धता वाले भवन का संचालन नहीं करना चाहतीं।.
प्राइवेट क्लाउड किसी कंपनी या निगम के लिए समर्पित या लगभग अनन्य आईटी संसाधन प्रदान करता है। यह कंपनी के भीतर, किसी सेवा प्रदाता के यहां या किसी सह-स्थानिक वातावरण में चल सकता है। इसके विपरीत, पब्लिक क्लाउड लचीले ढंग से बुक किए जा सकने वाले आईटी संसाधनों को संदर्भित करता है, जैसे कंप्यूटिंग शक्ति, स्टोरेज, डेटाबेस, एनालिटिक्स प्लेटफॉर्म या एआई सेवाएं। यहां, कई ग्राहक एक बड़े इंफ्रास्ट्रक्चर को साझा करते हैं, जिसमें सॉफ्टवेयर, एक्सेस अधिकार और सुरक्षा तंत्र के माध्यम से तार्किक अलगाव प्राप्त किया जाता है।.
एज डेटा सेंटर और एज सिस्टम इन मॉडलों के पूरक हैं। ये आकार में छोटे, भौगोलिक रूप से निकट और तेज़ डेटा प्रोसेसिंग के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। इनका लाभ अधिकतम स्केलेबिलिटी में नहीं, बल्कि कम लेटेंसी, छोटे डेटा पथ और भौतिक प्रक्रियाओं के साथ बेहतर एकीकरण में निहित है। इसलिए कई आधुनिक आर्किटेक्चर हाइब्रिड संयोजनों का उपयोग करते हैं: मानक सेवाएं पब्लिक क्लाउड में चलती हैं, संवेदनशील डेटा या कोर सिस्टम निजी वातावरण में, उच्च घनत्व वाले AI प्रशिक्षण भार विशेष GPU क्लस्टर में और एज पर त्वरित परिचालन निर्णय लिए जाते हैं।.
एक मैकेनिकल इंजीनियरिंग कंपनी डेटा सेंटर का उपयोग नहीं करती है, बल्कि इंफ्रास्ट्रक्चर पोर्टफोलियो का उपयोग करती है।
आधुनिक मशीन निर्माता को शायद ही कभी केवल एक प्रकार की कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है। वेबसाइटें, बी2बी लीड जनरेशन, मार्केटिंग ऑटोमेशन, स्पेयर पार्ट्स पोर्टल और सहयोग उपकरण क्लाउड वातावरण में किफायती रूप से संचालित किए जा सकते हैं। दूसरी ओर, ईआरपी, सीएडी/पीएलएम डेटा, डिज़ाइन दस्तावेज़ और बिक्री डेटा के लिए उपलब्धता, अनुमतियाँ, एकीकरण और सुरक्षा के उच्च मानकों की आवश्यकता होती है। इन्हें निजी क्लाउड, कोलोकेशन सुविधाओं या कंपनी के अपने डेटा सेंटर में संचालित किया जा सकता है।.
उत्पादन से अतिरिक्त आवश्यकताएँ उत्पन्न होती हैं। कैमरा-आधारित गुणवत्ता नियंत्रण, मशीन निगरानी, रोबोट समन्वय और तीव्र प्रक्रिया विश्लेषण के लिए संयंत्र में स्थानीय प्रसंस्करण आवश्यक हो सकता है। सतह दोषों का पता लगाने के लिए एक एआई मॉडल को जीपीयू क्लाउड में केंद्रीय रूप से प्रशिक्षित किया जा सकता है। हालांकि, दैनिक कार्यों में, निष्कर्ष सीधे उत्पादन लाइन पर या स्थानीय एज सिस्टम में निकाला जाता है क्योंकि यदि छवियों को पहले दूरस्थ डेटा केंद्र में भेजा जाता है तो निर्णय लेने में बहुत देर हो जाएगी।.
यह उदाहरण एक मूलभूत बदलाव को दर्शाता है: कंपनियां अब केवल अपने आईटी इंफ्रास्ट्रक्चर और क्लाउड में से किसी एक को नहीं चुनतीं। वे एक इंफ्रास्ट्रक्चर पोर्टफोलियो का निर्माण कर रही हैं। सही आवंटन विलंबता, डेटा संवेदनशीलता, स्केलेबिलिटी, लागत, उपलब्धता, एकीकरण प्रयास और नियामक आवश्यकताओं जैसे मानदंडों पर आधारित होता है। अंतरराष्ट्रीय स्तर पर स्थित कंपनियों के लिए, डेटा कनेक्शन की विश्वसनीयता, लागू कानूनी अधिकार क्षेत्र, क्या डेटा को सीमाओं के पार संसाधित किया जा सकता है, और नेटवर्क व्यवधान के दौरान सिस्टम कितनी अच्छी तरह से काम करते रह सकते हैं, ये भी महत्वपूर्ण कारक हैं।.
परंपरागत डेटा सेंटर विभिन्न डिजिटल भारों के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं।
परंपरागत डेटा सेंटर आमतौर पर कई अलग-अलग डिजिटल सेवाओं को विश्वसनीय रूप से संचालित करने के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं: ईमेल, डेटाबेस, ईआरपी सिस्टम, वेबसाइट, वर्चुअल सर्वर, बैकअप और व्यावसायिक एप्लिकेशन। उपलब्धता, भंडारण, नेटवर्क प्रदर्शन, सुरक्षा और लागत-प्रभावशीलता का संतुलित संयोजन सर्वोपरि है।.
वे विविधता के सिद्धांत का पालन करते हैं। वे अक्सर अलग-अलग तकनीकी प्रोफाइल वाले कई अलग-अलग एप्लिकेशन चलाते हैं। कुछ को बहुत अधिक स्टोरेज स्पेस की आवश्यकता होती है, जैसे बैकअप सिस्टम, आर्काइव या वीडियो डेटा। अन्य सिस्टम को लेनदेन के लिए तेज़ डेटाबेस की आवश्यकता होती है। कुछ अन्य एप्लिकेशन स्थिर नेटवर्क कनेक्शन, बेहतर CPU प्रदर्शन और उच्च उपलब्धता की मांग करते हैं। इसके अलावा, वर्चुअल सर्वर, ईमेल वातावरण, वेब एप्लिकेशन, सुरक्षा प्लेटफॉर्म, विकास वातावरण और संचार सेवाएं भी मौजूद हैं।.
मुख्य प्रौद्योगिकी में आमतौर पर सीपीयू सर्वर, स्टोरेज प्लेटफॉर्म, नेटवर्क कंपोनेंट, फायरवॉल और वर्चुअलाइजेशन सॉफ्टवेयर शामिल होते हैं। इसकी एक प्रमुख विशेषता संसाधनों को लचीले ढंग से वितरित करने की क्षमता है। ऑपरेटर विभिन्न ग्राहकों, विभागों और अनुप्रयोगों को एक साथ सेवा प्रदान करना चाहते हैं, लोड को एक दूसरे से अलग रखना चाहते हैं और आवश्यकतानुसार क्षमता बढ़ाना चाहते हैं। आर्थिक दृष्टिकोण से, स्थान उपयोग, ऊर्जा दक्षता, सेवा गुणवत्ता, अतिरेक और प्रति वर्चुअल मशीन, डेटाबेस, लेनदेन या टेराबाइट स्टोरेज की लागत के बीच संतुलित संबंध महत्वपूर्ण है।.
कई पारंपरिक वातावरणों में प्रति रैक बिजली की खपत लगभग 5 से 15 किलोवाट होती है। हालांकि, बड़े क्लाउड या कोलोकेशन डेटा केंद्रों को अभी भी काफी अधिक कुल विद्युत शक्ति की आवश्यकता हो सकती है। इसका कारण यह है कि यह बिजली अक्सर कई रैकों और विभिन्न प्रणालियों में वितरित होती है। इसलिए, कई मामलों में एयर कूलिंग, हॉट और कोल्ड आइल्स और पारंपरिक रूम कूलिंग अवधारणाएं व्यावहारिक बनी रहती हैं।.
योजना में उपलब्धता का बहुत महत्व है। बिजली आपूर्ति, नेटवर्क कनेक्शन और शीतलन प्रणाली को इस तरह से डिज़ाइन किया जाता है कि किसी भी घटक के खराब होने से सेवा बाधित न हो। एक्सेस कंट्रोल, अग्नि सुरक्षा, बिजली की गुणवत्ता और फाइबर ऑप्टिक कनेक्टिविटी प्रमुख गुणवत्ता विशेषताएं हैं। एक सामान्य डेटा सेंटर एक बहुमुखी औद्योगिक भवन के समान होता है: इसे किसी एक प्रक्रिया के लिए पूरी तरह से अनुकूलित किए बिना, कई अलग-अलग प्रक्रियाओं को विश्वसनीय रूप से संचालित करने में सक्षम होना चाहिए।.
एआई डेटा सेंटर बिजली, कंप्यूटिंग शक्ति और गर्मी को बहुत छोटे स्थान में संकुचित कर देते हैं।
इसके विपरीत, एआई डेटा सेंटर बड़े पैमाने पर समानांतर कंप्यूटिंग के लिए अनुकूलित होते हैं। वे बड़े भाषा मॉडल, इमेज और वीडियो एआई, सिमुलेशन, वैज्ञानिक गणना और अनुमान का प्रशिक्षण बड़े पैमाने पर करते हैं। इसके लिए, उन्हें बड़ी संख्या में आपस में जुड़े एक्सेलेरेटर चिप्स की आवश्यकता होती है, आमतौर पर जीपीयू और कभी-कभी विशेष एआई चिप्स।.
एक अकेला GPU सर्वर AI डेटा सेंटर नहीं कहलाता। व्यावसायिक रूप से प्रासंगिक प्रदर्शन तब प्राप्त होता है जब कई एक्सेलरेटर एक साथ जुड़े हुए क्लस्टर में काम करते हैं। मॉडल प्रशिक्षण के लिए, उन्हें लगातार डेटा और मध्यवर्ती परिणामों का आदान-प्रदान करना होता है। यदि आंतरिक कनेक्शन धीमा है, तो GPU एक-दूसरे का इंतजार करते हैं। इससे उपयोग कम हो जाता है और महंगा हार्डवेयर अनुत्पादक हो जाता है। AI क्लस्टर में, नेटवर्क कंप्यूटिंग मशीन का हिस्सा बन जाता है। बैंडविड्थ, लेटेंसी, नेटवर्क टोपोलॉजी और समानांतर कंप्यूटिंग के लिए उपयुक्त सॉफ़्टवेयर सीधे तौर पर व्यावसायिक रूप से उपयोगी प्रदर्शन को निर्धारित करते हैं।.
विद्युत घनत्व में भी काफी अंतर होता है। जहां पारंपरिक डेटा सेंटर आमतौर पर प्रति रैक लगभग 5 से 15 किलोवाट पर काम करते हैं, वहीं आधुनिक एआई रैक अक्सर 50 से 100 किलोवाट या उससे अधिक तक पहुंच जाते हैं। विशेष रूप से शक्तिशाली वर्तमान सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन प्रति रैक लगभग 120 से 140 किलोवाट तक पहुंच सकते हैं। ये मान हर एआई प्रोजेक्ट के लिए सामान्य नहीं हैं, लेकिन ये दर्शाते हैं कि पारंपरिक आईटी लोड की तुलना में तकनीकी बुनियादी ढांचे में मौलिक परिवर्तन आया है।.
खपत होने वाला प्रत्येक किलोवाट-घंटा अंततः लगभग पूरी तरह से ऊष्मा में परिवर्तित हो जाता है। उच्च घनत्व वाला एआई रैक एक छोटे से क्षेत्र में एक बड़े ऊष्मा स्रोत की तरह कार्य करता है। ऐसे में शुद्ध वायु शीतलन अक्सर अपर्याप्त होता है या केवल अत्यधिक लागत पर ही संभव होता है। इसलिए, डायरेक्ट-टू-चिप लिक्विड कूलिंग, कूलिंग प्लेट्स, वाटर-कूल्ड रैक, रियर-डोर हीट एक्सचेंजर्स और विशेष मामलों में इमर्शन कूलिंग का महत्व लगातार बढ़ता जा रहा है। शीतलन को अब गौण भवन निर्माण तकनीक के रूप में नहीं, बल्कि आईटी और साइट डिज़ाइन के एक अभिन्न अंग के रूप में देखा जाता है।.
'मैनेज्ड एआई' (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम - प्लेटफॉर्म और बी2बी समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग
'मैनेज्ड एआई' (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) के साथ डिजिटल परिवर्तन का एक नया आयाम – प्लेटफॉर्म और बी2बी समाधान | एक्सपर्ट कंसल्टिंग - चित्र: Xpert.Digital
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सर्वर रूम से एआई फैक्ट्री तक: पारंपरिक डेटा सेंटर बनाम एआई डेटा सेंटर – प्रत्यक्ष तुलना में सबसे महत्वपूर्ण अंतर
पारंपरिक डेटा सेंटर और एआई डेटा सेंटर की सीधी तुलना
विशिष्ट कार्यों, हार्डवेयर, प्रदर्शन घनत्व और व्यावसायिक प्रबंधन की सीधी तुलना करने पर अंतर सबसे स्पष्ट हो जाते हैं। तालिका आदर्श-विशिष्ट विन्यासों का वर्णन करती है। व्यवहार में, कई संकर रूप मौजूद हैं, विशेष रूप से बड़े क्लाउड और कोलोकेशन प्रदाताओं के बीच।.
| विशेषता | क्लासिक डेटा सेंटर | एआई कंप्यूटिंग केंद्र |
|---|---|---|
| विशिष्ट कार्य | ईआरपी, सीआरएम, ईमेल, वेबसाइट, डेटाबेस, स्टोरेज, बैकअप और वर्चुअलाइजेशन | एआई मॉडल प्रशिक्षण, अनुमान, कंप्यूटर विज़न, जनरेटिव एआई, सिमुलेशन और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग |
| प्रमुख हार्डवेयर | सीपीयू सर्वर, स्टोरेज और डेटाबेस सर्वर, और सामान्य नेटवर्क प्रौद्योगिकी | सीपीयू, अत्यंत तीव्र मेमोरी और उच्च-प्रदर्शन नेटवर्क के पूरक जीपीयू क्लस्टर और एआई एक्सेलेरेटर। |
| गणना सिद्धांत | विभिन्न आकारों के कई अलग-अलग एप्लिकेशन और वर्चुअल मशीनें | कई आपस में घनिष्ठ रूप से जुड़े जीपीयू में बड़ी मात्रा में समानांतर कंप्यूटिंग ऑपरेशन। |
| रैक पावर घनत्व | आमतौर पर प्रति रैक लगभग 5 से 15 किलोवाट की आवश्यकता होती है। | अक्सर 50 से 100 किलोवाट या उससे अधिक; विशेष रूप से शक्तिशाली वर्तमान एआई रैक कभी-कभी 120 से 140 किलोवाट तक पहुंच जाते हैं। |
| ठंडा | मुख्यतः एयर कूलिंग के साथ-साथ ठंडे और गर्म गलियारों को नियंत्रित करने की सुविधा। | चिप पर सीधे लिक्विड कूलिंग, रियर-डोर हीट एक्सचेंजर या इमर्शन कूलिंग का उपयोग तेजी से बढ़ रहा है। |
| नेटवर्क | उपयोगकर्ता पहुंच, डेटा ट्रैफ़िक, स्टोरेज पहुंच और सिस्टम कनेक्टिविटी के लिए महत्वपूर्ण | जीपीयू के बीच विशेष रूप से उच्च बैंडविड्थ और बेहद कम विलंबता, क्योंकि पैरामीटर और मध्यवर्ती परिणाम लगातार आदान-प्रदान किए जाते हैं। |
| निर्माण और स्थान संबंधी मानदंड | अतिरिक्त बिजली आपूर्ति, सुरक्षा, कनेक्टिविटी, उपलब्धता और स्थान का कुशल उपयोग | इसके अतिरिक्त, इसमें एक अत्यंत कुशल विद्युत आपूर्ति, उच्च ताप अपव्यय, उपयुक्त शीतलन परिपथ, भार वहन क्षमता, मॉड्यूलर विस्तारशीलता और कम कार्यान्वयन समय जैसी विशेषताएं हैं। |
| आर्थिक संकेतक | प्रति सर्वर, स्टोरेज, वर्चुअल मशीन, लेनदेन या टेराबाइट की लागत | प्रति जीपीयू घंटे, प्रशिक्षण रन, टोकन, मॉडल अनुमान या उपयोग योग्य एआई कंप्यूटिंग शक्ति की लागत |
तुलना से यह स्पष्ट हो जाता है: मुख्य अंतर केवल स्थापित सर्वरों के प्रकार में ही नहीं है। यह बढ़ती मांगों में निहित है। एक पारंपरिक डेटा सेंटर को अत्यधिक विविध आईटी कार्यभारों को विश्वसनीय रूप से एकीकृत करना होता है। एक एआई डेटा सेंटर को निरंतर उच्च भार के तहत यथासंभव अधिक से अधिक एक्सेलेरेटरों का प्रबंधन करना होता है, और उन्हें एक साथ उत्पादक बनाए रखना होता है। इससे ऊर्जा, ऊष्मा अपव्यय, आंतरिक नेटवर्क, खरीद, संचालन और वित्तपोषण पर एक साथ मांग बढ़ जाती है।.
एआई क्लस्टर को इतनी अधिक ऊर्जा, शीतलन और डेटा ट्रैफ़िक की आवश्यकता क्यों होती है?
एक पारंपरिक सर्वर कई तरह के बदलते अनुरोधों को संभालता है: डेटाबेस क्वेरी, ईमेल, वेबसाइट विज़िट, बुकिंग या फ़ाइल एक्सेस। हालांकि ये कार्य व्यवसाय के लिए महत्वपूर्ण हैं, लेकिन अक्सर हार्डवेयर पर लगातार अधिकतम प्रोसेसिंग लोड नहीं डालते। बुनियादी ढांचा विश्वसनीयता, बहुमुखी प्रतिभा और संसाधनों के कुशल आवंटन के लिए अनुकूलित है।.
इसके विपरीत, एक बड़े एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए हजारों जीपीयू को एक साथ और लंबे समय तक उच्च भार के तहत काम करने की आवश्यकता होती है। प्रत्येक जीपीयू बड़ी संख्या में गणितीय क्रियाएं करता है, विशेष रूप से मैट्रिक्स गणनाएं। फिर परिणामों को सभी एक्सेलरेटरों में सिंक्रनाइज़ करने की आवश्यकता होती है। इसलिए, मॉडल प्रशिक्षण केवल व्यक्तिगत चिप्स की कंप्यूटिंग शक्ति का मामला नहीं है। यह हार्डवेयर, नेटवर्क, मेमोरी, सॉफ्टवेयर और बिजली आपूर्ति को शामिल करते हुए एक समन्वित प्रयास है।.
इससे तीन प्रमुख बाधाएँ उत्पन्न होती हैं। पहली है बिजली। एआई सर्वर और उच्च घनत्व वाले रैक मानक सर्वरों की तुलना में काफी अधिक बिजली की खपत करते हैं। यह बिजली न केवल उपलब्ध होनी चाहिए, बल्कि निर्बाध, अतिरेकपूर्ण, स्थिर और स्थानिक रूप से केंद्रित रूप से रैक तक वितरित होनी चाहिए। पारंपरिक आईटी के लिए पर्याप्त नेटवर्क कनेक्शन एक बड़े जीपीयू क्लस्टर के लिए बहुत जल्दी सीमित कारक बन सकता है।.
दूसरी मुख्य समस्या ऊष्मा है। खपत होने वाला लगभग हर किलोवाट-घंटा ऊष्मा में परिवर्तित हो जाता है। उच्च घनत्व वाले एआई रैक में, वायु शीतलन अब इस ऊष्मा को किफायती या विश्वसनीय रूप से कम नहीं कर पाता है। इसलिए, तरल शीतलन एक वैकल्पिक दक्षता सुविधा नहीं रह जाती, बल्कि उच्च कंप्यूटिंग घनत्व को संभव बनाने वाला तकनीकी साधन बन जाती है। यह पाइपलाइन, पंप तकनीक, हीट एक्सचेंजर, रिडंडेंसी अवधारणाओं और संपूर्ण भवन निर्माण तकनीक को बदल देती है।.
तीसरी बड़ी बाधा डेटा ट्रैफ़िक है। यदि जीपीयू एक-दूसरे से तेज़ी से संवाद नहीं करते, तो वे एक-दूसरे का इंतज़ार करते रहते हैं। इससे महंगे हार्डवेयर का उपयोग ठीक से नहीं हो पाता, भले ही वह भौतिक रूप से मौजूद हो और बिजली की खपत कर रहा हो। इसलिए, बड़े एआई क्लस्टर के लिए सर्वरों के बीच बेहद तेज़ और कम विलंबता वाले कनेक्शन अत्यंत महत्वपूर्ण हैं। आर्थिक दृष्टिकोण से, इससे न केवल निवेश लागत बढ़ती है, बल्कि पेशेवर संचालन प्रबंधन का महत्व भी बढ़ जाता है।.
जीपीयू-सक्षम डेटा केंद्रों के लिए पहले से ही योजना दिशानिर्देशों में सामान्य सर्वर वातावरण की तुलना में कहीं अधिक प्रदर्शन और शीतलन आवश्यकताओं का अनुमान लगाया गया था। यहां तक कि 15 से 32 किलोवाट प्रति रैक पर भी, उन्नत शीतलन और बिजली आपूर्ति अवधारणाएं प्रासंगिक थीं; 30 से 50 किलोवाट के डिजाइनों के साथ, योजना तेजी से उच्च-घनत्व वाले बुनियादी ढांचे की ओर स्थानांतरित हो गई। वर्तमान एआई क्लस्टर कभी-कभी इन आवश्यकताओं को काफी हद तक पार कर जाते हैं। इसलिए प्रवृत्ति स्पष्ट है: कंप्यूटिंग शक्ति न केवल भौगोलिक रूप से बढ़ रही है, बल्कि तेजी से केंद्रित पावर आइलैंड्स में भी बढ़ रही है।.
जब किसी डेटा सेंटर को वस्तुनिष्ठ रूप से एआई डेटा सेंटर माना जाता है
ऐसा कोई वैश्विक मानक या कानूनी रूप से बाध्यकारी मानदंड नहीं है जो किसी स्थान को स्वतः ही एआई डेटा सेंटर घोषित कर दे। न तो व्यक्तिगत जीपीयू की उपस्थिति, न ही सर्वरों की एक निश्चित संख्या, न ही एक परिभाषित बिजली खपत, और न ही किसी एआई उत्पाद का विपणन अपने आप में पर्याप्त है। व्यवहार में, विभिन्न शब्दों का प्रयोग किया जाता है: एआई डेटा सेंटर, जीपीयू डेटा सेंटर, जीपीयू क्लाउड, त्वरित कंप्यूटिंग डेटा सेंटर, एचपीसी/एआई सेंटर, या एआई फैक्ट्री।.
ये शब्द एकसमान रूप से संरक्षित भवन श्रेणियां नहीं हैं। ये अलग-अलग क्षेत्रों का वर्णन करते हैं। एक एचपीसी केंद्र वैज्ञानिक सिमुलेशन, मौसम मॉडल और सामग्री अनुसंधान कर सकता है, और साथ ही एआई के लिए भी उपयुक्त हो सकता है। एक जीपीयू क्लाउड मुख्य रूप से एक्सेलेरेटर क्षमता का विपणन करता है। एक एआई फैक्ट्री औद्योगिक मूल्य सृजन तर्क का अधिक सटीक वर्णन करती है, जहां बिजली, डेटा, हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर को प्रशिक्षित मॉडल या अनुमान प्रदर्शन में परिवर्तित किया जाता है। वहीं, एक पारंपरिक क्लाउड डेटा सेंटर में जीपीयू ज़ोन हो सकते हैं, लेकिन इसे समग्र रूप से एआई डेटा सेंटर नहीं माना जा सकता।.
इसलिए सबसे सटीक वर्गीकरण कार्यात्मक है। किसी डेटा सेंटर को एआई डेटा सेंटर तब कहा जाना चाहिए जब एआई या उससे संबंधित उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग कार्यभार उसकी प्रमुख वास्तुकला, निवेश योजना और आर्थिक उपयोग को निर्धारित करते हों। महत्वपूर्ण बात मार्केटिंग लेबल नहीं, बल्कि उस स्थान का उद्देश्य है।.
इसे निर्धारित करने के लिए पाँच मापदंड हैं। पहला, GPU या अन्य AI चिप्स जैसे एक्सेलेरेटर हार्डवेयर को कंप्यूटिंग क्षमता और निवेश का एक महत्वपूर्ण हिस्सा होना चाहिए। दूसरा, आर्किटेक्चर को क्लस्टर संचालन और कई एक्सेलेरेटरों के बीच अत्यंत तीव्र संचार के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए। तीसरा, विद्युत डिज़ाइन को उच्च और स्थानीय रूप से केंद्रित बिजली घनत्व का समर्थन करना चाहिए। चौथा, एक मानक लिक्विड कूलिंग प्रणाली या इसी तरह की विशेष ऊष्मा अपव्यय प्रणाली स्पष्ट रूप से AI या HPC पर केंद्रित होने का संकेत देती है। पाँचवाँ, व्यावसायिक मॉडल मुख्य रूप से GPU घंटों, प्रशिक्षण क्षमता, अनुमान प्रदर्शन, मॉडल संचालन या AI प्लेटफ़ॉर्म सेवाओं पर केंद्रित होना चाहिए।.
यदि ये मानदंड केवल विशिष्ट क्षेत्रों में पूरे होते हैं, तो यह संभवतः एआई क्षमताओं वाला एक सामान्य डेटा सेंटर है। यदि ये मानदंड पूरे परिसर पर लागू होते हैं, तो इसे "एआई डेटा सेंटर" कहना उचित होगा। यह तब भी लागू होता है जब परिसर के कुछ हिस्से में पारंपरिक आईटी उपकरण रखे हों। निर्णायक कारक कार्यभार है जो विस्तार, ऊर्जा संरचना, शीतलन और आर्थिक औचित्य को निर्धारित करता है।.
हर एआई एप्लीकेशन के लिए समर्पित एआई इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता नहीं होती है।
यह अंतर विशेष रूप से लघु एवं मध्यम आकार के उद्यमों (एसएमई) के लिए महत्वपूर्ण है। किसी कंपनी को चैटबॉट, दस्तावेज़ वर्गीकरण, बिक्री पूर्वानुमान, छवि विश्लेषण या जनरेटिव असिस्टेंस सिस्टम का उपयोग करने मात्र से अपना खुद का एआई डेटा सेंटर बनाने की आवश्यकता नहीं है। कई अनुप्रयोगों को क्लाउड एआई, बाहरी जीपीयू क्षमता या व्यक्तिगत विशिष्ट सर्वरों का उपयोग करके किफायती रूप से कार्यान्वित किया जा सकता है।.
जब संगठन के भीतर संवेदनशील डेटा को सुरक्षित रखना आवश्यक हो, उच्च और निरंतर उपयोग हो, बहुत कम विलंबता की आवश्यकता हो, या व्यापक आंतरिक मॉडल को प्रशिक्षित और संचालित करना हो, तो स्वयं का एआई हार्डवेयर रखना अधिक आकर्षक हो जाता है। नियामक आवश्यकताएं, मौजूदा आईटी अवसंरचना, परिचालन विशेषज्ञता और दीर्घकालिक लागतें भी निर्णय को प्रभावित कर सकती हैं। इसका कोई एक निश्चित समाधान नहीं है।.
इसलिए एक औद्योगिक कंपनी हाइब्रिड आर्किटेक्चर का उपयोग कर सकती है। एक व्यापक मॉडल का प्रशिक्षण केंद्रीय रूप से जीपीयू क्लाउड या विशेष एआई डेटा सेंटर में होता है। वहीं, त्वरित गुणवत्ता निरीक्षण, रोबोट नियंत्रण या मशीन विश्लेषण, एज सिस्टम के माध्यम से संयंत्र में स्थानीय रूप से संचालित होते हैं। एंटरप्राइज सॉफ्टवेयर, डेटा स्टोरेज और सहयोग को पारंपरिक क्लाउड या कोलोकेशन वातावरण में संचालित किया जा सकता है।.
इसलिए सही व्यावसायिक दृष्टिकोण यह नहीं है: आंतरिक एआई अवसंरचना या बाहरी एआई अवसंरचना। सही प्रश्न यह है: विलंबता, डेटा सुरक्षा, स्केलेबिलिटी, लागत, उपलब्धता और परिचालन जटिलता के बीच सार्थक संतुलन बनाए रखने के लिए किस कम्प्यूटेशनल कार्य को कहाँ संसाधित करने की आवश्यकता है?
बिजली एक परिचालन संसाधन से बदलकर एक रणनीतिक अड़चन बन रही है।
परंपरागत और एआई-विशेषज्ञ डेटा केंद्रों के बीच सबसे महत्वपूर्ण आर्थिक अंतर बिजली की खपत में निहित है। ऊर्जा किसी भी डेटा केंद्र में एक प्रमुख लागत कारक है। हालांकि, एआई सुविधाओं में, यह स्केलेबिलिटी के लिए निर्णायक सीमित कारक बन सकती है। मांग न केवल निरंतर बढ़ती है, बल्कि नए जीपीयू क्लस्टर स्थापित होते ही इसमें भारी उछाल आता है।.
किसी ऑपरेटर को सबसे पहले पर्याप्त ग्रिड कनेक्शन क्षमता की आवश्यकता होती है। यह क्षमता उच्च-वोल्टेज लाइनों, सबस्टेशनों, ट्रांसफार्मरों, स्विचगियर और आंतरिक वितरण प्रणालियों के माध्यम से साइट तक विश्वसनीय रूप से पहुंचाई जानी चाहिए। इसके अलावा, अतिरिक्त व्यवस्था, आपातकालीन बिजली आपूर्ति, लोड प्रोफाइल और विस्तार विकल्पों की योजना भी बनानी होगी। इसलिए, बड़े एआई प्रोजेक्ट्स के लिए, बिजली की उपलब्धता ही एकमात्र महत्वपूर्ण प्रश्न नहीं है। महत्वपूर्ण कारक यह है कि अतिरिक्त क्षमता कब और किन दीर्घकालिक, पूर्वानुमानित परिस्थितियों में विश्वसनीय रूप से प्रदान की जा सकती है।.
इससे साइट चयन के पीछे का तर्क पूरी तरह बदल जाता है। राजमार्ग तक अच्छी पहुँच, उपलब्ध व्यावसायिक स्थान और फाइबर ऑप्टिक कनेक्शन अब पर्याप्त नहीं हैं। अब उपलब्ध नेटवर्क क्षमता, उच्च-प्रदर्शन वाले सबस्टेशनों से निकटता, व्यावहारिक कनेक्शन समयसीमा, उपयुक्त शीतलन विकल्प, परमिट की व्यवहार्यता और एक मजबूत ऊर्जा मूल्य निर्धारण रणनीति अधिक महत्वपूर्ण हैं। पर्याप्त बिजली आपूर्ति के बिना भवन निर्माण के लिए तैयार भूखंड एआई परिसर के लिए व्यावहारिक रूप से बेकार हो सकता है।.
क्षेत्रों को अवसरों और परस्पर विरोधी उद्देश्यों दोनों का सामना करना पड़ता है। उच्च-प्रदर्शन नेटवर्क और औद्योगिक ऊर्जा अवसंरचना नए निवेश, विशेषज्ञता और डिजिटल मूल्य सृजन को आकर्षित कर सकते हैं। साथ ही, बड़ी परियोजनाएं नेटवर्क की महत्वपूर्ण क्षमता को अवरुद्ध कर देती हैं। इसलिए नगरपालिकाओं, नेटवर्क संचालकों और नीति निर्माताओं को यह विचार करना चाहिए कि डेटा केंद्र औद्योगिक विकास, आवास निर्माण, विद्युत गतिशीलता, ताप पंप और अन्य विद्युतीकरण परियोजनाओं के साथ किस प्रकार परस्पर क्रिया करते हैं। प्रश्न यह नहीं है कि डिजिटल अवसंरचना महत्वपूर्ण है या नहीं। प्रश्न यह है कि सीमित नेटवर्क क्षमता का आवंटन और विस्तार किन मानदंडों के आधार पर किया जाए।.
शीतलन और अपशिष्ट ऊष्मा, स्वीकार्यता और आर्थिक व्यवहार्यता निर्धारित करते हैं।
एआई डेटा केंद्रों के लिए, शीतलन केवल एक तकनीकी पहलू नहीं है। यह भवन डिजाइन, निवेश लागत, ऊर्जा दक्षता, जल प्रबंधन, परिचालन विश्वसनीयता और स्थानीय तापन नेटवर्क में संभावित एकीकरण को प्रभावित करता है। आईटी की पावर डेंसिटी जितनी अधिक होगी, ऊष्मा अपव्यय उतना ही अधिक एक सीमित कारक बन जाएगा।.
उच्च रैक घनत्व पर, तरल शीतलन अकेले वायु शीतलन की तुलना में ऊष्मा को अधिक कुशलता से दूर कर सकता है। हालांकि, इसके लिए चिप्स से लेकर सर्वर और रैक तक, पंप, हीट एक्सचेंजर और बाहरी शीतलन प्रणालियों तक व्यापक योजना की आवश्यकता होती है। मौजूदा भवनों को संशोधित करना संभव है, लेकिन बिजली आपूर्ति, फ्लोर प्लान लेआउट, भार वहन क्षमता, पाइपलाइन और मौजूदा शीतलन तकनीक के कारण यह सीमित या महंगा हो सकता है। दूसरी ओर, एआई पर केंद्रित नए भवनों को उच्च घनत्व और एकीकृत तरल शीतलन सर्किट के लिए शुरू से ही डिजाइन किया जा सकता है।.
अपशिष्ट ऊष्मा आर्थिक और सामाजिक रूप से उपयोगी साबित हो सकती है। इसका उपयोग, उदाहरण के लिए, जिला तापन नेटवर्क, औद्योगिक पार्क, स्विमिंग पूल या अन्य आस-पास के उपभोक्ताओं के लिए किया जा सकता है। हालांकि, यह स्वतः संभव नहीं है। ऊष्मा को स्थानीय स्तर पर उत्पन्न करना होगा, उपयुक्त तकनीक का उपयोग करके उसे उचित तापमान तक लाना होगा, मांग के अनुसार समयबद्ध करना होगा और पाइपलाइन और अनुबंधों के माध्यम से विश्वसनीय रूप से विपणन योग्य बनाना होगा। उपभोक्ताओं, बुनियादी ढांचे और एक व्यवहार्य व्यावसायिक मॉडल के बिना, अपशिष्ट ऊष्मा मुख्य रूप से एक तकनीकी उप-उत्पाद ही बनी रहती है।.
सुनियोजित तरीके से ऊष्मा का उपयोग करने से ऊर्जा संतुलन और उस स्थान का समग्र प्रदर्शन बेहतर हो सकता है। इससे अतिरिक्त राजस्व प्राप्त हो सकता है, समुदाय की स्वीकृति बढ़ सकती है और अनुमति प्राप्त करने में आसानी हो सकती है। हालांकि, केवल सामान्य वादे पर्याप्त नहीं हैं। महत्वपूर्ण कारकों में विशिष्ट ऊष्मा स्रोत, तापमान, उपभोक्ता, निवेश, जिम्मेदारियां और दीर्घकालिक अनुबंध शामिल हैं।.
एआई इंफ्रास्ट्रक्चर की निवेश और जोखिम संरचना अलग होती है।
डेटा सेंटर स्वाभाविक रूप से पूंजी-गहन अवसंरचना परियोजनाएं हैं। भूमि, भवन, बिजली आपूर्ति, अतिरेक, सुरक्षा, फाइबर ऑप्टिक्स और शीतलन सभी के लिए महत्वपूर्ण प्रारंभिक निवेश की आवश्यकता होती है। एआई डेटा सेंटर इस पूंजीगत गहनता को और बढ़ा देते हैं क्योंकि एक्सेलेरेटर हार्डवेयर महंगा होता है और भवनों या नेटवर्क कनेक्शनों की तुलना में बहुत तेजी से अप्रचलित हो सकता है।.
इस निवेश में दो बिल्कुल अलग-अलग हिस्से शामिल हैं। लंबे समय तक चलने वाले बुनियादी ढांचे में इमारतें, सबस्टेशन, बिजली वितरण प्रणाली, फाइबर ऑप्टिक केबल और कूलिंग सिस्टम शामिल हैं। इन संपत्तियों का उपयोग लंबे समय तक किया जाता है। इसके विपरीत, जीपीयू, नेटवर्क कंपोनेंट्स, स्टोरेज और सर्वर जेनरेशन, और आवश्यक सॉफ्टवेयर स्टैक का तकनीकी चक्र छोटा होता है। नए एक्सेलरेटर बेहतर प्रदर्शन, अधिक स्टोरेज या बेहतर ऊर्जा दक्षता प्रदान कर सकते हैं। पुराने सिस्टम भले ही काम करते रहें, लेकिन ग्राहकों द्वारा अपने वर्कलोड को नए हार्डवेयर पर स्थानांतरित करने के कारण उनकी प्रतिस्पर्धात्मकता कम हो सकती है।.
वित्तपोषण के लिए यह अंतर अत्यंत महत्वपूर्ण है। टिकाऊ भवन संरचना और तेजी से पुराने हो रहे आईटी उपकरणों के लिए निवेश पर प्रतिफल की गणना एक समान तरीके से करने से जोखिमों का गलत आकलन हो सकता है। इसलिए, एक एआई परियोजना के लिए एक स्पष्ट आधुनिकीकरण रणनीति आवश्यक है: कौन सा हार्डवेयर कब बदला जाएगा? व्यावहारिक अवशिष्ट मूल्य क्या हैं? भविष्य की पीढ़ियों के लिए भवन को कितनी लचीलेपन से अनुकूलित किया जा सकता है? प्रौद्योगिकी में बदलाव होने पर किसी विशिष्ट सर्वर आर्किटेक्चर के अनुरूप बनाए गए सिस्टम को अत्यधिक अनम्य होने से कैसे रोका जा सकता है?
उपयोग एक और महत्वपूर्ण कारक है। एक जीपीयू क्लस्टर तभी आकर्षक राजस्व उत्पन्न करता है जब उसका निरंतर उपयोग होता है। निष्क्रिय समय महंगा होता है क्योंकि मूल्यह्रास, वित्तपोषण, बिजली आपूर्ति, रखरखाव और परिचालन लागतें निरंतर बनी रहती हैं। जीपीयू की सीमित उपलब्धता के दौरान उच्च कीमतें प्राप्त की जा सकती हैं। हालांकि, आपूर्ति में वृद्धि या प्रशिक्षण से अधिक कुशल अनुमान की ओर मांग में बदलाव के साथ, मूल्य दबाव काफी बढ़ सकता है। इसलिए, दीर्घकाल में, जरूरी नहीं कि सबसे बड़ी परियोजनाएं ही सफल हों, बल्कि वे ऑपरेटर सफल होते हैं जिनके पास अच्छे हार्डवेयर तक पहुंच, प्रतिस्पर्धी मूल्य वाली ऊर्जा, ग्राहक निष्ठा, एक उपयुक्त सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म और लचीली मार्केटिंग रणनीति होती है।.
प्रशिक्षण, अनुमान और एज कंप्यूटिंग के लिए अलग-अलग स्थानों की आवश्यकता होती है।
"एआई डेटा सेंटर" शब्द इस तथ्य को छिपा देता है कि एआई वर्कलोड में बहुत अधिक विविधता होती है। बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करना विशेष रूप से गहन गणना प्रक्रिया है। इसमें विशाल, आपस में जुड़े हुए जीपीयू क्लस्टर का लाभ मिलता है और इसे कुछ उच्च-प्रदर्शन वाले स्थानों पर केंद्रित किया जा सकता है। इन कार्यों के लिए, बिजली की उपलब्धता, आंतरिक नेटवर्क, हार्डवेयर तक पहुंच और शीतलन अंतिम उपयोगकर्ता के प्रत्यक्ष निकटता से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हैं।.
प्रशिक्षित मॉडल का उपयोग करके प्रश्नों के उत्तर देने या पैटर्न पहचानने की प्रक्रिया, जिसे इन्फरेंस कहते हैं, का स्वरूप अलग होता है। यह प्रक्रिया बड़े डेटा केंद्रों में केंद्रीय रूप से भी की जा सकती है। हालांकि, समय-संवेदनशील अनुप्रयोगों के लिए, उपयोगकर्ता या डेटा स्रोत के निकट होना अत्यंत महत्वपूर्ण है। वॉइस असिस्टेंट, सर्च क्वेरी या व्यक्तिगत अनुशंसा में सीमित विलंब ही स्वीकार्य होता है। औद्योगिक छवि निरीक्षण, रोबोट नियंत्रण, चिकित्सा सहायता प्रणाली और कुछ यातायात अनुप्रयोग इससे भी अधिक महत्वपूर्ण हैं।.
इसलिए एज कंप्यूटिंग केंद्रीय एआई डेटा केंद्रों का स्थान लेने के बजाय उनका पूरक है। एक मॉडल को एक बड़े एआई क्लस्टर में प्रशिक्षित किया जा सकता है और फिर उसे कारखानों, लॉजिस्टिक्स केंद्रों, अस्पतालों या क्षेत्रीय डेटा केंद्रों में संकुचित रूप में तैनात किया जा सकता है। वहां, यह डेटा को उसके मूल स्थान के जितना संभव हो सके करीब संसाधित करता है। इससे विलंबता कम होती है, संचरण क्षमता की बचत होती है और डेटा सुरक्षा और लचीलेपन संबंधी आवश्यकताओं को पूरा किया जा सकता है।.
इससे कंपनियों के सामने एक स्पष्ट डिज़ाइन चुनौती खड़ी हो जाती है। हर एआई एप्लिकेशन के लिए अलग से उच्च-प्रदर्शन वाले बुनियादी ढांचे की आवश्यकता नहीं होती। अक्सर, एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर उपयुक्त होता है: प्रशिक्षण और बड़े पैमाने पर प्रयोग बाहरी जीपीयू क्लाउड या विशेष एआई डेटा केंद्रों के माध्यम से किए जाते हैं। मानक आईटी और डेटा स्टोरेज मौजूदा क्लाउड या कोलोकेशन वातावरण में चलते हैं। समय-संवेदनशील, उत्पादन-संबंधी या विशेष रूप से संवेदनशील प्रोसेसिंग स्थानीय या क्षेत्रीय स्तर पर एज नेटवर्क पर होती है।.
डिजिटल संप्रभुता जर्मनी में सिर्फ एक स्थान तक सीमित नहीं है।
एआई डेटा सेंटर अक्सर डिजिटल संप्रभुता से जुड़े होते हैं। जर्मनी या यूरोपीय संघ में भौतिक स्थान होना इसमें एक महत्वपूर्ण घटक है। यह डेटा सुरक्षा, कानूनी प्रवर्तन, विलंबता और आपूर्ति की सुरक्षा के मामले में लाभ प्रदान कर सकता है। हालांकि, यह संप्रभुता का पूर्ण प्रमाण नहीं है।.
संप्रभुता में स्वामित्व, संचालक नियंत्रण, पहुंच अधिकार, कानूनी क्षेत्राधिकार, आपूर्ति श्रृंखलाएं, सॉफ्टवेयर निर्भरताएं, कुशल कर्मचारी और महत्वपूर्ण घटकों की उपलब्धता भी शामिल है। एक क्लस्टर यूरोप में स्थित हो सकता है, फिर भी वह गैर-यूरोपीय हार्डवेयर आपूर्तिकर्ताओं, क्लाउड प्लेटफॉर्म और सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम पर अत्यधिक निर्भर हो सकता है। इसके विपरीत, एक अंतरराष्ट्रीय संचालक स्थानीय क्षमता प्रदान कर सकता है जो यूरोपीय ग्राहकों के लिए परिचालन और कानूनी रूप से मूल्यवान हो।.
इसलिए, आर्थिक रूप से व्यवहार्य रणनीति का लक्ष्य पूर्ण आत्मनिर्भरता नहीं होना चाहिए। इसका उद्देश्य सुदृढ़ परिचालन क्षमता विकसित करना होना चाहिए: कंप्यूटिंग शक्ति तक पहुंच, खरीद के अनेक विकल्प, पारदर्शी डेटा प्रवाह, विश्वसनीय अनुबंध, पोर्टेबल डेटा और मॉडल, लचीली आपूर्ति श्रृंखलाएं और पर्याप्त आंतरिक परिचालन विशेषज्ञता। लघु एवं मध्यम उद्यमों और उद्योगों के लिए, एआई सेवाओं का चयन करते समय केवल कीमत और मॉडल की गुणवत्ता से कहीं अधिक चीजों की तुलना करना आवश्यक है। डेटा स्थान, निर्यात क्षमता, संविदात्मक अधिकार, स्विचिंग विकल्प, विफलता के तरीके और मौजूदा प्रक्रियाओं में एकीकरण क्षमताएं भी समान रूप से महत्वपूर्ण हैं।.
बाजार का स्वरूप हाइब्रिड बना हुआ है, लेकिन दुर्लभ संसाधन बदल रहा है।
परंपरागत और एआई डेटा केंद्रों की तुलना करना आवश्यक है, लेकिन इससे यह धारणा नहीं बननी चाहिए कि दो पूरी तरह से अलग-अलग बाजार उभर रहे हैं। अधिकांश पेशेवर ऑपरेटर अपने केंद्रों को हाइब्रिड के रूप में डिज़ाइन करेंगे। उन्हें परंपरागत क्लाउड सेवाओं, स्टोरेज, डेटाबेस, संचार प्लेटफॉर्म और ग्राहक हार्डवेयर के लिए जगह की आवश्यकता होगी। साथ ही, जीपीयू क्लस्टर, लिक्विड कूलिंग और विशेष रूप से शक्तिशाली आंतरिक नेटवर्क के लिए उच्च घनत्व वाले क्षेत्र बनाए जाएंगे।.
नई इमारतों के लिए, इसका अर्थ है बुनियादी योजना में अधिक लचीलापन। आरक्षित क्षेत्र, स्केलेबल बिजली वितरण, पहले से स्थापित कूलिंग सर्किट, उच्च फ्लोर लोड क्षमता और मॉड्यूलर हॉल बाद में आर्थिक व्यवहार्यता निर्धारित कर सकते हैं। मौजूदा साइटों को कुछ हद तक आधुनिक बनाया जा सकता है, लेकिन नेटवर्क कनेक्शन, फ्लोर प्लान, छत की ऊंचाई, कूलिंग तकनीक और भार वहन क्षमता के मामले में उनकी सीमाएं होती हैं। हर पारंपरिक डेटा सेंटर एआई साइट के रूप में आर्थिक रूप से व्यवहार्य नहीं होगा।.
भविष्य का रणनीतिक रूप से दुर्लभ संसाधन कोई साधारण सर्वर या भंडारण स्थान नहीं होगा। जिसकी कमी होगी, वह है कुशलतापूर्वक उपयोग की जा सकने वाली त्वरण शक्ति, उच्च-प्रदर्शन विद्युत कनेक्शन, उपयुक्त शीतलन अवसंरचना और अत्यंत तीव्र नेटवर्क। यह संयोजन हर स्थान पर तुरंत स्थापित नहीं किया जा सकता। इसके लिए दीर्घकालिक योजना, पूंजी, तकनीकी विशेषज्ञता और ऑपरेटरों, ऊर्जा प्रदाताओं, हार्डवेयर आपूर्तिकर्ताओं, नगरपालिकाओं और ग्राहकों के बीच मजबूत साझेदारी की आवश्यकता होगी।.
निष्कर्ष स्पष्ट है: पारंपरिक डेटा सेंटर संपूर्ण डिजिटल अर्थव्यवस्था की अपरिहार्य नींव बने हुए हैं। एआई डेटा सेंटर इसी नींव पर आधारित हैं, लेकिन ये एक विशिष्ट, विशेष रूप से ऊर्जा और पूंजी-गहन विस्तार का प्रतिनिधित्व करते हैं। कोई स्थान केवल इसलिए एआई डेटा सेंटर नहीं बन जाता क्योंकि वहां कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया जाता है। यह तब एआई डेटा सेंटर बनता है जब एआई-अनुकूलित एक्सेलेरेटर क्लस्टर, उच्च शक्ति घनत्व, विशेष शीतलन प्रणाली, उच्च-प्रदर्शन नेटवर्क और एआई कंप्यूटिंग शक्ति पर केंद्रित व्यावसायिक उद्देश्य इसकी संरचना और निवेश तर्क को परिभाषित करते हैं।.
इससे डिजिटल अवसंरचना औद्योगिक नीति के एक नए क्षेत्र में परिवर्तित हो जाती है। महत्वपूर्ण प्रश्न यह नहीं है कि भविष्य में प्रत्येक डेटा सेंटर एआई सक्षम होगा या नहीं। महत्वपूर्ण प्रश्न यह है कि उच्च-प्रदर्शन एआई अवसंरचना के लिए दुर्लभ संसाधन कहाँ से उत्पन्न होंगे, उनका नियंत्रण कौन करेगा, ऊर्जा दक्षता के संदर्भ में उन्हें कैसे एकीकृत किया जाएगा, और कंपनियों और क्षेत्रों के लिए वास्तविक आर्थिक मूल्य क्या होगा।.
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औद्योगिक बी2बी में, टिकाऊ व्यावसायिक संबंध रातोंरात नहीं बनते। वे धीरे-धीरे विकसित होते हैं - दृश्यता, पेशेवर प्रासंगिकता, नियमित संपर्क और बढ़ते भरोसे के माध्यम से। Xpert.Digital का 4-चरण मॉडल ठीक इसी समस्या का समाधान करता है: यह एक संरचित मार्ग प्रदान करता है जो एक सरल प्रवेश बिंदु से शुरू होता है और आवश्यकता पड़ने पर व्यावसायिक विकास में गहन सहयोग में परिवर्तित हो सकता है।.
बड़े-बड़े मार्केटिंग वादों पर निर्भर रहने के बजाय, यह मॉडल संबंधों को सर्वोपरि मानता है। कंपनियां स्पष्ट रूप से परिभाषित, आसानी से गणना योग्य उपायों से शुरुआत करती हैं और फिर अपने अनुभव के आधार पर तय करती हैं कि वे सहयोग को कितना आगे बढ़ाना चाहती हैं। इस निर्बाध विश्वास निर्माण प्रक्रिया का एक प्रमुख कारक यह है कि प्लेटफ़ॉर्म पूरी तरह से परेशान करने वाले विज्ञापन नहीं दिखाता है, इसलिए संपादकीय ध्यान पूरी तरह से कंपनियों की विशेषज्ञता पर केंद्रित रहता है।.
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Konrad Wolfenstein
मुझे और मेरी टीम को आपके व्यक्तिगत सलाहकार के रूप में आपकी सेवा करने में खुशी होगी।.
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