নিজস্ব ডেটা সেন্টারে AI স্থাপনে ৬৩% খরচ সাশ্রয়, জানুন ৫ কারণ
আইটি প্রো-এর এক প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, নিজস্ব ডেটা সেন্টারে জেনারেটিভ এআই স্থাপন করলে পাবলিক ক্লাউডের তুলনায় ৬৩% পর্যন্ত খরচ কমানো সম্ভব। পাঁচটি মূল কারণ এই সাশ্রয় ও কার্যকারিতার পেছনে কাজ করছে। সংস্থাগুলোর জন্য এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্তের ইঙ্গিত দেয়।
আইটি প্রো-এর এক প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, নিজস্ব ডেটা সেন্টারে জেনারেটিভ এআই স্থাপন করলে পাবলিক ক্লাউডের তুলনায় ৬৩% পর্যন্ত খরচ কমানো সম্ভব। পাঁচটি মূল কারণ এই সাশ্রয় ও কার্যকারিতার পেছনে কাজ করছে। সংস্থাগুলোর জন্য এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ সিদ্ধান্তের ইঙ্গিত দেয়।
পাবলিক ক্লাউডের পরিবর্তে নিজস্ব অবকাঠামোতে (অন-প্রিমাইস) জেনারেটিভ এআই চালানো খরচের দিক থেকে অনেক বেশি কার্যকর হতে পারে। আইটি প্রো-র এক সাম্প্রতিক প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, এই পদ্ধতি ৬৩% পর্যন্ত খরচ সাশ্রয় করতে পারে। সংস্থাগুলো যখন এআই স্থাপনের সাশ্রয়ী উপায় খুঁজছে, তখন এই তুলনা বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক হয়ে উঠেছে।
প্রতিবেদনটি পাঁচটি মূল কারণ চিহ্নিত করেছে যার কারণে অন-প্রিমাইস জেনারেটিভ এআই পাবলিক ক্লাউডকে ছাড়িয়ে যায়। প্রথমত, দীর্ঘমেয়াদি লাইসেন্সিং ও অবকাঠামো খরচ নিয়ন্ত্রণ করা যায়। দ্বিতীয়ত, নিজস্ব হার্ডওয়্যার (যেমন GPU) পুরো সময় ব্যবহারের সুযোগ থাকে। তৃতীয়ত, ডেটা স্থানান্তর ও ব্যান্ডউইথ খরচ কমে যায়। চতুর্থত, কাস্টমাইজেশন ও নিয়ন্ত্রণ বেশি থাকে, যা নির্দিষ্ট কাজের জন্য মডেল অপ্টিমাইজ করতে সাহায্য করে। পঞ্চমত, নিরাপত্তা ও গোপনীয়তা নিশ্চিত করা সহজ হয় কারণ সংবেদনশীল তথ্য নিজস্ব নেটওয়ার্কের বাইরে যায় না।
পাবলিক ক্লাউডে প্রতি ঘণ্টায় GPU ব্যবহারের খরচ দ্রুত বেড়ে যায়, বিশেষ করে বড় মডেল ট্রেনিং বা ইনফারেন্সের সময়। অন-প্রিমাইস সমাধানে একবার হার্ডওয়্যার কিনলে তা বছরের পর বছর ব্যবহার করা যায়। আইটি প্রো জানিয়েছে, ৩ বছরের মেয়াদে হিসাব করলে অন-প্রিমাইস স্থাপনা অনেক বেশি সাশ্রয়ী হয়। তবে শুরুর দিকে বিনিয়োগ বেশি হওয়ায় ছোট প্রতিষ্ঠানের জন্য এটি চ্যালেঞ্জিং হতে পারে।
বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে এই তথ্য বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ। দেশের ব্যাংক, টেলিকম ও ই-কমার্স প্রতিষ্ঠানগুলো বড় আকারের ডেটা নিয়ে কাজ করে। তারা নিজস্ব ডেটা সেন্টারে এআই স্থাপন করে দীর্ঘমেয়াদি খরচ কমাতে পারে। ফ্রিল্যান্সার ও স্টার্টআপদের জন্য পাবলিক ক্লাউড এখনো সুবিধাজনক, কিন্তু বড় আকারের প্রকল্পে অন-প্রিমাইস ভাবা যেতে পারে। শিক্ষাপ্রতিষ্ঠানগুলো গবেষণার জন্য নিজস্ব GPU ক্লাস্টার স্থাপন করে দীর্ঘমেয়াদি সুবিধা পেতে পারে।
ভবিষ্যতে অন-প্রিমাইস জেনারেটিভ এআই আরও জনপ্রিয় হবে বলে আশা করা যায়। হার্ডওয়্যারের দাম কমলে ও প্রি-ট্রেইনড মডেল সহজলভ্য হলে ছোট প্রতিষ্ঠানও এই পথে যেতে পারবে। সংস্থাগুলোর উচিত নিজেদের প্রয়োজন ও বাজেট বুঝে পাবলিক ক্লাউড ও অন-প্রিমাইসের মধ্যে ভারসাম্য খুঁজে নেওয়া।
আরও পড়ুন
এই সংবাদটি আন্তর্জাতিক সূত্রের তথ্য অবলম্বনে AI-সহায়তায় বাংলায় উপস্থাপন ও বাংলাদেশের প্রেক্ষাপটে সম্পাদিত। মূল তথ্যের জন্য নিচের সূত্র দেখুন।
মূল প্রতিবেদন: GNews AI Global
সোর্স দেখুন ↗মন্তব্য০
লোড হচ্ছে...