ট্রি ফ্রেমওয়ার্ক: এআই-সমন্বিত ৬জি নেটওয়ার্কের জন্য টোকেন-প্রতিক্রিয়াশীল শক্তি দক্ষতা

1. ভূমিকা ও সংক্ষিপ্ত বিবরণ

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) কে ষষ্ঠ প্রজন্মের (৬জি) ওয়্যারলেস নেটওয়ার্কে একীভূতকরণ সর্বব্যাপী বুদ্ধিমত্তা ও অতিসংযোগের দিকে একটি প্যারাডাইম শিফটের প্রতিনিধিত্ব করে। আইএমটি-২০৩০ ভিশন অনুযায়ী, ৬জি-এর লক্ষ্য হল অগমেন্টেড রিয়েলিটি, স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম এবং বৃহৎ পরিসরের আইওটি মোতায়েনের মতো ব্যান্ডউইডথ-নিবিড় অ্যাপ্লিকেশন সমর্থন করা, যেখানে এআই একটি মূল সক্ষমকারী হিসেবে কাজ করবে। তবে, এই সমন্বয় একটি গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে: প্রচলিত শক্তি দক্ষতা (ইই) মেট্রিক, যা সাধারণত ইউনিট শক্তিতে নেটওয়ার্ক থ্রুপুট হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় ($EE = \frac{Throughput}{Energy}$), লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম) দ্বারা সম্পাদিত এআই-নির্দিষ্ট কাজের উপযোগিতা ও মূল্য ধারণ করতে ব্যর্থ হয়। এই গবেষণাপত্রটি টোকেন-প্রতিক্রিয়াশীল শক্তি দক্ষতা (ট্রি) ফ্রেমওয়ার্ক উপস্থাপন করে, যা বৃহৎ এআই মডেলের টোকেন থ্রুপুটকে সিস্টেম ইউটিলিটি গণনায় অন্তর্ভুক্ত করে এই ব্যবধান পূরণের জন্য নকশাকৃত একটি অভিনব মেট্রিক, যার ফলে এআই-সমন্বিত ৬জি নেটওয়ার্কের জন্য শক্তি টেকসইতার আরও সঠিক পরিমাপ প্রদান করে।

2. ট্রি ফ্রেমওয়ার্ক

ট্রি ফ্রেমওয়ার্ক এআই যুগের জন্য শক্তি দক্ষতাকে পুনঃসংজ্ঞায়িত করে। এটি কেবল ডেটা বিটের বাইরে গিয়ে এআই মডেল দ্বারা প্রক্রিয়াজাত গণনামূলক "টোকেন"-কে একটি বুদ্ধিমান নেটওয়ার্কে ইউটিলিটির প্রাথমিক বাহক হিসেবে বিবেচনা করে।

2.1 মূল মেট্রিক সংজ্ঞা

মৌলিক ট্রি মেট্রিকটি কার্যকর এআই টাস্ক ইউটিলিটি (টোকেনে পরিমাপিত) এবং মোট সিস্টেম শক্তি খরচের অনুপাত হিসাবে সূত্রায়িত করা হয়। এটি স্বীকার করে যে সমস্ত নেটওয়ার্ক ট্র্যাফিক সমান মূল্য বহন করে না; রিয়েল-টাইম ভাষা অনুবাদ পরিষেবার জন্য টোকেন প্রক্রিয়াকরণের ভিডিও স্ট্রিমিং ডেটার চেয়ে ভিন্ন ইউটিলিটি এবং শক্তির প্রভাব রয়েছে।

2.2 নকশা নীতি

ফ্রেমওয়ার্কটি তিনটি গুরুত্বপূর্ণ এআই উপাদানের লেন্সের মাধ্যমে নেটওয়ার্ক নকশা বিশ্লেষণ করে:

• কম্পিউটিং শক্তি: ক্লাউড, এজ এবং শেষ ডিভাইস জুড়ে বিতরণকৃত কম্পিউট সম্পদ।
• এআই মডেল: মোতায়েনকৃত মডেলগুলির আর্কিটেকচার, আকার এবং দক্ষতা (যেমন, এলএলএম, ভিশন মডেল)।
• ডেটা: এআই প্রশিক্ষণ এবং ইনফারেন্সের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটার পরিমাণ, প্রকার এবং প্রবাহ।

এই উপাদানগুলির মধ্যে পারস্পরিক ক্রিয়া সিস্টেমের সামগ্রিক ট্রি নির্ধারণ করে।

3. প্রযুক্তিগত বিশ্লেষণ

3.1 গাণিতিক সূত্রায়ন

প্রস্তাবিত ট্রি মেট্রিকটি নিম্নরূপ প্রকাশ করা যেতে পারে: $$\text{TREE} = \frac{\sum_{i \in \mathcal{A}} w_i \cdot U_i(T_i) + \sum_{j \in \mathcal{D}} w_j \cdot R_j}{P_{\text{total}}}$$ যেখানে:

• $\mathcal{A}$ হল এআই পরিষেবার সেট এবং $\mathcal{D}$ হল প্রচলিত ডেটা পরিষেবার সেট।
• $U_i(T_i)$ হল এআই পরিষেবা $i$-এর ইউটিলিটি ফাংশন, যা তার টোকেন থ্রুপুট $T_i$-এর উপর নির্ভরশীল।
• $R_j$ হল প্রচলিত পরিষেবা $j$-এর ডেটা রেট।
• $w_i, w_j$ হল পরিষেবা অগ্রাধিকার প্রতিফলিত করে এমন ওজন ফ্যাক্টর।
• $P_{\text{total}}$ হল মোট সিস্টেম শক্তি খরচ।

এই সূত্রায়নটি স্পষ্টভাবে এআই টাস্ক ইউটিলিটি সংহত করে, প্রচলিত বিট-প্রতি-জুল প্যারাডাইমের বাইরে চলে যায়।

3.2 সিস্টেম আর্কিটেকচার

ট্রি একটি ক্লাউড-এজ-এন্ড আর্কিটেকচারের জন্য নকশাকৃত। প্রধান বিবেচ্য বিষয়গুলির মধ্যে রয়েছে:

• মডেল স্প্লিটিং ও অফলোডিং: ট্রি সর্বাধিক করার জন্য শক্তি এবং লেটেন্সি সীমাবদ্ধতার ভিত্তিতে এজ এবং ক্লাউডের মধ্যে এআই মডেল এক্সিকিউশন গতিশীলভাবে বিভক্ত করা।
• ফেডারেটেড লার্নিং: ডেটা ট্রান্সমিশন শক্তি কমিয়ে বিতরণকৃত এআই প্রশিক্ষণ সক্ষম করা, যা সরাসরি ট্রি হরকে প্রভাবিত করে।
• অ্যাডাপটিভ মডেল কম্প্রেশন: লো-র্যাঙ্ক অ্যাডাপটেশন (লোরা) এর মতো কৌশল ব্যবহার করে এজে মডেল ফাইন-টিউনিংয়ের গণনামূলক শক্তি খরচ কমানো।

4. পরীক্ষামূলক ফলাফল ও কেস স্টাডি

গবেষণাপত্রটি ট্রি-এর অনন্য ক্ষমতা যাচাইকারী কেস স্টাডি উপস্থাপন করে। এআই ইনফারেন্স টাস্ক (যেমন, রিয়েল-টাইম ভিডিও বিশ্লেষণ) এবং প্রচলিত ডেটা প্রবাহ (যেমন, ফাইল ডাউনলোড) মিশ্রিত হাইব্রিড ট্র্যাফিক পরিস্থিতিতে, প্রচলিত ইই মেট্রিক অপর্যাপ্ত প্রমাণিত হয়েছে। তারা উল্লেখযোগ্য শক্তি-পরিষেবা অসমতা প্রকাশ করতে ব্যর্থ হয়েছে—যেসব পরিস্থিতিতে উচ্চ-মূল্যের অল্প পরিমাণ এআই ট্র্যাফিক উচ্চ-আয়তন, নিম্ন-মূল্যের ডেটা ট্র্যাফিকের তুলনায় অসম্পূর্ণ শক্তি খরচ করে। ট্রি সফলভাবে এই অসমতা পরিমাপ করেছে, নেটওয়ার্ক অপারেটরদেরকে শক্তি কোথায় ব্যয় হচ্ছে বনাম মূল্য কোথায় তৈরি হচ্ছে তার একটি স্পষ্ট চিত্র প্রদান করেছে। উদাহরণস্বরূপ, একটি পরিস্থিতি দেখাতে পারে যে একটি এলএলএম-ভিত্তিক সহকারীর জন্য ১০০০ টোকেন পরিবেশন করা ১জিবি ভিডিও স্ট্রিমিংয়ের সমতুল্য শক্তি খরচ করে, কিন্তু সম্পূর্ণ ভিন্ন ইউটিলিটি প্রদান করে, একটি বৈষম্য যা কেবল ট্রি ধরতে পারে।

5. বিশ্লেষণ ফ্রেমওয়ার্ক উদাহরণ

পরিস্থিতি: একটি ৬জি বেস স্টেশন দুটি সমবর্তী পরিষেবা পরিবেশন করে: (১) স্মার্ট সিটি ক্যোয়ারী প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি এজ-ভিত্তিক এলএলএম ইনফারেন্স পরিষেবা, এবং (২) একটি ব্যাকগ্রাউন্ড আইওটি সেন্সর ডেটা আপলোড।

ট্রি বিশ্লেষণ ধাপ:

1. ইউটিলিটি সংজ্ঞায়িত করুন: এলএলএম পরিষেবার জন্য ইউটিলিটি $U_1 = \alpha \cdot T_1$ (প্রক্রিয়াজাত টোকেন) এবং আইওটি পরিষেবার জন্য $U_2 = \beta \cdot R_2$ (আপলোড করা বিট) নির্ধারণ করুন। ওজন $\alpha > \beta$ প্রতি ইউনিট এআই পরিষেবার উচ্চতর মূল্য প্রতিফলিত করে।
2. শক্তি পরিমাপ করুন: কম্পিউটিং (এলএলএম-এর জন্য) এবং কমিউনিকেশন (উভয়ের জন্য) দ্বারা খরচ করা মোট শক্তি $P_{total}$ পর্যবেক্ষণ করুন।
3. গণনা ও তুলনা করুন: ট্রি = $(\alpha T_1 + \beta R_2) / P_{total}$ গণনা করুন। এটিকে প্রচলিত ইই = $(R_1 + R_2)/P_{total}$ এর সাথে তুলনা করুন। বিশ্লেষণে সম্ভবত দেখা যাবে যে এলএলএম পরিষেবায় আরও সম্পদ বরাদ্দ করা প্রচলিত ইই-এর চেয়ে ট্রি-কে আরও উন্নত করে, যা স্মার্টার সম্পদ সময়সূচী নির্দেশনা দেয়।

এই ফ্রেমওয়ার্ক অপারেটরদেরকে "প্রতি বিটে শক্তি কমানো" থেকে "প্রতি জুলে মূল্য (টোকেন + বিট) সর্বাধিক করা"-তে যেতে দেয়।

6. সমালোচনামূলক বিশ্লেষণ ও বিশেষজ্ঞ মতামত

মূল অন্তর্দৃষ্টি: ট্রি গবেষণাপত্রটি কেবল একটি নতুন মেট্রিক প্রস্তাব করছে না; এটি ভবিষ্যত নেটওয়ার্কের অর্থনৈতিক ও প্রকৌশল ক্যালকুলাসকে মৌলিকভাবে চ্যালেঞ্জ করছে। এটি সঠিকভাবে চিহ্নিত করে যে ৬জি-এর মূল্য প্রস্তাবনা এআই-অ্যাজ-এ-সার্ভিস দ্বারা প্রভাবিত হবে, কেবল দ্রুত পাইপ নয়। বিটের উপর দক্ষতা ভিত্তি করা একটি লাইব্রেরির মূল্য তার বইয়ের ওজন দিয়ে পরিমাপ করার মতো—এটি সম্পূর্ণভাবে মূল বিষয়টি মিস করে। টোকেনের দিকে স্থানান্তর একটি ইউটিলিটি-সচেতন নেটওয়ার্ক-এর দিকে একটি প্রয়োজনীয়, যদিও নবজাতক, পদক্ষেপ।

যুক্তিসঙ্গত প্রবাহ: যুক্তিটি সঠিক: ১) এআই ৬জি মূল্যের কেন্দ্রবিন্দু। ২) এআই মূল্য বিটে নয়, টোকেন/টাস্কে। ৩) তাই পুরানো মেট্রিক (বিট/জুল) অপ্রচলিত। ৪) অতএব, আমাদের একটি নতুন মেট্রিক (টোকেন/জুল) প্রয়োজন। ৫) এই নতুন মেট্রিক (ট্রি) নতুন অপ্টিমাইজেশন সমস্যা এবং ট্রেড-অফ প্রকাশ করে। যুক্তিটি আকর্ষণীয় এবং বর্তমান ৬জি গবেষণার একটি স্পষ্ট অন্ধ স্পটকে সম্বোধন করে, যা প্রায়শই এআই-কে কেবল আরেকটি ওয়ার্কলোড হিসেবে বিবেচনা করে, মূল্য-চালক হিসেবে নয়।

শক্তি ও দুর্বলতা: প্রাথমিক শক্তি হল ধারণাগত দূরদর্শিতা। লেখকরা ৬জি-এর তাৎক্ষণিক প্রযুক্তিগত বাধার বাইরে তার চূড়ান্ত কারণ d'être-এর দিকে তাকাচ্ছেন। যেকোনো অগ্রগামী মেট্রিকের মতো দুর্বলতা হল ব্যবহারিক পরিমাপযোগ্যতা। আমরা ইউটিলিটি ফাংশন $U_i(T_i)$ কীভাবে মান্যকরণ করব? জিপিটি-৪-এর একটি টোকেন একটি লাইটওয়েট ভিশন ট্রান্সফরমারের একটি টোকেনের সমতুল্য নয়। বিক্রেতা এবং পরিষেবা জুড়ে এই ইউটিলিটি ওজন সংজ্ঞায়িত করা এবং সম্মত হওয়া একটি রাজনৈতিক ও প্রযুক্তিগত জটিল সমস্যা হবে, অভিজ্ঞতার গুণমান (কিউওই) পরিমাপের চ্যালেঞ্জের কথা স্মরণ করিয়ে দেয়। তদুপরি, ফ্রেমওয়ার্কটি বর্তমানে ইনফারেন্সের উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে; নেটওয়ার্কে বিতরণকৃত এআই প্রশিক্ষণ-এর বিপুল শক্তি খরচ, মেশিন লার্নিং CO2 ইমপ্যাক্ট উদ্যোগের গবেষণা দ্বারা হাইলাইট করা একটি উদ্বেগ, ট্রি-এর ক্যালকুলাসে গভীরতর একীকরণ প্রয়োজন।

কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি: নেটওয়ার্ক অপারেটর এবং সরঞ্জাম বিক্রেতাদের জন্য, গ্রহণযোগ্যতা জরুরি: আপনার নেটওয়ার্ক এবং এআই প্ল্যাটফর্মগুলিকে টোকেন থ্রুপুট পরিমাপ করার জন্য এবং একটি সূক্ষ্ম স্তরে শক্তি খরচের সাথে যুক্ত করার জন্য যন্ত্রীকরণ শুরু করুন। পাইলট প্রকল্পগুলির ট্রি-চালিত সময়সূচী অ্যালগরিদম পরীক্ষা করা উচিত। মানদণ্ড সংস্থাগুলির (৩জিপিপি, আইটিইউ) জন্য, টোকেন-ভিত্তিক পরিষেবা শ্রেণী এবং ইউটিলিটি প্রোফাইলিং সংজ্ঞায়িত করার কাজ এখনই শুরু করা উচিত, ঠিক যেমন কিউওএস শ্রেণী ৪জি/৫জি-এর জন্য সংজ্ঞায়িত করা হয়েছিল। এটি উপেক্ষা করা এবং প্রচলিত ইই-তে আটকে থাকা শক্তি দক্ষ নেটওয়ার্ক তৈরি করার একটি নিশ্চিত পথ যা এআই যুগের জন্য অর্থনৈতিকভাবে অদক্ষ।

7. ভবিষ্যত প্রয়োগ ও দিকনির্দেশনা

ট্রি ফ্রেমওয়ার্ক বেশ কয়েকটি উন্নত প্রয়োগ এবং গবেষণা দিকনির্দেশনার পথ প্রশস্ত করে:

• গতিশীল নেটওয়ার্ক স্লাইসিং: প্রিমিয়াম এআই পরিষেবার জন্য গ্যারান্টিযুক্ত ট্রি স্তর সহ এআই-অপ্টিমাইজড নেটওয়ার্ক স্লাইস তৈরি করা, বেস্ট-এফোর্ট ডেটা স্লাইস থেকে আলাদা।
• গ্রিন এআই মার্কেটপ্লেস: নেটওয়ার্ক এজে কম্পিউট এবং ইনফারেন্স সম্পদের শক্তি-সচেতন ট্রেডিং সক্ষম করা, যেখানে পরিষেবাগুলি তাদের টোকেন-ভিত্তিক ইউটিলিটি প্রয়োজন অনুযায়ী বিড করে।
• যৌথ যোগাযোগ ও গণনা নকশা: ট্রি সর্বাধিক করার জন্য ভৌত স্তর প্রোটোকল, নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার এবং এআই মডেল আর্কিটেকচার একসাথে নকশা করা, বিদ্যমান নেটওয়ার্কে এআই-কে অভিযোজিত করার বর্তমান প্যারাডাইমের বাইরে যাওয়া।
• জীবনচক্র মূল্যায়ন: ট্রি-কে নেটওয়ার্কে এআই পরিষেবার সম্পূর্ণ জীবনচক্র কভার করার জন্য প্রসারিত করা, মডেল প্রশিক্ষণ, আপডেট এবং ডেটা পাইপলাইন ব্যবস্থাপনার শক্তি খরচ অন্তর্ভুক্ত করে, জীবনচক্র বিশ্লেষণ গবেষণা থেকে ধারণাগুলি সংহত করা।
• টোকেন ইউটিলিটির মান্যকরণ: একটি প্রধান ভবিষ্যত দিক হল বিভিন্ন এআই কাজের "ইউটিলিটি" ক্রমাঙ্কনের জন্য শিল্পব্যাপী মানদণ্ডের উন্নয়ন, ঠিক যেমন ভিডিও কোডেক গুণমান মেট্রিক সংজ্ঞায়িত করে।

8. তথ্যসূত্র

1. ITU-R. “Framework and overall objectives of the future development of IMT for 2030 and beyond.” ITU-R M.[IMT-2030.FRAMEWORK], 2023.
2. Zhou, Z., Chen, X., Li, E., Zeng, L., Luo, K., & Zhang, J. (2019). Edge intelligence: Paving the last mile of artificial intelligence with edge computing. Proceedings of the IEEE, 107(8), 1738-1762.
3. Hu, E. J., et al. (2021). LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2106.09685.
4. Lacoste, A., Luccioni, A., Schmidt, V., & Dandres, T. (2019). Quantifying the Carbon Emissions of Machine Learning. arXiv preprint arXiv:1910.09700.
5. Wang, X., Han, Y., Leung, V. C., Niyato, D., Yan, X., & Chen, X. (2020). Convergence of edge computing and deep learning: A comprehensive survey. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 22(2), 869-904.
6. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks. In Proceedings of the IEEE international conference on computer vision (pp. 2223-2232). (একটি গণনামূলকভাবে নিবিড় এআই কাজের উদাহরণ হিসাবে উদ্ধৃত, যার নেটওয়ার্ক প্রেক্ষাপটে শক্তি খরচ ট্রি দ্বারা আরও ভালভাবে মূল্যায়ন করা যেত)।