ट्री फ्रेमवर्क: एआई-एकीकृत 6जी नेटवर्क के लिए टोकन-प्रतिसादी ऊर्जा दक्षता

1. परिचय एवं अवलोकन

छठी पीढ़ी (6जी) वायरलेस नेटवर्क में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एकीकरण, सर्वव्यापी बुद्धिमत्ता और अति-संयोजकता की ओर एक प्रतिमान परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करता है। आईएमटी-2030 दृष्टि में रेखांकित किए गए अनुसार, 6जी का लक्ष्य ऑगमेंटेड रियलिटी, स्वायत्त प्रणालियाँ और बड़े पैमाने पर आईओटी तैनाती जैसे बैंडविड्थ-गहन अनुप्रयोगों का समर्थन करना है, जिसमें एआई एक मूल सक्षमकर्ता के रूप में कार्य करता है। हालाँकि, यह अभिसरण एक गंभीर चुनौती प्रस्तुत करता है: पारंपरिक ऊर्जा दक्षता (ईई) मापदंड, जो आमतौर पर प्रति इकाई ऊर्जा नेटवर्क थ्रूपुट ($EE = \frac{Throughput}{Energy}$) के रूप में परिभाषित होते हैं, एआई-विशिष्ट कार्यों की उपयोगिता और मूल्य को पकड़ने में विफल रहते हैं, जैसे कि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) द्वारा किए गए कार्य। यह शोध पत्र टोकन-प्रतिसादी ऊर्जा दक्षता (ट्री) फ्रेमवर्क का परिचय देता है, जो बड़े एआई मॉडलों के टोकन थ्रूपुट को सिस्टम उपयोगिता गणना में शामिल करके इस अंतर को पाटने के लिए डिज़ाइन किया गया एक नया मापदंड है, जिससे एआई-एकीकृत 6जी नेटवर्क के लिए ऊर्जा स्थिरता का अधिक सटीक माप प्रदान किया जा सके।

2. ट्री फ्रेमवर्क

ट्री फ्रेमवर्क एआई युग के लिए ऊर्जा दक्षता को पुनर्परिभाषित करता है। यह केवल डेटा बिट्स से आगे बढ़कर एआई मॉडलों द्वारा संसाधित कम्प्यूटेशनल "टोकन" को एक बुद्धिमान नेटवर्क में उपयोगिता के प्राथमिक वाहक के रूप में मानता है।

2.1 मूल मापदंड परिभाषा

मूलभूत ट्री मापदंड को प्रभावी एआई कार्य उपयोगिता (टोकन में मापी गई) और कुल सिस्टम ऊर्जा खपत के अनुपात के रूप में तैयार किया गया है। यह स्वीकार करता है कि सभी नेटवर्क ट्रैफ़िक का मूल्य समान नहीं होता; रीयल-टाइम भाषा अनुवाद सेवा के लिए टोकन प्रोसेस करने का उपयोगिता और ऊर्जा प्रभाव वीडियो डेटा स्ट्रीमिंग से भिन्न होता है।

2.2 डिज़ाइन सिद्धांत

यह फ्रेमवर्क तीन महत्वपूर्ण एआई तत्वों के लेंस के माध्यम से नेटवर्क डिज़ाइन का विश्लेषण करता है:

• कम्प्यूटिंग शक्ति: क्लाउड, एज और एंड डिवाइसों में वितरित कम्प्यूट संसाधन।
• एआई मॉडल: तैनात मॉडलों (जैसे, एलएलएम, विज़न मॉडल) की आर्किटेक्चर, आकार और दक्षता।
• डेटा: एआई प्रशिक्षण और अनुमान के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा, प्रकार और प्रवाह।

इन तत्वों के बीच की अंतःक्रिया सिस्टम की समग्र ट्री निर्धारित करती है।

3. तकनीकी विश्लेषण

3.1 गणितीय सूत्रीकरण

प्रस्तावित ट्री मापदंड को इस प्रकार व्यक्त किया जा सकता है: $$\text{TREE} = \frac{\sum_{i \in \mathcal{A}} w_i \cdot U_i(T_i) + \sum_{j \in \mathcal{D}} w_j \cdot R_j}{P_{\text{total}}}$$ जहाँ:

• $\mathcal{A}$ एआई सेवाओं का समुच्चय है और $\mathcal{D}$ पारंपरिक डेटा सेवाओं का समुच्चय है।
• $U_i(T_i)$ एआई सेवा $i$ के लिए उपयोगिता फ़ंक्शन है, जो इसके टोकन थ्रूपुट $T_i$ पर निर्भर करता है।
• $R_j$ पारंपरिक सेवा $j$ के लिए डेटा दर है।
• $w_i, w_j$ सेवा प्राथमिकता को दर्शाने वाले भार कारक हैं।
• $P_{\text{total}}$ कुल सिस्टम बिजली खपत है।

यह सूत्रीकरण स्पष्ट रूप से एआई कार्य उपयोगिता को एकीकृत करता है, जो पारंपरिक बिट-प्रति-जूल प्रतिमान से आगे बढ़ता है।

3.2 सिस्टम आर्किटेक्चर

ट्री को एक क्लाउड-एज-एंड आर्किटेक्चर के लिए डिज़ाइन किया गया है। प्रमुख विचारणीय बिंदुओं में शामिल हैं:

• मॉडल विभाजन एवं ऑफलोडिंग: ट्री को अधिकतम करने के लिए ऊर्जा और विलंबता की बाधाओं के आधार पर एज और क्लाउड के बीच एआई मॉडल निष्पादन को गतिशील रूप से विभाजित करना।
• फ़ेडरेटेड लर्निंग: वितरित एआई प्रशिक्षण को सक्षम करते हुए डेटा ट्रांसमिशन ऊर्जा को न्यूनतम करना, जो सीधे ट्री के हर (डिनॉमिनेटर) को प्रभावित करता है।
• अनुकूली मॉडल संपीड़न: एज पर मॉडलों के फाइन-ट्यूनिंग की कम्प्यूटेशनल ऊर्जा लागत को कम करने के लिए लो-रैंक एडाप्टेशन (लोरा) जैसी तकनीकों का उपयोग करना।

4. प्रायोगिक परिणाम एवं केस स्टडी

यह शोध पत्र ट्री की अद्वितीय क्षमता को सत्यापित करने वाली केस स्टडी प्रस्तुत करता है। एआई अनुमान कार्यों (जैसे, रीयल-टाइम वीडियो विश्लेषण) को पारंपरिक डेटा प्रवाह (जैसे, फ़ाइल डाउनलोड) के साथ मिलाने वाले संकर ट्रैफ़िक परिदृश्यों में, पारंपरिक ईई मापदंड अपर्याप्त साबित हुए। वे महत्वपूर्ण ऊर्जा-सेवा असममितियों को उजागर करने में विफल रहे—ऐसी स्थितियाँ जहाँ उच्च मात्रा वाले, कम मूल्य के डेटा ट्रैफ़िक की तुलना में थोड़ी मात्रा में उच्च मूल्य वाला एआई ट्रैफ़िक असमानुपातिक ऊर्जा की खपत करता है। ट्री ने इस असममिति को सफलतापूर्वक मात्रात्मक रूप दिया, जिससे नेटवर्क ऑपरेटरों को यह स्पष्ट तस्वीर मिली कि ऊर्जा कहाँ खर्च हो रही है बनाम मूल्य कहाँ उत्पन्न हो रहा है। उदाहरण के लिए, एक परिदृश्य यह दिखा सकता है कि एलएलएम-आधारित सहायक के लिए 1000 टोकन परोसने में 1जीबी वीडियो स्ट्रीमिंग के बराबर ऊर्जा खपत होती है, लेकिन बहुत भिन्न उपयोगिता प्रदान करता है, एक असमानता जिसे केवल ट्री ही पकड़ सकता है।

5. विश्लेषण फ्रेमवर्क उदाहरण

परिदृश्य: एक 6जी बेस स्टेशन दो समवर्ती सेवाएँ प्रदान करता है: (1) स्मार्ट सिटी क्वेरी प्रोसेसिंग के लिए एज-आधारित एलएलएम अनुमान सेवा, और (2) एक पृष्ठभूमि आईओटी सेंसर डेटा अपलोड।

ट्री विश्लेषण चरण:

1. उपयोगिताएँ परिभाषित करें: एलएलएम सेवा के लिए उपयोगिता $U_1 = \alpha \cdot T_1$ (प्रोसेस किए गए टोकन) और आईओटी सेवा के लिए $U_2 = \beta \cdot R_2$ (अपलोड किए गए बिट्स) निर्दिष्ट करें। भार $\alpha > \beta$ एआई सेवा की प्रति इकाई उच्च मूल्य को दर्शाते हैं।
2. शक्ति मापें: कम्प्यूटिंग (एलएलएम के लिए) और संचार (दोनों के लिए) द्वारा खपत की गई कुल शक्ति $P_{total}$ की निगरानी करें।
3. गणना एवं तुलना करें: ट्री = $(\alpha T_1 + \beta R_2) / P_{total}$ की गणना करें। इसे पारंपरिक ईई = $(R_1 + R_2)/P_{total}$ के विरुद्ध तुलना करें। विश्लेषण से संभवतः यह पता चलेगा कि एलएलएम सेवा को अधिक संसाधन आवंटित करने से पारंपरिक ईई की तुलना में ट्री में अधिक सुधार होता है, जो अधिक बुद्धिमान संसाधन शेड्यूलिंग की दिशा निर्देशित करता है।

यह फ्रेमवर्क ऑपरेटरों को "प्रति बिट ऊर्जा को न्यूनतम करने" से "प्रति जूल मूल्य (टोकन + बिट्स) को अधिकतम करने" की ओर ले जाने की अनुमति देता है।

6. आलोचनात्मक विश्लेषण एवं विशेषज्ञ अंतर्दृष्टि

मूल अंतर्दृष्टि: ट्री शोध पत्र केवल एक नया मापदंड प्रस्तावित नहीं कर रहा है; यह मौलिक रूप से भविष्य के नेटवर्क की आर्थिक और इंजीनियरिंग गणना को चुनौती दे रहा है। यह सही ढंग से पहचानता है कि 6जी का मूल्य प्रस्ताव एआई-एज़-ए-सर्विस द्वारा प्रभुत्व में होगा, न कि केवल तेज़ पाइपों द्वारा। दक्षता को बिट्स पर आधारित करना एक पुस्तकालय के मूल्य को उसकी पुस्तकों के वजन से मापने जैसा है—यह पूरी तरह से मुद्दे से चूक जाता है। टोकन की ओर यह बदलाव एक उपयोगिता-जागरूक नेटवर्क की दिशा में एक आवश्यक, यद्यपि नवजात, कदम है।

तार्किक प्रवाह: तर्क ठोस है: 1) एआई 6जी मूल्य का मूल है। 2) एआई मूल्य टोकन/कार्यों में है, बिट्स में नहीं। 3) इसलिए, पुराने मापदंड (बिट्स/जूल) अप्रचलित हैं। 4) अतः, हमें एक नए मापदंड (टोकन/जूल) की आवश्यकता है। 5) यह नया मापदंड (ट्री) नई अनुकूलन समस्याएँ और समझौते प्रकट करता है। तर्क प्रभावशाली है और वर्तमान 6जी शोध में एक स्पष्ट अंध स्थान को संबोधित करता है, जो अक्सर एआई को केवल एक और वर्कलोड के रूप में मानता है न कि एक मूल्य-चालक के रूप में।

शक्तियाँ एवं दोष: प्राथमिक शक्ति वैचारिक दूरदर्शिता है। लेखक 6जी की तात्कालिक तकनीकी बाधाओं से परे देख रहे हैं, उसके अंतिम अस्तित्व के कारण की ओर। दोष, किसी भी अग्रणी मापदंड की तरह, व्यावहारिक मापनीयता है। हम उपयोगिता फ़ंक्शन $U_i(T_i)$ को कैसे मानकीकृत करें? जीपीटी-4 के लिए एक टोकन एक हल्के विज़न ट्रांसफॉर्मर के लिए एक टोकन के समतुल्य नहीं है। विक्रेताओं और सेवाओं में इन उपयोगिता भारों को परिभाषित करना और उन पर सहमत होना एक राजनीतिक और तकनीकी दलदल होगा, जो अनुभव की गुणवत्ता (क्यूओई) को मात्रात्मक रूप देने की चुनौतियों की याद दिलाता है। इसके अलावा, फ्रेमवर्क वर्तमान में अनुमान पर भारी रूप से झुका हुआ है; नेटवर्क में वितरित एआई प्रशिक्षण की विशाल ऊर्जा लागत, जैसा कि मशीन लर्निंग CO2 प्रभाव पहल जैसे अध्ययनों द्वारा उजागर चिंता है, को ट्री की गणना में गहराई से एकीकृत करने की आवश्यकता है।

कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि: नेटवर्क ऑपरेटरों और उपकरण विक्रेताओं के लिए, निष्कर्ष तत्काल है: अपने नेटवर्क और एआई प्लेटफ़ॉर्म को टोकन थ्रूपुट मापने और इसे सूक्ष्म स्तर पर ऊर्जा खपत से जोड़ने के लिए इंस्ट्रूमेंट करना शुरू करें। पायलट परियोजनाओं को ट्री-चालित शेड्यूलिंग एल्गोरिदम का परीक्षण करना चाहिए। मानक निकायों (3जीपीपी, आईटीयू) के लिए, टोकन-आधारित सेवा वर्गों और उपयोगिता प्रोफाइलिंग को परिभाषित करने पर कार्य अभी शुरू होना चाहिए, जैसे कि 4जी/5जी के लिए क्यूओएस वर्गों को परिभाषित किया गया था। इसे नज़रअंदाज करना और पारंपरिक ईई पर टिके रहना, एआई युग के लिए आर्थिक रूप से अदक्ष नेटवर्क बनाने का एक निश्चित मार्ग है, भले ही वे ऊर्जावान रूप से दक्ष हों।

7. भविष्य के अनुप्रयोग एवं दिशाएँ

ट्री फ्रेमवर्क कई उन्नत अनुप्रयोगों और शोध दिशाओं के लिए मार्ग प्रशस्त करता है:

• गतिशील नेटवर्क स्लाइसिंग: प्रीमियम एआई सेवाओं के लिए गारंटीकृत ट्री स्तरों के साथ एआई-अनुकूलित नेटवर्क स्लाइस बनाना, बेस्ट-एफ़र्ट डेटा स्लाइस से अलग।
• हरित एआई बाज़ार: नेटवर्क एज पर कम्प्यूट और अनुमान संसाधनों का ऊर्जा-जागरूक व्यापार सक्षम करना, जहाँ सेवाएँ अपनी टोकन-आधारित उपयोगिता आवश्यकताओं के आधार पर बोली लगाती हैं।
• संयुक्त संचार एवं कम्प्यूटेशन डिज़ाइन: ट्री को अधिकतम करने के लिए भौतिक परत प्रोटोकॉल, नेटवर्क आर्किटेक्चर और एआई मॉडल आर्किटेक्चर को मूल से सह-डिज़ाइन करना, मौजूदा नेटवर्क के लिए एआई को अनुकूलित करने के वर्तमान प्रतिमान से आगे बढ़ना।
• जीवनचक्र मूल्यांकन: ट्री को नेटवर्क में एआई सेवाओं के पूर्ण जीवनचक्र को कवर करने के लिए विस्तारित करना, जिसमें मॉडल प्रशिक्षण, अपडेट और डेटा पाइपलाइन प्रबंधन की ऊर्जा लागत शामिल है, जीवनचक्र विश्लेषण अध्ययनों की अवधारणाओं को एकीकृत करना।
• टोकन उपयोगिता का मानकीकरण: एक प्रमुख भविष्य की दिशा विभिन्न एआई कार्यों की "उपयोगिता" को अंशांकित करने के लिए उद्योग-व्यापी मानकों का विकास है, जैसे कि वीडियो कोडेक गुणवत्ता मापदंडों को परिभाषित करते हैं।

8. संदर्भ

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