छोटे, तेज़, बेहतर – 3D प्रोसेसर जो कल की डेटा ट्रांसफ़र आवश्यकताओं को समर्थन देंगे

University of Florida के शोधकर्ता एक नवीन अर्धचालक तकनीक के साथ वायरलेस संचार को बदलने के लिए तैयार हैं जो प्रोसेसर बनाती है, जिससे वैश्विक डेटा ट्रांसफ़र दक्षता में उल्लेखनीय सुधार होगा। Nature Electronics जर्नल में प्रकाशित, यह नवाचार उस समय आया है जब उच्च गति डेटा ट्रांसफ़र की मांग में तेज़ी से वृद्धि हो रही है। 

पहले ही, इंटरनेट के विस्तार ने, जहाँ इंटरनेट उपयोगकर्ताओं की संख्या में उल्लेखनीय वृद्धि और वैश्विक इंटरनेट ट्रैफ़िक कई गुना बढ़ा है, डेटा केंद्रों और डेटा ट्रांसमिशन की मांग को अत्यंत तेज़ी से बढ़ा दिया है।

इसके अलावा, पिछले कुछ वर्षों में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) ने इस मांग को और भी आसमान छू लिया है। AI का बहु-अरब डॉलर वाला उद्योग हमारे जीवन को बदल रहा है और तेज़ी से बढ़ रहा है। इसका उपयोग शिक्षा, कला, मनोरंजन से लेकर स्वास्थ्य देखभाल, ऑटोमोबाइल और कई अन्य क्षेत्रों में किया जा रहा है।

AI अनुप्रयोगों को विशाल मात्रा में डेटा को प्रोसेस और विश्लेषण करने के लिए पर्याप्त कम्प्यूटेशनल शक्ति की आवश्यकता होती है, जिससे डेटा केंद्रों में अधिक शक्तिशाली और कुशल हार्डवेयर की आवश्यकता बढ़ती है।

इसके अलावा, डेटा केंद्रों के भीतर और नेटवर्क के पार उच्च गति डेटा ट्रांसफ़र की बढ़ती मांग है, क्योंकि AI सिस्टम अक्सर प्रशिक्षण और निरंतर सीखने के लिए बड़े डेटा सेट पर निर्भर होते हैं। और जैसे-जैसे ये AI सिस्टम जटिल होते जाते हैं, उच्च नेटवर्क बैंडविड्थ और उच्च क्षमता वाले स्विच, राउटर और फाइबर ऑप्टिक केबल में सुधार की आवश्यकता बढ़ती है ताकि डेटा का कुशल आंदोलन सुनिश्चित हो सके।

विशेष रूप से, जनरेटिव AI अनुप्रयोगों की हालिया वृद्धि AI को नए और रोचक क्षेत्रों में ले जा रही है। जैसे ही वे मुख्यधारा में प्रवेश कर रहे हैं, वे त्वरित, वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग की मांग कर रहे हैं ताकि तुरंत प्रतिक्रिया दी जा सके। इसलिए, वर्तमान डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर को बढ़ती AI मांगों को पूरा करने के लिए पूरी तरह से पुनः संरचना की आवश्यकता है।

इस पृष्ठभूमि के तहत, वैज्ञानिकों ने सफलतापूर्वक प्लेनर से त्रि-आयामी (3D) प्रोसेसर में परिवर्तन किया है।

एक महीने से कम समय पहले, जर्मनी के यूनिवर्सिटी ऑफ़ स्टुटगार्ट के शोधकर्ताओं ने, कई कंपनियों के साथ मिलकर, “तीन आयामों में सर्किट की इमेजिंग.” अध्ययन के अनुसार, शोधकर्ताओं ने अध्ययन किए जाने वाले सर्किट के क्षेत्र में नाइट्रोजन-वैकेंसी (NV) केंद्रों वाली हीरे की प्लेट जोड़ी। फिर उन्होंने पूरी सेटअप को एक विस्तृत-क्षेत्र फ्लोरेसेंस माइक्रोस्कोप में रखा, और उत्पन्न चुंबकीय क्षेत्रों ने NV केंद्रों के स्पिन को प्रभावित किया, जिसे ऑप्टिकल रूप से पता लगाए गए मैग्नेटिक रेज़ोनेंस द्वारा मापा गया। यह 10 μA μm−2 जैसी बहुत कमजोर धारा को उप-मिक्रोमीटर स्थानिक रिज़ॉल्यूशन के साथ पता कर सकता था।

अब, अर्धचालक तकनीक का उपयोग करके वायरलेस संचार को एक नई आयाम में ले जाना डेटा ट्रांसफ़र में दक्षता का नया युग लाने में मदद कर रहा है। यह नवाचार रुझ़बेह तब्रिज़ियन, पीएच.डी., जो University of Florida के इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग विभाग में एसोसिएट प्रोफेसर हैं, की टीम द्वारा बनाया गया है।

तब्रिज़ियन के अनुसार, 3D प्रोसेसर वायरलेस संचार के विकास में एक ऐतिहासिक क्षण को चिह्नित करता है क्योंकि हम वास्तविक समय में डेटा विनिमय पर धीरे-धीरे अधिक निर्भर हो रहे हैं। उन्होंने कहा:

डेटा को अधिक कुशल और विश्वसनीय रूप से ट्रांसमिट करने की क्षमता नई संभावनाओं के द्वार खोलेगी, जिससे स्मार्ट सिटी, दूरस्थ स्वास्थ्य देखभाल और ऑगमेंटेड रियलिटी जैसे क्षेत्रों में प्रगति को प्रोत्साहन मिलेगा।

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वायरलेस संचार का विकास 

सूचना को प्रेषक से प्राप्तकर्ता तक बिना किसी तारयुक्त कनेक्शन के ट्रांसमिट करना पहली बार 19वीं सदी के अंत में हुआ जब हेर्नरिक हेर्ट्ज़ ने 1880 के दशक में अंतरिक्ष में विद्युतचुंबकीय तरंगों के प्रसारण को प्रदर्शित किया। आवृत्ति की इकाई को उनके सम्मान में ‘हर्ट्ज़’ नाम दिया गया। फिर कई साल बाद, गुग्लिएल्मो मार्कोनी ने 1895 में रेडियो तरंगों का उपयोग करके लंबी दूरी पर संकेत प्रसारित किए। कई दशकों बाद, 1970 के दशक में, आधुनिक मोबाइल फोन का पूर्ववर्ती विकसित किया गया।

इसलिए, वायरलेस संचार के बारे में बात करते समय, यह बिना किसी विद्युत चालक जैसे तार या केबल की मदद के दूरी पर सूचना के ट्रांसमिशन के बारे में है। यह संचार दो या अधिक उपकरणों के बीच वायरलेस सिग्नल के माध्यम से जुड़ने और संवाद करने के बारे में है। इस संचार नेटवर्क के कुछ रूपों में मोबाइल, ब्लूटूथ, प्रसारण रेडियो, वाई-फ़ाई और इन्फ्रारेड संचार शामिल हैं।

यह संचार आमतौर पर विद्युतचुंबकीय तरंगों का उपयोग करके डेटा के ट्रांसफर को शामिल करता है। यह तंत्र कुछ मीटर, जैसे टीवी रिमोट कंट्रोल, से लेकर हजार किलोमीटर, जैसे उपग्रह संचार, तक संकेत ले जाता है। यहाँ कोई भौतिक संचार माध्यम नहीं है।

इसी बीच, विद्युतचुंबकीय तरंगों में दृश्यमान प्रकाश, गामा किरणें, एक्स-रे, अल्ट्रावायलेट किरणें, इन्फ्रारेड किरणें, रेडियो तरंगें और माइक्रोवेव तरंगें शामिल हैं, जो संकेत को आगे ले जाती हैं।

वायरलेस संचार कई लाभ प्रदान करता है, मुख्यतः लचीलापन और सुविधा। यह संचार लोगों को उनके स्थान की परवाह किए बिना संवाद करने की अनुमति देता है। यह लचीलापन लोगों को अपने उपकरणों को कहीं भी ले जाने की सुविधा देता है, बिना किसी भौतिक कनेक्शन की आवश्यकता के, जिससे हम किसी भी समय, कहीं भी किसी से भी जुड़ सकते हैं।

क्योंकि यह विधि कनेक्शन तारों, नेटवर्क केबलों, या जटिल भौतिक बुनियादी ढांचे की स्थापना को शामिल नहीं करती, वायरलेस कनेक्शन अपने तारयुक्त समकक्षों की तुलना में अधिक प्रभावी होते हैं।

यहाँ गति और सटीकता के संदर्भ में भी सुधार देखा जाता है। इसके अलावा, वायरलेस तकनीक बेहतर पहुंच प्रदान करती है, विशेषकर दूरस्थ क्षेत्रों में जहाँ जमीन पर लाइनें बिछाना कठिन और जटिल कार्य है। यह आसान पहुंच निरंतर कनेक्टिविटी प्रदान करती है, जिससे लोग आपात स्थितियों का तेज़ी से जवाब दे सकते हैं।

वायरलेस संचार के कई लाभों को देखते हुए, वायरलेस तकनीक ने उपयोगकर्ता की बढ़ती आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए तेज़ी से विकास किया है। तकनीक में प्रगति ने उच्च डेटा ट्रांसमिशन दर और सेवाओं की गुणवत्ता में सुधार लाया है।

जैसे-जैसे इंटरनेट कनेक्टिविटी हमारे व्यक्तिगत और पेशेवर जीवन का अनिवार्य हिस्सा बन रही है, शोधकर्ता, वैज्ञानिक, कंपनियां और सरकारें डेटा ट्रांसफर को तेज़ और अधिक कुशल बनाने के तरीकों का विकास और निवेश कर रही हैं। इस वर्ष की शुरुआत में, यूनिवर्सिटी ऑफ़ ऑक्सफ़ोर्ड, यूके के वैज्ञानिकों ने मेम्ब्रेन में मैग्नेटिक व्हर्ल्स विकसित किए डेटा ट्रांसफ़र को किलोमीटर प्रति सेकंड की गति से सक्षम करने के लिए। यह प्रगति नई पीढ़ी के सुपरफ़ास्ट कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म के मार्ग को प्रशस्त करने की उम्मीद है।

ऑक्सफ़ोर्ड विश्वविद्यालय के भौतिकी विभाग में पोस्टडॉक करने वाले हरिओम जानी के अनुसार:

सिलिकॉन-आधारित कंप्यूटिंग अगली पीढ़ी के कंप्यूटिंग अनुप्रयोगों जैसे पूर्ण-स्तर AI और स्वायत्त उपकरणों के लिए बहुत अधिक ऊर्जा-अक्षम है।

शोधकर्ताओं ने अत्यंत पतली क्रिस्टलीय हीमैटाइट मेम्ब्रेन तैयार की, जो 2D और 3D सामग्रियों दोनों की लाभकारी विशेषताओं को मिलाती हैं और आसानी से स्थानांतरित की जा सकती हैं। ये लचीली मेम्ब्रेन विभिन्न रूपों में मोड़ी जा सकती हैं बिना टूटे, एक गुण जिसका उपयोग 3D में मैग्नेटिक व्हर्ल्स को आकार देने में किया गया। इस तकनीक के साथ एकीकरण से भविष्य के कंप्यूटर मानव मस्तिष्क की तरह काम करने की उम्मीद है।

इस क्षेत्र में एक और रोचक विकास दो साल पहले हुआ जब यूनिवर्सिटी ऑफ़ बर्मिंघम के स्कूल ऑफ़ इंजीनियरिंग के शोधकर्ताओं ने एक नया बीम-स्टेरिंग एंटीना प्रकट किया डेटा ट्रांसमिशन की दक्षता को बढ़ाने के लिए। इसके अलावा, यह मोबाइल संचार के लिए ऐसी आवृत्तियों की रेंज खोलता है जो वर्तमान में उपयोग की जा रही तकनीकों के लिए अनुपलब्ध थीं।

एक गेम-चेंजिंग प्रोसेसर

वर्तमान में, हमारे मोबाइल उपकरणों में डेटा को विद्युतचुंबकीय तरंगों में परिवर्तित किया जाता है जो विश्व भर के उपयोगकर्ताओं के बीच आगे-पीछे संचारित होते हैं। यहाँ, स्पेक्ट्रल प्रोसेसर या फ़िल्टर विभिन्न आवृत्तियों पर डेटा को ले जाने के लिए जिम्मेदार होते हैं। स्पेक्ट्रल प्रोसेसिंग ऑडियो को छोटे, पृथक इकाइयों में विभाजित करता है, जिससे इसे बहुत सूक्ष्म स्तर पर लक्षित किया जा सकता है।

इसे समझने का तरीका ट्रैफ़िक लाइट्स के माध्यम से है, जो शहर में ट्रैफ़िक के कुशल प्रवाह को सुनिश्चित करती हैं। हालांकि, शहर की बुनियादी ढांचा केवल एक निश्चित स्तर के ट्रैफ़िक को संभाल सकता है। यदि कारों की संख्या बढ़ती रहती है, तो यह समस्या पैदा करेगा।

अब, “हम उस अधिकतम डेटा मात्रा तक पहुँचने लगे हैं जिसे हम कुशलता से ले जा सकते हैं,” तब्रिज़ियन ने कहा। उन्होंने बताया कि प्लेनर प्रोसेसर, जिन पर वायरलेस संचार ने पारंपरिक रूप से निर्भर किया है, “अब व्यावहारिक नहीं रहे क्योंकि वे हमें बहुत सीमित आवृत्तियों की सीमा तक सीमित करते हैं।”

सेमीकंडक्टर उद्योग में, प्लेनर एक निर्माण प्रक्रिया है जिसका उपयोग ट्रांज़िस्टर के एकल घटकों को बनाकर उन्हें एक साथ जोड़ने के लिए किया जाता है। यह सिलिकॉन-इंटीग्रेटेड सर्किट चिप्स बनाने का तरीका है। एक इंटीग्रेटेड सर्किट (IC), जिसे माइक्रोचिप भी कहा जाता है, एक छोटा इलेक्ट्रॉनिक उपकरण है जिसमें कई जुड़े हुए इलेक्ट्रॉनिक घटक जैसे ट्रांज़िस्टर, रेज़िस्टर और कैपेसिटर एक छोटे से सेमीकंडक्टर सामग्री पर उत्कीर्णित होते हैं।

सेमीकंडक्टर आज हमारी दुनिया का अभिन्न हिस्सा हैं क्योंकि उन्होंने तकनीक में क्रांति लाई है। ये ऐसे पदार्थ हैं जिनकी चालकता चालक और इन्सुलेटर के बीच होती है। इन्हें डायोड, ट्रांज़िस्टर और ICs के निर्माण में कम लागत, ऊर्जा दक्षता, कॉम्पैक्टनेस और विश्वसनीयता के कारण उपयोग किया जाता है। सेमीकंडक्टर ही हमें रेडियो, कंप्यूटर से लेकर मेडिकल डायग्नोस्टिक उपकरण और कई अन्य इलेक्ट्रॉनिक उपकरण प्रदान करते हैं।

अब, तकनीकी प्रगति और AI के आगमन के साथ, मांग में उल्लेखनीय वृद्धि के कारण विभिन्न आवृत्तियों पर अधिक फ़िल्टर की आवश्यकता है ताकि डेटा को ले जाया जा सके। तब्रिज़ियन ने कहा:

इसे सड़क और हवा में लाइटों की तरह समझें। यह एक गड़बड़ी बन जाता है। केवल एक आवृत्ति के लिए निर्मित एक चिप अब समझ में नहीं आती।

तब्रिज़ियन और उनके सहयोगियों ने हर्बर्ट वर्थहाइम कॉलेज ऑफ़ इंजीनियरिंग में CMOS तकनीक निर्माण प्रक्रिया का उपयोग करके त्रि-आयामी नैनोमैकेनिकल रेज़ोनर बनाया। CMOS या कॉम्प्लीमेंटरी मेटल ऑक्साइड सेमिकंडक्टर में NMOS ट्रांज़िस्टर होते हैं जिनमें स्रोत और ड्रेन टर्मिनल पर N++ क्षेत्र होते हैं और p-टाइप सब्सट्रेट, तथा PMOS ट्रांज़िस्टर होते हैं जिनमें दो P++ क्षेत्र और n-टाइप सब्सट्रेट होते हैं। CMOS कम पावर डिसिपेशन और कम ऑपरेटिंग करंट के कारण उपयोग किया जाता है।

पिछले महीने, हमने अपने “सिलिकॉन-फोटॉनिक्स के साथ प्रकाश की गति पर कंप्यूटिंग” लेख में उल्लेख किया था कि पेंसिलवेनिया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक चिप विकसित किया है जो विद्युत के बजाय प्रकाश तरंगों का उपयोग करके AI को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक जटिल गणित करता है।

यह नया चिप बहुत तेज़ प्रोसेसिंग गति को सुविधाजनक बनाता है जबकि उपकरणों की ऊर्जा खपत को कम करता है, जिससे AI विकास की नई पीढ़ी का मार्ग प्रशस्त होता है। यह AI के बढ़ते प्रभाव और मांग को दर्शाता है, जिससे सभी को ध्यान देना और इसे और बेहतर बनाने की दिशा में काम करना पड़ रहा है।

3D प्रोसेसर पर वापस आते हुए, यह बेहतर प्रदर्शन प्रदान कर सकता है जबकि कम स्थान लेता है। इनके पास अनिश्चित स्केलेबिलिटी भी है, जिससे वे बढ़ती मांगों को समायोजित करने में अत्यंत शक्तिशाली होते हैं। इस पर तब्रिज़ियन ने कहा:

सेमीकंडक्टर तकनीकों की एकीकरण, रूटिंग और पैकेजिंग में ताकतों का उपयोग करके, हम विभिन्न आवृत्ति-निर्भर प्रोसेसर को एक ही चिप पर एकीकृत कर सकते हैं। यह एक बड़ा लाभ है।

विभिन्न आवृत्तियों को एक ही चिप में एकीकृत करके, यह नया प्रकार का स्पेक्ट्रल प्रोसेसर “वास्तव में एक गेम-चेंजर” है, डेविड अर्नोल्ड, फ्लोरिडा विश्वविद्यालय के इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग विभाग में एसोसिएट चेयर फॉर फैकल्टी अफेयर्स ने कहा। यह “मल्टी-बैंड, फ़्रीक्वेंसी-एजाइल रेडियो चिपसेट्स के लिए नया दृष्टिकोण” डेविड अर्नोल्ड ने कहा, एक बड़े निर्माण चुनौती को हल करता है जबकि डिजाइनरों को “एक अत्यधिक भीड़भाड़ वाले वायरलेस विश्व में पूरी तरह नई संचार रणनीतियों की कल्पना करने” की अनुमति देता है।

यह नवाचार पाँच वर्षों के कार्य का परिणाम है। शोधकर्ताओं की टीम, जिसमें फ़ैसल हाकिम, ट्रॉय थार्पे, निकोलस रुडाव्स्की और तब्रिज़ियन शामिल हैं, ने 2019 में इस नए प्रोसेसर दृष्टिकोण पर काम शुरू किया।

अध्ययन को डिफेंस एडवांस्ड रिसर्च प्रोजेक्ट्स एजेंसी (DARPA) से फंडिंग मिली। अमेरिकी रक्षा विभाग (DOD) की एक अनुसंधान एजेंसी, DARPA, सैन्य राष्ट्रीय सुरक्षा के लिए उभरती तकनीकों में निवेश और विकास करती है। अर्नोल्ड ने कहा:

सरल शब्दों में कहें तो, हमारे वायरलेस डिवाइस बेहतर, तेज़ और अधिक सुरक्षित काम करेंगे।

कंपनियां 

अब, आइए उन कंपनियों को देखें जो इस शोध से लाभान्वित हो सकती हैं:

#1. NVIDIA Corporation 

कैलिफ़ोर्निया स्थित चिपमेकर अपने ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (GPUs) के लिए जाना जाता है। NVIDIA (NVDA ) की तकनीक डेटा सेंटर और AI अनुप्रयोगों में उपयोग होती है, जो डेटा ट्रांसफ़र दक्षता में सुधार से लाभान्वित हो सकते हैं। हाल ही में AI उद्योग के विस्तार को समर्थन देने के लिए कितने अधिक चिप फैक्ट्री (या सेमीकंडक्टर फ़ैब, संक्षेप में फ़ैब) की आवश्यकता है, इस पर प्रश्न का उत्तर देते हुए, NVIDIA के CEO जेनसेन हुआंग ने कहा:

हमें और अधिक फ़ैब्स की आवश्यकता होगी।

हालांकि, वे एल्गोरिदम और AI प्रोसेसिंग को भी अत्यधिक सुधार रहे हैं।

2.188 ट्रिलियन डॉलर के मार्केट कैप के साथ, कंपनी के शेयर $869 पर ट्रेड हो रहे हैं, वर्ष-से-आज (YTD) में 76.75% की वृद्धि के साथ। कंपनी की राजस्व (TTM) $60.9 बिलियन और EPS (TTM) 11.93, P/E (TTM) 73.38, और ROE (TTM) 91.46% है। कंपनी 0.02% का डिविडेंड भी देती है। फरवरी के आय कॉल में, CEO हुआंग ने हेल्थकेयर, बायोलॉजी, वित्तीय सेवाओं, रोबोटिक्स और स्वायत्त वाहन कंपनियों के साथ सहयोग, साथ ही AI और LLM डेवलपर्स के साथ सहयोग के बारे में बात की।

#2. Intel Corporation 

सेमीकंडक्टर उद्योग की एक और प्रमुख कंपनी, Intel (INTC ), भी प्रोसेसर तकनीक में प्रगति से लाभान्वित हो सकती है। कंपनी वर्तमान में अमेरिकी सरकार से तीन साल की अवधि में वितरित किए जाने वाले $3.5 बिलियन के बड़े फंडिंग की आशा कर रही है, ताकि राष्ट्रीय सैन्य कार्यक्रमों के लिए उन्नत सेमीकंडक्टर बनाए जा सकें।

Intel के पास पहले से ही DOD और DOE (डिपार्टमेंट ऑफ एनर्जी) के साथ दीर्घकालिक संबंध हैं, जिसमें DOE के ऑरोरा सुपरकंप्यूटर के कोर में प्रोटोटाइप मल्टी-डाई चिप्स और प्रोसेसर का उत्पादन शामिल है।

187.42 बिलियन डॉलर के मार्केट कैप के साथ, कंपनी के शेयर $44.33 पर ट्रेड हो रहे हैं, YTD में 12.44% गिरावट के साथ। कंपनी की राजस्व (TTM) $54.22 बिलियन और EPS (TTM) 0.38, P/E (TTM) 116.92, और ROE (TTM) 1.63% है। कंपनी 1.13% का डिविडेंड भी देती है।

#3. Samsung Electronics

दक्षिण कोरिया के तकनीकी दिग्गज, Samsung, वायरलेस संचार उपकरणों के लिए विभिन्न घटकों का उत्पादन करता है और इसका मार्केट कैप 368.9 बिलियन है। कंपनी के शेयर 1375 पर ट्रेड हो रहे हैं, YTD में 8.28% गिरावट के साथ।

कंपनी के वित्तीय वर्ष 2023 के परिणामों के अनुसार, Samsung ने वार्षिक राजस्व के रूप में 258.94 ट्रिलियन KRW (लगभग $197 बिलियन) और ऑपरेटिंग प्रॉफिट 6.57 ट्रिलियन KRW ($5 बिलियन) की रिपोर्ट की।

निष्कर्ष 

जैसा कि हमने ऊपर चर्चा की, तेज़ डेटा ट्रांसफ़र की आवश्यकता हर दिन बढ़ती जा रही है, विशेषकर जब AI यहाँ है और पागलपन की तरह आगे बढ़ रहा है। ऐसे माहौल में, यह महत्वपूर्ण है कि शोध डेटा ट्रांसमिशन में सुधार लाते रहें, जिससे हमें अधिक समृद्ध अनुभव मिल सके।