निर्धारक कम्प्यूटेशनल पावर नेटवर्क: आर्किटेक्चर, प्रौद्योगिकी और संभावनाएं

1. परिचय

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), स्वायत्त ड्राइविंग, क्लाउड वर्चुअल रियलिटी (VR) और स्मार्ट मैन्युफैक्चरिंग जैसे अनुप्रयोगों के तीव्र विकास ने नेटवर्क के लिए अभूतपूर्व मांगें प्रस्तुत की हैं: न केवल उच्च बैंडविड्थ सुनिश्चित करने की, बल्कि ट्रांसमिशन विलंबता और कम्प्यूटेशनल निष्पादन परनिर्धारक प्रदर्शन प्रदान करने कीपारंपरिक "बेस्ट-एफर्ट" नेटवर्क और अलग-थलग संगणना संसाधन प्रबंधन अब आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर सकते। यह लेख परिचय देता हैनिर्धारक संगणना शक्ति नेटवर्क (Det-CPN), जो निर्धारक नेटवर्क सिद्धांतों और संगणना शक्ति शेड्यूलिंग के गहरे एकीकरण का एक नया प्रतिमान है, जिसका उद्देश्य विलंब-संवेदनशील और संगणना-गहन कार्यों के लिए अंत-से-अंत निर्धारक गारंटी सेवा प्रदान करना है।

2. शोध पृष्ठभूमि एवं प्रेरणा

2.1 कम्प्यूटेशनल इंटेंसिव एप्लिकेशन का उदय

आधुनिक अनुप्रयोगों में दोहरी प्रकृति होती है: वे एक तरफविलंब के प्रति संवेदनशील होते हैं, और दूसरी तरफगहन संगणना करने वाले होते हैंउदाहरण के लिए, स्वायत्त ड्राइविंग के रीयल-टाइम इन्फरेंस को सेंसर डेटा को सख्त समय सीमा के भीतर प्रोसेस करना चाहिए, जबकि क्लाउड VR को न्यूनतम "मोशन-टू-फोटॉन" विलंबता के साथ जटिल दृश्य रेंडर करने की आवश्यकता होती है। इससे एक "निर्धारकता खाई" उत्पन्न होती है, जिसे न तो कम्प्यूटेशनल पावर नेटवर्क (CPN) और न ही डिटरमिनिस्टिक नेटवर्क (DetNet) अकेले पूर्ण समाधान प्रदान कर सकते हैं।

2.2 मौजूदा प्रतिमानों की सीमाएँ

मौजूदा CPN शोध कुशल कम्प्यूटेशनल कार्य शेड्यूलिंग पर केंद्रित है, लेकिन आमतौर पर नेटवर्क को परिवर्तनशील विलंबता वाले "ब्लैक बॉक्स" के रूप में देखता है। इसके विपरीत, DetNet यह सुनिश्चित करता है कि पैकेट ट्रांसमिशन में सीमित, कम जिटर वाली विलंबता हो, लेकिन यह एंडपॉइंट कम्प्यूटेशनल कार्यों के स्वयं के निर्धारक निष्पादन समय पर विचार नहीं करता है। यह अलगाववादी दृष्टिकोण उन अनुप्रयोगों की आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर सकता है जिन्हें कार्य प्रस्तुति से लेकर परिणाम वितरण तक की संपूर्ण प्रक्रिया के लिए निर्धारक पूर्णता समय की आवश्यकता होती है।

3. निर्धारक कंप्यूटेशनल पावर नेटवर्क (Det-CPN) आर्किटेक्चर

3.1 सिस्टम आर्किटेक्चर अवलोकन

प्रस्तावित Det-CPN आर्किटेक्चर एक बहु-स्तरीय प्रणाली है जो एकीकृत नियंत्रण के लिए डिज़ाइन की गई है। यह एकीकृत करती है:

• अनुप्रयोग परत: विलंब-संवेदी और गणना-गहन सेवाओं को वहन करता है।
• एकीकृत नियंत्रण परत: Det-CPN का "मस्तिष्क", जो संयुक्त संसाधन शेड्यूलिंग, वैश्विक टोपोलॉजी प्रबंधन और निर्धारक सेवा ऑर्केस्ट्रेशन के लिए जिम्मेदार है।
• संसाधन परत: यह अंतर्निहित निर्धारक नेटवर्क बुनियादी ढांचे (समय-जागरूक शेपिंग का समर्थन करने वाले स्विच, राउटर) और विषमगणना नोड्स (एज सर्वर, क्लाउड डेटा सेंटर, समर्पित AI एक्सेलेरेटर) से बना है।

नोट: अवधारणा चित्र इन स्तरों को प्रदर्शित करेगा, और एकीकृत नियंत्रण परत और संसाधन परत के बीच द्विदिश तीर से जुड़ा होगा, जो केंद्रीकृत ऑर्केस्ट्रेशन पर जोर देता है।

3.2 मुख्य तकनीकी क्षमताएँ

Det-CPN aims to provide four major pillars of determinism:

1. Latency Determinism: एंड-टू-एंड डेटा पैकेट विलंबता की ऊपरी सीमा सुनिश्चित करना।
2. जिटर निर्धारणशीलता: विलंबता परिवर्तन सीमा की ऊपरी सीमा की गारंटी (आदर्श रूप से शून्य के करीब)।
3. पथ निर्धारणशीलता: पूर्वानुमेय और स्थिर डेटा अग्रेषण पथ।
4. गणना निश्चितता: विशिष्ट संसाधनों पर कम्प्यूटेशनल कार्यों के निष्पादन समय की गारंटी।

3.3 Det-CPN कार्यप्रवाह

एक विशिष्ट कार्यप्रवाह में शामिल है: 1) उपयोगकर्ता आवश्यकताओं के साथ एक कार्य प्रस्तुत करता है (उदाहरण के लिए, "इस अनुमान को 20 मिलीसेकंड में पूरा करें")। 2) एकीकृत नियंत्रक उपलब्ध नेटवर्क और कंप्यूटिंग संसाधनों को समझता है। 3) निर्धारक बाधाओं को पूरा करने वाला एक इष्टतम पथ और कंप्यूटिंग नोड आवंटन योजना संयुक्त रूप से गणना की जाती है। 4) संसाधन आरक्षित किए जाते हैं और निर्धारक संचरण तथा कंप्यूटिंग निष्पादन का आयोजन किया जाता है।

4. प्रमुख सक्षमकारी प्रौद्योगिकियाँ

4.1 निर्धारक नेटवर्क शेड्यूलिंग

IETF DetNet और IEEE TSN में उपलब्ध तकनीकों, जैसे समय-जागरूक आकारण (TAS) और चक्रीय कतारबद्धता एवं अग्रेषण (CQF), का उपयोग करके महत्वपूर्ण व्यावसायिक प्रवाहों के लिए शेड्यूल्ड, अबाधित पथों का निर्माण करना।

4.2 कंप्यूटेशनल पावर जागरूकता और मॉडलिंग

कम्प्यूटेशनल संसाधनों (CPU/GPU प्रकार, उपलब्ध मेमोरी, वर्तमान लोड) का रीयल-टाइम स्टॉक लेने की आवश्यकता है, और इससे भी महत्वपूर्ण, कार्य निष्पादन समय की भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल की आवश्यकता है। कार्यों की विषम प्रकृति के कारण, यह नेटवर्क विलंब मॉडलिंग की तुलना में अधिक जटिल है।

4.3 कंप्यूटेशनल-नेटवर्क संयुक्त संसाधन शेड्यूलिंग

यह एक मूलभूत एल्गोरिदम चुनौती है। नियंत्रक को एक बाधित अनुकूलन समस्या का समाधान करना होगा:नेटवर्क विलंबता + कार्य निष्पादन समय + परिणाम वापसी विलंबता ≤ एप्लिकेशन समय सीमाकी शर्त के तहत, कुल संसाधन लागत को न्यूनतम करना (या उपयोगिता को अधिकतम करना)।

5. चुनौतियाँ और भविष्य के रुझान

इस लेख ने कई चुनौतियों की ओर इशारा किया है: क्रॉस-डोमेन संसाधन मॉडलिंग की जटिलता, केंद्रीकृत नियंत्रण की स्केलेबिलिटी, क्रॉस-वेंडर मानकीकरण और कंट्रोल प्लेन की सुरक्षा। भविष्य के रुझान AI/ML का उपयोग करके पूर्वानुमानित शेड्यूलिंग, 6G नेटवर्क के साथ एकीकरण, और IoT डिवाइसेज से क्लाउड तक कंप्यूटेशनल कॉन्टिन्यूम के विस्तार की ओर इशारा करते हैं।

6. मूल अंतर्दृष्टि और विश्लेषणात्मक परिप्रेक्ष्य

मुख्य अंतर्दृष्टि: Det-CPN भौतिक प्रक्रिया उद्योग-स्तरीय डिजिटलीकरण का अनिवार्य आर्किटेक्चर प्रतिक्रिया है। यह नेटवर्किंग क्षेत्र में सांख्यिकीय प्रक्रिया नियंत्रण से सिक्स सिग्मा की ओर बढ़ने के समान है - न केवल औसत प्रदर्शन की मांग करता है, बल्कि गारंटीयोग्य, मापने योग्य और पूर्वानुमान योग्य परिणामों की मांग करता है। लेखक सही ढंग से इंगित करते हैं कि मूल्य इस में निहित हैएकीकरण, न कि घटक स्वयं। अनुमानित कम्प्यूटेशनल क्षमता के बिना एक निर्धारक नेटवर्क AI इन्फरेंस पाइपलाइन के लिए बेकार है, और इसके विपरीत।

तार्किक संरचना: तर्क वैध है: विस्फोटक कम्प्यूटेशनल मांग (GPT-3 के 355 GPU-वर्ष के प्रशिक्षण का हवाला देते हुए) और सख्त विलंबता सीमाएं (औद्योगिक स्वचालन से) मिलती हैं, जो साइलोड आर्किटेक्चर के लिए एक असमाधेय समस्या पैदा करती हैं। प्रस्तावित समाधान तार्किक रूप से अनुसरण करता है - एक एकीकृत नियंत्रण तल जो दोनों क्षेत्रों को एक समग्र इकाई के रूप में प्रबंधित करता है। यह क्लाउड कम्प्यूटिंग के विकास को प्रतिबिंबित करता है, जो स्वतंत्र सर्वरों और नेटवर्कों के प्रबंधन से सॉफ्टवेयर-परिभाषित सब कुछ की ओर बढ़ा है।

शक्तियाँ और सीमाएँ: इस लेख का मुख्य लाभ स्पष्ट समस्या परिभाषा और समग्र दृष्टि है। हालाँकि, यह "इसे कैसे प्राप्त किया जाए" इस पहलू पर स्पष्ट रूप से अपर्याप्त ध्यान देता है। प्रस्तावित आर्किटेक्चर उच्च-स्तरीय है, और "मुख्य प्रौद्योगिकियाँ" अनुभाग एक नक्शे के बजाय एक इच्छा-सूची की तरह पढ़ता है। नियंत्रण प्रोटोकॉल, स्टेट वितरण तंत्र, या विफलता परिदृश्यों को नियतात्मक रूप से कैसे संभाला जाए, पर चर्चा का स्पष्ट अभाव है। जैसेCycleGANपेपर (जो एक संपूर्ण, नवीन ढांचा और विस्तृत हानि कार्य प्रस्तुत करता है) जैसे कठोर, गणित-आधारित मौलिक कार्यों की तुलना में, यह Det-CPN प्रस्ताव एक स्थिति पत्र या शोध एजेंडा जैसा अधिक लगता है।

क्रियात्मक अंतर्दृष्टि: उद्योग के प्रतिभागियों के लिए, मुख्य निहितार्थ यह है कि निवेश शुरू करेंDetection and Telemetryजिस चीज़ को मापा नहीं जा सकता, उसे शेड्यूल नहीं किया जा सकता। विस्तृत, रियल-टाइम कम्प्यूटेशनल टास्क एक्ज़िक्यूशन टाइम मॉडल बनाना एक महत्वपूर्ण R&D प्रयास है, जो NVIDIA जैसी कंपनियों द्वारा अपने GPU के लिए किए गए परफॉर्मेंस प्रोफाइलिंग कार्य के समान है। मानक संगठनों के लिए, प्राथमिकता कम्प्यूटेशनल संसाधन अमूर्तता और निर्धारक सेवा इरादे के लिए खुले API को परिभाषित करना होना चाहिए, जो IETF के YANG मॉडल कार्य के समान है। "यूनिफाइड कंट्रोल लेयर" पर प्रभुत्व के लिए प्रतिस्पर्धा अगला प्लेटफ़ॉर्म युद्ध होगा, जिसमें क्लाउड हाइपरस्केलर, दूरसंचार उपकरण आपूर्तिकर्ता और ओपन-सोर्स गठबंधन शामिल होंगे।

7. तकनीकी गहन विश्लेषण और गणितीय मॉडलिंग

Det-CPN में मुख्य शेड्यूलिंग समस्या को एक बाध्यता अनुकूलन समस्या के रूप में तैयार किया जा सकता है। आइए एक कार्य $T_i$ को परिभाषित करें, जिसकी समय सीमा $D_i$ है, इनपुट डेटा आकार $S_i$ है, और आवश्यक कम्प्यूटेशन ऑपरेशन $C_i$ है। नेटवर्क एक ग्राफ़ $G=(V,E)$ है, जहाँ शीर्ष $V$ (कम्प्यूटेशनल नोड्स और स्विच) और किनारे $E$ (लिंक) हैं। प्रत्येक कम्प्यूटेशनल नोड $v \in V_c \subset V$ में उपलब्ध कम्प्यूटेशनल शक्ति $P_v(t)$ (FLOPS में) और एक कतार होती है। प्रत्येक लिंक $e$ में बैंडविड्थ $B_e$ और प्रसार विलंबता $d_e$ होती है।

नियंत्रक को एक कंप्यूटिंग नोड $v$ और स्रोत से $v$ तक और वापस आने वाला एक नेटवर्क पथ $p$ ढूंढना होगा, जैसे कि:

$$

यह एक सरलीकृत मॉडल है। एक यथार्थवादी मॉडल को TAS के माध्यम से लिंक शेड्यूलिंग (समय विंडो बाधाओं को जोड़ना), कंप्यूटिंग नोड्स पर कतारबद्ध विलंब, और बहु-किरायेदारी के कारण $P_v(t)$ की परिवर्तनशीलता पर विचार करना चाहिए। गतिशील रूप से आने वाले कार्यों के लिए इस समस्या को वास्तविक समय में हल करना एक जटिल संयोजनात्मक अनुकूलन समस्या है, जिसके लिए ह्युरिस्टिक या मशीन लर्निंग-आधारित दृष्टिकोणों की आवश्यकता हो सकती है, जैसा कि पेपर में उल्लिखित डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग [7] द्वारा संकेत दिया गया है।

8. विश्लेषणात्मक ढांचा और संकल्पनात्मक केस अध्ययन

परिदृश्य: एक कारखाना दोष का पता लगाने के लिए हाई-स्पीड असेंबली लाइन पर रीयल-टाइम मशीन विजन का उपयोग करता है। AI मॉडल द्वारा कैमरे द्वारा कैप्चर की गई छवियों को संसाधित किया जाना चाहिए, और दोषपूर्ण भागों को अस्वीकार करने के लिए यांत्रिक बांह को 50 मिलीसेकंड के भीतर पास/फेल निर्णय भेजा जाना चाहिए।

Det-CPN ऑर्केस्ट्रेशन:

1. टास्क सबमिशन: कैमरा सिस्टम टास्क सबमिट करता है: "इमेज [डेटा] का विश्लेषण करें, डेडलाइन = 50 मिलीसेकंड।"
2. रिसोर्स डिस्कवरी: एकीकृत नियंत्रक जाँच:
   • नेटवर्क: फैक्टरी फ्लोर नेटवर्क में उपलब्ध TSN शेड्यूलिंग स्लॉट।
   • कंप्यूटिंग: एज सर्वर A (GPU) दूरी 10 मिलीसेकंड, अनुमानित अनुमान समय = 15 मिलीसेकंड। एज सर्वर B (CPU) दूरी 5 मिलीसेकंड, अनुमानित अनुमान समय = 35 मिलीसेकंड।
3. संयुक्त शेड्यूलिंग निर्णय: नियंत्रक कुल समय की गणना:
   • A का मार्ग (10 मिलीसेकंड) + गणना (15 मिलीसेकंड) + वापसी (10 मिलीसेकंड) = 35 मिलीसेकंड。
   • A से B का पथ (5 मिलीसेकंड) + गणना (35 मिलीसेकंड) + वापसी (5 मिलीसेकंड) = 45 मिलीसेकंड。
   दोनों ही समय सीमा को पूरा करते हैं। रणनीति के अनुसार, नियंत्रक कम विलंबता मार्जिन के लिए सर्वर A का चयन कर सकता है, या अन्य कार्यों के लिए GPU संसाधन बचाने के लिए सर्वर B का चयन कर सकता है।
4. ऑर्केस्ट्रेशन एवं निष्पादन: नियंत्रक कैमरे से सर्वर A तक की स्ट्रीम के लिए TSN स्लॉट आरक्षित करता है, सर्वर A को एक GPU थ्रेड आवंटित करने का निर्देश देता है, और निर्धारक संचरण एवं निष्पादन की व्यवस्था करता है।

यह मामला उजागर करता है कि Det-CPN कैसे क्रॉस-डोमेन के बीच निर्णय लेता हैबुद्धिमान समझौता, यह स्वतंत्र नेटवर्क और कंप्यूटिंग शेड्यूलर द्वारा प्राप्त नहीं किया जा सकता है।

9. अनुप्रयोग संभावनाएं और भविष्य की दिशाएं

निकट भविष्य में अनुप्रयोग (3-5 वर्ष): नियंत्रित, उच्च मूल्य वाले वातावरण में आसानी से प्राप्त होने वाले लाभ:

• स्मार्ट फैक्ट्री और औद्योगिक इंटरनेट ऑफ थिंग्स: बंद-लूप प्रक्रिया नियंत्रण और रोबोट सहयोग के लिए।
• पेशेवर क्लाउड एक्सटेंडेड रियलिटी (XR): प्रशिक्षण, सिमुलेशन और दूरस्थ सहयोग के लिए, जहां विलंबता सिम्युलेटर बीमारी का कारण बन सकती है।
• रिमोट ड्राइविंग और मानवरहित हवाई वाहन: जिसमें सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए नियंत्रण लूप विलंब सीमित होना चाहिए।

भविष्य की दिशाएँ और शोध अग्रिम:

• AI-नेटिव कंट्रोल प्लेन: जेनरेटिव AI या फाउंडेशन मॉडल का उपयोग करके ट्रैफिक पैटर्न और कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं का पूर्वानुमान लगाना, संसाधनों का सक्रिय शेड्यूलिंग। MIT CSAIL जैसे संस्थानों में लर्निंग-ऑगमेंटेड एल्गोरिदम पर शोध इससे संबंधित है।
• क्वांटम कंप्यूटिंग एकीकरण: जैसे-जैसे क्वांटम कंप्यूटिंग परिपक्व होती है, निश्चित विलंबता वाले नेटवर्क के माध्यम से क्वांटम प्रोसेसिंग यूनिट (QPU) तक पहुंच का शेड्यूलिंग हाइब्रिड क्वांटम-क्लासिकल एल्गोरिदम के लिए महत्वपूर्ण है।
• निर्धारणात्मक मेटावर्स: एक स्थायी, साझा आभासी दुनिया के निर्माण के लिए लाखों इकाइयों में समकालिक स्थिति अद्यतन की आवश्यकता होती है - यह एक बड़े पैमाने का Det-CPN चुनौती है।
• मानकीकरण और अंतरसंचालनीयता: अंतिम सफलता उन मानकों पर निर्भर करती है जो सिस्को, हुआवे, एनवीडिया और इंटेल जैसे विक्रेताओं के उपकरणों को Det-CPN में सहज रूप से सहयोग करने की अनुमति देते हैं, जिसे संभवतः IETF, ETSI और लिनक्स फाउंडेशन जैसे संगठनों द्वारा आगे बढ़ाया जाएगा।

10. संदर्भ सूची

1. Brown, T. B., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33.
2. IDC. (2022). Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide.
3. IEC/IEEE 60802. TSN Profile for Industrial Automation.
4. लियू, वाई., एट अल. (2021). कंप्यूटिंग पावर नेटवर्क: एक सर्वेक्षण। IEEE इंटरनेट ऑफ थिंग्स जर्नल.
5. Finn, N., & Thubert, P. (2016). Deterministic Networking Architecture. IETF RFC 8557.
6. Li, H., et al. (2021). Task Deterministic Networking for Edge Computing. IEEE INFOCOM Workshops.
7. Zhang, H., et al. (2022). DRL-based Deterministic Scheduling for Computing and Networking Convergence. IEEE Transactions on Network and Service Management.
8. Zhu, J.-Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). [बाहरी संदर्भ, पद्धति की कठोरता के लिए]
9. MIT Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL). Research on Learning-Augmented Algorithms. https://www.csail.mit.edu [बाहरी संदर्भ, भविष्य की दिशा के लिए]