সম্পাদক দ্বারা চিত্র
এআই অ্যাপ্লিকেশনগুলির অতুলনীয় গণনাগত ক্ষমতা রয়েছে যা অভূতপূর্ব গতিতে অগ্রগতি চালাতে পারে। তবুও, এই সরঞ্জামগুলি তাদের ক্রিয়াকলাপের জন্য শক্তি-নিবিড় ডেটা কেন্দ্রগুলির উপর খুব বেশি নির্ভর করে, যার ফলে শক্তি সংবেদনশীলতার অভাব দেখা দেয় যা তাদের কার্বন পদচিহ্নে উল্লেখযোগ্যভাবে অবদান রাখে। আশ্চর্যজনকভাবে, এই AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি ইতিমধ্যেই যথেষ্ট পরিমাণে রয়েছে 2.5 3.7 থেকে বৈশ্বিক গ্রীনহাউস গ্যাস নির্গমনের শতাংশ, বিমান শিল্প থেকে নির্গমনকে ছাড়িয়ে গেছে।
এবং দুর্ভাগ্যবশত, এই কার্বন পদচিহ্ন দ্রুত গতিতে বৃদ্ধি পাচ্ছে।
বর্তমানে, চাপের প্রয়োজন হচ্ছে মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনের কার্বন পদচিহ্ন পরিমাপ করা, যেমন পিটার ড্রকারের প্রজ্ঞা দ্বারা জোর দেওয়া হয়েছে যে "আপনি যা পরিমাপ করতে পারবেন না তা পরিচালনা করতে পারবেন না।" বর্তমানে, এআই-এর পরিবেশগত প্রভাব পরিমাপ করার ক্ষেত্রে স্পষ্টতার একটি উল্লেখযোগ্য অভাব রয়েছে, সুনির্দিষ্ট পরিসংখ্যান আমাদের এড়িয়ে যাচ্ছে।
কার্বন পদচিহ্ন পরিমাপ করার পাশাপাশি, এআই শিল্পের নেতাদের অবশ্যই সক্রিয়ভাবে এটিকে অপ্টিমাইজ করার দিকে মনোনিবেশ করতে হবে। এই দ্বৈত পদ্ধতিটি AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির আশেপাশের পরিবেশগত উদ্বেগগুলিকে মোকাবেলা করতে এবং আরও টেকসই পথ নিশ্চিত করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।
মেশিন লার্নিং-এর বর্ধিত ব্যবহারের জন্য বর্ধিত ডেটা সেন্টারের প্রয়োজন, যার মধ্যে অনেকগুলি শক্তি ক্ষুধার্ত এবং এইভাবে একটি উল্লেখযোগ্য কার্বন পদচিহ্ন রয়েছে। ডাটা সেন্টার দ্বারা বিশ্বব্যাপী বিদ্যুৎ ব্যবহারের পরিমাণ 0.9 থেকে 1.3 শতাংশ পর্যন্ত 2021 মধ্যে.
A 2021 অধ্যয়ন অনুমান করা হয়েছে যে এই ব্যবহার 1.86 সালের মধ্যে 2030 শতাংশে বাড়তে পারে ব্যক্তিত্ব ডেটা সেন্টারের কারণে শক্তির চাহিদার ক্রমবর্ধমান প্রবণতাকে প্রতিনিধিত্ব করে
© শক্তি খরচ প্রবণতা এবং ডেটা সেন্টারের জন্য ব্যবহারের ভাগ
উল্লেখযোগ্যভাবে, শক্তি খরচ যত বেশি হবে, কার্বন ফুটপ্রিন্ট তত বেশি হবে। ডেটা সেন্টারগুলি প্রক্রিয়াকরণের সময় উত্তপ্ত হয় এবং ত্রুটিপূর্ণ হয়ে উঠতে পারে এবং এমনকি অতিরিক্ত গরমের কারণে কাজ করা বন্ধ করে দিতে পারে। অতএব, তাদের শীতল প্রয়োজন, যার জন্য অতিরিক্ত শক্তি প্রয়োজন। কাছাকাছি 40 শতাংশ ডেটা সেন্টারের বিদ্যুতের মধ্যে শীতাতপ নিয়ন্ত্রণের জন্য ব্যবহৃত হয়।
এআই ব্যবহারের ক্রমবর্ধমান পদচিহ্নের পরিপ্রেক্ষিতে, এই সরঞ্জামগুলির কার্বন তীব্রতার জন্য হিসাব করা দরকার। বর্তমানে, এই বিষয়ে গবেষণা কয়েকটি মডেলের বিশ্লেষণের মধ্যে সীমাবদ্ধ এবং উল্লিখিত মডেলগুলির বৈচিত্র্যকে পর্যাপ্তভাবে সম্বোধন করে না।
এআই সিস্টেমের কার্বন তীব্রতা গণনা করার জন্য এখানে একটি বিবর্তিত পদ্ধতি এবং কয়েকটি কার্যকর সরঞ্জাম রয়েছে।
সফ্টওয়্যার কার্বন তীব্রতা (SCI) মান AI সিস্টেমের কার্বন তীব্রতা অনুমান করার জন্য একটি কার্যকর পদ্ধতি। প্রচলিত পদ্ধতির বিপরীতে যেগুলি অ্যাট্রিবিউশনাল কার্বন অ্যাকাউন্টিং পদ্ধতি ব্যবহার করে, এটি একটি ফলপ্রসূ কম্পিউটিং পদ্ধতি ব্যবহার করে।
পরিণতিমূলক পদ্ধতি একটি হস্তক্ষেপ বা সিদ্ধান্ত থেকে উদ্ভূত নির্গমনের প্রান্তিক পরিবর্তন গণনা করার চেষ্টা করে, যেমন একটি অতিরিক্ত ইউনিট তৈরি করার সিদ্ধান্ত। যেখানে, অ্যাট্রিবিউশন বলতে অ্যাকাউন্টিং গড় তীব্রতা ডেটা বা নির্গমনের স্ট্যাটিক ইনভেন্টরি বোঝায়।
A কাগজ জেসি ডগে এট আল দ্বারা "ক্লাউড ইনস্ট্যান্সে AI এর কার্বন তীব্রতা পরিমাপ করা" এর উপর। আরো তথ্যপূর্ণ গবেষণা আনার জন্য এই পদ্ধতি ব্যবহার করেছে। যেহেতু ক্লাউড কম্পিউটিং উদাহরণগুলিতে উল্লেখযোগ্য পরিমাণে এআই মডেল প্রশিক্ষণ পরিচালিত হয়, তাই এটি এআই মডেলগুলির কার্বন পদচিহ্ন গণনা করার জন্য একটি বৈধ কাঠামো হতে পারে। কাগজটি এই ধরনের অনুমানের জন্য SCI সূত্রকে পরিমার্জন করে:
যা থেকে পরিমার্জিত হয়:
যে থেকে উদ্ভূত
কোথায়:
E: একটি সফ্টওয়্যার সিস্টেম দ্বারা ব্যবহৃত শক্তি, প্রাথমিকভাবে গ্রাফিক্যাল প্রসেসিং ইউনিট-জিপিইউ যা বিশেষায়িত এমএল হার্ডওয়্যার।
I: অবস্থান-ভিত্তিক প্রান্তিক কার্বন নির্গমন গ্রিড দ্বারা ডেটাসেন্টারকে শক্তি দেয়।
M: এমবেডেড বা মূর্ত কার্বন, যা হার্ডওয়্যার ব্যবহার, সৃষ্টি এবং নিষ্পত্তির সময় নির্গত কার্বন।
R: কার্যকরী ইউনিট, যা এই ক্ষেত্রে একটি মেশিন লার্নিং প্রশিক্ষণের কাজ।
C= O+M, যেখানে O সমান E*I
কাগজটি একটি একক ক্লাউড উদাহরণের বিদ্যুতের ব্যবহার অনুমান করতে সূত্রটি ব্যবহার করে। গভীর শিক্ষার উপর ভিত্তি করে এমএল সিস্টেমে, প্রধান বিদ্যুত খরচ জিপিইউ-এর জন্য দায়ী, যা এই সূত্রে অন্তর্ভুক্ত। তারা এই সূত্রের প্রয়োগ পরীক্ষা করার জন্য দুটি Intel Xeon E12-5 v2630 CPUs (3GHz) এবং 2.4GB RAM (256x16GB DIMMs) সহ একটি কমোডিটি সার্ভারে একটি একক NVIDIA TITAN X GPU (16 GB) ব্যবহার করে একটি BERT-বেস মডেলকে প্রশিক্ষণ দিয়েছে৷ নিম্নলিখিত চিত্রটি এই পরীক্ষার ফলাফল দেখায়:
© শক্তি খরচ এবং সার্ভারের উপাদানগুলির মধ্যে বিভক্ত
জিপিইউ 74 শতাংশ শক্তি খরচ দাবি করে। যদিও এটি এখনও কাগজের লেখকদের দ্বারা একটি অবমূল্যায়ন হিসাবে দাবি করা হয়, জিপিইউ অন্তর্ভুক্ত করা সঠিক দিকের পদক্ষেপ। এটি প্রচলিত অনুমান কৌশলগুলির ফোকাস নয়, যার মানে কার্বন পদচিহ্নের একটি প্রধান অবদানকারীকে অনুমানগুলিতে উপেক্ষা করা হচ্ছে। স্পষ্টতই, এসসিআই কার্বন তীব্রতার আরও স্বাস্থ্যকর এবং নির্ভরযোগ্য গণনা অফার করে।
এআই মডেল প্রশিক্ষণ প্রায়শই ক্লাউড কম্পিউট উদাহরণে পরিচালিত হয়, কারণ ক্লাউড এটিকে নমনীয়, অ্যাক্সেসযোগ্য এবং ব্যয়-দক্ষ করে তোলে। ক্লাউড কম্পিউটিং স্কেলে এআই মডেল স্থাপন এবং প্রশিক্ষণের জন্য অবকাঠামো এবং সংস্থান সরবরাহ করে। সেজন্য ক্লাউড কম্পিউটিং এর উপর মডেল ট্রেনিং ক্রমান্বয়ে বৃদ্ধি পাচ্ছে।
ক্লাউড কম্পিউট ইন্সট্যান্সের রিয়েল-টাইম কার্বনের তীব্রতা পরিমাপ করা জরুরী যাতে প্রশমন প্রচেষ্টার জন্য উপযুক্ত এলাকা চিহ্নিত করা যায়। অ্যাকাউন্টিং সময়-ভিত্তিক এবং অবস্থান-নির্দিষ্ট প্রান্তিক নির্গমন শক্তির প্রতি ইউনিট কর্মক্ষম কার্বন নির্গমন গণনা করতে সাহায্য করতে পারে, যেমনটি 2022 কাগজ.
An মুক্ত উৎস টুল, ক্লাউড কার্বন ফুটপ্রিন্ট (CCF) সফ্টওয়্যার এছাড়াও ক্লাউড দৃষ্টান্তের প্রভাব গণনা করার জন্য উপলব্ধ।
AI সিস্টেমের কার্বন তীব্রতা অপ্টিমাইজ করার জন্য এখানে 7টি উপায় রয়েছে৷
1. আরও ভাল, আরও দক্ষ কোড লিখুন
অপ্টিমাইজ করা কোড দ্বারা শক্তি খরচ কমাতে পারে 30 শতাংশ হ্রাস মেমরি এবং প্রসেসর ব্যবহারের মাধ্যমে। একটি কার্বন-দক্ষ কোড লেখার সাথে দ্রুত কার্যকর করার জন্য অ্যালগরিদমগুলিকে অপ্টিমাইজ করা, অপ্রয়োজনীয় গণনাগুলি হ্রাস করা এবং কম শক্তিতে কাজগুলি সম্পাদন করার জন্য শক্তি-দক্ষ হার্ডওয়্যার নির্বাচন করা জড়িত।
বিকাশকারীরা তাদের কোডে অপ্টিমাইজেশনের জন্য পারফরম্যান্সের বাধা এবং ক্ষেত্রগুলি সনাক্ত করতে প্রোফাইলিং সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে পারে। এই প্রক্রিয়াটি আরও শক্তি-দক্ষ সফ্টওয়্যার তৈরি করতে পারে। এছাড়াও, শক্তি-সচেতন প্রোগ্রামিং কৌশলগুলি বাস্তবায়নের কথা বিবেচনা করুন, যেখানে কোডটি উপলব্ধ সংস্থানগুলির সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার জন্য এবং শক্তি-দক্ষ সম্পাদনের পথগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
2. আরো দক্ষ মডেল নির্বাচন করুন
সঠিক অ্যালগরিদম এবং ডেটা স্ট্রাকচার নির্বাচন করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। ডেভেলপারদের অ্যালগরিদম বেছে নেওয়া উচিত যা গণনাগত জটিলতা কমিয়ে দেয় এবং ফলস্বরূপ, শক্তি খরচ। যদি আরও জটিল মডেলটি শুধুমাত্র 3-5% উন্নতি করে তবে প্রশিক্ষণের জন্য 2-3 গুণ বেশি সময় নেয়; তারপর সহজ এবং দ্রুত মডেল চয়ন করুন.
মডেল ডিস্টিলেশন হল বড় মডেলগুলিকে ছোট সংস্করণে ঘনীভূত করার আরেকটি কৌশল যাতে প্রয়োজনীয় জ্ঞান বজায় রেখে তাদের আরও দক্ষ করে তোলা যায়। বড় মডেলটিকে অনুকরণ করার জন্য একটি ছোট মডেলকে প্রশিক্ষণ দিয়ে বা নিউরাল নেটওয়ার্ক থেকে অপ্রয়োজনীয় সংযোগগুলি সরিয়ে দিয়ে এটি অর্জন করা যেতে পারে।
3. মডেল পরামিতি টিউন করুন
দ্বৈত-উদ্দেশ্য অপ্টিমাইজেশান ব্যবহার করে মডেলের জন্য হাইপারপ্যারামিটারগুলি সুর করুন যা মডেলের কার্যকারিতা (যেমন, নির্ভুলতা) এবং শক্তি খরচের ভারসাম্য বজায় রাখে। এই দ্বৈত-উদ্দেশ্য পদ্ধতি নিশ্চিত করে যে আপনি একটির জন্য অন্যটির জন্য ত্যাগ স্বীকার করছেন না, আপনার মডেলগুলিকে আরও দক্ষ করে তুলছেন।
লিভারেজ কৌশল যেমন প্যারামিটার-দক্ষ ফাইন-টিউনিং (PEFT) যার লক্ষ্য হল প্রথাগত ফাইন-টিউনিংয়ের মতো পারফরম্যান্স অর্জন করা কিন্তু প্রশিক্ষণযোগ্য প্যারামিটারের সংখ্যা হ্রাস করা। এই পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে মডেল প্যারামিটারগুলির একটি ছোট উপসেটকে সূক্ষ্ম-টিউনিং করার সাথে সাথে বেশিরভাগ প্রাক-প্রশিক্ষিত লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলি (এলএলএম) হিমায়িত রাখা, যার ফলে গণনামূলক সংস্থান এবং শক্তি খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পায়।
4. ডেটা সংকুচিত করুন এবং কম-শক্তি সঞ্চয়স্থান ব্যবহার করুন
প্রেরিত ডেটার পরিমাণ কমাতে ডেটা কম্প্রেশন কৌশল প্রয়োগ করুন। সংকুচিত ডেটা স্থানান্তর করতে কম শক্তির প্রয়োজন হয় এবং ডিস্কে কম স্থান দখল করে। মডেল পরিবেশন পর্যায়ে, একটি ক্যাশে ব্যবহার করে অনলাইন স্টোরেজ স্তরে করা কলগুলি কমাতে সাহায্য করতে পারে যার ফলে হ্রাস পায়
উপরন্তু, সঠিক স্টোরেজ প্রযুক্তি বাছাই করার ফলে উল্লেখযোগ্য লাভ হতে পারে। যেমন AWS Glacier হল একটি দক্ষ ডেটা আর্কাইভিং সমাধান এবং S3 ব্যবহার করার চেয়ে আরও টেকসই পদ্ধতি হতে পারে যদি ডেটা ঘন ঘন অ্যাক্সেস করার প্রয়োজন না হয়।
5. ক্লিনার শক্তির উপর ট্রেন মডেল
আপনি যদি মডেল প্রশিক্ষণের জন্য একটি ক্লাউড পরিষেবা ব্যবহার করেন, আপনি গণনা পরিচালনা করার জন্য অঞ্চলটি বেছে নিতে পারেন। এই উদ্দেশ্যে পুনর্নবীকরণযোগ্য শক্তির উত্স নিযুক্ত করে এমন একটি অঞ্চল বেছে নিন এবং আপনি নির্গমন কমাতে পারেন 30 বার. এডব্লিউএস ব্লগ পোস্ট ব্যবসার জন্য অপ্টিমাইজ করা এবং স্থায়িত্বের লক্ষ্যগুলির মধ্যে ভারসাম্যের রূপরেখা।
আরেকটি বিকল্প হল মডেল চালানোর জন্য উপযুক্ত সময় নির্বাচন করা। দিনের নির্দিষ্ট সময়ে; শক্তি ক্লিনার এবং এই ধরনের ডেটা যেমন একটি পেইড পরিষেবার মাধ্যমে অর্জিত হতে পারে বিদ্যুৎ মানচিত্র, যা বিভিন্ন অঞ্চলে বিদ্যুতের কার্বন তীব্রতা সম্পর্কিত রিয়েল-টাইম ডেটা এবং ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিতে অ্যাক্সেস সরবরাহ করে।
6. মডেল প্রশিক্ষণের জন্য বিশেষায়িত ডেটা সেন্টার এবং হার্ডওয়্যার ব্যবহার করুন
আরও দক্ষ ডেটা সেন্টার এবং হার্ডওয়্যার নির্বাচন করা কার্বনের তীব্রতার উপর বিশাল পার্থক্য আনতে পারে। এমএল-নির্দিষ্ট ডেটা সেন্টার এবং হার্ডওয়্যার হতে পারে 1.4-2 এবং সাধারণের তুলনায় 2-5 গুণ বেশি শক্তি সাশ্রয়ী।
7. AWS Lambda, Azure ফাংশনের মতো সার্ভারহীন স্থাপনা ব্যবহার করুন
ঐতিহ্যগত স্থাপনার জন্য সার্ভার সর্বদা চালু থাকা প্রয়োজন, যার অর্থ 24×7 শক্তি খরচ। AWS Lambda এবং Azure ফাংশনগুলির মতো সার্ভারহীন স্থাপনাগুলি ন্যূনতম কার্বন তীব্রতার সাথে ঠিক কাজ করে।
এআই সেক্টর সূচকীয় প্রবৃদ্ধির সম্মুখীন হচ্ছে, ব্যবসার প্রতিটি দিক এবং দৈনন্দিন অস্তিত্ব জুড়ে রয়েছে। যাইহোক, এই সম্প্রসারণটি একটি খরচে আসে - একটি ক্রমবর্ধমান কার্বন পদচিহ্ন যা বিশ্বব্যাপী তাপমাত্রা বৃদ্ধিকে মাত্র 1 ডিগ্রি সেলসিয়াসে সীমিত করার লক্ষ্য থেকে আমাদের আরও দূরে সরিয়ে দেওয়ার হুমকি দেয়।
এই কার্বন পদচিহ্ন শুধুমাত্র একটি বর্তমান উদ্বেগ নয়; এর প্রভাব প্রজন্ম ধরে প্রসারিত হতে পারে, যারা এর সৃষ্টির জন্য কোন দায়বদ্ধতা বহন করে না তাদের প্রভাবিত করে। অতএব, এআই-সম্পর্কিত কার্বন নিঃসরণ কমাতে এবং এর সম্ভাবনাকে কাজে লাগানোর জন্য টেকসই উপায়গুলি অন্বেষণ করার জন্য সিদ্ধান্তমূলক পদক্ষেপ নেওয়া অপরিহার্য হয়ে ওঠে। পরিবেশ এবং ভবিষ্যত প্রজন্মের মঙ্গল যাতে AI এর সুবিধা না আসে তা নিশ্চিত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
অঙ্কুর গুপ্ত টেকসইতা, পরিবহন, টেলিযোগাযোগ এবং অবকাঠামো ডোমেনে বিস্তৃত এক দশকের অভিজ্ঞতা সহ একজন প্রকৌশলী নেতা; বর্তমানে উবারে ইঞ্জিনিয়ারিং ম্যানেজার পদে আছেন। এই ভূমিকায়, তিনি Uber-এর যানবাহন প্ল্যাটফর্মের অগ্রগতি চালনায় একটি মুখ্য ভূমিকা পালন করেন, অত্যাধুনিক বৈদ্যুতিক এবং সংযুক্ত যানবাহনের একীকরণের মাধ্যমে চার্জকে শূন্য-নিঃসরণ ভবিষ্যতের দিকে নিয়ে যান।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://www.kdnuggets.com/greening-ai-7-strategies-to-make-applications-more-sustainable?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=greening-ai-7-strategies-to-make-applications-more-sustainable
- : আছে
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 1
- 1.3
- 12
- 15%
- 2021
- 2030
- 7
- 9
- a
- প্রবেশ
- অ্যাক্সেসড
- প্রবেশযোগ্য
- হিসাব
- হিসাব
- হিসাবরক্ষণ
- সঠিকতা
- অর্জন
- এসিএম
- অর্জিত
- দিয়ে
- স্টক
- সক্রিয়ভাবে
- খাপ খাওয়ানো
- যোগ
- অতিরিক্ত
- ঠিকানা
- সম্ভাষণ
- পর্যাপ্তরূপে
- অগ্রগতি
- প্রভাবিত
- AI
- এআই মডেল
- এআই সিস্টেমগুলি
- এয়ার
- শীতাতপ নিয়ন্ত্রণ
- AL
- আলগোরিদিম
- ইতিমধ্যে
- এছাড়াও
- যদিও
- সর্বদা
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- পরিমাণ
- an
- বিশ্লেষণ
- এবং
- এবং অবকাঠামো
- অন্য
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- অভিগমন
- রয়েছি
- এলাকার
- কাছাকাছি
- AS
- At
- সাধা
- প্রচেষ্টা
- লেখক
- সহজলভ্য
- উপায়
- গড়
- বিমানচালনা
- দূরে
- ডেস্কটপ AWS
- এডাব্লুএস ল্যাম্বদা
- নভোনীল
- ভারসাম্য
- ভিত্তি
- BE
- বিয়ার
- পরিণত
- হয়ে
- হচ্ছে
- সুবিধা
- উত্তম
- মধ্যে
- বাধা
- আনা
- ব্যবসায়
- কিন্তু
- by
- ক্যাশে
- গণনা করা
- কল
- CAN
- ক্ষমতা
- কারবন
- কার্বন নিঃসরণ
- কার্বন পদচিহ্ন
- কেস
- সেন্টার
- কিছু
- পরিবর্তন
- অভিযোগ
- বেছে নিন
- দাবি
- দাবি
- নির্মলতা
- পরিষ্কারক
- মেঘ
- ক্লাউড কম্পিউটিং
- কোড
- কোডগুলি
- আসা
- আসে
- পণ্য
- জটিল
- জটিলতা
- উপাদান
- গণনা
- গণনা
- গণনা
- গনা
- কম্পিউটিং
- উদ্বেগ
- বিষয়ে
- উদ্বেগ
- পরিচালিত
- সংযুক্ত
- সংযোগ
- ফলস্বরূপ
- অতএব
- বিবেচনা
- ক্ষয়প্রাপ্ত
- খরচ
- অবদান
- অংশদাতা
- প্রচলিত
- সৃষ্টি
- কঠোর
- এখন
- কাটিং-এজ
- দৈনিক
- উপাত্ত
- তথ্য কেন্দ্র
- তথ্য কেন্দ্র
- দিন
- দশক
- রায়
- নিষ্পত্তিমূলক
- কমান
- গভীর
- গভীর জ্ঞানার্জন
- চাহিদা
- স্থাপন
- স্থাপনার
- পরিকল্পিত
- ডেভেলপারদের
- পার্থক্য
- বিভিন্ন
- অভিমুখ
- নিষ্পত্তি
- বৈচিত্র্য
- do
- না
- ডোজ
- ডোমেইনের
- সম্পন্ন
- পরিচালনা
- কারণে
- সময়
- e
- E&T
- কার্যকর
- দক্ষ
- প্রচেষ্টা
- বৈদ্যুতিক
- বিদ্যুৎ
- বিদ্যুৎ খরচ
- বিদ্যুতের ব্যবহার
- এম্বেড করা
- নির্গমন
- জোর
- নিযুক্ত
- নিয়োগ
- শক্তি
- শক্তি খরচ
- প্রকৌশল
- নিশ্চিত করা
- নিশ্চিত
- নিশ্চিত
- পরিবেশ
- পরিবেশ
- পরিবেশগত উদ্বেগ
- সমান
- অপরিহার্য
- হিসাব
- আনুমানিক
- থার (eth)
- এমন কি
- প্রতি
- বিবর্তিত
- ফাঁসি
- বিদ্যমান
- সম্প্রসারণ
- অভিজ্ঞতা
- সম্মুখীন
- পরীক্ষা
- অন্বেষণ করুণ
- ঘৃণ্য
- সূচক বৃদ্ধির
- প্রসারিত করা
- অতিরিক্ত
- দ্রুত
- দ্রুত
- ত্রুটিপূর্ণ
- কয়েক
- ব্যক্তিত্ব
- পরিসংখ্যান
- জরিমানা
- নমনীয়
- কেন্দ্রবিন্দু
- অনুসরণ
- পদাঙ্ক
- জন্য
- সূত্র
- অগ্রবর্তী
- ফ্রেমওয়ার্ক
- ঘনঘন
- থেকে
- হিমায়িত
- কার্মিক
- কার্যকরী
- ক্রিয়াকলাপ
- অধিকতর
- ভবিষ্যৎ
- একেই
- গ্যাস
- সাধারণ
- উত্পাদন করা
- প্রজন্ম
- বিশ্বব্যাপী
- লক্ষ্য
- গোল
- জিপিইউ
- ধীরে ধীরে
- গ্রিন হাউস গ্যাস
- গ্রিন হাউস গ্যাস নির্গমন
- গ্রিড
- উন্নতি
- হার্ডওয়্যারের
- হারনেসিং
- আছে
- he
- প্রচন্ডভাবে
- সাহায্য
- অত: পর
- ঊর্ধ্বতন
- ঝুলিতে
- যাহোক
- HTTPS দ্বারা
- প্রচুর
- ক্ষুধার্ত
- সনাক্ত করা
- IEA
- if
- প্রভাব
- অনুজ্ঞাসূচক
- বাস্তবায়ন
- গুরুত্বপূর্ণ
- উন্নতি
- in
- অন্তর্ভুক্ত
- অন্তর্ভুক্তি
- বৃদ্ধি
- বর্ধিত
- বৃদ্ধি
- ক্রমবর্ধমান
- শিল্প
- অবগত
- পরিকাঠামো
- উদাহরণ
- দৃষ্টান্ত
- ইন্টিগ্রেশন
- ইন্টেল
- হস্তক্ষেপ
- মধ্যে
- জড়িত
- IT
- এর
- JPG
- মাত্র
- কেডনুগেটস
- পালন
- জ্ঞান
- রং
- ভাষা
- বড়
- স্তর
- নেতৃত্ব
- নেতা
- নেতাদের
- নেতৃত্ব
- শিক্ষা
- কম
- মত
- সীমিত
- লিঙ্কডইন
- অবস্থান ভিত্তিক
- নিম্ন
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- প্রণীত
- মুখ্য
- সংখ্যাগুরু
- করা
- তৈরি করে
- মেকিং
- পরিচালনা করা
- পরিচালক
- অনেক
- মে..
- মানে
- মাপ
- পরিমাপ
- স্মৃতি
- পদ্ধতি
- প্রণালী বিজ্ঞান
- যত্সামান্য
- কমান
- প্রশমিত করা
- প্রশমন
- ML
- মডেল
- মডেল
- অধিক
- আরো দক্ষ
- অবশ্যই
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নেটওয়ার্ক
- নিউরাল
- স্নায়বিক নেটওয়ার্ক
- তবু
- না।
- সংখ্যা
- এনভিডিয়া
- দখল করে
- of
- অফার
- প্রায়ই
- on
- ONE
- ওগুলো
- অনলাইন
- কেবল
- পরিচালনা করা
- কর্মক্ষম
- অপারেশনস
- সুবিধাজনক
- অপ্টিমাইজেশান
- অপ্টিমিজ
- সর্বোচ্চকরন
- পছন্দ
- or
- অন্যান্য
- প্রান্তরেখা
- গতি
- দেওয়া
- কাগজ
- পরামিতি
- পথ
- পিডিএফ
- প্রতি
- শতাংশ
- সম্পাদন করা
- কর্মক্ষমতা
- পিটার
- ফেজ
- বাছাই
- কেঁদ্রগত
- মাচা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- নাটক
- অবস্থান
- ভোগদখল করা
- সম্ভাব্য
- ক্ষমতা
- powering
- যথাযথ
- ভবিষ্যতবাণী
- বর্তমান
- শুকনো পরিষ্কার
- প্রাথমিকভাবে
- অগ্রাধিকার
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- প্রসেসর
- প্রোফাইলিং
- প্রোগ্রামিং
- উন্নতি
- চালিত করা
- উপলব্ধ
- উদ্দেশ্য
- র্যাম
- প্রকৃত সময়
- রিয়েল-টাইম ডেটা
- হ্রাস করা
- হ্রাসপ্রাপ্ত
- হ্রাস
- হ্রাস
- বোঝায়
- মিহি
- সংক্রান্ত
- এলাকা
- অঞ্চল
- বিশ্বাসযোগ্য
- নির্ভর করা
- সরানোর
- নবায়নযোগ্য
- নবায়নযোগ্য শক্তি
- প্রতিক্রিয়া
- প্রতিনিধিত্ব করে
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- গবেষণা
- Resources
- দায়িত্ব
- ফল
- ফলে এবং
- ফলাফল
- ধারনকারী
- অধিকার
- ভূমিকা
- চালান
- s
- বলিদান
- বলেছেন
- স্কেল
- এস.সি.আই
- সেক্টর
- নির্বাচন
- সংবেদনশীলতা
- সার্ভার
- Serverless
- সেবা
- ভজনা
- শেয়ার
- উচিত
- শো
- গুরুত্বপূর্ণ
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- অনুরূপ
- থেকে
- একক
- ছোট
- ক্ষুদ্রতর
- সফটওয়্যার
- সমাধান
- সোর্স
- স্থান
- বিস্তৃত
- বিশেষজ্ঞ
- বিভক্ত করা
- হাল ধরা
- ধাপ
- এখনো
- থামুন
- স্টোরেজ
- কৌশল
- কাঠামো
- বিষয়
- সারগর্ভ
- এমন
- উপযুক্ত
- সবাইকে অতিক্রমকারী
- পার্শ্ববর্তী
- সাস্টেনিবিলিটি
- টেকসই
- পদ্ধতি
- সিস্টেম
- T
- গ্রহণ করা
- লাগে
- কার্য
- কাজ
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- টেলিযোগাযোগ
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- সেখানে।
- যার ফলে
- অতএব
- এইগুলো
- তারা
- এই
- সেগুলো
- হুমকির সম্মুখীন
- দ্বারা
- এইভাবে
- সময়
- বার
- দানব
- থেকে
- টুল
- সরঞ্জাম
- প্রতি
- ঐতিহ্যগত
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- হস্তান্তর
- পরিবহন
- প্রবণতা
- দুই
- উবার
- দুর্ভাগ্যবশত
- একক
- অসদৃশ
- অনুপম
- অভূতপূর্ব
- us
- ব্যবহার
- ব্যবহার
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- বৈধ
- যানবাহন
- অত্যাবশ্যক
- উপায়
- কি
- যেহেতু
- যে
- যখন
- হু
- যাহার
- কেন
- ইচ্ছা
- জ্ঞান
- সঙ্গে
- হয়া যাই ?
- লেখা
- লেখা
- X
- উৎপাদনের
- আপনি
- আপনার
- zephyrnet