AI for Java which helps to develop tool for AI development

বক্তা বা স্পিকারের মতে, জাভাতে এআই টুল ডেভেলপমেন্ট বা উচ্চ-পারফরম্যান্স লাইব্রেরি তৈরির জন্য আমাদের প্রধানত নিম্নলিখিত বিষয়গুলোর উপর মনোযোগ দেওয়া উচিত:

১. প্ল্যাটফর্ম ফিচারের সদ্ব্যবহার করা (Leverage Platform Features)

• নেটিভ ইন্টারঅপারেবিলিটি (Native Interoperability):
  • নেটিভ কোডের (যেমন C/C++ এ লেখা লিনিয়ার অ্যালজেবরা লাইব্রেরি Bliss) কর্মক্ষমতা ব্যবহারের জন্য প্রজেক্ট পানামার FFM API ব্যবহার করা উচিত।
  • নেটিভ লাইব্রেরির সাথে জিরো-কপি (zero-copy) মেমরি শেয়ারিং নিশ্চিত করা, যাতে JVM এবং নেটিভ কোডের মধ্যে ডেটা স্থানান্তরের খরচ না লাগে [14:20]।
  • JExtract ব্যবহার করে নেটিভ বাইন্ডিং তৈরি করার যান্ত্রিক কাজ এড়িয়ে, ডেভেলপমেন্টের সৃজনশীল অংশে বেশি সময় দেওয়া উচিত [06:14]।
• দক্ষ মেমরি ম্যানেজমেন্ট:
  • অফ-হিপ মেমরি (native memory) পরিচালনার জন্য Arenas ব্যবহার করা উচিত, যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে নেটিভ রিসোর্স মুক্ত করে মেমরি ম্যানেজমেন্টকে নিরাপদ ও সহজ করে তোলে [11:34]।

---

২. উচ্চ কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করা (Ensure High Performance)

• ভেক্টর এপিআই ব্যবহার (Use Vector API):
  • সিপিইউ-তে SIMD নির্দেশনাগুলি সরাসরি ব্যবহার করার জন্য Vector API দিয়ে স্পষ্ট ও নির্ভরযোগ্যভাবে ডেটা-প্যারালাল অ্যালগরিদম তৈরি করা উচিত [21:21]।
  • ম্যাট্রিক্সের কলামের মতো লিনিয়ার মেমরি অঞ্চলগুলির উপর কাজ করার জন্য এই API ব্যবহার করে নির্দিষ্ট কার্নেল তৈরি করা [27:16]।
• ইনলাইনিং সমস্যা সমাধান (Solve the Inlining Problem):
  • Lambda expression-এর কারণে JIT কম্পাইলারের অপ্টিমাইজেশন ব্যাহত হলে (inlining problem), Code Reflection ব্যবহার করে সেই lambda-কে সরাসরি উচ্চ-পারফরম্যান্স ভেক্টর কার্নেলে অনুবাদ (translate) করে সমস্যার সমাধান করা উচিত [35:38]।

---

৩. এআই মডেল ইন্টিগ্রেশন সহজ করা (Simplify AI Model Integration)

• কোড রিফ্লেকশন ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয় টুল তৈরি:
  • প্রজেক্ট ব্যাবলন (Babylon)-এর Code Reflection ব্যবহার করে এমন লাইব্রেরি তৈরি করা উচিত, যা সাধারণ জাভা কোড বিশ্লেষণ করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে এআই-নির্দিষ্ট কোড তৈরি করতে পারে (যেমন: স্বয়ংক্রিয় ডিফারেনসিয়েশন বা স্কেলার কোড থেকে স্বয়ংক্রিয় ভেক্টরাইজেশন)।
• হেটেরোজেনাস অ্যাক্সিলারেটর টুলকিট (HAT) ব্যবহার:
  • GPU বা অন্যান্য অ্যাক্সিলারেটরে গণনা চালানোর জন্য HAT ব্যবহার করা উচিত। এটি জাভা কোডকে GPU-কোডে অনুবাদ করবে এবং CPU ও GPU-এর মধ্যে ডেটা চলাচল অপ্টিমাইজ করবে [42:18]।
  • কোড লেখা উচিত যাতে CPU-তে ডিবাগিং করে GPU-তে এক্সিকিউশন করা যায়, যা এআই ডেভেলপারদের জন্য একটি বড় সুবিধা [42:24]।

অর্থাৎ, বক্তার মতে, জাভা ডেভেলপারদের উচিত শুধু এআই অ্যালগরিদম লেখা নয়, বরং JVM প্ল্যাটফর্মের নতুন বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে "বিল্ডিং ব্লক" তৈরি করা, যা অন্য ডেভেলপারদের জন্য পারফরম্যান্স-নির্ভর এআই লাইব্রেরি (যেমন NumPy বা PyTorch-এর জাভা সংস্করণ) তৈরি করা সহজ করবে।

You can learn more about how to get started with Spring AI in this comprehensive video: AI for Java Developers: Full Course / Workshop on Getting Started with Spring AI. http://googleusercontent.com/youtube_content/1