AI की दुनिया में भारत का बड़ा दांव, 24 महीने में तैयार होगी देश की अपनी GPU चिप

Edited By Updated: 09 Nov, 2026 03:32 PM

gpu chip development

ET Government की रिपोर्ट के अनुसार, भारत अगले दो वर्षों के भीतर अपना खुद का ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) विकसित करना चाहता है। देश घरेलू सेमीकंडक्टर उद्योग बनाने और विदेशी चिप आपूर्तिकर्ताओं पर अपनी निर्भरता कम करने के प्रयासों को तेज कर रहा है

GPU Chip Development :  ET Government की रिपोर्ट के अनुसार, भारत अगले दो वर्षों के भीतर अपना खुद का ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) विकसित करना चाहता है। देश घरेलू सेमीकंडक्टर उद्योग बनाने और विदेशी चिप आपूर्तिकर्ताओं पर अपनी निर्भरता कम करने के प्रयासों को तेज कर रहा है। 4 नवंबर को दिए गए एक इंटरव्यू में, भारत के इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय के सचिव एस. कृष्णन ने इस लक्ष्य के बारे में बताया। कृष्णन ने कहा, "इंडिया सेमीकंडक्टर मिशन 2.0 के तहत, हमारा लक्ष्य एक स्वदेशी GPU चिप विकसित करना है। हमारे पास अपनी खुद की GPU चिप होनी चाहिए। यह रातों-रात नहीं होगा। इस प्रोजेक्ट में लगभग 24 महीने लगेंगे, और हम इसी लक्ष्य को हासिल करने की दिशा में काम करने जा रहे हैं।

यह प्रस्तावित GPU, भारतीय हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर इकोसिस्टम बनाने की एक बड़ी योजना का हिस्सा है। कृष्णन ने AI विकास को सपोर्ट करने के लिए पांच जरूरी स्तरों का जिक्र किया। इनमें शामिल हैं: ऊर्जा, एक्सेलेरेटर चिप्स, कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर और सर्वर, तथा AI मॉडल और एप्लिकेशन। VVDN, केन्स और एवालॉन जैसी भारतीय कंपनियां पहले से ही सर्वर बना रही हैं। वहीं, 'सेंटर फॉर डेवलपमेंट ऑफ एडवांस्ड कंप्यूटिंग' (C-DAC) ने अपनी 'रुद्र' सर्वर रेंज विकसित की है, जिसे AI वर्कलोड को सपोर्ट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके बाद सरकार इस तकनीक को स्थानीय निर्माताओं को सौंप देती है। कृष्णन का मानना ​​है कि AI के जरिए भारत के लिए वैसी ही एक और बड़ी संभावना बन सकती है, जैसी IT उद्योग को Y2K (वर्ष 2000 बग) के समय मिली थी। उन्होंने कहा, "AI भी इसी तरह का एक बड़ा अवसर पैदा कर सकता है, हालांकि इसमें काम का स्वरूप अलग होगा।"

यह तुलना एक ऐसे देश के लिए काफी मायने रखती है, जिसके IT-सक्षम सेवा क्षेत्र में लगभग 60 लाख (6 मिलियन) लोग काम करते हैं। नीति आयोग के एक पेपर का अनुमान है कि AI को अपनाने से उद्योग में बदलाव आने पर मौजूदा नौकरियों में से लगभग 20 लाख (2 मिलियन) नौकरियां खत्म हो सकती हैं, लेकिन साथ ही लगभग 40 लाख (4 मिलियन) नई नौकरियां पैदा भी हो सकती हैं। कृष्णन का तर्क है कि भारतीय कंपनियों को दुनिया भर के व्यवसायों को उनके AI ऑपरेशंस में मदद करने से फायदा हो सकता है, ठीक वैसे ही जैसे सदी की शुरुआत में सॉफ्टवेयर सेवाओं की मांग से उन्हें फायदा हुआ था।

देश ने पहले ही काफी ध्यान आकर्षित किया है; ASML ने गुजरात के धोलेरा में भारत की पहली कमर्शियल सेमीकंडक्टर फैब्रिकेशन सुविधा (सेमीकंडक्टर बनाने का प्लांट) तैयार करने के लिए टाटा इलेक्ट्रॉनिक्स के साथ साझेदारी की है। इस प्रस्तावित सुविधा में 300mm वेफर्स का उपयोग होने की उम्मीद है और आगे चलकर इसकी क्षमता प्रति माह 50,000 वेफर्स तक पहुंच सकती है। इंटेल ने भी भारतीय बाजार के लिए सेमीकंडक्टर निर्माण और पैकेजिंग को लेकर टाटा समूह के साथ एक रणनीतिक साझेदारी की घोषणा की है। हालांकि, प्रस्तावित GPU अभी भी शुरुआती चरण का लक्ष्य है। कृष्णन ने इस प्रोजेक्ट के लिए किसी निर्माता, चिप सप्लायर या बिल्डर का नाम नहीं बताया। भारत अपने खुद के स्वदेशी 'शक्ति' (SHAKTI) और 'वेगा' (VEGA) प्रोसेसर को भी कमर्शियल बाजार में लाने की कोशिश कर रहा है। ये दोनों ओपन-सोर्स RISC-V आर्किटेक्चर पर आधारित हैं, जिससे स्थानीय डेवलपर्स को किसी और के CPU डिज़ाइन पर निर्भर रहने के बजाय अपने खुद के प्रोसेसर बनाने की सुविधा मिलती है। ध्यान देने वाली बात यह है कि ये CPU डिज़ाइन हैं, जो MeitY (इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय) द्वारा लक्षित GPU से अलग हैं।

वैसे, यह पहली बार नहीं है जब भारत ने अपना खुद का GPU प्रोडक्शन यूनिट बनाने की कोशिश की है। 2019 में, IIT मद्रास ने एक सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट किट जारी की थी, जिससे डेवलपर्स को प्रोसेसर के कमर्शियल होने से पहले ही एप्लिकेशन बनाने की शुरुआत करने का मौका मिला। इस प्रोजेक्ट में अलग-अलग बाजारों के लिए कई तरह के प्रोसेसर शामिल थे - एम्बेडेड डिवाइस और माइक्रोकंट्रोलर से लेकर वर्कस्टेशन और सर्वर वर्कलोड तक। तब से यह प्रयास जारी है; 2024 में 'एरीज 3.0' (Aries 3.0) डेवलपमेंट बोर्ड पेश किया गया, जिसमें C-DAC के 'वेगा ET301' (VEGA ET301) प्रोसेसर का इस्तेमाल किया गया है। यह 32-बिट चिप 100MHz तक की स्पीड पर चलती है और इसमें 26KB SRAM है। इसे डेस्कटॉप PC या भारी ग्राफिक्स वाले कामों के बजाय सेंसर, पहनने योग्य डिवाइस (वेयरेबल्स) और 'इंटरनेट ऑफ थिंग्स' (IoT) डिवाइस जैसे अपेक्षाकृत सरल एप्लिकेशनों के लिए बनाया गया है। हालाँकि, ऐसे संकेत मिल रहे हैं कि 'शक्ति' (SHAKTI) और 'वेगा' (VEGA) प्लेटफॉर्म अब केवल डेवलपमेंट बोर्ड तक सीमित नहीं हैं, बल्कि इनका इस्तेमाल व्यावहारिक कार्यों में भी होने लगा है। 26 सितंबर को आयोजित 'सेमीकॉन इंडिया' (SEMICOM India) कार्यक्रम में, सरकार ने इन प्रोसेसर का उपयोग करने वाली कुछ परियोजनाओं को पेश किया। इनमें 'शक्ति' प्रोसेसर पर आधारित एक 'ऑटोनॉमस वॉटर-क्लीनिंग रोबोट' (पानी साफ करने वाला रोबोट) और 'वेगा' प्रोसेसर का उपयोग करने वाला एक डिजिटल टेलीस्कोप शामिल हैं। 'वेगा' पर आधारित एक और परियोजना को वन पर्यावरण की निगरानी के लिए डिज़ाइन किया गया था। सरकार की 'डिज़ाइन-लिंक्ड इंसेंटिव' (DLI) योजना इस तरह के कार्यों को बढ़ावा दे रही है। इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (MeitY) के अनुसार, इस योजना के तहत 24 कंपनियों को सहायता मिली है, जिन्होंने बाद में वेंचर कैपिटल या अन्य निजी निवेश जुटाए हैं। इन कंपनियों की परियोजनाओं में माइक्रोकंट्रोलर, ड्रोन फ्लाइट कंट्रोलर, स्मार्ट मीटर चिप्स और सीसीटीवी कैमरे शामिल हैं।

'इंडिया इलेक्ट्रॉनिक्स एंड सेमीकंडक्टर एसोसिएशन' (IESA) की एक रिपोर्ट के अनुसार, भारत के सेमीकंडक्टर बाज़ार का वर्तमान मूल्य लगभग 50 अरब डॉलर है और 2030 तक इसके 100 अरब डॉलर तक पहुँचने की उम्मीद है। सरकार चाहती है कि विदेशी पुर्ज़ों पर निर्भर रहने के बजाय, स्थानीय कंपनियाँ इस विकास का ज़्यादा से ज़्यादा लाभ उठाएँ और घरेलू स्तर पर अपनी पकड़ मज़बूत करें।

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