Nvidia नए Rubin चिप्स के साथ AI हार्डवेयर में आगे बढ़ी

Nvidia ने उच्च-स्तरीय AI समाधानों की वैश्विक दौड़ में एक और बड़ा कदम उठाया है। कंपनी का कहना है कि इसकी नई Rubin डेटा सेंटर चिप्स इस साल के अंत में लॉन्च के लिए लगभग तैयार हैं, और ग्राहक जल्द ही इनका परीक्षण शुरू करेंगे। 

सभी छह Rubin चिप्स Nvidia के विनिर्माण भागीदारों से वापस आ गई हैं, Nvidia ने कहा। ये चिप्स पहले ही कई प्रमुख परीक्षण प्रक्रियाओं से गुजर चुकी हैं और ग्राहकों द्वारा उपयोग किए जाने के लिए निर्धारित समय पर हैं। फर्म ने नोट किया कि यह शुरुआती प्रगति महत्वपूर्ण है क्योंकि AI कंपनियां और डेटा सेंटर तेज और अधिक कुशल हार्डवेयर प्राप्त करने की दौड़ में हैं। 

Nvidia के मुख्य कार्यकारी अधिकारी Jensen Huang ने लास वेगास में Consumer Electronics Show (CES) में एक मुख्य भाषण में अपडेट साझा किया। CES दुनिया के सबसे बड़े प्रौद्योगिकी सम्मेलनों में से एक है, जिसमें निर्माता नए उत्पादों और विचारों का अनावरण करते हैं। "AI के लिए दौड़ शुरू हो गई है," Huang ने कहा, जबकि प्रौद्योगिकी कंपनियों के बीच AI की अगली पीढ़ी को अनलॉक करने के लिए तेजी से विकसित हो रही दौड़ जारी है। 

उनकी टिप्पणियां संकेत देती हैं कि Nvidia को पूरा विश्वास है कि वह अभी भी AI एक्सेलेरेटर का दुनिया का नंबर एक निर्माता बना रह सकता है। ये एक्सेलेरेटर विशेष चिप्स हैं जिनका उपयोग डेटा सेंटर AI मॉडल को प्रशिक्षित करने और चलाने के लिए करता है, जो चैटबॉट्स, इमेज रिकग्निशन सिस्टम और उन्नत रोबोट जैसे टूल को शक्ति प्रदान करते हैं।

Rubin चिप्स प्रमुख प्रदर्शन वृद्धि प्रदान करती हैं

Rubin, Nvidia का नवीनतम AI एक्सेलेरेटर है, जो इसकी पिछली पीढ़ी Blackwell के बाद आया है। कंपनी का कहना है कि Rubin, Blackwell की तुलना में AI मॉडल को प्रशिक्षित करने में 3.5 गुना तेज और AI सॉफ्टवेयर चलाने में पांच गुना तेज है। AI प्रशिक्षण में विशाल मात्रा में डेटा से सीखने के लिए मॉडल को सिखाना शामिल है, जबकि AI चलाने का अर्थ है वास्तविक समय में कार्य करने के लिए उन मॉडल का उपयोग करना।

Rubin में 88 कोर वाला एक नया सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट (CPU) जोड़ा गया है। कोर चिप के वे हिस्से हैं जो गणना करते हैं और डेटा प्रोसेस करते हैं। इसके द्वारा प्रतिस्थापित चिप की दोगुनी प्रदर्शन क्षमता के साथ, यह नया CPU अधिक जटिल AI वर्कलोड के लिए बेहतर अनुकूल है। कैलिफोर्निया में Nvidia के वसंत GTC सम्मेलन में, कंपनी आमतौर पर पूर्ण उत्पाद विवरण साझा करती है। 

इस बार, सामान्य से अधिक जानकारी बेची गई। इस कदम को उपभोक्ताओं और डेवलपर्स को Nvidia के हार्डवेयर पर केंद्रित रखने के साधन के रूप में माना जाता है क्योंकि AI का उपयोग तेजी से बढ़ता जा रहा है। Huang ने स्वयं भी AI उत्पादों, साझेदारी और निवेश को बढ़ावा देते हुए कई सार्वजनिक उपस्थिति दर्ज की है। CES में Nvidia ही एकमात्र खिलाड़ी नहीं था जो सुर्खियों में था। प्रतिद्वंद्वी चिपमेकर Advanced Micro Devices (AMD) की CEO Lisa Su ने भी एक मुख्य भाषण बुक किया, जो चिप बाजार में बढ़ती प्रतिस्पर्धा को उजागर करता है।

Nvidia बड़े ग्राहकों को आकर्षित करता है जबकि प्रतिस्पर्धा बढ़ती है

कुछ निवेशकों को चिंता है कि Nvidia के लिए प्रतिस्पर्धा बढ़ रही है। अन्य टेक कंपनियां भी अपनी स्वयं की AI चिप्स विकसित कर रही हैं, जिससे यह कहना मुश्किल है कि AI पर खर्च गति बनाए रख सकता है या नहीं। 

हालांकि, Nvidia आशावादी रहा है, मानते हुए कि दीर्घकालिक AI बाजार क्लाउड कंप्यूटिंग, व्यवसायों और उभरते क्षेत्रों जैसे उद्योगों की मांग से प्रेरित होकर ट्रिलियन डॉलर का हो सकता है।

Rubin हार्डवेयर का उपयोग Nvidia के DGX SuperPod में किया जाएगा, एक शक्तिशाली सुपरकंप्यूटर जो बड़े पैमाने पर AI कार्य के लिए डिज़ाइन किया गया है। साथ ही, ग्राहक Rubin चिप्स को व्यक्तिगत घटकों के रूप में खरीद सकेंगे, जिससे वे अधिक लचीले और मॉड्यूलर सिस्टम बना सकेंगे।

बढ़ा हुआ प्रदर्शन विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, यह देखते हुए कि AI सिस्टम लगातार विकसित हो रहे हैं। आधुनिक AI विशेष मॉडल के नेटवर्क पर तेजी से निर्भर करता है जो न केवल बड़ी मात्रा में डेटा को प्रोसेस करते हैं बल्कि कई चरणों में समस्याओं को भी हल करते हैं। इस तरह के कार्यों में योजना बनाना, तर्क करना और निर्णय लेना शामिल है। 

Nvidia ने यह भी जोर दिया कि Rubin-आधारित सिस्टम Blackwell सिस्टम की तुलना में संचालित करने में सस्ते होंगे। क्योंकि Rubin कम घटकों के साथ समान परिणाम दे सकता है, डेटा सेंटर ऊर्जा और परिचालन लागत पर बचत कर सकते हैं। 

Microsoft, Google Cloud, और Amazon Web Services (AWS) जैसी प्रमुख क्लाउड कंप्यूटिंग कंपनियों से वर्ष के दूसरे भाग में Rubin हार्डवेयर को तैनात करने वाली पहली कंपनियों में से होने की उम्मीद है। ये कंपनियां वर्तमान में Nvidia-संचालित AI सिस्टम पर अधिकांश खर्च का हिसाब रखती हैं।

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