Nvidia AI डेटा सेंटर में हर चिप को नियंत्रित करने के लिए जोर दे रहा है
ग्राफिक्स चिप्स के लिए प्रसिद्ध कंपनी अब AI एजेंट चलाने वाले प्रोसेसर की आपूर्ति भी करना चाहती है। यहाँ देखें कि इसका नया Vera Rubin सिस्टम वास्तव में क्या करता है, और काम पर AI उपकरणों का उपयोग करने वाले किसी के लिए यह क्यों महत्वपूर्ण है।
मुख्य बिंदु
- Nvidia के नए Vera Rubin चिप सिस्टम का दावा है कि यह अपने पिछले Grace Blackwell सिस्टम की तुलना में प्रति वाट दस गुना अधिक AI कार्यों को संसाधित करता है।
- OpenAI के पास पहले से ही एक Vera Rubin रैक अपनी सुविधा में चल रहा है, Nvidia ने जून 2025 में एक तकनीकी ब्रीफिंग में पुष्टि की।
- Nvidia Vera CPU को, इस नए सिस्टम के अंदर प्रोसेसिंग ब्रेन को, एक स्टैंडअलोन उत्पाद के रूप में बेच रहा है और चीनी ग्राहकों को बताया है कि यह अगस्त 2025 तक शिप हो सकता है।
- AMD ने रविवार को अपनी प्रतिस्पर्धी Helios AI चिप रैक का खुलासा किया, उसी सप्ताह जब Nvidia ने अपनी Vera Rubin ब्रीफिंग का आयोजन किया, Meta, Amazon और OpenAI जैसी कंपनियों के साथ बहु-वर्षीय चिप अनुबंधों के लिए स्पष्ट दौड़ में।
Nvidia ने GPU बेचकर अपनी संपत्ति बनाई, विशेषीकृत चिप्स जो भारी संख्या-क्रंचिंग करते हैं जो AI को चाहिए। अब यह AI डेटा सेंटर के अंदर चिप्स की दूसरी तरह की भी बिक्री करना चाहता है।
पिछले हफ्ते अपने Santa Clara मुख्यालय में पत्रकारों के लिए एक ब्रीफिंग में, जिसे पहली बार Wired AI द्वारा विस्तार से रिपोर्ट किया गया था, Nvidia कार्यकारियों ने Vera Rubin, अपने अगली पीढ़ी के चिप सिस्टम के लिए मामला प्रस्तुत किया। मुख्य दावा: Vera Rubin अपने पूर्ववर्ती की तुलना में प्रति वाट दस गुना अधिक टोकन संसाधित करता है। एक टोकन पाठ या डेटा का एक छोटा सा टुकड़ा है, और टोकन प्रति वाट अनिवार्य रूप से यह है कि एक सिस्टम बिजली की दी गई मात्रा के लिए कितना AI कार्य कर सकता है।
यह बड़े पैमाने पर AI चलाने वाली कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण है। बिजली एक डेटा सेंटर में सबसे बड़ी लागतों में से एक है, और दक्षता लाभ सीधे तौर पर कम बिलों में अनुवाद करता है।
Nvidia अब CPU क्यों बेच रहा है?
क्योंकि AI अधिक जटिल हो रहा है, और इसे एक अलग तरह की चिप की आवश्यकता है। GPU तेजी से संख्याओं को क्रंच करते हैं। CPU, सामान्य-उद्देश्य प्रोसेसर जो दशकों से कंप्यूटर चला रहे हैं, कार्यों को समन्वय करने, डेटा प्रवाह का प्रबंधन करने और सॉफ़्टवेयर तर्क चलाने में बेहतर हैं। जैसे ही कंपनियां AI एजेंट बनाती हैं, सॉफ़्टवेयर जो बहु-चरणीय कार्य कर सकता है जैसे बैठक बुक करना या स्प्रेडशीट का विश्लेषण करना बिना किसी मानव के प्रत्येक चरण पर क्लिक किए, उन्हें अपने GPU के साथ अधिक CPU फायरपावर की आवश्यकता होती है।
Vera Rubin प्रत्येक दो GPU के साथ एक CPU को जोड़ता है। एक पूर्ण Vera Rubin NVL72 रैक, एक तरल-ठंडा इकाई में पैक चिप्स का एक ढेर, 36 Vera CPU और 72 Rubin GPU रखता है।
Nvidia यह भी दावा करता है कि नया सिस्टम पहले के उत्पादों की तुलना में स्थापित करना बहुत आसान है। यह Vera Rubin को "केबल-मुक्त कंप्यूट" के रूप में वर्णित करता है और कहता है कि सेटअप समय एक रैक के लिए दो घंटे से गिरकर कुछ मिनटों तक हो सकता है। पूरा सिस्टम तरल शीतलन पर चलता है, जो गर्म चिप्स पर हवा फूंकने की तुलना में कम ऊर्जा का उपयोग करता है।
कंपनी Vera CPU को AMD और Intel के प्रतिद्वंद्वी चिप्स की तुलना में तेज होने के रूप में बेंचमार्क करती है। ध्यान देने योग्य: तुलना परीक्षण स्पष्ट रूप से उन प्रतिद्वंद्वियों के उत्पादों की थोड़ी पुरानी पीढ़ियों का उपयोग करते दिखाई देते हैं, जो कि उस तरह की महीन प्रिंट है जो हमेशा ध्यान देने योग्य होती है जब कोई कंपनी अपना अपना होमवर्क ग्रेड करती है।
Nvidia द्वारा नाम दिए गए शुरुआती ग्राहकों में Microsoft, OpenAI और Oracle शामिल हैं। Vera Rubin को 2025 की दूसरी छमाही में व्यापक रूप से शिप होने की उम्मीद है।
किसी के लिए भी जिसकी नौकरी AI उपकरणों को छूती है, व्यावहारिक निहितार्थ चिप स्पेक्स से सरल है। तेजी, अधिक कुशल हार्डवेयर का मतलब है कि आप पहले से उपयोग करने वाली AI सेवाएं, लेखन सहायकों से ग्राहक-सेवा बॉट तक, सस्ती और तेजी से चलाई जाती हैं। यह उन्हें कम व्यापक रूप से तैनात किए जाने की तुलना में अधिक व्यापक रूप से तैनात किए जाने की प्रवृत्ति रखता है। चाहे वह एक खतरा है या एक उपहार है, यह लगभग पूरी तरह से निर्भर करता है कि आप उनका उपयोग कैसे करते हैं।
निष्कर्ष: यदि आपकी संगठन इस वर्ष AI उपकरणों का मूल्यांकन कर रही है, तो विक्रेताओं से पूछें कि उनका उत्पाद किस हार्डवेयर पीढ़ी पर चलता है। चिप स्तर पर दक्षता सुधार अक्सर 12 से 18 महीने के भीतर प्रति-उपयोग लागत में कम दिखाई देते हैं।
