जनरेटिव कंप्यूटिंग युग के लिए NVIDIA द्वारा निर्धारित मार्ग

NVIDIA (NVDA ) के सीईओ जेन्सन हुआंग ने कंपनी के जीटीसी मार्च 2025 की मुख्य भाषण में, एआई कंप्यूटिंग क्षमताओं में कई नए और महत्वपूर्ण प्रगति की घोषणा की, जिसे उन्होंने “$1 ट्रिलियन कंप्यूटिंग इन्फ्लेक्शन पॉइंट” कहा। इस मुख्य भाषण में ब्लैकवेल जीपीयू आर्किटेक्चर की उत्पादन तैयारी, भविष्य के आर्किटेक्चर के लिए एक बहु-वर्षीय रोडमैप, एआई नेटवर्किंग में महत्वपूर्ण प्रगति, नए एंटरप्राइज एआई समाधान, और रोबोटिक्स और भौतिक एआई में महत्वपूर्ण विकास शामिल थे।

“टोकन अर्थव्यवस्था” और एआई फैक्ट्री

हुआंग के दृष्टिकोण में केंद्रीय है “टोकन” की अवधारणा एआई के मूलभूत निर्माण खंड के रूप में और “एआई फैक्ट्री” के रूप में विशेषज्ञता वाले डेटा सेंटर के रूप में जो जनरेटिव कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन किए गए हैं।

“यही है कि बुद्धिमत्ता कैसे बनाई जाती है, एक नए प्रकार की फैक्ट्री जेनरेटर टोकन की, एआई के निर्माण खंड। टोकन ने एक नई फ्रंटियर खोली है,” हुआंग ने दर्शकों को बताया। उन्होंने जोर दिया कि टोकन “छवियों को वैज्ञानिक डेटा में बदल सकते हैं जो एलियन वायुमंडल को चार्ट करते हैं,” “भौतिकी के नियमों को डिकोड कर सकते हैं,” और “बीमारी को पकड़ सकते हैं इससे पहले कि वह पकड़ में आ जाए।”

यह दृष्टिकोण पारंपरिक “पुनर्प्राप्ति कंप्यूटिंग” से “जनरेटिव कंप्यूटिंग” में एक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है, जहां एआई संदर्भ को समझता है और उत्तर उत्पन्न करता है न कि केवल पूर्व-संग्रहीत डेटा को पुनर्प्राप्त करता है। हुआंग के अनुसार, यह संक्रमण एक नए प्रकार के डेटा सेंटर आर्किटेक्चर की आवश्यकता को दर्शाता है जहां “कंप्यूटर टोकन का एक जेनरेटर बन गया है, न कि फ़ाइलों की पुनर्प्राप्ति।”

ब्लैकवेल आर्किटेक्चर द्वारा विशाल प्रदर्शन लाभ

एनवीडिया ब्लैकवेल जीपीयू आर्किटेक्चर, अब “पूर्ण उत्पादन” में, कंपनी के दावे के अनुसार “हॉपर” की तुलना में 40 गुना अधिक प्रदर्शन प्रदान करता है जब समान शक्ति स्थितियों में कारण मॉडल का उपयोग किया जाता है। इस आर्किटेक्चर में एफपी4 सटीकता के लिए समर्थन शामिल है, जिससे महत्वपूर्ण ऊर्जा दक्षता में सुधार होता है।

“आइएसओ पावर, ब्लैकवेल 25 गुना है,” हुआंग ने कहा, नए प्लेटफ़ॉर्म की नाटकीय दक्षता लाभ को उजागर करते हुए।

ब्लैकवेल आर्किटेक्चर में एनविलिंक 72 जैसी तकनीकों के माध्यम से चरम स्केल-अप के लिए भी समर्थन शामिल है, जो विशाल, एकीकृत जीपीयू सिस्टम के निर्माण को सक्षम बनाता है। हुआंग ने भविष्यवाणी की कि ब्लैकवेल के प्रदर्शन से पिछली पीढ़ी के जीपीयू को मांग वाले एआई कार्यभार के लिए कम वांछनीय बना दिया जाएगा।

(स्रोत: NVIDIA)

एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए अनुमानित रोडमैप

एनवीडिया ने अपने एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर नवाचारों के लिए एक नियमित वार्षिक कैडेंस का अनुवाद किया, जिससे ग्राहकों को अपने निवेश की योजना बनाने में अधिक निश्चितता मिलती है:

• ब्लैकवेल अल्ट्रा (2025 के दूसरे छमाही में): ब्लैकवेल प्लेटफ़ॉर्म का एक उन्नयन, जिसमें बढ़े हुए फ्लॉप्स, मेमोरी और बैंडविड्थ है।
• वेरा रूबिन (2026 के दूसरे छमाही में): एक नई आर्किटेक्चर जिसमें एक सीपीयू के साथ दोगुना प्रदर्शन, एक नया जीपीयू और अगली पीढ़ी के एनविलिंक और मेमोरी तकनीक शामिल हैं।
• रूबिन अल्ट्रा (2027 के दूसरे छमाही में): एक चरम स्केल-अप आर्किटेक्चर जो प्रति रैक 15 एक्साफ्लॉप्स के कंप्यूट का लक्ष्य रखता है।

एआई का लोकतंत्रीकरण: नेटवर्किंग से मॉडल तक

व्यापक एआई अपनाने के दृष्टिकोण को साकार करने के लिए, एनवीडिया ने नेटवर्किंग, हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर में व्यापक समाधानों की घोषणा की। बुनियादी स्तर पर, कंपनी एआई फैक्ट्री में सैकड़ों हज़ारों या लाखों जीपीयू को जोड़ने की चुनौती का सामना कर रही है सिलिकॉन फोटोनिक्स प्रौद्योगिकी में महत्वपूर्ण निवेश के माध्यम से। उनका पहला सह-पैकेज्ड ऑप्टिक्स (सीपीओ) सिलिकॉन फोटोनिक सिस्टम, एक 1.6 टेराबिट प्रति सेकंड सीपीओ जो माइक्रो रिंग रेजोनेटर मॉडुलेटर (एमआरएम) प्रौद्योगिकी पर आधारित है, परंपरागत ट्रांसीवर्स की तुलना में महत्वपूर्ण शक्ति बचत और घनत्व में वृद्धि का वादा करता है, जिससे विभिन्न साइटों पर जीपीयू के बीच अधिक कुशल कनेक्शन संभव हो जाते हैं।

विशाल एआई फैक्ट्री के लिए आधार बनाते हुए, एनवीडिया साथ ही व्यक्तियों और छोटी टीमों के लिए एआई कंप्यूटिंग शक्ति ला रहा है। कंपनी ने ग्रेस ब्लैकवेल प्लेटफ़ॉर्म द्वारा संचालित एक नई लाइन डीजीएक्स व्यक्तिगत एआई सुपरकंप्यूटर की शुरुआत की, जो एआई डेवलपर्स, शोधकर्ताओं और डेटा वैज्ञानिकों को सशक्त बनाने के लिए लक्षित है। लाइनअप में डीजीएक्स स्पार्क शामिल है, एक कompact विकास मंच, और डीजीएक्स स्टेशन, एक उच्च-प्रदर्शन डेस्कटॉप वर्कस्टेशन जो तरल शीतलन और 20 पेटाफ्लॉप्स के कंप्यूट के साथ आता है।

NVIDIA DGX Spark (स्रोत: NVIDIA)

इन हार्डवेयर प्रगति के पूरक, एनवीडिया ने तर्क क्षमताओं के साथ ल्लामा नेमोट्रॉन मॉडल परिवार की घोषणा की, जो एंटरप्राइज़-तैयार हैं और उन्नत एआई एजेंट बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। ये मॉडल NVIDIA NIM (NVIDIA इन्फरेंस माइक्रोसервिसेज़) में एकीकृत हैं, जो डेवलपर्स को उन्हें विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म पर तैनात करने की अनुमति देता है, स्थानीय कार्यस्टेशन से लेकर क्लाउड तक। यह दृष्टिकोण एंटरप्राइज़ एआई अपनाने के लिए एक पूर्ण-स्टैक समाधान का प्रतिनिधित्व करता है।

हुआंग ने जोर दिया कि ये पहल कई बड़ी कंपनियों के साथ व्यापक सहयोग के माध्यम से बढ़ाई जा रही हैं जो विभिन्न उद्योगों में NVIDIA मॉडल, NIM और लाइब्रेरी को अपनी एआई रणनीतियों में एकीकृत कर रहे हैं। यह इकोसिस्टम दृष्टिकोण एआई अपनाने को तेज़ करने के लिए है जबकि विभिन्न एंटरप्राइज़ आवश्यकताओं और उपयोग के मामलों के लिए लचीलापन प्रदान करता है।

भौतिक एआई और रोबोटिक्स: $50 ट्रिलियन का अवसर

एनवीडिया भौतिक एआई और रोबोटिक्स को “$50 ट्रिलियन का अवसर” मानता है, हुआंग के अनुसार। कंपनी ने मानववादी रोबोट के लिए एक “सामान्यीकृत फाउंडेशन मॉडल” के रूप में खुला स्रोत NVIDIA आइज़ैक जीआर00टी एन1 की घोषणा की।

एनवीडिया ओम्निवर्स का उपयोग करके रोबोट प्रशिक्षण के लिए सिंथेटिक डेटा जनरेशन पर नियंत्रण के लिए NVIDIA कॉस्मोस विश्व फाउंडेशन मॉडल में महत्वपूर्ण अद्यतन प्रदान करता है। जैसा कि हुआंग ने समझाया, “ओम्निवर्स का उपयोग करके कॉस्मोस को स्थिति में रखना, और कॉस्मोस का उपयोग करके असीमित संख्या में वातावरण बनाने की अनुमति देता है, हमें ऐसा डेटा बनाने की अनुमति देता है जो जमीनी है, हमारे द्वारा नियंत्रित है और फिर भी एक ही समय में प्रणालीगत रूप से असीमित है।”

कंपनी ने एक नए खुले स्रोत भौतिकी इंजन की भी घोषणा की, जिसे “न्यूटन” कहा जाता है, जो गूगल डीपमाइंड और डिज़नी रिसर्च के साथ संयुक्त रूप से विकसित किया गया है। यह इंजन उच्च-विश्वसनीयता वाले रोबोटिक्स सिमुलेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें कठोर और नरम शरीर, स्पर्श प्रतिक्रिया और जीपीयू त्वरण शामिल हैं।

आइज़ैक जीआर00टी एन1 (स्रोत: NVIDIA)

एजेंटिक एआई और उद्योग परिवर्तन

हुआंग ने “एजेंटिक एआई” को “एआई के साथ एजेंसी” के रूप में परिभाषित किया जो “संदर्भ को समझ और समझ सकता है,” “तर्क दे सकता है,” और “योजना बना सकता है और कार्रवाई कर सकता है,” यहां तक कि बहुमodal जानकारी से सीखने और उपकरणों का उपयोग करने में भी सक्षम है।

“एजेंटिक एआई基本 रूप से इसका अर्थ है कि आपके पास एक एआई है जिसमें एजेंसी है। यह परिस्थितियों के संदर्भ को समझ और समझ सकता है। यह तर्क दे सकता है, बहुत महत्वपूर्ण है कि यह समस्या का समाधान कैसे निकाले या कैसे कार्रवाई करे, और यह योजना बना सकता है और कार्रवाई कर सकता है। यह उपकरणों का उपयोग कर सकता है,” हुआंग ने समझाया।

यह क्षमता गणना की मांग में एक उछाल का कारण बन रही है: “एआई की आवश्यकता के परिणामस्वरूप, तर्क के परिणामस्वरूप, हमें अब जो गणना की आवश्यकता है, वह आसानी से पिछले साल की तुलना में सौ गुना अधिक है,” उन्होंने जोड़ा।

निचला रेखा

जेन्सन हुआंग के जीटीसी 2025 की मुख्य भाषण ने एक एआई-संचालित भविष्य की एक व्यापक दृष्टि प्रस्तुत की, जिसमें बुद्धिमान एजेंट, स्वायत्त रोबोट और विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए एआई फैक्ट्री शामिल हैं। NVIDIA की हार्डवेयर आर्किटेक्चर, नेटवर्किंग, सॉफ़्टवेयर और खुले मॉडलों में घोषणाएं इस बात का संकेत देती हैं कि कंपनी अगले युग की कंप्यूटिंग को शक्ति और त्वरण देने के लिए निर्धारित है।

कंप्यूटिंग के जनरेटिव मॉडल्स में संक्रमण के साथ, NVIDIA का एआई के मूल मुद्रा के रूप में टोकन पर ध्यान केंद्रित करना और क्लाउड, एंटरप्राइज़ और रोबोटिक्स प्लेटफ़ॉर्म पर क्षमताओं को स्केल करना तकनीक के भविष्य के लिए एक रोडमैप प्रदान करता है, जिसके व्यापक निहितार्थ विश्वभर के उद्योगों के लिए हैं।