NVIDIA ने AI फैक्टरी की निगरानी के लिए Minerva AIOps प्लेटफ़ॉर्म लॉन्च किया

NVIDIA ने 22 अक्टूबर, 2026 को Minerva लॉन्च किया। कंपनी ने इसे एक AIOps प्लेटफ़ॉर्म बताया, जो AI फैक्ट्रियों में बुनियादी ढाँचे की समस्याओं के बारे में संचालन टीमों को पहले से चेतावनी देता है। कंपनी के अनुसार, Minerva बुनियादी ढाँचे और AI कार्यभार—दोनों से टेलीमेट्री को एक जगह समेटता है, फिर उस डेटा को उपयोगी जानकारी में बदलने के लिए विशेष रूप से तैयार किए गए AI मॉडल लागू करता है।

NVIDIA के अनुसार, AI फैक्ट्रियाँ दुनिया के सबसे जटिल संचालन तंत्रों में शामिल हैं। इनमें GPU के विशाल बेड़े तेज़ गति वाले नेटवर्क पर मॉडल प्रशिक्षित करते हैं और AI एप्लिकेशन चलाते हैं। इतने बड़े पैमाने पर किसी एक घटक का प्रदर्शन बिगड़ना—जैसे किसी GPU का अपने समकक्षों से अधिक गर्म चलना या किसी NVMe ड्राइव का लोड पड़ने पर धीमा होना—पूरे काम को सुस्त कर सकता है, और ऐसे चेतावनी संकेतों को पहचानना आसान नहीं होता। Minerva, NVIDIA के शब्दों में, AI फैक्टरी की उत्पादक क्षमता पर केंद्रित है: यानी बुनियादी ढाँचा कितना उपयोगी काम करता है, जिसे GPU घंटों, गुडपुट, क्लस्टर अपटाइम और टोकन उत्पादन के आधार पर मापा जाता है।

फैक्टरी का गतिशील ज्ञान ग्राफ़

पारंपरिक निगरानी उपकरण अक्सर डेटा सेंटर को अलग-अलग दृश्यों में बाँट देते हैं। नेटवर्किंग, कंप्यूटिंग, साइट विश्वसनीयता और मशीन लर्निंग की टीमें संचालन के अलग-अलग हिस्से देखती हैं। NVIDIA का कहना है कि Minerva उसके GPU, नेटवर्किंग, स्टोरेज, शेड्यूलर और कार्यभार से जुड़े संकेतों को एक साथ जोड़ता है।

इन संकेतों के आधार पर Minerva एक गतिशील ज्ञान ग्राफ़ बनाता है, जो GPU, SuperNIC, स्विच और केबल के साथ-साथ उन पर चल रहे कामों का तार्किक नक्शा तैयार करता है। NVIDIA के अनुसार, इस नक्शे से ऑपरेटर धीमे प्रशिक्षण कार्य को उस घटक तक पहुँचा सकते हैं जो उसे प्रभावित कर रहा है—यहाँ तक कि ऐसी फैक्टरी में भी जहाँ सैकड़ों हज़ार GPU चल रहे हों।

NVIDIA के अनुसार, यह प्लेटफ़ॉर्म पर्यवेक्षित और अपर्यवेक्षित मशीन लर्निंग के ज़रिए हर घंटे अरबों डेटा बिंदुओं का विश्लेषण करता है। यह सामान्य व्यवहार के स्वरूप सीखता है, पहले कभी न देखी गई विसंगतियों को चिह्नित करता है, उभरती विफलताओं का पूर्वानुमान लगाता है और फैक्टरी की टोपोलॉजी का उपयोग करके आपस में जुड़ी घटनाओं का संबंध पहचानता है। यह प्लेटफ़ॉर्म संबंधित घटनाओं की बाढ़ को समेटकर एक केंद्रित घटना में बदल सकता है, जिसमें संभावित मूल कारण शामिल हो—ताकि हर अलग लक्षण ऑपरेटर को भेजने की ज़रूरत न पड़े।

AI सहायक और समस्या-सुधार कार्यप्रवाह

Minerva में एक अंतर्निहित AI सहायक शामिल है और यह बाहरी एजेंट-आधारित AI टूल से भी जुड़ सकता है। इससे ऑपरेटरों को ऐसी प्राकृतिक-भाषा सुविधा मिलती है, जो लाइव टेलीमेट्री पर आधारित होती है। ऑपरेटर बातचीत के ज़रिए क्लस्टर की स्थिति की जाँच कर सकते हैं और सुझाए गए सुधार पा सकते हैं। टीमें सुधारों को स्वयं लागू करने के लिए किसी व्यक्ति को प्रक्रिया में शामिल रख सकती हैं, या बुनियादी ढाँचे के एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफ़ेस और बाहरी प्रणालियों के ज़रिए प्लेटफ़ॉर्म को स्वचालन से जोड़ सकती हैं।

Bitdeer AI, जिसने 22 अक्टूबर को इस प्लेटफ़ॉर्म को अपनाने की अपनी घोषणा की थी, अंतर्निहित सहायक को Sherlock कहता है। यह Minerva का प्लेटफ़ॉर्म में ही शामिल बहु-एजेंट AI सहायक है। कंपनी का कहना है कि MCP सर्वर ऑपरेटरों को लाइव टेलीमेट्री पर आधारित प्राकृतिक-भाषा बातचीत के ज़रिए समस्याओं की छँटाई और डीबगिंग करने देता है। Bitdeer AI के अनुसार, सॉफ़्टवेयर को स्वतंत्र प्लेटफ़ॉर्म के रूप में तैनात किया जा सकता है और यह NVIDIA DSX OS के साथ एकीकृत है। उसकी घोषणा के मुताबिक, टेलीमेट्री का दायरा NVIDIA GPU, ConnectX SuperNIC, BlueField DPU, NVLink स्केल-अप स्विच, Spectrum-X ईस्ट-वेस्ट और नॉर्थ-साउथ ईथरनेट, NCCL, शेड्यूलर और AI कार्यभार तक फैला है।

बताए गए नतीजे

NVIDIA का कहना है कि यह प्लेटफ़ॉर्म उन प्रमुख मापदंडों पर लाभ देता है जिन पर AI फैक्ट्रियाँ ध्यान देती हैं: समस्या आने से पहले उसे पहचानकर व्यवधानों के बीच का समय बढ़ाना; घटना होने पर समस्या का सटीक पता लगाकर मरम्मत का समय घटाना; और आधुनिक AI बुनियादी ढाँचे से पैदा होने वाले डेटा के भारी प्रवाह को छाँटकर केवल ज़रूरी अलर्ट दिखाना। कंपनी के अनुसार, प्लेटफ़ॉर्म संबंधित समस्याओं को एक ही कार्रवाई योग्य मद में समेट देता है, जिससे AIOps टीमें प्रतिक्रियात्मक रखरखाव से सक्रिय रखरखाव की ओर बढ़ सकती हैं और AI फैक्ट्रियों को GPU का अपटाइम अधिकतम करने में मदद मिलती है।

Bitdeer AI ने NVIDIA की आंतरिक AI फैक्टरी जाँच के नतीजे बताए: एक मामले में, Minerva ने NVMe पावर संबंधी खराबी की मरम्मत का औसत समय कई दिनों के आउटेज से घटाकर छह घंटे कर दिया; दूसरे मामले में, उसने शोर पैदा करने वाली 81 घटनाओं को एक अलर्ट में समेटकर क्लस्टर के अपटाइम के 54 घंटे बचाए। Bitdeer AI ने कहा कि आंतरिक जाँच में पूर्वानुमान-आधारित रखरखाव से व्यवधानों के बीच औसत समय बढ़ा, मूल कारण के स्वचालित विश्लेषण से मरम्मत का औसत समय घटा, शोर में उन्नत कमी के ज़रिए कार्रवाई योग्य जानकारियाँ बढ़ीं और प्रभावी GPU घंटे बढ़े, जिससे टोकन उत्पादन में सीधे वृद्धि हुई।

शुरुआती उपयोगकर्ता और OEM भागीदार

IREN, NVIDIA के उन भागीदारों में शामिल है जो अपनी AI फैक्ट्रियों को बेहतर बनाने के लिए Minerva का उपयोग कर रहे हैं। IREN के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी Denis Skrinnikoff ने लॉन्च की घोषणा में कहा, “NVIDIA Minerva हमारी संचालन टीम को नेटवर्क, GPU और उन पर चल रहे कामों का एक ही दृश्य देता है, जिससे हम समस्या का पता लगाने और उसे दूर करने के बजाय सक्रिय रखरखाव पर अधिक ध्यान दे पाते हैं।”

Bitdeer AI ने कहा कि अब वह अपनी AI फैक्टरी के संचालन में Minerva का समर्थन करता है। कंपनी ने इस कदम को बड़े पैमाने पर AI प्रशिक्षण और अनुमान के लिए भरोसेमंद, उच्च-उत्पादकता वाला GPU बुनियादी ढाँचा उपलब्ध कराने की अपनी प्रतिबद्धता का विस्तार बताया। कंपनी के अनुसार, प्लेटफ़ॉर्म की निगरानी, पूर्वानुमान-आधारित रखरखाव और एजेंट-आधारित समस्या-निवारण उसे काम प्रभावित होने से पहले प्रदर्शन में गिरावट पकड़ने, मरम्मत का समय घटाने और ग्राहकों के लिए अधिक GPU को उत्पादक बनाए रखने में मदद करते हैं। उसने यह भी कहा कि यह सॉफ़्टवेयर छोटे क्लस्टर से लेकर सैकड़ों हज़ार GPU वाली AI फैक्ट्रियों तक विस्तार के लिए बनाया गया है।

Lenovo ने अपनी GTC Berlin पोस्ट में कहा कि Minerva टीमों को एआई अवसंरचना की उपलब्धता और प्रदर्शन का प्रबंधन करने में मदद कर सकता है, जैसे-जैसे परिवेश का विस्तार होता है। कंपनी ने इसका उल्लेख NVIDIA समाधानों वाले अपने Lenovo Hybrid AI Factory के साथ किया। Lenovo ने यह भी कहा कि वह IBM और NVIDIA के साथ संप्रभु एआई फ़ैक्टरी समाधान विकसित करने के लिए सहयोग कर रही है, जिनका उद्देश्य ग्राहकों को अपने संचालन पर नियंत्रण देना है।

NVIDIA ने IREN के साथ-साथ Aolani, Bitdeer AI, IBM, Jio, Lambda, Quake AI और Tesla का नाम उन कंपनियों के रूप में लिया, जो Minerva को तैनात करने की योजना बना रही हैं। NVIDIA के अनुसार, Dell Technologies, Lenovo और Supermicro अपने एआई फ़ैक्टरी संचालन पोर्टफोलियो के हिस्से के रूप में यह प्लेटफ़ॉर्म उपलब्ध कराएँगे।