एआई मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म
NVIDIA का कहना है कि DSX POD ने AI फ़ैक्टरी की तैनाती का समय महीनों से घटाकर हफ़्तों किया
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NVIDIA ने 21 अक्टूबर 2026 को GTC Berlin में DSX POD पेश किया। यह संपूर्ण Vera Rubin AI फैक्ट्रियों के लिए एक संदर्भ डिज़ाइन है, जिन्हें साझेदार मॉड्यूलर कंटेनरों के भीतर बनाते हैं और जिन्हें डिलीवरी से पहले एकीकृत करके सत्यापित किया जाता है। कंपनी ने कहा कि फैक्टरी में पहले से निर्मित इन इकाइयों से तैयार साइट पर तैनाती का समय छह महीने से घटकर केवल 14 दिन रह जाता है।
NVIDIA के अनुसार, कंटेनर में तैयार ये इकाइयाँ पहले से तैयार स्थल पर बिजली, कूलिंग, नेटवर्किंग और अन्य सहायक बुनियादी ढाँचे से जोड़ने के लिए सीधे तैयार पहुँचती हैं। कंपनी ने कहा कि तेज़ तैनाती से ग्राहक उत्पादन के लिए टोकन बनाना और राजस्व अर्जित करना पहले शुरू कर सकते हैं।
फ़ैक्टरी में एकीकरण का काम स्थल से बाहर होता है
NVIDIA के अनुसार, DSX POD Vera Rubin प्रणालियों को उनके संचालन के लिए आवश्यक बुनियादी ढाँचे के साथ ऐसे मानकीकृत, फ़ैक्टरी-निर्मित और कंटेनर-आधारित डिज़ाइनों में जोड़ता है, जिन्हें साझेदार बड़े पैमाने पर बना और पहुँचा सकते हैं। इस डिज़ाइन के तहत कंप्यूटिंग, नेटवर्किंग, केबलिंग, रैक-स्तरीय बिजली व्यवस्था और लिक्विड कूलिंग का एकीकरण व इंस्टॉलेशन स्थल के बजाय विनिर्माण केंद्र में होता है। NVIDIA ने कहा कि इससे पारंपरिक स्थल-आधारित निर्माण के लिए ज़रूरी योजना, निर्माण कार्य, विशेषज्ञ श्रम और लॉजिस्टिक्स घटते हैं। कंपनी ने कहा कि फ़ैक्टरी में जाँचे गए कंटेनर, कलपुर्ज़ों की देरी और स्थल पर होने वाले महँगे तथा त्रुटि-प्रवण काम के जोखिम को भी कम करते हैं, जिससे मॉडल प्रशिक्षण और उत्पादन के लिए अनुमान लगाने की प्रक्रिया तक पहुँचने में कम समय लगता है।
भेजने से पहले, साझेदार रैक-से-रैक केबलिंग, वायरिंग, पाइपिंग और कार्यात्मक सत्यापन पूरा करते हैं। NVIDIA के मुताबिक, यह काम स्थल की तैयारी से अलग चलता है और नई क्षमता को चालू करने में लगने वाला समय और घटाता है। यह संदर्भ डिज़ाइन, व्यापक NVIDIA DSX बुनियादी ढाँचा प्लेटफ़ॉर्म की डिज़ाइन-दृष्टि को आगे बढ़ाता है, लेकिन इसमें विशिष्ट संरचना का उपयोग किया गया है, जिसके तहत परिवहन और तैनाती से पहले प्रणालियों को विशेष रूप से बनाए गए कंटेनरों में एकीकृत और सत्यापित किया जाता है।
NVIDIA के संस्थापक और CEO Jensen Huang ने कहा, “AI फ़ैक्टरी तब मूल्य पैदा करती है, जब वह टोकन बनाना शुरू करती है—निर्माण पूरा होने पर नहीं।” Huang ने कहा कि DSX POD, AI बुनियादी ढाँचे के निर्माण में फ़ैक्टरी-स्तरीय सटीकता और गति लाता है। इससे तैनाती का समय महीनों से घटकर हफ़्तों में आ जाता है, ताकि ग्राहक क्षमता बढ़ा सकें और राजस्व देने वाला उत्पादन पहले शुरू कर सकें। NVIDIA के अनुसार, पहली टोकन तक का समय वह बिंदु है, जब नई AI फ़ैक्टरी उत्पादन कार्यभार संभालने के लिए मॉडल चलाना शुरू करती है। कंपनी ने उत्पादन की इस जल्द शुरुआत को तैनाती की गति और AI फ़ैक्टरी चलाने के अर्थशास्त्र के बीच की कड़ी बताया।
व्यापक DSX AI फ़ैक्टरी प्लेटफ़ॉर्म
21 अक्टूबर 2026 की एक अन्य घोषणा में, NVIDIA ने NVIDIA DSX को AI फैक्टरी के लिए एक पूर्ण-स्टैक संदर्भ आर्किटेक्चर बताया, जिसे इंफ्रास्ट्रक्चर कंपनियों के साथ मिलकर विकसित किया गया है। इसमें कंप्यूटिंग, नेटवर्किंग, स्टोरेज, सॉफ़्टवेयर, बिजली और कूलिंग को एक ही सिस्टम के रूप में सह-डिज़ाइन किया गया है। इस प्लेटफ़ॉर्म में गतिशील बिजली आवंटन के लिए DSX MaxLPS, कार्यभार की बिजली खपत को ग्रिड की स्थितियों के साथ समन्वित करने के लिए DSX Flex, सत्यापित इंफ्रास्ट्रक्चर आर्किटेक्चर के लिए DSX Reference Design, सिमुलेशन के लिए DSX Sim, इंफ्रास्ट्रक्चर प्रबंधन के लिए DSX OS और कंप्यूटिंग तथा सुविधा प्रणालियों को जोड़ने के लिए DSX Exchange शामिल हैं।
साथ में जारी विज्ञप्ति के अनुसार, NVIDIA अपने मॉड्यूलर, ओपन-सोर्स DSX OS पोर्टफ़ोलियो का विस्तार कर रहा है और डेवलपर प्रीव्यू में तीन घटक उपलब्ध करा रहा है: NVIDIA Config Manager, AI फ़ैक्टरी नेटवर्क का कॉन्फ़िगरेशन स्वचालित करता है; NVIDIA Rack Management Service, रैक-स्तर पर बिजली, इन्वेंटरी, फ़र्मवेयर और स्विच का प्रबंधन करता है; और NVIDIA Cluster Readiness Engine, उत्पादन कार्यभार आने से पहले GPU क्लस्टरों की पुष्टि करने के लिए वितरित कार्यभार चलाता है और खराबियों को विशिष्ट नोड तक सीमित करता है।
NVIDIA ने कहा कि DSX MaxLPS, AI फ़ैक्टरी के लिए आवंटित बिजली बजट के भीतर बिजली का गतिशील आवंटन करता है। इससे संचालक उतनी ही संख्या में टोकन, 30% तक कम बिजली में बना सकते हैं। वहीं, DSX Flex संचालकों को बिजली आपूर्तिकर्ता की ज़रूरतों, मांग-प्रतिक्रिया की घटनाओं और ऊर्जा की कीमतों के अनुसार कार्यभार की बिजली खपत ढालने देता है। विज्ञप्ति के अनुसार, Lambda ने NVIDIA HGX B200 प्रणालियों पर अवधारणा-परीक्षण में DSX MaxLPS का उपयोग किया और बिजली का तय बजट बनाए रखते हुए क्लस्टर की टोकन संसाधन क्षमता में 24% तथा GPU क्षमता में 19% की वृद्धि दिखाई। कंपनी ने यह भी कहा कि उसके संदर्भ डिज़ाइनों में लिक्विड-कूल्ड कंप्यूटिंग के साथ ड्राई कूलर-आधारित ऊष्मा निष्कासन शामिल है, जिससे सुविधा में कूलिंग के लिए पानी की खपत लगभग शून्य तक घट सकती है।
साथ में जारी विज्ञप्ति के अनुसार, AI क्लाउड और डिज़ाइन, निर्माण, ऊर्जा तथा कूलिंग सेवाएँ देने वाली कंपनियाँ DSX का उपयोग यूरोप के उद्यमों, डेवलपरों और सरकारों की सेवा करने वाला बुनियादी ढाँचा बनाने और चलाने के लिए कर रही हैं। NVIDIA में DSX उत्पाद प्रबंधन के उपाध्यक्ष Warren Barkley ने कहा कि DSX उन तकनीकों और पारिस्थितिकी तंत्र की विशेषज्ञता को एक साथ लाता है, जिनकी संचालकों को ज़िम्मेदारी से निर्माण करने और बड़े पैमाने पर कुशल संचालन के लिए ज़रूरत होती है।
साझेदारों का पारिस्थितिकी तंत्र और 2027 की शुरुआत में डिलीवरी
NVIDIA ने Anduril, Armada, Bull, Crusoe, DayOne, Dell Technologies, Delta, Eaton, Foxconn (Ingrasys), GIGABYTE, HPE, Lenovo, Pegatron, Quanta Cloud Technology (QCT), Schneider Electric, Vertiv और Wistron को उन कंप्यूटिंग और बुनियादी ढाँचा साझेदारों के रूप में नामित किया, जो DSX POD AI फ़ैक्टरियाँ उपलब्ध कराने पर काम कर रहे हैं।
NVIDIA ने कहा कि साझेदार 2027 की शुरुआत में दुनिया भर में DSX POD AI फ़ैक्टरियाँ उपलब्ध कराएँगे।
