एनवीडिया ने डेटा सेंटर अर्थशास्त्र के उद्देश्य से चिप लॉन्च किया

एनवीडिया चिपमेकर

सेमीकंडक्टर निर्माता एनवीडिया कॉर्प ने एक नई चिप की घोषणा की है, जो एक भौतिक चिप पर कई अलग-अलग कार्यक्रमों को चलाने के लिए डिजिटल रूप से विभाजित हो सकती है, कंपनी के लिए पहली बार जो एएमडी और इंटेल कॉर्प के कई चिप्स पर एक प्रमुख क्षमता से मेल खाती है। 

प्रमुख बिंदु

  • एनवीडिया ने एक नई चिप की घोषणा की है जिसे एक चिप पर विभिन्न कार्यक्रमों को चलाने के लिए विभाजित किया जा सकता है
  • नई कार्यक्षमता इंटेल कॉर्प से मेल खाती है

सांता क्लारा, कैलिफ़ोर्निया स्थित कंपनी अपनी A100 चिप को क्या कहती है, इसके पीछे की धारणा सरल है: डेटा केंद्रों के मालिकों को हर संभव कंप्यूटिंग शक्ति प्राप्त करने में मदद करें जो वे चिप से खरीद कर सुनिश्चित करते हैं कि चिप कभी बेकार न हो। इसी सिद्धांत ने पिछले दो दशकों में क्लाउड कंप्यूटिंग के उदय में मदद की और इंटेल ने बड़े पैमाने पर डेटा सेंटर व्यवसाय बनाने में मदद की।

जब सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स कंप्यूटिंग शक्ति के लिए Amazon.com या Microsoft Corp जैसे क्लाउड कंप्यूटिंग प्रदाता की ओर मुड़ते हैं, तो वे डेटा सेंटर के अंदर एक पूर्ण भौतिक सर्वर किराए पर नहीं लेते हैं। इसके बजाय वे "वर्चुअल मशीन" नामक भौतिक सर्वर के सॉफ़्टवेयर-आधारित स्लाइस को किराए पर लेते हैं।

इस तरह की वर्चुअलाइजेशन तकनीक के बारे में आया क्योंकि सॉफ्टवेयर डेवलपर्स ने महसूस किया कि शक्तिशाली और मूल्यपूर्ण सर्वर अक्सर पूर्ण कंप्यूटिंग क्षमता से बहुत नीचे चले गए। भौतिक मशीनों को छोटे आभासी लोगों में बदलकर, पहेली गेम टेट्रिस के समान, डेवलपर्स उन पर अधिक सॉफ़्टवेयर रटना कर सकते हैं। अमेज़ॅन, माइक्रोसॉफ्ट और अन्य ने अपने हार्डवेयर से कंप्यूटिंग शक्ति के प्रत्येक बिट को कम करने और लाखों ग्राहकों को उस शक्ति को बेचने के लिए लाभदायक क्लाउड व्यवसाय बनाए।

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लेकिन प्रौद्योगिकी ज्यादातर इंटेल से प्रोसेसर चिप और सीमित चिप्स जैसे कि उन तक ही सीमित रही है उन्नत माइक्रो डिवाइसेस इंक। एनवीडिया ने कहा है कि इसकी नई ए 100 चिप को सात "उदाहरणों" में विभाजित किया जा सकता है।

के लिए Nvidia, कि एक व्यावहारिक समस्या हल करती है। एनवीडिया कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यों के लिए चिप्स बेचता है। उन चिप्स का बाजार दो भागों में टूट जाता है। "प्रशिक्षण" के लिए एक शक्तिशाली चिप की आवश्यकता होती है, उदाहरण के लिए, चेहरे को पहचानने के लिए एक एल्गोरिथ्म को प्रशिक्षित करने के लिए लाखों छवियों का विश्लेषण। लेकिन एक बार एल्गोरिथ्म प्रशिक्षित हो जाने के बाद, "निष्कर्ष" कार्यों को एक छवि को स्कैन करने और एक चेहरे को देखने के लिए कंप्यूटिंग शक्ति के केवल एक अंश की आवश्यकता होती है।

एनवीडिया उम्मीद कर रहा है कि ए 100 दोनों को बदल सकता है, प्रशिक्षण के लिए एक बड़ी एकल चिप के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है और छोटे इंजेक्शन चिप्स में विभाजित किया जा सकता है।

जो ग्राहक सिद्धांत का परीक्षण करना चाहते हैं, वे एन 200,000 चिप्स के आसपास निर्मित एनवीडिया के डीजीएक्स सर्वर के लिए $ 100 की एक खड़ी कीमत का भुगतान करेंगे। पत्रकारों के साथ एक कॉल में, सीईओ जेन्सेन हुआंग ने तर्क दिया कि गणित एनवीडिया के पक्ष में काम करेगी, यह कहते हुए कि DGX A100 में कंप्यूटिंग शक्ति 75 पारंपरिक सर्वरों के बराबर थी, जिनकी लागत $ 5,000 प्रत्येक होगी।

“क्योंकि यह फंगसबल है, आपको इन सभी विभिन्न प्रकार के सर्वर खरीदने की ज़रूरत नहीं है। उपयोग अधिक होगा, ”उन्होंने कहा। "आपको $ 75 सर्वर के प्रदर्शन का 5,000 गुना मिला है, और आपको सभी केबल खरीदने की ज़रूरत नहीं है।"

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टीम में Platform Executive आशा है कि आपको 'एनवीडिया ने डेटा सेंटर अर्थशास्त्र के उद्देश्य से चिप लॉन्च किया' लेख का आनंद लिया होगा। Google AI क्लाउड ट्रांसलेशन के माध्यम से अंग्रेजी से भाषाओं की बढ़ती सूची में स्वचालित अनुवाद। थॉमसन रॉयटर्स में हमारे आधिकारिक सामग्री भागीदारों के माध्यम से प्रारंभिक रिपोर्टिंग। सैन फ्रांसिस्को में स्टीफन नेलिस द्वारा रिपोर्टिंग। लेस्ली एडलर द्वारा संपादन।

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