एनवीडिया ने प्रोसेसिंग और कनेक्टिंग को फ्यूज करने के लिए वेरा रुबिन आर्किटेक्चर का खुलासा किया
एनवीडिया ने अपनी अगली आर्किटेक्चर वेरा रुबिन का परिचय दिया है, जो ग्राफिक्स प्रोसेसिंग इकाइयों को उन्नत नेटवर्क क्षमताओं के साथ मूल रूप से जोड़कर एक पैराडाइम शिफ्ट का प्रतीक है। यह डिज़ाइन आधुनिक डेटा सेंटर्स को जानकारी को बहुत अधिक कुशलता से संभालने और प्रसारित करने में सक्षम बनाता है, वर्तमान के सबसे बड़े चुनौतियों में से एक को संबोधित करता है। 🚀
नेटवर्क प्रोसेसिंग के लिए बुद्धिमान हो जाता है
वेरा रुबिन में एक मौलिक अवधारणा इसकी क्षमता है कंप्यूटेशन ऑपरेशंस को नेटवर्क इंफ्रास्ट्रक्चर के अंदर सीधे निष्पादित करने की। इसका मतलब है कि नोड्स न केवल डेटा पैकेट्स भेजने तक सीमित हैं, बल्कि वे उन्हें मैनिपुलेट और ट्रांसफॉर्म भी कर सकते हैं जबकि वे ट्रांजिट में हैं। यह दृष्टिकोण, जिसे इन-नेटवर्क कंप्यूटिंग के रूप में जाना जाता है, वितरित जटिल ऑपरेशंस में लेटेंसी और ऊर्जा खपत को नाटकीय रूप से कम करने का लक्ष्य रखता है, जैसे कि बड़े भाषा मॉडल्स द्वारा आवश्यक।
नेटवर्क में कंप्यूटिंग की मुख्य विशेषताएं:- लेटेंसी कम करना: रास्ते में डेटा प्रोसेस करके, केंद्रीय मेमोरी या अन्य प्रोसेसर्स को अनावश्यक यात्राओं से बचा जाता है।
- ऊर्जा खपत कम करना: बड़े डेटा वॉल्यूम को मूव करना बहुत ऊर्जा लेता है; नेटवर्क में स्थानीय रूप से उन्हें प्रोसेस करना पावर बचाता है।
- वितरित कार्यों को तेज करना: रिजल्ट्स को एग्रीगेट करना या जानकारी को फिल्टर करना जैसे ऑपरेशंस नेटवर्क स्विचेस में सीधे तेजी से होते हैं।
भविष्य न केवल तेज प्रोसेसर्स रखने में है, बल्कि केबल्स को सोचने के लिए भी तैयार करना ताकि हमें समय बचाया जा सके।
चिप डिज़ाइन में निरंतर विकास
वेरा रुबिन एनवीडिया के विकास लाइन में तार्किक अगला कदम है, जिसमें पूर्व आर्किटेक्चर्स जैसे ब्लैकवेल और हॉपर शामिल हैं। प्रोसेसिंग और कनेक्टिंग कार्यों को अधिक निकटता से फ्यूज करके, कंपनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल्स की मांगों का सीधे जवाब देती है, जो आकार और जटिलता में बढ़ रहे हैं। अंतिम लक्ष्य सिस्टम्स को स्केल करना अधिक कुशलता से है, हजारों प्रोसेसर्स और मेमोरी बैंक्स के बीच संचार में आज存在的 बॉटलनेक्स को पार करना।
इस गहरी एकीकरण के फायदे:- कम्युनिकेशन सीमाओं को पार करना: जीपीयू और मेमोरी के बीच बैंडविड्थ समस्या को कम किया जाता है।
- कुशलता से स्केल करना: बड़े और अधिक एकजुट कंप्यूटिंग क्लस्टर्स बनाने की अनुमति देता है।
- बड़े पैमाने पर सिमुलेशन को तेज करना