د دې اونۍ دمخه ، د Nvidia په اړه غالبه کیسه یو څه داسې وه: د AI بوم د لومړیو څو کلونو لپاره ، Nvidia د عصري GPUs لپاره یوازینۍ سرچینه وه ، کوم چې د صنعت له اندازې سره سم خورا ګټور شو. په تیرو څو کلونو کې، د ایمیزون او ګوګل په څیر Hyperscalers د خپل چپس جوړول پیل کړي، او Nvidia نور په ښار کې یوازینۍ لوبه نه ده، ډیری پانګه اچوونکي حیرانوي چې د دې ګټه واقعیا څومره دوامداره ده.
دا یوه زړه راښکونکې کیسه ده، او ډیری یې ریښتیا دي. د 2023 پیل او د 2025 نیمایي ترمینځ د دې د بازار کیپ 10x وده کولو وروسته ، د Nvidia ونډې د تیر کال لپاره په خورا معتدل لاره کې دي ، د GPU سیالۍ په اړه اندیښنو لخوا پرمخ وړل شوي.
یو نوی داستان د چهارشنبه په ورځ د شرکت عاید راهیسې رامینځته شوی او پانګه اچوونکي په دې پوهیدل پیل کوي چې د Nvidia ګټه د GPUs څخه خورا لرې ده. لکه څنګه چې د AI محاسبه د ګیګاواټ پیمانه وده کوي، آرکیسټریشن په زیاتیدونکي توګه پیچلې دنده ګرځیدلې. د حیرانتیا خبره نده ، Nvidia د دې اداره کولو لپاره خورا خورا پرمختللي هارډویر رامینځته کړی ، شرکت ته په سیسټمونو کې لویه ګټه ورکوي چې د GPU شاوخوا ګرځي حتی پداسې حال کې چې دا پخپله GPUs کې سیالي ډیریږي.
د اجناسو په توګه د محاسبې د ټولو خبرو لپاره، دا لاهم په حیرانتیا سره ستونزمنه ده چې د میګاسکل ډیټا مرکز په لوړ موثریت کې پرمخ بوځي - او لکه څنګه چې ګمارل لوی او ګړندي کیږي، دا ننګونه یوازې وده کوي.
تاسو کولی شئ د دې څخه ځینې یوازې د هغه توضیحاتو په کتلو سره وګورئ چې Nvidia واقعیا پلوري. شرکت اوس مهال خپل د ویرا روبین جوړښت رامینځته کوي ، کوم چې د روبین GPU د نورو واحدونو ټولګه سره جوړه کوي ، پشمول د ویرا CPU ، د Groq 3 LPX انفرنس سرعت کونکي او د ذخیره کولو او شبکې لپاره ورته ریکونه.
په تیره اونۍ کې، زه په Nvidia کې د خلکو سره خبرې کوم چې دا سیسټمونه واقعیا څه کوي، او پایلې یې حیرانتیا وې. پخپله د روبین GPU په څیر، دوی خورا ځانګړي سیسټمونه دي، مګر د ټوکنونو له لارې د مینځلو پرځای، دوی ډاډ ترلاسه کوي چې د GPU څخه بهر هرڅه د امکان تر حده اغیزمن کار کوي. که GPU انجن وي، دا پاتې موټر دي.
د ویرا CPU په ځانګړي ډول د معلوماتو تنظیم کولو ستونزې باندې تمرکز کوي. "ویرا مهم دی ځکه چې دلته یوازې دومره حافظه شتون لري چې تاسو کولی شئ په یو واحد سرور یا کوم ډول کمپیوټري پلیټ فارم کې واچوئ ،" جیسن هارډي ، د Nvidia د ذخیره کولو ټیکنالوژۍ VP ، ما ته وویل.
لکه څنګه چې د معلوماتو مرکزونو د کمپیوټري ځواک اندازه کړې ، د حافظې ظرفیت هم لوړ شوی ، له همدې امله د مایکرون په څیر شرکتونه د زیربنا بوم دوهم څپې کې بډایه شوي. مګر په سم وخت کې GPU ته د دې معلوماتو ترلاسه کول مستقیم ندي - او لکه څنګه چې شرکتونه د ټوکن-فی-واټ ټیټ او ټیټ چلولو په لټه کې دي ، دوی پوهیږي چې دا ډول ترافیک سمت څومره مهم دی.
هارډي وویل: "موږ په دې عملیاتو کې د 3x لوړ پرمختګ لیدلی، چیرې چې د ویرا CPU سرعت ته اجازه ورکوي." "نو اوس موږ کولی شو خپل فلش په بشپړ ظرفیت کې وکاروو، ځکه چې موږ کولی شو دا ټول فعالیت له خنډ پرته ترلاسه کړو."
تاسو کولی شئ د Nvidia څخه بهر د ورته ستونزې نسخې وګورئ. کله چې OpenAI خپل Jalapeño چپ جوړ کړ، یو لوی تمرکز د دې ننګونو څخه په بشپړه توګه د ډیټا مقدار کمولو سره مخنیوی و چې شاوخوا ته لیږدولو ته اړتیا لري.
شرکت د دې میاشتې په پیل کې د بلاګ پوسټ کې وویل: "موږ د ډیټا حرکت او مخابراتو ځنډونو کمولو لپاره جالپینو ډیزاین کړی." "د دې لوی ډومین ټول کاري بار ته اجازه ورکوي چې په یو تړلي سیسټم کې پاتې شي، د معلوماتو حرکت کم کړي او د بشپړې غوښتنې سره مرسته وکړي چې له پیل څخه تر پای پورې ګړندي او اغیزمن پاتې شي."
دا یو مختلف طریقه ده، په بشپړ ډول د یو مدغم چپ کې د کاري بار ترسره کولو سره د ډیټا حرکت څخه ډډه کول. مګر ټولیز منطق ورته دی، د ډیر پروسیسر دورې پرځای د سمارټ ترافیک کنټرول سره د موثریت زیاتوالی. دا په بدل کې د شرکتونو لپاره د سیالۍ لپاره د زیربنا بشپړ نوی پرت پرانیزي.
د ډیټا آرکیسټریشن باندې دا نوی تمرکز په اوتومات ډول د Nvidia لپاره بریا نه ده. شرکت به د سیال چپ جوړونکو او هایپرسکلرانو سره سیالي وکړي لکه څنګه چې دا د GPUs سره لري. مګر سیالي نوي پرت ته تللې ، چیرې چې د سیالي GPU رامینځته کول د ټول سیسټم مؤثره کار کولو وړتیا څخه لږ اهمیت لري.
او لږترلږه په لومړیو مرحلو کې ، Nvidia داسې ښکاري چې د قوماندې مشري ولري.
