هن هفتي کان اڳ، Nvidia بابت غالب ڪهاڻي ڪجهه هن طرح ٿي وئي: AI بوم جي پهرين ڪجهه سالن تائين، Nvidia جديد GPUs جو واحد ذريعو هو، جيڪو تمام گهڻو منافعو بڻجي ويو جيئن صنعت ختم ٿي وئي. گذريل ڪجھ سالن ۾، هائپر اسڪيلرز جهڙوڪ ايمازون ۽ گوگل پنهنجون چپس ٺاهڻ شروع ڪيا آهن، ۽ Nvidia هاڻي شهر ۾ واحد راند نه آهي، ڪيترن ئي سيڙپڪارن کي حيران ڪري ٿو ته ان جو فائدو واقعي ڪيترو پائيدار آهي.
اها هڪ زبردست ڪهاڻي آهي، ۽ گهڻو ڪري سچ. 2023 جي شروعات ۽ وچ 2025 جي وچ ۾ ان جي مارڪيٽ ڪيپ 10x وڌڻ کان پوء، Nvidia شيئرز گذريل سال کان وڌيڪ معمولي پيچرو تي آهن، GPU مقابلي بابت خدشات جي ڪري.
اربع تي ڪمپني جي آمدني کان وٺي هڪ نئين داستان شڪل ورتي آهي ۽ سيڙپڪار اهو محسوس ڪرڻ شروع ڪري رهيا آهن ته اينڊيا جو فائدو GPUs کان گهڻو پري آهي. جيئن ته AI جي حساب سان گيگا واٽ جي پيماني تي وڌي ٿي، آرڪيسٽريشن هڪ وڌندڙ پيچيده ڪم بڻجي ويو آهي. تعجب جي ڳالهه ناهي، Nvidia ان کي سنڀالڻ لاءِ تمام گهڻو جديد جديد هارڊويئر تيار ڪيو آهي ، ڪمپني کي سسٽم ۾ هڪ وڏو فائدو ڏئي ٿو جيڪي GPU جي چوڌاري آهن جيتوڻيڪ اهو پاڻ GPUs تي وڌندڙ مقابلو ڏسي ٿو.
ڪمپيوٽي جي سڀني ڳالهين لاءِ هڪ ڪموڊٽي جي طور تي، اهو اڃا تائين ناقابل اعتبار حد تائين ڏکيو آهي هڪ ميگا اسڪيل ڊيٽا سينٽر کي هلائڻ لاءِ چوٽي جي ڪارڪردگيءَ تي - ۽ جيئن ڊيپلائيمينٽون وڏيون ۽ تيز ٿين ٿيون، اهو چئلينج صرف وڌي رهيو آهي.
توهان ان مان ڪجهه ڏسي سگهو ٿا صرف تفصيلن کي ڏسڻ سان جيڪو Nvidia اصل ۾ وڪرو ڪري رهيو آهي. ڪمپني هن وقت پنهنجي ويرا روبين آرڪيٽيڪچر کي ٺاهي رهي آهي، جيڪو روبين جي پي يو کي ٻين يونٽن جي مجموعن سان جوڙي ٿو، جنهن ۾ ويرا سي پي يو، گروڪ 3 LPX انفرنس ايڪسيليٽر ۽ اسٽوريج ۽ نيٽ ورڪنگ لاءِ ساڳيا ريڪ شامل آهن.
گذريل هفتي دوران، مان Nvidia تي ماڻهن سان ڳالهائي رهيو آهيان ته اهي سسٽم اصل ۾ ڇا ڪندا آهن، ۽ نتيجا حيران ٿي ويا آهن. پاڻ روبين جي پي يو وانگر، اهي انتهائي خاص سسٽم آهن، پر ٽوڪن ذريعي ڇڪڻ جي بدران، اهي پڪ ڪري رهيا آهن ته GPU کان ٻاهر هر شيء ممڪن طور تي ڪم ڪري ٿي. جيڪڏهن GPU انجڻ آهي، اهي باقي ڪار آهن.
ويرا سي پي يو خاص طور تي ڊيٽا آرڪيسٽريٽنگ جي مسئلي تي مرکوز آهي. "ويرا اهم آهي ڇاڪاڻ ته اتي صرف ايتري ميموري آهي جيڪا توهان هڪ واحد سرور يا ڪنهن به قسم جي ڪمپيوٽر پليٽ فارم ۾ رکي سگهو ٿا،" جيسن هارڊي، Nvidia جي اسٽوريج ٽيڪنالاجي جي VP، مون کي ٻڌايو.
جيئن ته ڊيٽا سينٽرز ڪمپيوٽنگ پاور کي وڌايو آهي، ياداشت جي صلاحيت پڻ وڌي وئي آهي، ڇو ته مائڪروون وانگر ڪمپنيون انفراسٹرڪچر بوم جي ٻئي لهر ۾ مالدار ٿي چڪا آهن. پر انهي ڊيٽا کي حاصل ڪرڻ صحيح وقت تي GPU ڏانهن سڌو ناهي - ۽ جيئن ڪمپنيون ٽوڪن في واٽ کي گهٽ ۽ گهٽ هلائڻ لاءِ نظر اچن ٿيون، اهي محسوس ڪري رهيا آهن ته انهي قسم جي ٽرئفڪ جي هدايت ڪيتري اهم آهي.
"اسان انهن عملن ۾ 3x بهتري جي مٿان ڏٺو، جتي ويرا سي پي يو کي تيز ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي،" هارڊي چيو. "تنهنڪري هاڻي اسان پنهنجي فليش کي ان جي مڪمل صلاحيت سان استعمال ڪري سگهون ٿا، ڇاڪاڻ ته اسان بغير ڪنهن رڪاوٽ جي ان مان تمام ڪارڪردگي حاصل ڪري سگهون ٿا."
توهان Nvidia کان ٻاهر ساڳئي مسئلي جا نسخا ڏسي سگهو ٿا. جڏهن OpenAI ان جي Jalapeño چپ کي ترقي ڪئي، هڪ اهم ڌيان انهن چئلينجن کان پاسو ڪري رهيو هو مڪمل طور تي ڊيٽا جي مقدار کي گھٽائڻ جي ذريعي جنهن جي چوڌاري منتقل ٿيڻ جي ضرورت آهي.
"اسان Jalapeño کي ڊزائين ڪيو ڊيٽا جي حرڪت ۽ مواصلاتي دير کي گهٽائڻ لاءِ ،" ڪمپني هن مهيني جي شروعات ۾ هڪ بلاگ پوسٽ ۾ چيو. "ان جو وڏو ڊومين سڄي ڪم لوڊ کي ھڪڙي ڳنڍيل سسٽم ۾ رھڻ جي اجازت ڏئي ٿو، ڊيٽا جي حرڪت کي گھٽائڻ ۽ مڪمل درخواست کي شروع کان آخر تائين تيز ۽ موثر رھڻ ۾ مدد ڪري ٿو."
اهو هڪ مختلف طريقو آهي، ڊيٽا جي حرڪت کان پاسو ڪندي مڪمل طور تي ڪم لوڊ ڪندي هڪ مربوط چپ اندر. پر مجموعي منطق ساڳيو آهي، صرف وڌيڪ پروسيسر سائيڪل جي بدران سمارٽ ٽرئفڪ ڪنٽرول سان ڪارڪردگي وڌائڻ. انهي جي بدلي ۾ ڪمپنين لاءِ مقابلي لاءِ بنيادي ڍانچي جي هڪ نئين نئين پرت کولي ٿي.
ڊيٽا آرڪيسٽريشن تي هي نئون ڌيان خود بخود Nvidia لاءِ فتح ناهي. ڪمپني کي سيال چپ ميڪرز ۽ هائپر اسڪيلرز سان مقابلو ڪرڻو پوندو جيئن ان سان گڏ GPUs. پر مقابلو هڪ نئين پرت ڏانهن منتقل ٿي ويو آهي، جتي هڪ حریف GPU جي تعمير ڪرڻ کان گهٽ اهميت رکي ٿي سڄي سسٽم کي ڪم ڪرڻ جي قابل ٿيڻ کان.
۽ گهٽ ۾ گهٽ شروعاتي مرحلن ۾، اينڊيا کي ڏسڻ ۾ اچي ٿو هڪ ڪمانڊنگ ليڊ.
