एआई कंप्यूटिंग 2026 तक कई एनवाईसीएस की शक्ति का उपभोग करने के लिए, संस्थापक कहते हैं
नvidia और साझेदार विश्व स्तर पर AI डेटा सेंटरों का विस्तार कर रहे हैं
नvidia, अपने साझेदारों और ग्राहकों के साथ मिलकर, GPT-4 जैसे विशाल कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मॉडलों के प्रशिक्षण की उच्च गणनात्मक मांगों को पूरा करने के लिए विश्व भर में कंप्यूटर सुविधाओं के आकार का विस्तार कर रहा है। ऑप्टिकल कंप्यूटिंग स्टार्टअप Lightmatter के सह-संस्थापक थॉमस ग्राहम के अनुसार, यह विस्तार और भी महत्वपूर्ण हो जाएगा क्योंकि अतिरिक्त AI मॉडल उत्पादन में तैनात किए जाएंगे। न्यूयॉर्क में Bloomberg Intelligence के वरिष्ठ प्रौद्योगिकी विश्लेषक मंदीप सिंह के साथ हाल ही में एक साक्षात्कार में, ग्राहम ने गणनात्मक संसाधनों की बढ़ती आवश्यकता पर प्रकाश डाला।
"अधिक गणना की मांग केवल स्केलिंग नियमों के बारे में नहीं है; यह अब इन AI मॉडलों को तैनात करने के बारे में भी है," ग्राहम ने समझाया। सिंह ने GPT-4 जैसे बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) के भविष्य और उनके आकार में वृद्धि के बारे में पूछा। जवाब में, ग्राहम ने AI के व्यावहारिक अनुप्रयोग पर ध्यान केंद्रित किया, जिसमें अनुमान लगाने (inferencing) या तैनाती चरण की महत्वपूर्ण भूमिका पर जोर दिया, जिसके लिए पर्याप्त गणनात्मक शक्ति की आवश्यकता होती है।
"यदि आप प्रशिक्षण को R&D के रूप में मानते हैं, तो अनुमान लगाना वास्तव में तैनाती है। जैसे-जैसे आप तैनात करते हैं, आपको अपने मॉडलों को चलाने के लिए बड़े पैमाने पर कंप्यूटरों की आवश्यकता होगी," ग्राहम ने Bloomberg Intelligence द्वारा आयोजित "Gen AI: Can it deliver on the productivity promise?" सम्मेलन में कहा।
ग्राहम का दृष्टिकोण Nvidia के CEO जेन्सेन हुआंग के विचारों के साथ मेल खाता है, जिन्होंने वॉल स्ट्रीट को बताया है कि "एजेंटिक" AI रूपों को आगे बढ़ाने के लिए न केवल अधिक परिष्कृत प्रशिक्षण की आवश्यकता होगी, बल्कि अनुमान क्षमताओं में भी काफी वृद्धि की आवश्यकता होगी, जिसके परिणामस्वरूप गणना आवश्यकताओं में घातीय वृद्धि होगी।
"यदि आप प्रशिक्षण को R&D के रूप में देखते हैं, तो अनुमान लगाना वास्तव में तैनाती है, और जैसे-जैसे आप इसे तैनात करते हैं, आपको अपने मॉडलों को चलाने के लिए बड़े कंप्यूटरों की आवश्यकता होगी," ग्राहम ने कहा। फोटो: Bloomberg, क्रेग वार्गा के सौजन्य से AI इन्फ्रास्ट्रक्चर में Lightmatter की भूमिका
2018 में स्थापित, Lightmatter एकल सेमीकंडक्टर डाई पर कई प्रोसेसरों को जोड़ने के लिए ऑप्टिकल कनेक्शनों का उपयोग करने वाली चिप तकनीक विकसित करने में अग्रणी है। ये ऑप्टिकल इंटरकनेक्ट पारंपरिक तांबे के तारों की तुलना में कम ऊर्जा का उपयोग करके डेटा को अधिक कुशलता से स्थानांतरित कर सकते हैं। ग्राहम के अनुसार, यह तकनीक डेटा सेंटर रैक के भीतर और उनके बीच कनेक्शनों को सुव्यवस्थित कर सकती है, जिससे डेटा सेंटर की समग्र दक्षता और अर्थव्यवस्था में सुधार होता है।
"डेटा सेंटर्स में तांबे के निशानों को—सर्वर के प्रिंटेड सर्किट बोर्ड पर और रैक के बीच केबलिंग में—फाइबर ऑप्टिक्स से बदलकर, हम बैंडविड्थ को नाटकीय रूप से बढ़ा सकते हैं," ग्राहम ने सिंह को बताया। Lightmatter वर्तमान में विभिन्न तकनीकी कंपनियों के साथ नए डेटा सेंटर्स के डिजाइन पर सहयोग कर रहा है, और ग्राहम ने उल्लेख किया कि ये सुविधाएं शुरू से ही बनाई जा रही हैं। कंपनी ने पहले ही Global Foundries के साथ साझेदारी स्थापित की है, जो न्यूयॉर्क के अपस्टेट में संचालित एक अनुबंध सेमीकंडक्टर निर्माता है, जो Advanced Micro Devices जैसे ग्राहकों को सेवा प्रदान करता है।
हालांकि ग्राहम ने इस सहयोग के अलावा विशिष्ट साझेदारों और ग्राहकों का खुलासा नहीं किया, उन्होंने संकेत दिया कि Lightmatter, Google, Amazon और Microsoft जैसे तकनीकी दिग्गजों के लिए कस्टम घटकों को बनाने के लिए Broadcom या Marvell जैसे सिलिकॉन प्रदाताओं के साथ काम करता है, जो अपने स्वयं के डेटा सेंटर प्रोसेसर डिजाइन करते हैं।
AI डेटा सेंटर्स का पैमाना और भविष्य
AI तैनाती के परिमाण को दर्शाने के लिए, ग्राहम ने बताया कि कम से कम एक दर्जन नए AI डेटा सेंटर्स की योजना बनाई जा रही है या निर्माणाधीन हैं, प्रत्येक को एक गीगावाट बिजली की आवश्यकता है। "संदर्भ के लिए, न्यूयॉर्क शहर औसतन एक दिन में लगभग पांच गीगावाट बिजली का उपयोग करता है। तो, हम कई न्यूयॉर्क शहरों की बिजली खपत की बात कर रहे हैं," उन्होंने कहा। उन्होंने भविष्यवाणी की कि 2026 तक, वैश्विक AI प्रसंस्करण को 40 गीगावाट बिजली की आवश्यकता होगी, जो विशेष रूप से AI डेटा सेंटर्स के लिए आठ न्यूयॉर्क शहरों के बराबर है।
Lightmatter ने हाल ही में $400 मिलियन की वेंचर कैपिटल निवेश हासिल किया, जिससे कंपनी का मूल्य $4.4 बिलियन हो गया। ग्राहम ने उल्लेख किया कि कंपनी का लक्ष्य "अगले कुछ वर्षों में" उत्पादन शुरू करना है।
जब Lightmatter की योजनाओं में संभावित व्यवधानों के बारे में पूछा गया, तो ग्राहम ने AI कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर के विस्तार की निरंतर आवश्यकता में विश्वास व्यक्त किया। हालांकि, उन्होंने स्वीकार किया कि AI एल्गोरिदम में एक सफलता, जिसके लिए काफी कम गणना की आवश्यकता हो या जो कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (AGI) को अधिक तेजी से प्राप्त कर ले, वर्तमान धारणाओं को चुनौती दे सकती है कि गणना वृद्धि की घातीय आवश्यकता है।
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सूचना (30)
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![BillyEvans]()
BillyEvans
20 अप्रैल 2025 2:53:59 अपराह्न IST
¡Para 2026, la IA consumirá energía como varias ciudades de Nueva York! ¡Es una locura! 😱 Me encanta el progreso tecnológico, pero también tenemos que pensar en el medio ambiente. ¡Ojalá encuentren una forma más ecológica! 🌿
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![PeterRodriguez]()
PeterRodriguez
20 अप्रैल 2025 11:37:12 पूर्वाह्न IST
Wow, AI data centers eating up that much power by 2026? 😲 That’s wild! Makes me wonder if we’re ready for the energy bill or if renewables can keep up.
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![JackAllen]()
JackAllen
20 अप्रैल 2025 10:41:07 पूर्वाह्न IST
AI所需的计算能力真是令人难以置信。到2026年，它将相当于多个纽约市的总和。这太疯狂了！希望我们能找到更有效的能源管理方式。
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![GeorgeJones]()
GeorgeJones
20 अप्रैल 2025 10:27:20 पूर्वाह्न IST
AI가 여러 뉴욕 시의 전력을 소비한다는 생각은 좀 무섭네요! 하지만 진보를 위한 대가라고 생각해요. Nvidia의 확장은 인상적이지만, 에너지 수요에 따라갈 수 있을까요? 🤔 더 많은 태양광 패널이 필요할지도 모르겠어요!
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![TerryYoung]()
TerryYoung
20 अप्रैल 2025 5:35:08 पूर्वाह्न IST
This AI expansion sounds insane! By 2026, the power consumption could match multiple New York Cities? That's wild! I'm excited to see what kind of AI models they'll be training, but also kinda worried about the environmental impact. Can't wait to see how this pans out! 🤯
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![JohnWilson]()
JohnWilson
20 अप्रैल 2025 3:23:25 पूर्वाह्न IST
The idea of AI consuming power like multiple NYCs is kinda scary! But I guess it's the price we pay for progress. Nvidia's expansion is impressive, but can we keep up with the energy demands? 🤔 Maybe we need more solar panels or something!
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नvidia और साझेदार विश्व स्तर पर AI डेटा सेंटरों का विस्तार कर रहे हैं
नvidia, अपने साझेदारों और ग्राहकों के साथ मिलकर, GPT-4 जैसे विशाल कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मॉडलों के प्रशिक्षण की उच्च गणनात्मक मांगों को पूरा करने के लिए विश्व भर में कंप्यूटर सुविधाओं के आकार का विस्तार कर रहा है। ऑप्टिकल कंप्यूटिंग स्टार्टअप Lightmatter के सह-संस्थापक थॉमस ग्राहम के अनुसार, यह विस्तार और भी महत्वपूर्ण हो जाएगा क्योंकि अतिरिक्त AI मॉडल उत्पादन में तैनात किए जाएंगे। न्यूयॉर्क में Bloomberg Intelligence के वरिष्ठ प्रौद्योगिकी विश्लेषक मंदीप सिंह के साथ हाल ही में एक साक्षात्कार में, ग्राहम ने गणनात्मक संसाधनों की बढ़ती आवश्यकता पर प्रकाश डाला।
"अधिक गणना की मांग केवल स्केलिंग नियमों के बारे में नहीं है; यह अब इन AI मॉडलों को तैनात करने के बारे में भी है," ग्राहम ने समझाया। सिंह ने GPT-4 जैसे बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) के भविष्य और उनके आकार में वृद्धि के बारे में पूछा। जवाब में, ग्राहम ने AI के व्यावहारिक अनुप्रयोग पर ध्यान केंद्रित किया, जिसमें अनुमान लगाने (inferencing) या तैनाती चरण की महत्वपूर्ण भूमिका पर जोर दिया, जिसके लिए पर्याप्त गणनात्मक शक्ति की आवश्यकता होती है।
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हालांकि ग्राहम ने इस सहयोग के अलावा विशिष्ट साझेदारों और ग्राहकों का खुलासा नहीं किया, उन्होंने संकेत दिया कि Lightmatter, Google, Amazon और Microsoft जैसे तकनीकी दिग्गजों के लिए कस्टम घटकों को बनाने के लिए Broadcom या Marvell जैसे सिलिकॉन प्रदाताओं के साथ काम करता है, जो अपने स्वयं के डेटा सेंटर प्रोसेसर डिजाइन करते हैं।
AI डेटा सेंटर्स का पैमाना और भविष्य
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Lightmatter ने हाल ही में $400 मिलियन की वेंचर कैपिटल निवेश हासिल किया, जिससे कंपनी का मूल्य $4.4 बिलियन हो गया। ग्राहम ने उल्लेख किया कि कंपनी का लक्ष्य "अगले कुछ वर्षों में" उत्पादन शुरू करना है।
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20 अप्रैल 2025 10:41:07 पूर्वाह्न IST
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