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GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर, AI और डेटा सेंटर पर जानकारी।

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जापान AI इंफ्रास्ट्रक्चर: एशिया की सबसे बड़ी अर्थव्यवस्था जाग उठी

जापान AI इंफ्रास्ट्रक्चर: एशिया की सबसे बड़ी अर्थव्यवस्था जाग उठी

जापान ने $135B का संयुक्त सार्वजनिक/निजी AI निवेश जारी किया। METI ने 2030 तक ¥10T ($65B) की प्रतिबद्धता जताई। SoftBank दुनिया का पहला DGX SuperPOD DGX B200 के साथ संचालित कर रहा है (10,000+ GPUs, 13.7...

KV कैश ऑप्टिमाइज़ेशन: प्रोडक्शन LLMs के लिए मेमोरी दक्षता

KV कैश ऑप्टिमाइज़ेशन: प्रोडक्शन LLMs के लिए मेमोरी दक्षता

पारंपरिक इन्फरेंस फ्रैगमेंटेशन के कारण 60-80% KV कैश मेमोरी बर्बाद करता है। vLLM का PagedAttention वेस्ट को 4% से कम करके 2-4x थ्रूपुट सक्षम करता है। 8K कॉन्टेक्स्ट वाले 70B मॉडल को ~20GB की आवश्यकता....

तेजी से AI परिनियोजन के लिए मॉड्यूलर डेटा सेंटर डिजाइन: 12-महीने की निर्माण मार्गदर्शिका

तेजी से AI परिनियोजन के लिए मॉड्यूलर डेटा सेंटर डिजाइन: 12-महीने की निर्माण मार्गदर्शिका

मॉड्यूलर AI डेटा सेंटर अब एकीकृत लिक्विड कूलिंग के साथ प्रति रैक 100kW+ का समर्थन कर रहे हैं। प्री-फैब्रिकेटेड CDU और मैनिफोल्ड एकीकरण मानक है। लिक्विड-कूल्ड AI मॉड्यूल के लिए परिनियोजन समयसीमा 8-10 म...

सिंगापुर और दक्षिण-पूर्व एशिया वैश्विक AI इंफ्रास्ट्रक्चर हब के रूप में उभरे

सिंगापुर और दक्षिण-पूर्व एशिया वैश्विक AI इंफ्रास्ट्रक्चर हब के रूप में उभरे

दक्षिण-पूर्व एशिया ने 2025 में AI इंफ्रास्ट्रक्चर में $55B+ से अधिक की प्रतिबद्धताएं आकर्षित कीं। सिंगापुर 1.4% DC रिक्ति दर के साथ संचालित—APAC में सबसे कम। मलेशिया का जोहोर 4.5 गुना परिचालन क्षमता व...

Vertiv vs Schneider vs Eaton: AI डेटा सेंटर के लिए कूलिंग सॉल्यूशंस की तुलना

Vertiv vs Schneider vs Eaton: AI डेटा सेंटर के लिए कूलिंग सॉल्यूशंस की तुलना

लिक्विड कूलिंग मार्केट $5.52B पर है और 2030 तक $15.75B तक बढ़ने की उम्मीद है। Direct-to-chip 47% मार्केट शेयर के साथ अग्रणी है। तीनों वेंडर AI के लिए लिक्विड कूलिंग पोर्टफोलियो का विस्तार कर रहे हैं। ...

मल्टी-टेनेंट GPU सुरक्षा: साझा इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए आइसोलेशन रणनीतियाँ

मल्टी-टेनेंट GPU सुरक्षा: साझा इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए आइसोलेशन रणनीतियाँ

90% संगठन AI तैनात कर रहे हैं, लेकिन केवल 5% सुरक्षा तैयारी में आत्मविश्वास महसूस करते हैं। 97% उल्लंघन झेलने वाले संगठनों में उचित AI एक्सेस कंट्रोल का अभाव था। NVIDIA ने सात सुरक्षा कमजोरियों का खुल...

कनाडा AI त्रिकोण: टोरंटो-मॉन्ट्रियल-वैंकूवर इंफ्रास्ट्रक्चर गाइड

कनाडा AI त्रिकोण: टोरंटो-मॉन्ट्रियल-वैंकूवर इंफ्रास्ट्रक्चर गाइड

कनाडा $2B सॉवरेन AI कंप्यूट स्ट्रैटेजी लॉन्च कर रहा है—देश का सबसे बड़ा AI इंफ्रास्ट्रक्चर निवेश। Vector Institute 1,000+ शोधकर्ताओं तक विस्तारित; Mila अब 1,400 शोधकर्ताओं के साथ विश्व का सबसे बड़ा अक...

मल्टी-क्लाउड GPU ऑर्केस्ट्रेशन: AWS, Azure, GCP गाइड 2025

मल्टी-क्लाउड GPU ऑर्केस्ट्रेशन: AWS, Azure, GCP गाइड 2025

Airbnb रियल-टाइम आर्बिट्राज के साथ AWS, Azure, GCP पर 12,000 GPUs संचालित करता है, जिससे लागत में 47% की कटौती होती है। असीमित GPU क्षमता के लिए मल्टी-क्लाउड ऑर्केस्ट्रेशन में महारत हासिल करें।

AI के लिए डेटा लेक आर्किटेक्चर: एक्साबाइट-स्केल स्टोरेज डिज़ाइन पैटर्न

AI के लिए डेटा लेक आर्किटेक्चर: एक्साबाइट-स्केल स्टोरेज डिज़ाइन पैटर्न

Apache Iceberg, Delta Lake, और Hudi के साथ डेटा लेकहाउस आर्किटेक्चर अब प्रमुख है जो ऑब्जेक्ट स्टोरेज पर ACID ट्रांजैक्शन प्रदान करता है। वेक्टर डेटाबेस (Pinecone, Milvus, Weaviate) RAG वर्कलोड के लिए ...

AI डेटा सेंटर में PUE 1.09 प्राप्त करना: Google-स्तरीय दक्षता रणनीतियाँ

AI डेटा सेंटर में PUE 1.09 प्राप्त करना: Google-स्तरीय दक्षता रणनीतियाँ

Google PUE 1.09 प्राप्त करता है, केवल 9% ओवरहेड पावर का उपयोग करते हुए। अधिकांश सुविधाएं PUE 1.67 पर 67% बर्बाद करती हैं। इन सिद्ध दक्षता रणनीतियों से सालाना $3.4M बचाएं।

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