GPU से परे AI एक्सेलरेटर: वैकल्पिक सिलिकॉन परिदृश्य

अपडेट: 11 दिसंबर, 2025

दिसंबर 2025 अपडेट: AWS Trainium3 2.52 PFLOPS FP8 प्रति चिप और 144GB HBM3e के साथ शिपिंग शुरू। Google TPU v7 Ironwood प्रति चिप 4,614 TFLOPS प्रदान करता है—विश्लेषक इसे "Blackwell के समकक्ष" बता रहे हैं। Intel ने पुष्टि की है कि 2026-2027 में अगली पीढ़ी के GPU लॉन्च होने पर Gaudi बंद कर दिया जाएगा। Groq LPU छोटे मॉडलों पर 750 टोकन/सेकंड प्राप्त कर रहा है जबकि Cerebras WSE-3 125 PFLOPS पीक तक पहुंचता है। NVIDIA की 80% बाजार प्रभुत्व के बावजूद विशिष्ट कार्यभारों के लिए वैकल्पिक सिलिकॉन लोकप्रियता हासिल कर रहा है।

NVIDIA के पास AI एक्सेलरेटर बाजार का लगभग 80% हिस्सा है, लेकिन लागत-कुशल और वर्टिकली इंटीग्रेटेड इंफ्रास्ट्रक्चर की बढ़ती मांग धीरे-धीरे वैकल्पिक सिलिकॉन की अपनाने की दर बढ़ा रही है।¹ Google ने नवंबर 2025 में अपनी सातवीं पीढ़ी के TPU Ironwood को जारी किया, जिसे विश्लेषक "NVIDIA Blackwell के समकक्ष" बताते हैं।² AWS ने Anthropic के मॉडल प्रशिक्षण के लिए 500,000 से अधिक Trainium2 चिप्स तैनात किए—यह उत्पादन में सबसे बड़ा गैर-NVIDIA AI क्लस्टर है।³ Cerebras ने 4 ट्रिलियन ट्रांजिस्टर और 125 पेटाफ्लॉप्स पीक प्रदर्शन के साथ WSE-3 लॉन्च किया।⁴ AI एक्सेलरेटर परिदृश्य GPU से कहीं आगे तक फैला हुआ है, जो विशिष्ट कार्यभारों के लिए अनुकूलित आर्किटेक्चर प्रदान करता है जिनका उद्यम तेजी से मूल्यांकन कर रहे हैं।

GPU लचीलेपन और इकोसिस्टम परिपक्वता के लिए डिफ़ॉल्ट विकल्प बना हुआ है। CUDA का प्रभुत्व और NVIDIA का निरंतर नवाचार स्विचिंग लागत को पर्याप्त बनाते हैं। फिर भी हाइपरस्केलर अपना खुद का सिलिकॉन डिज़ाइन कर रहे हैं, स्टार्टअप चिप आर्किटेक्चर के बारे में धारणाओं को चुनौती दे रहे हैं, और Intel की आक्रामक मूल्य निर्धारण ऐसे विकल्प बना रही है जो पांच साल पहले मौजूद नहीं थे। बड़े पैमाने पर AI चलाने वाले संगठन अब एक्सेलरेटर विकल्पों का मूल्यांकन कमोडिटी प्रोक्योरमेंट के बजाय रणनीतिक इंफ्रास्ट्रक्चर निर्णयों के रूप में करते हैं।

Google TPU: हाइपरस्केलर बेंचमार्क

Google ने मई 2024 में Trillium (TPU v6) की घोषणा की और 2025 में इसे सामान्य रूप से उपलब्ध कराया।⁵ छठी पीढ़ी का TPU TPU v5e की तुलना में प्रति चिप 4.7 गुना अधिक पीक कंप्यूट प्रदर्शन प्राप्त करता है।⁶ Google ने मैट्रिक्स मल्टीप्लाई यूनिट आकार का विस्तार किया और लगभग 926 टेराफ्लॉप्स BF16 प्रदर्शन तक पहुंचने के लिए क्लॉक स्पीड बढ़ाई।⁷

मेमोरी क्षमता और बैंडविड्थ पिछली पीढ़ी की तुलना में दोगुनी हो गई।⁸ Trillium प्रति चिप 32 गीगाबाइट HBM क्षमता प्रदान करता है जिसमें आनुपातिक रूप से बढ़ी हुई बैंडविड्थ है।⁹ इंटरचिप इंटरकनेक्ट बैंडविड्थ भी दोगुनी हो गई, जिससे मल्टी-चिप स्केलिंग दक्षता में सुधार हुआ।¹⁰

TPU v5e की तुलना में ऊर्जा दक्षता में 67% से अधिक सुधार हुआ।¹¹ उद्योग विश्लेषकों का अनुमान है कि TPU v6 GPU की तुलना में 60-65% अधिक कुशलता से संचालित होता है, जबकि पूर्व पीढ़ियों में 40-45% दक्षता लाभ था।¹² डेटा सेंटर स्केल पर दक्षता लाभ गुणित होते हैं जहां बिजली की बाधाएं तैनाती घनत्व को सीमित करती हैं।

Trillium एकल उच्च-बैंडविड्थ, कम-विलंबता पॉड में 256 TPU तक स्केल करता है।¹³ पॉड-स्तरीय स्केलेबिलिटी से परे, मल्टीस्लाइस तकनीक और Titanium Intelligence Processing Units सैकड़ों पॉड्स तक स्केलिंग को सक्षम करते हैं, भवन-स्केल सुपरकंप्यूटरों में हजारों चिप्स को जोड़ते हैं।¹⁴ सबसे बड़ा Trillium क्लस्टर 91 एक्साफ्लॉप्स प्रदान करता है—सबसे बड़े TPU v5p क्लस्टर से चार गुना अधिक।¹⁵

प्रशिक्षण बेंचमार्क प्रदर्शन सुधारों को प्रदर्शित करते हैं। Trillium ने TPU v5e की तुलना में Gemma 2-27B, MaxText Default-32B, और Llama2-70B के लिए चार गुना से अधिक प्रशिक्षण प्रदर्शन वृद्धि प्रदान की।¹⁶ Stable Diffusion XL के लिए इंफरेंस थ्रूपुट तीन गुना बढ़ा।¹⁷ Google ने Gemini 2.0 को प्रशिक्षित करने के लिए Trillium का उपयोग किया।¹⁸

Google ने अप्रैल 2025 में Cloud Next में TPU v7 (Ironwood) का अनावरण किया।¹⁹ Ironwood प्रति चिप 4,614 टेराफ्लॉप्स प्रदान करता है और 256 चिप्स और 9,216 चिप्स के कॉन्फ़िगरेशन में शिप होगा।²⁰ SemiAnalysis टीम ने सिलिकॉन की प्रशंसा करते हुए कहा कि हाइपरस्केलर्स में Google की श्रेष्ठता बेजोड़ है।²¹

TPU एक्सेस के लिए Google Cloud आवश्यक है। मल्टी-क्लाउड या ऑन-प्रिमाइसेस तैनाती के लिए प्रतिबद्ध संगठन सीधे TPU इंफ्रास्ट्रक्चर का उपयोग नहीं कर सकते। क्लाउड-ओनली मॉडल उन संगठनों के लिए अपनाने को सीमित करता है जिनकी डेटा रेजिडेंसी या संप्रभुता आवश्यकताएं Google Cloud क्षेत्र संतुष्ट नहीं करते।

AWS Trainium: Anthropic साझेदारी

AWS ने दिसंबर 2025 में Trainium3 लॉन्च किया—कंपनी की पहली 3nm AI चिप।²² प्रत्येक Trainium3 चिप 144 गीगाबाइट HBM3e मेमोरी और 4.9 टेराबाइट प्रति सेकंड मेमोरी बैंडविड्थ के साथ 2.52 पेटाफ्लॉप्स FP8 कंप्यूट प्रदान करती है।²³ विनिर्देश Trainium2 की तुलना में 1.5 गुना अधिक मेमोरी क्षमता और 1.7 गुना अधिक बैंडविड्थ का प्रतिनिधित्व करते हैं।²⁴

Trn3 UltraServers 144 Trainium3 चिप्स तक स्केल करते हैं जो 362 पेटाफ्लॉप्स कुल FP8 प्रदर्शन प्रदान करते हैं।²⁵ एक पूर्ण कॉन्फ़िगर UltraServer 20.7 टेराबाइट HBM3e और 706 टेराबाइट प्रति सेकंड कुल मेमोरी बैंडविड्थ प्रदान करता है।²⁶ AWS का दावा है कि Trainium2-आधारित सिस्टम की तुलना में 4.4 गुना अधिक कंप्यूट प्रदर्शन, 4 गुना अधिक ऊर्जा दक्षता, और लगभग 4 गुना अधिक मेमोरी बैंडविड्थ है।²⁷

NeuronSwitch-v1 फैब्रिक Trn2 UltraServer की तुलना में इंटरचिप इंटरकनेक्ट बैंडविड्थ को दोगुना करता है।²⁸ ऑल-टू-ऑल फैब्रिक आर्किटेक्चर पूर्ण चिप पूरक में कुशल वितरित प्रशिक्षण को सक्षम करता है।

Project Rainier AWS की सबसे बड़ी AI इंफ्रास्ट्रक्चर तैनाती का प्रतिनिधित्व करता है। AWS ने Anthropic के साथ सहयोग करके 500,000 से अधिक Trainium2 चिप्स को दुनिया के सबसे बड़े AI कंप्यूट क्लस्टर में जोड़ा—यह Anthropic के मॉडलों की पिछली पीढ़ी को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए गए इंफ्रास्ट्रक्चर से पांच गुना बड़ा है।²⁹ साझेदारी फ्रंटियर मॉडल प्रशिक्षण के लिए Trainium व्यवहार्यता प्रदर्शित करती है।

AWS के अनुसार Trainium2-आधारित EC2 Trn2 इंस्टेंस GPU-आधारित EC2 P5e और P5en इंस्टेंस की तुलना में 30-40% बेहतर मूल्य प्रदर्शन प्रदान करते हैं।³⁰ निरंतर प्रशिक्षण कार्यभारों के लिए लागत लाभ मायने रखता है जहां कंप्यूट लागत बजट पर हावी होती है।

AWS ने Inferentia लाइन बंद कर दी क्योंकि इंफरेंस कार्यभार तेजी से अपनी कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं में प्रशिक्षण जैसे हो गए हैं।³¹ Trainium आर्किटेक्चर अब प्रशिक्षण और इंफरेंस दोनों को संभालता है, चिप पोर्टफोलियो को सरल बनाता है।

Trainium4 विकास में है और 2026 के अंत या 2027 की शुरुआत में अपेक्षित डिलीवरी है।³² AWS ने Trainium3 की तुलना में कम से कम 6 गुना FP4 थ्रूपुट, 3 गुना FP8 प्रदर्शन, और 4 गुना अधिक मेमोरी बैंडविड्थ की घोषणा की।³³ Trainium4 NVIDIA NVLink Fusion इंटरकनेक्ट तकनीक का समर्थन करेगा, जो सामान्य रैक कॉन्फ़िगरेशन में NVIDIA GPU के साथ एकीकरण को सक्षम करेगा।³⁴

Intel Gaudi: मूल्य प्रतिस्पर्धी

Intel ने 2024 में Gaudi 3 लॉन्च किया, इसे NVIDIA H100 के लागत-प्रभावी विकल्प के रूप में स्थापित किया।³⁵ Gaudi 3 64 टेंसर प्रोसेसर कोर, आठ मैट्रिक्स मल्टीप्लिकेशन इंजन, और 19.2 टेराबाइट प्रति सेकंड बैंडविड्थ के साथ 96 मेगाबाइट ऑन-डाई SRAM कैश वाले दो चिपलेट का उपयोग करता है।³⁶ चिप 3.67 टेराबाइट प्रति सेकंड बैंडविड्थ के साथ 128 गीगाबाइट HBM2e मेमोरी को एकीकृत करती है।³⁷

Gaudi 3 लगभग 600 वाट TDP पर 1,835 BF16/FP8 मैट्रिक्स टेराफ्लॉप्स प्रदान करता है।³⁸ NVIDIA H100 की तुलना में, Gaudi 3 उच्च BF16 मैट्रिक्स प्रदर्शन (स्पार्सिटी के बिना 1,835 बनाम 1,979 टेराफ्लॉप्स) और अधिक HBM क्षमता (128 बनाम 80 गीगाबाइट) प्रदान करता है।³⁹ मेमोरी बैंडविड्थ भी H100 से अधिक है।⁴⁰

Intel का दावा है कि Gaudi 3 आमतौर पर NVIDIA H100 से 40% तेज है और FP8 प्रिसीजन पर Llama2-13B प्रशिक्षित करते समय H100 को 1.7 गुना तक पार कर सकता है।⁴¹ बिजली दक्षता के दावे अधिक नाटकीय हैं—Llama बेंचमार्क पर H100 के मूल्य का 220% तक और Falcon पर 230%।⁴²

मूल्य निर्धारण लाभ पर्याप्त है। एक आठ-एक्सेलरेटर Gaudi 3 सिस्टम की कीमत $157,613 है जबकि समकक्ष H100 सिस्टम की कीमत $300,107 है।⁴³ प्रति-चिप मूल्य Gaudi 3 के लिए लगभग $15,625 बनाम H100 के लिए $30,678 है।⁴⁴ लागत अंतर संगठनों को समकक्ष बजट के लिए लगभग दोगुनी कंप्यूट क्षमता तैनात करने में सक्षम बनाता है।

Gaudi 3 HBM3 या HBM3e के बजाय HBM2e का उपयोग करता है, जो कम लागत में योगदान देता है लेकिन वर्तमान पीढ़ी के विकल्पों की तुलना में मेमोरी बैंडविड्थ को सीमित करता है।⁴⁵ मेमोरी-बैंडविड्थ-बाउंड कार्यभार चलाने वाले संगठनों को इस ट्रेडऑफ का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करना चाहिए।

इकोसिस्टम चुनौती Gaudi अपनाने को सीमित करती है। NVIDIA का CUDA AI विकास पर हावी है, और Intel के टूल्स में संक्रमण के लिए इंजीनियरिंग निवेश की आवश्यकता होती है।⁴⁶ प्रतिस्पर्धी हार्डवेयर के बावजूद AI एक्सेलरेटर में Intel की बाजार हिस्सेदारी नगण्य बनी हुई है।⁴⁷

Intel ने घोषणा की कि जब 2026-2027 में इसके अगली पीढ़ी के AI GPU लॉन्च होंगे तो Gaudi बंद कर दिया जाएगा।⁴⁸ बंद करने की घोषणा बहु-वर्षीय Gaudi तैनाती पर विचार करने वाले संगठनों के लिए अपनाने का जोखिम पैदा करती है। साझेदार घोषित एंड-ऑफ-लाइफ वाली उत्पाद लाइन में निवेश करने से हिचकिचा सकते हैं।

Groq LPU: इंफरेंस स्पीड लीडरशिप

Groq का Language Processing Unit (LPU) एक मौलिक रूप से भिन्न आर्किटेक्चरल दृष्टिकोण अपनाता है, विशेष रूप से प्रशिक्षण के बजाय इंफरेंस के लिए अनुकूलन करता है।⁴⁹ Tensor Streaming Processor आर्किटेक्चर INT8 पर 750 TOPS और FP16 पर 188 टेराफ्लॉप्स प्राप्त करता है जिसमें 80 टेराबाइट प्रति सेकंड की विशाल ऑन-चिप SRAM बैंडविड्थ है।⁵⁰

पहली पीढ़ी का LPU 14nm चिप पर 900 MHz पर संचालित होते हुए प्रति वर्ग मिलीमीटर प्रति सेकंड 1 टेराऑप से अधिक प्रदान करता है।⁵¹ दूसरी पीढ़ी का LPU Samsung की 4nm प्रक्रिया का उपयोग करेगा।⁵²

इंफरेंस स्पिड Groq के मूल्य प्रस्ताव को परिभाषित करती है। LPU Mixtral 8x7B को 480 टोकन प्रति सेकंड और Llama 2 70B को 300 टोकन प्रति सेकंड पर सर्व करता है।⁵³ Llama 2 7B जैसे छोटे मॉडल 750 टोकन प्रति सेकंड प्राप्त करते हैं।⁵⁴ Groq Llama2-70B पर 100 टोकन प्रति सेकंड तोड़ने वाला पहला API प्रदाता था।⁵⁵

LPU निर्धारक सब-मिलीसेकंड विलंबता के साथ भाषा मॉडलों के लिए पारंपरिक GPU की तुलना में 18 गुना तेज इंफरेंस प्रदान करता है।⁵⁶ ऊर्जा दक्षता 1-3 जूल प्रति टोकन तक पहुंचती है।⁵⁷

LPU कार्ड की कीमत लगभग $20,000 है—उच्च-अंत NVIDIA GPU के बराबर—लेकिन विशेष रूप से इंफरेंस स्पीड और दक्षता में उत्कृष्ट है।⁵⁸ ट्रेडऑफ स्पष्ट है: LPU केवल इंफरेंस संभालते हैं, प्रशिक्षण नहीं।⁵⁹

Groq का तैनाती फुटप्रिंट 2025 में काफी बढ़ा। कंपनी US, कनाडा, मध्य पूर्व और यूरोप में एक दर्जन डेटा सेंटर संचालित करती है।⁶⁰ सितंबर 2025 में, Groq ने $6.9 बिलियन मूल्यांकन पर $750 मिलियन जुटाए।⁶¹

फरवरी 2025 में घोषित सऊदी अरब साझेदारी Groq के अनुसार दम्माम में दुनिया का सबसे बड़ा AI इंफरेंसिंग डेटा सेंटर बनाने के लिए $1.5 बिलियन प्रतिबद्ध करती है।⁶² प्रारंभिक तैनाती में 19,000 LPU हैं जिसमें 2027 तक 100,000 LPU से अधिक के लिए क्षमता विस्तार की योजना है।⁶³

Cerebras WSE-3: वेफर-स्केल इंटीग्रेशन

Cerebras सबसे कट्टरपंथी आर्किटेक्चरल दृष्टिकोण अपनाता है, वेफर को व्यक्तिगत प्रोसेसर में काटने के बजाय वेफर स्केल पर चिप्स बनाता है।⁶⁴ WSE-3 में पूरे वेफर में 4 ट्रिलियन ट्रांजिस्टर हैं—46,225 वर्ग मिलीमीटर सिलिकॉन।⁶⁵

WSE-3 में 900,000 AI-अनुकूलित कंप्यूट कोर हैं जो 125 पेटाफ्लॉप्स पीक AI प्रदर्शन प्रदान करते हैं।⁶⁶ ऑन-चिप SRAM 21 पेटाबाइट प्रति सेकंड मेमोरी बैंडविड्थ के साथ 44 गीगाबाइट तक पहुंचता है।⁶⁷ फैब्रिक बैंडविड्थ 214 पेटाबिट प्रति सेकंड तक पहुंचती है।⁶⁸ चिप TSMC की 5nm प्रक्रिया पर निर्मित है।⁶⁹

CS-3 सिस्टम उसी 15-किलोवाट पावर एनवेलप में CS-2 के प्रदर्शन को दोगुना करता है।⁷⁰ एकल CS-3 15U रैक स्पेस में फिट होता है।⁷¹ बाहरी मेमोरी विकल्प कॉन्फ़िगरेशन के आधार पर क्षमता को 1.5 टेराबाइट, 12 टेराबाइट, या 1.2 पेटाबाइट तक बढ़ाते हैं।⁷²

मॉडल क्षमता नाटकीय रूप से स्केल करती है। CS-3 24 ट्रिलियन पैरामीटर तक के न्यूरल नेटवर्क मॉडल को प्रशिक्षित कर सकता है।⁷³ क्लस्टर 2,048 CS-3 सिस्टम तक स्केल करते हैं जो 256 एक्साफ्लॉप्स FP16 कंप्यूट प्रदान करते हैं।⁷⁴

Cerebras का दावा है कि उपयोग में आसानी के महत्वपूर्ण फायदे हैं। प्लेटफॉर्म को LLM के लिए GPU की तुलना में 97% कम कोड की आवश्यकता होती है और विशुद्ध डेटा पैरेलल मोड में 1 बिलियन से 24 ट्रिलियन पैरामीटर तक के मॉडल को प्रशिक्षित करता है।⁷⁵ कॉम्पैक्ट चार-सिस्टम कॉन्फ़िगरेशन एक दिन में 70B मॉडल को फाइन-ट्यून कर सकते हैं।⁷⁶ पूर्ण 2,048-सिस्टम स्केल पर, Llama 70B एक ही दिन में शुरू से प्रशिक्षित होता है।⁷⁷

डलास में Condor Galaxy 3 सुपरकंप्यूटर 8 एक्साफ्लॉप्स FP16 कंप्यूट के लिए 64 CS-3 सिस्टम तैनात करेगा।⁷⁸ TIME Magazine ने WSE-3 को 2024 का सर्वश्रेष्ठ आविष्कार के रूप में मान्यता दी।⁷⁹

SambaNova SN40L: पुन: कॉन्फ़िगर करने योग्य डेटाफ्लो

SambaNova का Reconfigurable Dataflow Unit (RDU) आर्किटेक्चर GPU और कस्टम ASIC दोनों से भिन्न है।⁸⁰ SN40L ऑन-चिप डेटाफ्लो लचीलेपन को तीन-स्तरीय मेमोरी सिस्टम के साथ जोड़ता है: ऑन-चिप SRAM, ऑन-पैकेज HBM, और ऑफ-पैकेज DRAM।⁸¹

SN40L दोहरी-डाई CoWoS पैकेज में TSMC की 5nm प्रक्रिया का उपयोग करता है।⁸² प्रत्येक सॉकेट में 102 बिलियन ट्रांजिस्टर हैं जो 640 BF16 टेराफ्लॉप्स और 520 मेगाबाइट ऑन-चिप SRAM प्रदान करते हैं।⁸³ DDR टियर 1.5 टेराबाइट से अधिक मेमोरी क्षमता का समर्थन करता है

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