GPU से आगे AI accelerators: वैकल्पिक silicon परिदृश्य

11 दिसंबर, 2025 को अपडेट किया गया

दिसंबर 2025 अपडेट: AWS Trainium3 प्रति chip 2.52 PFLOPS FP8 और 144GB HBM3e के साथ shipping कर रहा है। Google TPU v7 Ironwood प्रति chip 4,614 TFLOPS deliver करता है—analysts इसे "Blackwell के बराबर" बता रहे हैं। Intel ने 2026-2027 में next-gen GPU launch होने पर Gaudi discontinuation की पुष्टि की है। Groq LPU छोटे models पर 750 tokens/sec achieve कर रहा है जबकि Cerebras WSE-3 125 PFLOPS peak hit करता है। NVIDIA के 80% market dominance के बावजूद specific workloads के लिए alternative silicon traction पा रहा है।

NVIDIA AI accelerator market का लगभग 80% हिस्सा रखता है, लेकिन cost-efficient और vertically integrated infrastructure की बढ़ती मांग धीरे-धीरे alternative silicon के adoption को बढ़ा रही है।¹ Google ने नवंबर 2025 में अपना सातवीं पीढ़ी का TPU Ironwood release किया, जिसे analysts "arguably NVIDIA Blackwell के बराबर" बताते हैं।² AWS ने Anthropic के model training के लिए 500,000 से अधिक Trainium2 chips deploy किए—production में सबसे बड़ा non-NVIDIA AI cluster।³ Cerebras ने 4 trillion transistors और 125 petaflops peak performance के साथ WSE-3 launch किया।⁴ AI accelerator landscape GPU से कहीं आगे तक फैला है, विशिष्ट workloads के लिए optimized architectures प्रदान करता है जिनका enterprises तेजी से मूल्यांकन कर रहे हैं।

GPU flexibility और ecosystem maturity के लिए default choice बना रहता है। CUDA का dominance और NVIDIA की sustained innovation switching costs को substantial बनाते हैं। फिर भी hyperscalers का अपना silicon design करना, startups का chip architecture के बारे में assumptions को challenge करना, और Intel की aggressive pricing सभी ऐसे options create करते हैं जो पांच साल पहले exist नहीं करते थे। Scale पर AI चलाने वाले organizations अब accelerator choices को commodity procurement के बजाय strategic infrastructure decisions के रूप में evaluate करते हैं।

Google TPU: hyperscaler benchmark

Google ने मई 2024 में Trillium (TPU v6) announce किया और 2025 में इसे generally available बनाया।⁵ छठी पीढ़ी का TPU TPU v5e की तुलना में प्रति chip 4.7 गुना peak compute performance achieve करता है।⁶ Google ने matrix multiply unit sizes expand किए और लगभग 926 teraflops BF16 performance तक पहुंचने के लिए clock speeds बढ़ाए।⁷

Memory capacity और bandwidth पिछली पीढ़ी की तुलना में दोगुनी हो गई।⁸ Trillium proportionally increased bandwidth के साथ प्रति chip 32 gigabytes HBM capacity प्रदान करता है।⁹ Interchip interconnect bandwidth भी दोगुनी हो गई, multi-chip scaling efficiency में सुधार करते हुए।¹⁰

TPU v5e की तुलना में energy efficiency में 67% से अधिक सुधार हुआ।¹¹ Industry analysts का अनुमान है कि TPU v6, GPU की तुलना में 60-65% अधिक efficiently operate करता है, जबकि पिछली पीढ़ियों में 40-45% efficiency advantages थे।¹² Data center scale पर efficiency gains compound होते हैं जहां power constraints deployment density को limit करती हैं।

Trillium एक single high-bandwidth, low-latency pod में 256 TPU तक scale करता है।¹³ Pod-level scalability से आगे, multislice technology और Titanium Intelligence Processing Units सैकड़ों pods तक scaling enable करते हैं, building-scale supercomputers में हजारों chips को connect करते हुए।¹⁴ सबसे बड़ा Trillium cluster 91 exaflops deliver करता है—सबसे बड़े TPU v5p cluster से चार गुना अधिक।¹⁵

Training benchmarks performance improvements demonstrate करते हैं। Trillium ने TPU v5e की तुलना में Gemma 2-27B, MaxText Default-32B, और Llama2-70B के लिए चार गुना से अधिक training performance increase deliver किया।¹⁶ Stable Diffusion XL के लिए inference throughput तीन गुना सुधारा।¹⁷ Google ने Gemini 2.0 train करने के लिए Trillium का उपयोग किया।¹⁸

Google ने अप्रैल 2025 में Cloud Next में TPU v7 (Ironwood) unveil किया।¹⁹ Ironwood प्रति chip 4,614 teraflops deliver करता है और 256 chips और 9,216 chips के configurations में ship होगा।²⁰ SemiAnalysis team ने silicon की प्रशंसा करते हुए कहा कि hyperscalers के बीच Google का supremacy unmatched है।²¹

TPU access के लिए Google Cloud की आवश्यकता होती है। Multi-cloud या on-premises deployment के लिए committed organizations TPU infrastructure का directly उपयोग नहीं कर सकते। Cloud-only model उन organizations के लिए adoption limit करता है जिनकी data residency या sovereignty requirements हैं जिन्हें Google Cloud regions satisfy नहीं करते।

AWS Trainium: Anthropic partnership

AWS ने दिसंबर 2025 में Trainium3 launch किया—company की पहली 3nm AI chip।²² प्रत्येक Trainium3 chip 144 gigabytes HBM3e memory और 4.9 terabytes प्रति second memory bandwidth के साथ 2.52 petaflops FP8 compute प्रदान करती है।²³ Specifications Trainium2 की तुलना में 1.5 गुना अधिक memory capacity और 1.7 गुना अधिक bandwidth represent करते हैं।²⁴

Trn3 UltraServers 144 Trainium3 chips तक scale करते हैं जो 362 petaflops total FP8 performance deliver करते हैं।²⁵ एक fully configured UltraServer 20.7 terabytes HBM3e और 706 terabytes प्रति second aggregate memory bandwidth प्रदान करता है।²⁶ AWS Trainium2-based systems की तुलना में 4.4 गुना अधिक compute performance, 4 गुना अधिक energy efficiency, और लगभग 4 गुना अधिक memory bandwidth claim करता है।²⁷

NeuronSwitch-v1 fabric Trn2 UltraServer पर interchip interconnect bandwidth दोगुनी करता है।²⁸ All-to-all fabric architecture full chip complement में efficient distributed training enable करता है।

Project Rainier AWS की largest AI infrastructure deployment represent करता है। AWS ने Anthropic के साथ collaborate करके 500,000 से अधिक Trainium2 chips को दुनिया के largest AI compute cluster में connect किया—Anthropic के previous generation models को train करने के लिए उपयोग किए गए infrastructure से पांच गुना बड़ा।²⁹ Partnership frontier model training के लिए Trainium viability demonstrate करती है।

Trainium2-based EC2 Trn2 instances AWS के अनुसार GPU-based EC2 P5e और P5en instances की तुलना में 30-40% बेहतर price performance प्रदान करते हैं।³⁰ Sustained training workloads के लिए cost advantage matter करता है जहां compute costs budgets पर dominate करते हैं।

AWS ने Inferentia line discontinue कर दी क्योंकि inference workloads तेजी से अपनी computational requirements में training के समान हो रहे हैं।³¹ Trainium architecture अब training और inference दोनों handle करता है, chip portfolio को simplify करते हुए।

Trainium4 development में है जिसकी 2026 या 2027 की शुरुआत में delivery expected है।³² AWS ने Trainium3 की तुलना में कम से कम 6 गुना FP4 throughput, 3 गुना FP8 performance, और 4 गुना अधिक memory bandwidth announce किया।³³ Trainium4 NVIDIA NVLink Fusion interconnect technology support करेगा, common rack configurations में NVIDIA GPU के साथ integration enable करते हुए।³⁴

Intel Gaudi: price competitor

Intel ने 2024 में Gaudi 3 launch किया, इसे NVIDIA H100 के cost-effective alternative के रूप में position करते हुए।³⁵ Gaudi 3 64 tensor processor cores, आठ matrix multiplication engines, और 19.2 terabytes प्रति second bandwidth के साथ 96 megabytes on-die SRAM cache के साथ दो chiplets का उपयोग करता है।³⁶ Chip 3.67 terabytes प्रति second bandwidth के साथ 128 gigabytes HBM2e memory integrate करती है।³⁷

Gaudi 3 लगभग 600 watts TDP पर 1,835 BF16/FP8 matrix teraflops deliver करता है।³⁸ NVIDIA H100 की तुलना में, Gaudi 3 अधिक BF16 matrix performance (sparsity के बिना 1,835 versus 1,979 teraflops) और अधिक HBM capacity (128 versus 80 gigabytes) प्रदान करता है।³⁹ Memory bandwidth भी H100 से अधिक है।⁴⁰

Intel claim करता है कि Gaudi 3 आमतौर पर NVIDIA H100 से 40% तेज है और FP8 precision पर Llama2-13B training में H100 को 1.7 गुना तक surpass कर सकता है।⁴¹ Power efficiency claims अधिक dramatic हैं—Llama benchmarks पर H100 के value का 230% तक और Falcon पर 230%।⁴²

Pricing advantage substantial है। एक eight-accelerator Gaudi 3 system की cost $157,613 है जबकि equivalent H100 system की $300,107।⁴³ Per-chip pricing Gaudi 3 के लिए लगभग $15,625 versus H100 के लिए $30,678 है।⁴⁴ Cost differential organizations को equivalent budget के लिए लगभग दोगुनी compute capacity deploy करने enable करता है।

Gaudi 3 HBM3 या HBM3e के बजाय HBM2e का उपयोग करता है, जो lower cost में contribute करता है लेकिन current-generation alternatives की तुलना में memory bandwidth limit करता है।⁴⁵ Memory-bandwidth-bound workloads चलाने वाले organizations को इस tradeoff का carefully evaluate करना चाहिए।

Ecosystem challenge Gaudi adoption limit करती है। NVIDIA का CUDA AI development पर dominate करता है, और Intel के tools पर transition करने के लिए engineering investment की आवश्यकता होती है।⁴⁶ Competitive hardware के बावजूद AI accelerators में Intel का market share negligible रहता है।⁴⁷

Intel ने announce किया कि 2026-2027 में इसके next-generation AI GPU launch होने पर Gaudi discontinue हो जाएगा।⁴⁸ Discontinuation announcement multi-year Gaudi deployments consider करने वाले organizations के लिए adoption risk create करती है। Partners announced end-of-life वाली product line में invest करने से hesitate कर सकते हैं।

Groq LPU: inference speed leadership

Groq का Language Processing Unit (LPU) fundamentally अलग architectural approach लेता है, training के बजाय specifically inference के लिए optimizing करते हुए।⁴⁹ Tensor Streaming Processor architecture 80 terabytes प्रति second के massive on-chip SRAM bandwidth के साथ INT8 पर 750 TOPS और FP16 पर 188 teraflops achieve करता है।⁵⁰

First-generation LPU 900 MHz पर operate करने वाली 14nm chip पर प्रति square millimeter 1 teraop प्रति second से अधिक deliver करता है।⁵¹ Second-generation LPU Samsung के 4nm process का उपयोग करेगा।⁵²

Inference speed Groq के value proposition को define करती है। LPU Mixtral 8x7B को 480 tokens प्रति second और Llama 2 70B को 300 tokens प्रति second पर serve करता है।⁵³ Llama 2 7B जैसे छोटे models 750 tokens प्रति second achieve करते हैं।⁵⁴ Groq Llama2-70B पर 100 tokens प्रति second break करने वाला पहला API provider था।⁵⁵

LPU deterministic sub-millisecond latency के साथ language models के लिए traditional GPU की तुलना में 18 गुना तक तेज inference deliver करता है।⁵⁶ Energy efficiency 1-3 joules प्रति token तक पहुंचती है।⁵⁷

LPU cards की cost लगभग $20,000 है—high-end NVIDIA GPU के comparable—लेकिन specifically inference speed और efficiency में excel करते हैं।⁵⁸ Tradeoff clear है: LPU केवल inference handle करते हैं, training नहीं।⁵⁹

2025 में Groq का deployment footprint significantly expand हुआ। Company US, Canada, Middle East, और Europe में एक दर्जन data centers operate करती है।⁶⁰ सितंबर 2025 में, Groq ने $6.9 billion valuation पर $750 million raise किया।⁶¹

फरवरी 2025 में announce की गई Saudi Arabia partnership Dammam में जिसे Groq दुनिया का largest AI inferencing data center बताता है, उसे build करने के लिए $1.5 billion commit करती है।⁶² Initial deployments में 19,000 LPU feature होते हैं जिनकी capacity expansions 2027 तक 100,000 LPU से अधिक तक planned हैं।⁶³

Cerebras WSE-3: wafer-scale integration

Cerebras सबसे radical architectural approach लेता है, individual processors में wafers को dice करने के बजाय wafer scale पर chips build करते हुए।⁶⁴ WSE-3 में पूरे wafer में 4 trillion transistors contain हैं—46,225 square millimeters silicon।⁶⁵

WSE-3 125 petaflops peak AI performance deliver करने वाले 900,000 AI-optimized compute cores pack करता है।⁶⁶ On-chip SRAM 21 petabytes प्रति second memory bandwidth के साथ 44 gigabytes तक पहुंचता है।⁶⁷ Fabric bandwidth 214 petabits प्रति second hit करती है।⁶⁸ Chip TSMC के 5nm process पर fabricated है।⁶⁹

CS-3 system same 15-kilowatt power envelope में CS-2 की performance double करता है।⁷⁰ एक single CS-3 15U rack space के भीतर fit होता है।⁷¹ External memory options configuration के आधार पर capacity को 1.5 terabytes, 12 terabytes, या 1.2 petabytes तक extend करते हैं।⁷²

Model capacity dramatically scale करती है। CS-3 24 trillion parameters तक के neural network models train कर सकता है।⁷³ Clusters 2,048 CS-3 systems तक scale करते हैं जो 256 exaflops FP16 compute तक deliver करते हैं।⁷⁴

Cerebras significant ease-of-use advantages claim करता है। Platform को LLM के लिए GPU की तुलना में 97% कम code की आवश्यकता होती है और 1 billion से 24 trillion parameters तक के models को purely data parallel mode में train करता है।⁷⁵ Compact four-system configurations एक दिन में 70B models fine-tune कर सकते हैं।⁷⁶ Full 2,048-system scale पर, Llama 70B एक दिन में scratch से train होता है।⁷⁷

Dallas में Condor Galaxy 3 supercomputer 8 exaflops FP16 compute के लिए 64 CS-3 systems deploy करेगा।⁷⁸ TIME Magazine ने WSE-3 को 2024 के Best Invention के रूप में recognize किया।⁷⁹

SambaNova SN40L: reconfigurable dataflow

SambaNova की Reconfigurable Dataflow Unit (RDU) architecture GPU और custom ASIC दोनों से differ करती है।⁸⁰ SN40L on-chip dataflow flexibility को three-tier memory system के साथ combine करता है: on-chip SRAM, on-package HBM, और off-package DRAM।⁸¹

SN40L dual-die CoWoS package में TSMC के 5nm process का उपयोग करता है।⁸² प्रत्येक socket में 640 BF16 teraflops और 520 megabytes on-chip SRAM deliver करने वाले 102 billion transistors contain हैं।⁸³ DDR tier