एम्बोडीड AI इंफ्रास्ट्रक्चर: रोबोटिक्स और फिजिकल AI के लिए GPU आवश्यकताएं

11 दिसंबर, 2025 को अपडेट किया गया

दिसंबर 2025 अपडेट: NVIDIA Isaac Sim अब AWS EC2 G6e (L40S GPUs) पर 2x सिमुलेशन स्केलिंग बूस्ट के साथ चल रहा है। जर्मन इंडस्ट्रियल AI फैक्ट्री मैन्युफैक्चरिंग एप्लिकेशन के लिए 10,000 DGX B200 GPUs के साथ लॉन्च हो रही है। फिजिकल AI में सेल्फ-ड्राइविंग वाहन, इंडस्ट्रियल मैनिपुलेटर, ह्यूमनॉइड और रोबोट-संचालित फैक्ट्रियां शामिल हैं—जिनके लिए मल्टी-मोडल सेंसर ट्रेनिंग, कॉम्प्लेक्स फिजिक्स सिमुलेशन और रियल-टाइम एज डिप्लॉयमेंट की आवश्यकता होती है।

NVIDIA Isaac Sim अब Amazon EC2 G6e इंस्टेंसेस में L40S GPUs के क्लाउड इंस्टेंसेस पर चलता है, जो रोबोटिक्स सिमुलेशन को स्केल करने और AI मॉडल ट्रेनिंग को तेज करने के लिए 2x बूस्ट प्रदान करता है।[^1] यह डिप्लॉयमेंट विकल्प दर्शाता है कि क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर एम्बोडीड AI डेवलपमेंट की विशाल कंप्यूट आवश्यकताओं तक पहुंच कैसे बढ़ाता है। जर्मनी में एक योजनाबद्ध इंडस्ट्रियल AI फैक्ट्री में NVIDIA DGX B200 और RTX PRO सर्वर होंगे जो 10,000 GPUs से शुरू होंगे, जिससे यूरोपीय औद्योगिक नेता इंजीनियरिंग सिमुलेशन से लेकर फैक्ट्री डिजिटल ट्विन्स और रोबोटिक्स तक मैन्युफैक्चरिंग एप्लिकेशन को तेज कर सकेंगे।[^2]

फिजिकल AI उन AI मॉडल्स का वर्णन करता है जो भौतिक दुनिया को समझते हैं और उससे इंटरैक्ट करते हैं, जो सेल्फ-ड्राइविंग कारों, इंडस्ट्रियल मैनिपुलेटर्स, मोबाइल रोबोट्स, ह्यूमनॉइड्स और फैक्ट्रियों और वेयरहाउसों जैसे रोबोट-संचालित इंफ्रास्ट्रक्चर सहित ऑटोनॉमस मशीनों की अगली लहर को मूर्त रूप देते हैं।[^3] इंफ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताएं लैंग्वेज मॉडल्स या इमेज जेनरेटर्स से मौलिक रूप से भिन्न हैं: एम्बोडीड AI सिस्टम्स को विविध सेंसर मोडैलिटीज पर ट्रेन करना होगा, कॉम्प्लेक्स फिजिक्स सिमुलेट करना होगा, और भौतिक बाधाओं के तहत रियल-टाइम में ऑपरेट होने वाले एज डिवाइसेस पर डिप्लॉय करना होगा।

थ्री-कंप्यूटर आर्किटेक्चर

NVIDIA का रोबोटिक्स इंफ्रास्ट्रक्चर के प्रति दृष्टिकोण वर्कलोड्स को तीन कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म्स में विभाजित करता है जो अलग-अलग आवश्यकताओं के लिए ऑप्टिमाइज्ड हैं।

मॉडल ट्रेनिंग के लिए DGX

NVIDIA DGX सिस्टम सॉफ्टवेयर और इंफ्रास्ट्रक्चर को जोड़ते हैं जो रोबोट्स के लिए मल्टी-मोडल फाउंडेशनल मॉडल्स को ट्रेन करने के लिए आदर्श है।[^4] रोबोटिक्स मॉडल्स कैमरा इमेजेस, lidar पॉइंट क्लाउड्स, जॉइंट एनकोडर रीडिंग्स और फोर्स-टॉर्क मेजरमेंट्स सहित विविध डेटा टाइप्स को इन्जेस्ट करते हैं। ट्रेनिंग इंफ्रास्ट्रक्चर को मॉडल आर्किटेक्चर्स पर इटरेट करने के लिए आवश्यक थ्रूपुट को बनाए रखते हुए स्केल पर हेटरोजीनियस डेटा को हैंडल करना होगा।

रोबोटिक्स के लिए फाउंडेशन मॉडल्स को रियल-वर्ल्ड डेटा और सिमुलेशन से सिंथेटिक डेटा दोनों पर ट्रेनिंग की आवश्यकता होती है। हाई-डाइमेंशनल सेंसरी इनपुट्स और लंबी ट्रैजेक्टरीज में टेम्पोरल कोरिलेशंस के कारण डेटा वॉल्यूम टिपिकल लैंग्वेज मॉडल ट्रेनिंग से अधिक होता है। DGX सिस्टम इंटरकनेक्ट बैंडविड्थ और मेमोरी कैपेसिटी प्रदान करते हैं जो मैसिव मल्टीमोडल ट्रेनिंग की मांग करती है।

विजन और लैंग्वेज फाउंडेशन मॉडल्स से ट्रांसफर लर्निंग रोबोटिक्स मॉडल डेवलपमेंट को तेज करती है। इंटरनेट-स्केल इमेज और टेक्स्ट डेटा पर ट्रेन किए गए मॉडल्स ऐसे रिप्रेजेंटेशंस प्रदान करते हैं जो रोबोटिक परसेप्शन और रीजनिंग में ट्रांसफर होते हैं। ट्रेनिंग इंफ्रास्ट्रक्चर रोबोटिक्स-स्पेसिफिक डेटा पर इन मैसिव बेस मॉडल्स की फाइन-ट्यूनिंग को सपोर्ट करता है।

सिमुलेशन के लिए OVX

OVX सिस्टम सिमुलेशन वर्कलोड्स के लिए इंडस्ट्री-लीडिंग ग्राफिक्स और कंप्यूट परफॉर्मेंस प्रदान करते हैं।[^4] फोटोरियलिस्टिक रेंडरिंग रियल कैमरा इमेजेस से अप्रभेद्य सिंथेटिक ट्रेनिंग डेटा जेनरेट करती है। फिजिक्स सिमुलेशन सेंसर रीडिंग्स और रोबोट बिहेवियर्स प्रोड्यूस करता है जो फिजिकल रियलिटी से मैच करते हैं।

Isaac Lab हाई-फिडेलिटी GPU पैरेलल फिजिक्स, फोटोरियलिस्टिक रेंडरिंग और एनवायरनमेंट्स डिजाइन करने और रोबोट पॉलिसीज ट्रेन करने के लिए मॉड्यूलर आर्किटेक्चर को जोड़ता है।[^5] फ्रेमवर्क एक्चुएटर मॉडल्स, मल्टी-फ्रीक्वेंसी सेंसर सिमुलेशन, डेटा कलेक्शन पाइपलाइंस और डोमेन रैंडमाइजेशन टूल्स को इंटीग्रेट करता है। सिमुलेशन फिडेलिटी निर्धारित करती है कि ट्रेन की गई पॉलिसीज फिजिकल रोबोट्स में कितनी अच्छी तरह ट्रांसफर होती हैं।

मैसिव पैरेललिज्म सिमुलेशन थ्रूपुट को तेज करता है। GPU-एक्सेलरेटेड फिजिक्स विविध सीनेरियोज में हजारों रोबोट इंस्टेंसेस को एक साथ ट्रेन करने में सक्षम बनाता है। पैरेललिज्म हफ्तों के रियल-वर्ल्ड डेटा कलेक्शन को घंटों के सिमुलेटेड एक्सपीरियंस में बदल देता है।

डिप्लॉयमेंट के लिए AGX

NVIDIA Jetson सहित AGX सिस्टम रोबोटिक्स डिप्लॉयमेंट के लिए असाधारण परफॉर्मेंस और एनर्जी एफिशिएंसी प्रदान करते हैं।[^4] एज डिप्लॉयमेंट के लिए सेंसर रेट्स पर पावर बजट के भीतर इन्फरेंस की आवश्यकता होती है जो बैटरी-पावर्ड रोबोट्स प्रदान करते हैं। कंप्यूट प्लेटफॉर्म को सोफिस्टिकेटेड मॉडल्स चलाते हुए फिजिकल कंस्ट्रेंट्स में फिट होना चाहिए।

Jetson Orin मोबाइल रोबोट्स और मैनिपुलेटर्स के लिए उपयुक्त फॉर्म फैक्टर्स में 275 TOPS तक AI परफॉर्मेंस देता है। प्लेटफॉर्म DGX और OVX सिस्टम्स पर डेवलप किया गया वही CUDA कोड चलाता है, जिससे डेवलपमेंट लाइफसाइकिल में कंसिस्टेंट टूलिंग सक्षम होती है।

डिप्लॉयमेंट इंफ्रास्ट्रक्चर को रियल-टाइम आवश्यकताओं को हैंडल करना होगा जिन्हें ट्रेनिंग इंफ्रास्ट्रक्चर इग्नोर करता है। 100Hz या उससे तेज चलने वाले कंट्रोल लूप्स इन्फरेंस के लिए मिलीसेकंड छोड़ते हैं। एज प्लेटफॉर्म को लेटेंसी बाउंड्स की गारंटी देनी होगी जो डेवलपमेंट सिस्टम्स केवल एवरेज पर अचीव करते हैं।

सिमुलेशन इंफ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताएं

सिमुलेशन इंफ्रास्ट्रक्चर यह नियंत्रित करके एम्बोडीड AI डेवलपमेंट वेलोसिटी निर्धारित करता है कि टीमें मॉडल आर्किटेक्चर्स और ट्रेनिंग अप्रोचेस पर कितनी जल्दी इटरेट कर सकती हैं।

फिजिक्स सिमुलेशन स्केलिंग

Isaac Lab हाई-फिडेलिटी वैलिडेशन के लिए GPU-एक्सेलरेटेड NVIDIA PhysX फिजिक्स और RTX रेंडरिंग का उपयोग करके NVIDIA Isaac Sim के साथ नेटिवली इंटीग्रेट होता है।[^5] फिजिक्स सिमुलेशन एक्यूरेसी sim-to-real ट्रांसफर सक्सेस निर्धारित करती है। सिम्प्लीफाइड फिजिक्स जो तेज ट्रेन होती है वह फिजिकल हार्डवेयर पर फेल होने वाली पॉलिसीज प्रोड्यूस कर सकती है।

मैनिपुलेशन टास्क्स के लिए कॉन्टैक्ट डायनामिक्स सिमुलेशन पर विशेष ध्यान देने की आवश्यकता है। ऑब्जेक्ट्स को ग्रास्प करने वाले रोबोट्स कॉम्प्लेक्स कॉन्टैक्ट फोर्सेस का अनुभव करते हैं जिन्हें सिम्प्लीफाइड फिजिक्स खराब तरीके से एप्रॉक्सिमेट करती है। हाई-फिडेलिटी कॉन्टैक्ट सिमुलेशन कंप्यूट आवश्यकताओं को बढ़ाता है लेकिन फिजिकल ग्रास्पिंग में ट्रांसफर को बेहतर बनाता है।

GPU क्लस्टर्स में पैरेलल सिमुलेशन हजारों एनवायरनमेंट इंस्टेंसेस को एक साथ चलाकर ट्रेनिंग को तेज करता है। प्रत्येक एनवायरनमेंट पॉलिसी लर्निंग के लिए इंडिपेंडेंट एक्सपीरियंस प्रदान करता है। पैरेललिज्म के लिए सिमुलेटेड एनवायरनमेंट्स में डिस्ट्रीब्यूटेड ट्रेनिंग को सपोर्ट करने वाले इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होती है।

रेंडरिंग आवश्यकताएं

फोटोरियलिस्टिक रेंडरिंग रियल सेंसर कैरेक्टरिस्टिक्स से मैच करने वाला कैमरा और डेप्थ सेंसर डेटा जेनरेट करती है। डोमेन रैंडमाइजेशन पॉलिसी जेनरलाइजेशन को बेहतर बनाने के लिए लाइटिंग, टेक्सचर्स और सीन कंपोजिशन को वेरी करता है। रेंडरिंग पाइपलाइन को डाइवर्स विजुअल ऑब्जर्वेशंस जेनरेट करते हुए थ्रूपुट बनाए रखना होगा।

RTX रे ट्रेसिंग रिफ्लेक्शंस, शैडोज और ग्लोबल इल्युमिनेशन सहित एक्यूरेट लाइटिंग सिमुलेशन सक्षम करती है। इंडस्ट्रियल एनवायरनमेंट्स में ऑपरेट करने वाले रोबोट्स विंडोज, ओवरहेड फिक्सचर्स और रिफ्लेक्टिव सरफेसेस से कॉम्प्लेक्स लाइटिंग का सामना करते हैं। एक्यूरेट लाइटिंग पर ट्रेनिंग रियल फैसिलिटीज में डिप्लॉयमेंट परफॉर्मेंस को बेहतर बनाती है।

सेंसर नॉइज सिमुलेशन रेंडर्ड इमेजेस और पॉइंट क्लाउड्स में रियलिस्टिक डिग्रेडेशन जोड़ता है। रियल सेंसर्स नॉइज, ब्लर और आर्टिफैक्ट्स प्रदर्शित करते हैं जिन्हें परफेक्ट सिमुलेशन छोड़ देता है। क्लीन सिमुलेशन डेटा पर ट्रेन की गई पॉलिसीज नॉइजी रियल सेंसर डेटा का सामना करने पर फेल हो सकती हैं।

डेटा पाइपलाइन आर्किटेक्चर

सिमुलेशन विशाल डेटा वॉल्यूम जेनरेट करता है जिसके लिए ट्रेनिंग के लिए एफिशिएंट स्टोरेज और रिट्रीवल की आवश्यकता होती है। एक सिंगल सिमुलेशन कैंपेन पेटाबाइट्स ट्रैजेक्टरीज, ऑब्जर्वेशंस और रिवॉर्ड्स प्रोड्यूस कर सकता है। डेटा पाइपलाइन आर्किटेक्चर निर्धारित करता है कि कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर फुल यूटिलाइजेशन अचीव करता है या डेटा की प्रतीक्षा में स्टार्व होता है।

Lustre और GPFS जैसे पैरेलल फाइल सिस्टम्स वह बैंडविड्थ प्रदान करते हैं जो सिमुलेशन और ट्रेनिंग क्लस्टर्स की आवश्यकता होती है। पर्याप्त एग्रीगेट बैंडविड्थ वाला नेटवर्क-अटैच्ड स्टोरेज ट्रेनिंग कंजम्पशन से मैच करने वाली रेट्स पर GPU क्लस्टर्स को डेटा फीड करता है। स्टोरेज अंडर-प्रोविजनिंग बॉटलनेक्स क्रिएट करती है जिन्हें एक्सपेंसिव GPU कंप्यूट भी ओवरकम नहीं कर सकता।

डेटा वर्जनिंग सिमुलेशन कॉन्फिगरेशंस, एनवायरनमेंट पैरामीटर्स और जेनरेटेड डेटासेट्स को ट्रैक करती है। रिप्रोड्यूसिबिलिटी के लिए यह रीकंस्ट्रक्ट करना आवश्यक है कि किस सिमुलेशन ने कौन सा ट्रेनिंग डेटा प्रोड्यूस किया। सिमुलेशन कॉन्फिगरेशंस के लिए वर्जन कंट्रोल एक्सपेरिमेंट ट्रैकिंग में मॉडल वर्जनिंग को कॉम्प्लीमेंट करता है।

रियल-वर्ल्ड डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर

सिमुलेशन अकेले डिप्लॉयेबल रोबोट्स को ट्रेन नहीं कर सकता। रियल-वर्ल्ड डेटा उन फिजिकल फेनोमेना को कैप्चर करता है जिन्हें सिमुलेशन इम्परफेक्टली एप्रॉक्सिमेट करता है।

रोबोट फ्लीट मैनेजमेंट

फिजिकल रोबोट फ्लीट्स टेलीऑपरेशन, ऑटोनॉमस ऑपरेशन और ह्यूमन डेमोंस्ट्रेशन के माध्यम से ट्रेनिंग डेटा जेनरेट करते हैं। फ्लीट मैनेजमेंट इंफ्रास्ट्रक्चर विविध एनवायरनमेंट्स में ऑपरेट करने वाले मल्टीपल रोबोट्स में डेटा कलेक्शन को कोऑर्डिनेट करता है। ऑर्केस्ट्रेशन उन सीनेरियोज की कॉम्प्रिहेंसिव कवरेज सुनिश्चित करता है जिनका रोबोट सामना करेगा।

फिजिकल रोबोट्स से डेटा कलेक्शन के लिए फुल टेम्पोरल रेजोल्यूशन पर सभी सेंसर मोडैलिटीज को कैप्चर करने वाली रोबस्ट लॉगिंग की आवश्यकता होती है। मिस्ड डेटा ट्रेनिंग सेट्स में गैप्स क्रिएट करता है जिन्हें सिमुलेशन को भरना होगा। रिलायबल लॉगिंग इंफ्रास्ट्रक्चर इनकम्प्लीट डेटा पर अप्लाई की गई सोफिस्टिकेटेड कलेक्शन प्रोसीजर्स से ज्यादा वैल्युएबल साबित होता है।

सेफ्टी मॉनिटरिंग डेटा कलेक्शन के दौरान रोबोट्स, एनवायरनमेंट्स और आसपास के ह्यूमंस को प्रोटेक्ट करती है। फिजिकल स्पेसेस में ऑपरेट होने वाले एम्बोडीड AI सिस्टम्स ऐसा डैमेज कर सकते हैं जो प्योरली डिजिटल AI सिस्टम्स नहीं कर सकते। सेफ्टी इंफ्रास्ट्रक्चर कॉम्प्लेक्सिटी जोड़ता है लेकिन उस एग्रेसिव एक्सप्लोरेशन को इनेबल करता है जो ट्रेनिंग के लिए आवश्यक है।

एनोटेशन इंफ्रास्ट्रक्चर

सुपरवाइज्ड लर्निंग के लिए लेबल्स की आवश्यकता होती है जो ह्यूमन एनोटेटर्स या ऑटोमेटेड सिस्टम्स प्रोवाइड करते हैं। एनोटेशन इंफ्रास्ट्रक्चर डेटा कलेक्शन रेट्स से मैच करने के लिए लेबल जेनरेशन को स्केल करता है। एनोटेशन में बॉटलनेक्स रॉ डेटा वॉल्यूम की परवाह किए बिना यूजफुल ट्रेनिंग डेटा को लिमिट करते हैं।

सिमेंटिक सेगमेंटेशन, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और पोज एस्टिमेशन लेबल्स परसेप्शन मॉडल ट्रेनिंग को सपोर्ट करते हैं। स्केल पर मैनुअल एनोटेशन के लिए डिस्ट्रीब्यूटेड वर्कफोर्स मैनेजमेंट और क्वालिटी कंट्रोल की आवश्यकता होती है। मॉडल प्रेडिक्शंस को ह्यूमन वेरिफिकेशन के साथ कंबाइन करने वाला सेमी-ऑटोमेटेड एनोटेशन थ्रूपुट को बेहतर बनाता है।

इमिटेशन लर्निंग के लिए ट्रैजेक्टरी लेबलिंग इमिटेट करने योग्य सक्सेसफुल डेमोंस्ट्रेशंस की पहचान करती है। क्वालिटी असेसमेंट एक्सपर्ट डेमोंस्ट्रेशंस को उन फेलियर्स से डिस्टिंग्विश करता है जिनसे पॉलिसीज को बचना चाहिए। लेबलिंग इंफ्रास्ट्रक्चर को बाइनरी सक्सेस/फेलियर क्लासिफिकेशन से परे न्यूआंस कैप्चर करना होगा।

मल्टी-साइट डेटा एग्रीगेशन

मल्टीपल फैसिलिटीज में ऑपरेट करने वाले रोबोट्स वाले ऑर्गनाइजेशंस ट्रेनिंग के लिए डेटा को सेंट्रली एग्रीगेट करते हैं। नेटवर्क इंफ्रास्ट्रक्चर को एज लोकेशंस से सेंट्रल क्लस्टर्स तक लार्ज डेटा ट्रांसफर्स को सपोर्ट करना होगा। ट्रांसफर शेड्यूलिंग ऑपरेशनल ऑवर्स के दौरान नेटवर्क कंटेंशन को अवॉइड करती है।

डेटा गवर्नेंस रिक्वायरमेंट्स रिस्ट्रिक्ट कर सकती हैं कि रोबोटिक्स डेटा कहां फ्लो कर सकता है। फैसिलिटी लेआउट्स, ह्यूमन वर्कर्स या प्रोप्राइटरी प्रोसेसेस को कैप्चर करने वाला सेंसर डेटा उन कंट्रोल्स का सामना करता है जिनसे टेक्स्ट डेटा बचता है। कंप्लायंस इंफ्रास्ट्रक्चर सुनिश्चित करता है कि डेटा हैंडलिंग ऑर्गनाइजेशनल और रेगुलेटरी रिक्वायरमेंट्स को मीट करे।

फेडरेटेड लर्निंग अप्रोचेस रॉ डेटा को सेंट्रलाइज किए बिना मॉडल्स ट्रेन करते हैं। एज लोकेशंस ऑब्जर्वेशंस के बजाय ग्रेडिएंट अपडेट्स कंट्रीब्यूट करती हैं। आर्किटेक्चर डिस्ट्रीब्यूटेड रोबोट फ्लीट्स में लर्निंग इनेबल करते हुए डेटा गवर्नेंस कंसर्न्स को एड्रेस करता है।

डिप्लॉयमेंट इंफ्रास्ट्रक्चर

डिप्लॉयमेंट इंफ्रास्ट्रक्चर ट्रेन किए गए मॉडल्स को प्रोडक्शन एनवायरनमेंट्स में ऑपरेट करने वाले फिजिकल रोबोट्स से कनेक्ट करता है।

एज कंप्यूट प्रोविजनिंग

एज कंप्यूट प्लेटफॉर्म्स को रिक्वायर्ड इन्फरेंस परफॉर्मेंस डिलीवर करते हुए रोबोट फॉर्म फैक्टर्स और पावर बजट्स से मैच करना होगा। बैटरीज कैरी करने वाले मोबाइल रोबोट्स डेटा सेंटर GPU कार्ड्स डिप्लॉय नहीं कर सकते। प्लेटफॉर्म सेलेक्शन डिप्लॉयमेंट पर अचीवेबल मॉडल कॉम्प्लेक्सिटी को कंस्ट्रेन करता है।

Siemens का Industrial Copilot for Operations NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPUs के साथ ऑन प्रेमाइसेस चलेगा, जो सोफिस्टिकेटेड AI कैपेबिलिटीज के इंडस्ट्रियल डिप्लॉयमेंट को डेमोंस्ट्रेट करता है।[^2] इंडस्ट्रियल सेटिंग्स अक्सर मोबाइल रोबोट्स की तुलना में ज्यादा सब्सटैंशियल कंप्यूट इंफ्रास्ट्रक्चर की अनुमति देती हैं, जो ज्यादा केपेबल मॉडल्स इनेबल करता है।

ओवर-द-एयर अपडेट इंफ्रास्ट्रक्चर फिजिकल एक्सेस के बिना रोबोट फ्लीट्स में नए मॉडल्स डिप्लॉय करता है। सेफ अपडेट प्रोसीजर्स सुनिश्चित करती हैं कि रोबोट्स डिप्लॉयमेंट प्रोसेसेस के दौरान ऑपरेशनल रहें। रोलबैक कैपेबिलिटीज ऑपरेशंस को अफेक्ट करने से पहले प्रॉब्लमैटिक अपडेट्स को रिवर्ट करती हैं।

रियल-टाइम सिस्टम इंटीग्रेशन

रोबोटिक्स कंट्रोल सिस्टम्स रियल-टाइम कंस्ट्रेंट्स इम्पोज करते हैं जिन्हें AI इन्फरेंस को सैटिस्फाई करना होगा। कंट्रोल लूप्स एक्सपेक्ट करते हैं कि सेंसर प्रोसेसिंग और इन्फरेंस फिक्स्ड टाइम बाउंड्स के भीतर कम्प्लीट हो। डेडलाइंस मिस करना मात्र परफॉर्मेंस डिग्रेडेशन के बजाय कंट्रोल इंस्टेबिलिटी का कारण बनता है।

RTOS (Real-Time Operating System) इंटीग्रेशन

[अनुवाद के लिए कंटेंट काट दिया गया]