ऑर्केस्ट्रेशन, शेड्यूलिंग और डिप्लॉयमेंट: Kubernetes, Slurm, Ray और प्लेटफॉर्म जो GPU क्लस्टर को उत्पादक बनाए रखते हैं।
महंगा GPU इंफ्रास्ट्रक्चर बेकार है यदि वह निष्क्रिय पड़ा रहता है। MLOps—AI सिस्टम को कुशलतापूर्वक चलाने रखने की प्रथा—ML इंजीनियरिंग जितनी ही महत्वपूर्ण अनुशासन बन गई है।
यह हब AI के संचालन पक्ष को कवर करता है: डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग जॉब्स को शेड्यूल करने से लेकर बड़े पैमाने पर मॉडल सर्विंग तक, और इंफ्रास्ट्रक्चर ऑटोमेशन जो इसे प्रबंधनीय बनाता है।
"AI डेमो" और "प्रोडक्शन में AI" के बीच की खाई संचालन द्वारा भरी जाती है। हमारा MLOps कवरेज आपको उन प्रथाओं और प्लेटफॉर्म को बनाने में मदद करता है जो GPU निवेश को व्यावसायिक मूल्य में बदलते हैं।
Yann LeCun ने AMI Labs के लिए €500M जुटाए जबकि DeepMind का Genie 3 रियल-टाइम 3D दुनिया का सिमुलेशन करता है। भौतिकी को समझने वाली AI बनाने की 2026 की दौड़ LLMs को पीछे छोड़ सकती है।
राइट-साइज़िंग फ्रेमवर्क के साथ GPU संसाधन आवंटन को अनुमान से इंजीनियरिंग अनुशासन में बदलें।
Google का Gemini 3 Flash $0.50/M टोकन पर 90.4% GPQA Diamond और 78% SWE-bench प्रदान करता है। सबसे तेज़ frontier मॉडल का AI इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए क्या मतलब है।
ओपन और क्लोज्ड AI मॉडल के बीच प्रदर्शन का अंतर घटकर 0.3% रह गया है। जानिए इसका एंटरप्राइज AI इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए क्या मतलब है।
NVIDIA ने Alpamayo-R1 जारी किया, स्वायत्त ड्राइविंग के लिए पहला ओपन रीज़निंग VLA। Cosmos प्लेटफॉर्म LidarGen, ProtoMotions3 के साथ विस्तारित। Figure AI, 1X अपना रहे हैं।
टेस्ट-टाइम कंप्यूट AI स्केलिंग की अगली सीमा के रूप में उभरा है। ThreadWeaver ने 1.5x स्पीडअप हासिल किया। P1 ने फिजिक्स ओलंपियाड में गोल्ड जीता। DeepSeek-R1 ने 70% कम लागत पर o1 की बराबरी की। इन्फ्रास्...
NVIDIA के ओपन-सोर्स फिजिकल AI मॉडल स्वायत्त प्रणालियों के लिए नई इंफ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताएं पैदा कर रहे हैं।
DeepSeek-V3.2 गणितीय तर्कसंगति में GPT-5 के बराबर प्रदर्शन करता है, 10× कम लागत पर। Open source, MIT licensed, वास्तुकला संबंधी नवाचारों के साथ जो अत्याधुनिक AI अर्थशास्त्र को सक्षम बनाता है।
Google का TPU आर्किटेक्चर 256×256 systolic arrays, optical circuit switching, और 42.5 exaflop superpods के माध्यम से Gemini 2.0 और Claude को शक्ति प्रदान करता है - विस्तार से समझाया गया।
edge GPU को deploy करें 95% कम latency और 82% bandwidth की बचत के लिए। Jetson से T4 selection, power constraints, और real implementations तक। संपूर्ण गाइड।
Google TPU v6e AI training के लिए GPU की तुलना में 4x बेहतर performance per dollar प्रदान करता है। deployment strategies, cost analysis, और optimal use cases के बारे में जानें
CoreWeave ने crypto mining से pivot करके $23B की AI infrastructure backbone बन गई है, जो OpenAI के foundation models को power करते हुए 737% revenue growth हासिल कर रही है।
Tell us about your project and we'll respond within 72 hours.
Thank you for your inquiry. Our team will review your request and respond within 72 hours.
