वीडियो जनरेशन AI इंफ्रास्ट्रक्चर: Sora-स्केल मॉडल्स के लिए निर्माण
11 दिसंबर, 2025 को अपडेट किया गया
दिसंबर 2025 अपडेट: एक 10-सेकंड का वीडियो जनरेशन हजारों ChatGPT क्वेरीज़ के बराबर GPU संसाधन खपत करता है—$0.50-$2.00 वास्तविक कंप्यूट लागत। Open-Sora 2.0 Meta Movie Gen के 6,144 GPUs की तुलना में $200K में विश्व-स्तरीय क्षमताएं प्रदर्शित कर रहा है। RAE-आधारित ट्रेनिंग VAE की तुलना में 47x स्पीडअप हासिल कर रही है। वीडियो attention क्वाड्रैटिक स्केलिंग के साथ inference समय का 85%+ खपत कर रहा है।
AI मॉडल्स के साथ एक 10-सेकंड का वीडियो जनरेट करना हजारों ChatGPT क्वेरीज़ के बराबर GPU संसाधन खपत करता है।¹ यह कंप्यूटेशनल तीव्रता बताती है कि वीडियो जनरेशन की लागत वास्तविक कंप्यूट में $0.50 से $2.00 प्रति जनरेशन के बीच क्यों होती है—टेक्स्ट या इमेज जनरेशन से कई गुना अधिक महंगा। वीडियो AI को डिप्लॉय करने वाले संगठनों को LLM डिप्लॉयमेंट्स से मौलिक रूप से अलग इंफ्रास्ट्रक्चर चुनौतियों का सामना करना पड़ता है: प्रति रिक्वेस्ट दसियों गीगाबाइट्स में मापी जाने वाली मेमोरी आवश्यकताएं, हजारों वीडियो फ्रेम्स में फैली attention कंप्यूटेशन्स, और प्रोडक्शन-ग्रेड आउटपुट की मांग करने वाली गुणवत्ता अपेक्षाएं।
Open-Sora 2.0 ने प्रदर्शित किया कि विश्व-स्तरीय वीडियो जनरेशन क्षमताएं 224 GPU-equivalents का उपयोग करके $200,000 में विकसित की जा सकती हैं, जबकि Meta के Movie Gen को 6,144 GPUs और 1.25 मिलियन GPU घंटों की आवश्यकता थी।² दक्षता का यह अंतर दर्शाता है कि इंफ्रास्ट्रक्चर आर्किटेक्चर और ऑप्टिमाइज़ेशन कच्चे कंप्यूट स्केल जितना ही महत्वपूर्ण है। वीडियो जनरेशन इंफ्रास्ट्रक्चर आवश्यकताओं को समझना संगठनों को हाइपरस्केलर-स्तर के बजट के बिना सक्षम सिस्टम डिप्लॉय करने में सक्षम बनाता है।
वीडियो diffusion आर्किटेक्चर की मूल बातें
आधुनिक वीडियो जनरेशन मॉडल Diffusion Transformer (DiT) आर्किटेक्चर पर बने हैं, जो पारंपरिक U-Net डिज़ाइन को Vision Transformer फ्रेमवर्क से बदलते हैं। यह आर्किटेक्चरल बदलाव LLMs से उधार ली गई स्केलिंग तकनीकों को सक्षम बनाता है, जिसमें GPU क्लस्टर्स में tensor parallelism और pipeline parallelism शामिल हैं।³
Spacetime patches: वीडियो DiT विज़ुअल इनपुट को spacetime patches के सीक्वेंस के रूप में प्रस्तुत करता है—वीडियो के छोटे क्षेत्र जो स्थानिक आयामों और समय दोनों में फैले होते हैं। Sora और समान मॉडल इन patches को transformer tokens के रूप में प्रोसेस करते हैं, जो विभिन्न रिज़ॉल्यूशन और अवधियों की एकीकृत हैंडलिंग को सक्षम बनाता है।⁴
Latent space compression: कच्चे पिक्सेल वैल्यूज़ को diffuse करने के बजाय, वीडियो मॉडल variational autoencoders (VAEs) या नए reconstruction autoencoders (RAEs) द्वारा बनाए गए कंप्रेस्ड latent spaces में काम करते हैं। RAE-आधारित ट्रेनिंग VAE-आधारित दृष्टिकोणों की तुलना में 47x स्पीडअप हासिल करती है जबकि उच्च-गुणवत्ता वाले आउटपुट उत्पन्न करती है।⁵
Attention scaling: वीडियो attention कंप्यूटेशन्स spacetime रिज़ॉल्यूशन के साथ क्वाड्रैटिकली स्केल होती हैं। एक 5-सेकंड का 720p वीडियो 80,000 से अधिक tokens को प्रोसेस करने की आवश्यकता होती है, attention ऑपरेशन्स inference समय का 85% से अधिक खपत करती हैं।⁶ यह क्वाड्रैटिक स्केलिंग उच्च-रिज़ॉल्यूशन, लंबी-अवधि जनरेशन के लिए मूलभूत इंफ्रास्ट्रक्चर चुनौती बनाती है।
वर्कलोड के अनुसार मेमोरी आवश्यकताएं
वीडियो जनरेशन मेमोरी खपत रिज़ॉल्यूशन, अवधि और मॉडल आर्किटेक्चर के आधार पर नाटकीय रूप से भिन्न होती है:
कंज्यूमर हार्डवेयर (RTX 3090/4090, 24GB)
- 240p, 4-सेकंड क्लिप्स: Open-Sora के साथ प्राप्त करने योग्य
- 480p, 5-सेकंड वीडियो: 21 सेकंड जनरेशन समय
- जनरेशन समय: 2-4 सेकंड क्लिप्स के लिए 30-60 सेकंड
- प्रयोग और लो-रिज़ॉल्यूशन प्रोटोटाइपिंग के लिए उपयुक्त⁷
प्रोफेशनल वर्कस्टेशन (RTX 6000 Ada, 48GB)
- मध्यम अवधि के साथ 720p जनरेशन
- एकाधिक समवर्ती लो-रिज़ॉल्यूशन जॉब्स
- लागत: NVIDIA से सीधे ~$6,800
- क्रिएटिव प्रोफेशनल्स और छोटे स्टूडियो के लिए उपयुक्त
डेटा सेंटर inference (H100/H200, 80-141GB)
- फुल-रिज़ॉल्यूशन प्रोडक्शन वर्कफ्लोज़
- लंबी-अवधि जनरेशन (20+ सेकंड)
- H200 16 सेकंड में 720p 5-सेकंड वीडियो जनरेट करता है
- FastWan मॉडल H200 पर 1 सेकंड में denoise करते हैं⁸
- बैच प्रोसेसिंग एकाधिक समवर्ती रिक्वेस्ट्स
एंटरप्राइज़ ट्रेनिंग क्लस्टर्स
- छोटे-पैमाने पर ट्रेनिंग: Open-Sora 2.0 क्लास के लिए 224 GPU-equivalents
- मध्यम-पैमाने पर ट्रेनिंग: प्रोडक्शन-क्वालिटी मॉडल्स के लिए 1,000-2,000 GPUs
- बड़े-पैमाने पर ट्रेनिंग: फ्रंटियर मॉडल्स के लिए 6,144+ GPUs (Meta Movie Gen स्केल)
Inference ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकें
कच्चे diffusion मॉडल्स को प्रति जनरेशन 50+ denoising स्टेप्स की आवश्यकता होती है। ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीकें कंप्यूट आवश्यकताओं को कई गुना कम करती हैं:
स्टेप रिडक्शन
बेहतर samplers: DDIM, DPM-Solver, और अन्य उन्नत samplers गुणवत्ता बनाए रखते हुए आवश्यक स्टेप्स को 50+ से 10-20 तक कम करते हैं। स्टेप रिडक्शन लगभग रैखिक inference स्पीडअप प्रदान करता है।
Consistency distillation: Diffusion teachers से consistency models को ट्रेन करना 1-4 स्टेप जनरेशन सक्षम बनाता है। FastWan मॉडल sparse distillation तकनीकों के माध्यम से 70x denoising स्पीडअप हासिल करते हैं।⁹
Temporal reuse: फ्रेम्स में latent representations का पुन: उपयोग temporally coherent वीडियो जनरेशन के लिए रिडंडेंट कंप्यूटेशन कम करता है।
Attention ऑप्टिमाइज़ेशन
Video Sparse Attention (VSA): Dense attention को sparse patterns से बदलना न्यूनतम गुणवत्ता गिरावट के साथ inference स्पिड 2-3x बढ़ाता है।¹⁰ VSA इस तथ्य का फायदा उठाता है कि सभी spacetime patches को सभी अन्य पर attention की आवश्यकता नहीं होती।
Flash Attention: मेमोरी-efficient attention implementations HBM आवश्यकताओं को कम करते हैं और throughput में सुधार करते हैं। सीमित GPU मेमोरी में लंबे वीडियो फिट करने के लिए आवश्यक।
Sliding window attention: ओवरलैपिंग विंडोज़ में वीडियो प्रोसेस करना फुल attention के साथ मेमोरी में फिट होने से अधिक लंबे सीक्वेंस की जनरेशन सक्षम बनाता है।
Quantization और precision
FP8 inference: Hopper और Blackwell GPUs नेटिव FP8 सपोर्ट प्रदान करते हैं, जनरेशन क्वालिटी बनाए रखते हुए मेमोरी आवश्यकताओं को कम करते हैं। अधिकांश वीडियो diffusion मॉडल FP8 quantization को अच्छी तरह सहन करते हैं।
INT8 quantization: INT8 में पोस्ट-ट्रेनिंग quantization मध्यम गुणवत्ता प्रभाव के साथ मेमोरी को और कम करता है। ड्राफ्ट जनरेशन और इटरेशन वर्कफ्लोज़ के लिए उपयुक्त।
ट्रेनिंग इंफ्रास्ट्रक्चर आर्किटेक्चर
वीडियो जनरेशन मॉडल्स को ट्रेन करने के लिए सावधानीपूर्वक इंफ्रास्ट्रक्चर डिज़ाइन की आवश्यकता होती है:
मल्टी-स्टेज ट्रेनिंग पाइपलाइन
वीडियो DiT ट्रेनिंग आमतौर पर चरणों में आगे बढ़ती है:¹¹
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इमेज pretraining: बड़े इमेज डेटासेट्स पर स्थानिक समझ को इनिशियलाइज़ करें। महंगी वीडियो ट्रेनिंग से पहले प्रचुर इमेज डेटा का लाभ उठाएं।
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लो-रिज़ॉल्यूशन वीडियो ट्रेनिंग: कम रिज़ॉल्यूशन पर temporal dynamics सीखें। कम मेमोरी आवश्यकताएं बड़े बैच साइज़ सक्षम बनाती हैं।
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Progressive upsampling: सीखी गई dynamics को बनाए रखते हुए धीरे-धीरे रिज़ॉल्यूशन बढ़ाएं। प्रत्येक चरण पिछले checkpoints पर बनता है।
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Fine-tuning: विशिष्ट domains, styles, या क्षमताओं के लिए विशेषज्ञता। अक्सर base model को फ्रीज़ करता है और अतिरिक्त parameters को ट्रेन करता है।
Parallelism रणनीतियां
Data parallelism: मॉडल को GPUs में replicate करें, प्रत्येक अलग वीडियो samples प्रोसेस करता है। सबसे सरल दृष्टिकोण लेकिन सिंगल GPU मेमोरी में फिट होने वाले मॉडल साइज़ द्वारा सीमित।
Tensor parallelism: Individual layers को GPUs में विभाजित करें। आवश्यक जब मॉडल parameters सिंगल GPU मेमोरी से अधिक हों। हाई-बैंडविड्थ interconnect (NVLink, InfiniBand) की आवश्यकता।
Pipeline parallelism: विभिन्न मॉडल layers को विभिन्न GPUs को असाइन करें। प्रति GPU मेमोरी कम करता है लेकिन पाइपलाइन bubbles पेश करता है जो efficiency को प्रभावित करते हैं।
Sequence parallelism: Attention कंप्यूटेशन के लिए लंबे वीडियो सीक्वेंस को GPUs में वितरित करें। हाई-रिज़ॉल्यूशन, लंबी-अवधि वीडियो पर ट्रेनिंग के लिए महत्वपूर्ण।
Storage और data pipeline
वीडियो ट्रेनिंग data pipelines अनूठी चुनौतियों का सामना करती हैं:
- Storage bandwidth: पेटाबाइट्स में मापे जाने वाले ट्रेनिंग डेटासेट्स को हाई-throughput storage की आवश्यकता होती है (parallel filesystems, caching के साथ object storage)
- Preprocessing: वीडियो decoding, resizing, और augmentation CPU bottlenecks बनाते हैं। Data loading के लिए पर्याप्त CPU cores समर्पित करें।
- Caching: Multi-epoch ट्रेनिंग के दौरान repeated वीडियो decoding से बचने के लिए preprocessed tensors को cache करें।
प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट पैटर्न
API-आधारित जनरेशन
अधिकांश संगठन मॉडल्स को डिप्लॉय करने के बजाय APIs के माध्यम से वीडियो जनरेशन का उपभोग करते हैं:
Runway Gen-4.5: Artificial Analysis Video Arena पर #1 रैंक। Optimized inference के साथ NVIDIA Hopper और Blackwell इंफ्रास्ट्रक्चर पर बना।¹²
OpenAI Sora 2: Photorealism और cinematic quality के लिए मानक स्थापित करता है। Premium pricing कंप्यूटेशनल तीव्रता को दर्शाती है।
Google Veo 3: Google Cloud ग्राहकों के लिए integration लाभों के साथ मजबूत प्रतियोगी।
API-आधारित एक्सेस उन संगठनों के लिए उपयुक्त है जिनके पास GPU इंफ्रास्ट्रक्चर विशेषज्ञता नहीं है या समर्पित डिप्लॉयमेंट के लिए पूंजी नहीं है।
Self-hosted inference
विशिष्ट आवश्यकताओं वाले संगठन (data privacy, स्केल पर cost optimization, customization) inference इंफ्रास्ट्रक्चर डिप्लॉय करते हैं:
Single-node deployment:
# उदाहरण: प्रोडक्शन वीडियो inference के लिए H200 सर्वर
GPU: 1-8x H200 (प्रत्येक 141GB)
Memory: 1-2TB system RAM
Storage: मॉडल weights के लिए NVMe, outputs के लिए object storage
Network: स्केल पर serving के लिए 100Gbps
Multi-node scaling: - Inference nodes में requests वितरित करने वाला Load balancer - Async processing के लिए Queue system (Redis, RabbitMQ) - Generated वीडियो delivery के लिए Object storage - GPU utilization और latency tracking के लिए Monitoring
Containerized deployment:
# वीडियो diffusion के लिए TensorRT optimization
trtexec --onnx=video_dit.onnx \
--fp16 \
--workspace=32768 \
--saveEngine=video_dit.plan
Hybrid आर्किटेक्चर
कई संगठन दृष्टिकोणों को जोड़ते हैं: - Burst capacity और नए मॉडल evaluation के लिए API providers - उच्च-वॉल्यूम, predictable workloads के लिए Self-hosted - Latency-sensitive applications के लिए Edge deployment
Cost modeling
वीडियो जनरेशन लागत रिज़ॉल्यूशन, अवधि और गुणवत्ता के साथ स्केल होती है:
प्रति-जनरेशन लागत
| रिज़ॉल्यूशन | अवधि | H100 समय | अनुमानित लागत |
|---|---|---|---|
| 480p | 5 सेकंड | 20-30 सेकंड | $0.02-0.03 |
| 720p | 5 सेकंड | 16-60 सेकंड | $0.02-0.06 |
| 1080p | 10 सेकंड | 2-5 मिनट | $0.20-0.50 |
| 4K | 20 सेकंड | 10-30 मिनट | $1.00-3.00 |
लागत $3/घंटा H100 cloud pricing मानती है। Self-hosted इंफ्रास्ट्रक्चर प्रति-जनरेशन लागत कम करता है लेकिन capital investment और operational overhead की आवश्यकता होती है।
Break-even analysis
Self-hosted deployment आमतौर पर इस पर break even करता है: - सिंगल H100 के लिए 10,000+ जनरेशन/माह - Multi-GPU cluster के लिए 50,000+ जनरेशन/माह - Volume customers API pricing बनाम 3-5x cost reduction देख सकते हैं
संगठनों को इन पर विचार करना चाहिए: - GPUs की Capital cost (या lease payments) - Power और cooling (वीडियो जनरेशन उच्च GPU utilization बनाए रखता है) - Deployment और maintenance के लिए Engineering time - Model updates और optimization effort
Enterprise considerations
Quality-speed tradeoffs
Production workflows को अक्सर संतुलन की आवश्यकता होती है:
Draft generation: तेजी से iteration के लिए लो-रिज़ॉल्यूशन, कम steps। 2-4 सेकंड turnaround creative exploration सक्षम बनाता है।
Preview rendering: Client approval और feedback के लिए मध्यम गुणवत्ता। 10-30 सेकंड जनरेशन स्वीकार्य।
Final output: Delivery के लिए अधिकतम गुणवत्ता। Final renders के लिए प्रति जनरेशन मिनट स्वीकार्य।
Infrastructure को गुणवत्ता आवश्यकताओं के आधार पर संभावित रूप से विभिन्न GPU tiers पर routing करते हुए तीनों modes को support करना चाहिए।
Content moderation
वीडियो जनरेशन content safety चुनौतियां पेश करता है: - Pre-generation prompt filtering - Post-generation content analysis - Flagged content के लिए Human review workflows - Audit और compliance के लिए Logging
Watermarking और provenance
Enterprise deployments को implement करना चाहिए: - Generated content के लिए Invisible watermarking - Provenance tracking के लिए Metadata embedding - Content authenticity के लिए C2PA या समान standards
Infrastructure recommendations
शुरुआत करना
- प्रारंभिक exploration के लिए API providers (Runway, Sora, Veo) का उपयोग करें
- Open models के साथ local experimentation के लिए Single RTX 4090 या L40
- Production pilots के लिए Cloud H100 instances
Production scaling
- Predictable high-volume workloads के लिए Dedicated H100/H200 nodes
- Resource management के लिए Container orchestration (Kubernetes)
- Queue depth और latency targets के आधार पर Auto-scaling
Enterprise deployment
बड़े पैमाने पर वीडियो जनरेशन इंफ्रास्ट्रक्चर डिप्लॉय करने वाले संगठन hardware के लिए Introl की GPU deployment विशेषज्ञता का लाभ उठा सकते हैं
[अनुवाद के लिए सामग्री छोटी की गई]
