AI के लिए 800G नेटवर्किंग: अपने अगली पीढ़ी के GPU फैब्रिक की योजना बनाना
2025 में AI क्लस्टर स्विच शिपमेंट में 800G का प्रभुत्व है। NVIDIA की नेटवर्किंग राजस्व दोगुनी होकर $7.3B हुई। 400G से 800G और उससे आगे की माइग्रेशन योजना।
ब्लॉग
GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर, AI और डेटा सेंटर पर जानकारी।
ज़ीरो-डाउनटाइम डेटा सेंटर माइग्रेशन: GPU क्लस्टर्स के लिए संपूर्ण प्लेबुक
लिक्विड-कूल्ड GPU माइग्रेशन जटिलता बढ़ा रहा है—कूलेंट ड्रेनिंग, मैनिफोल्ड डिस्कनेक्शन, नई साइट पर लीक टेस्टिंग। इलास्टिक ट्रेनिंग फ्रेमवर्क (DeepSpeed, FSDP) के साथ चेकपॉइंट-आधारित ट्रेनिंग रिकवरी में...
वीडियो जनरेशन AI इंफ्रास्ट्रक्चर: Sora-स्केल मॉडल्स के लिए निर्माण
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 क...
CXL 4.0 इंफ्रास्ट्रक्चर प्लानिंग गाइड: AI स्केल के लिए मेमोरी पूलिंग
संपूर्ण CXL 4.0 डिप्लॉयमेंट गाइड जिसमें bundled ports, multi-rack मेमोरी पूलिंग, KV cache offloading, वेंडर इकोसिस्टम, और 2026-2027 प्लानिंग टाइमलाइन शामिल है।
AI वर्कलोड के लिए कार्बन अकाउंटिंग: GPU उत्सर्जन का मापन और रिपोर्टिंग
NVIDIA ने H100 PCF को 1,312 kg CO2e प्रति 8-कार्ड बेसबोर्ड (164 kg/कार्ड) पर प्रकाशित किया। Cornell अध्ययन ने 2030 तक 24-44M मीट्रिक टन वार्षिक AI CO2 का अनुमान लगाया। Amazon उत्सर्जन 2024 में बढ़कर 6...
फेडरेटेड लर्निंग इन्फ्रास्ट्रक्चर: गोपनीयता-संरक्षित एंटरप्राइज़ AI
फेडरेटेड लर्निंग बाज़ार 2025 में $0.1B तक पहुंच रहा है, 2035 तक $1.6B का अनुमान (27% CAGR)। बड़े उद्यम क्रॉस-साइलो सहयोग के लिए 63.7% बाज़ार हिस्सेदारी पर कब्जा कर रहे हैं। केवल 5.2% शोध...
मॉडल वर्जनिंग इंफ्रास्ट्रक्चर: बड़े पैमाने पर ML आर्टिफैक्ट्स का प्रबंधन
MLflow 3.0 जनरेटिव AI और AI एजेंट्स के लिए रजिस्ट्री का विस्तार कर रहा है—मॉडल्स को कोड वर्जन, प्रॉम्प्ट्स, इवैल्यूएशन रन और डिप्लॉयमेंट मेटाडेटा से जोड़ रहा है। मॉडल वर्जनिंग अब सिर्फ वेट्स नहीं बल्क...
GPU क्लस्टर्स के लिए InfiniBand vs Ethernet: 800G नेटवर्क आर्किटेक्चर निर्णय गाइड
InfiniBand 15% बेहतर प्रदर्शन देता है लेकिन Ethernet से 2.3 गुना अधिक महंगा है। जानें कि Meta, OpenAI और Google ने अपने $50M नेटवर्क आर्किटेक्चर का चयन कैसे किया।
GPU क्लस्टर मॉनिटरिंग: रियल-टाइम परफॉर्मेंस एनालिटिक्स और प्रिडिक्टिव मेंटेनेंस
NVIDIA DCGM 3.3+ में Blackwell GPU सपोर्ट और उन्नत MIG मॉनिटरिंग जोड़ी जा रही है। AIOps प्लेटफॉर्म (Datadog, Dynatrace, New Relic) नेटिव GPU मेट्रिक्स को इंटीग्रेट कर रहे हैं। Run:ai, Determined AI ML...
AMD MI350 GPU प्रतिस्पर्धा: एंटरप्राइज AI इंफ्रास्ट्रक्चर में NVIDIA को चुनौती
AMD MI350 288GB HBM3e, 8TB/s बैंडविड्थ प्रदान करता है। OpenAI ने 6GW GPU के लिए 10% हिस्सेदारी ली। AMD एंटरप्राइजेज में NVIDIA के 80-95% AI मार्केट शेयर को कैसे चुनौती दे रहा है।
डेटा सेंटरों को भविष्य के लिए तैयार करना: 2MW+ AI रैक और क्वांटम एकीकरण की तैयारी
GB200 NVL72 120kW/रैक पर अब शिपिंग हो रहा है—2.4MW का आंकड़ा भविष्य के कॉन्फ़िगरेशन के लिए महत्वाकांक्षी था। Vera Rubin NVL144 का लक्ष्य 2026 तक 600kW प्रति रैक है। लिक्विड कूलिंग (डायरेक्ट-टू-चिप 47%...
AI के लिए Performance Monitoring Stack: Prometheus, Grafana, और Custom GPU Metrics
NVIDIA DCGM-exporter अब Prometheus GPU metrics के लिए standard बन गया है। Grafana में AI-specific dashboard templates जोड़े जा रहे हैं। OpenTelemetry GPU metrics specification परिपक्व हो रही है। Victo...