xAI का Memphis Colossus: 100,000 GPU सुपरकंप्यूटर की संरचना
xAI ने 122 दिनों में 100,000 GPU Colossus क्लस्टर बनाया, 92 और दिनों में इसे दोगुना करके 200K किया। 250MW बिजली, Spectrum-X Ethernet। दुनिया के सबसे बड़े AI सुपरकंप्यूटर के अंदर।
ब्लॉग
GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर, AI और डेटा सेंटर पर जानकारी।
Amazon का Trainium3: AI चिप युद्ध में एक बड़ी चुनौती
Trainium3 TSMC 3nm पर शिपिंग, प्रति चिप 2.52 PFLOPS FP8, 144GB HBM3e। पूर्ण UltraServer (144 चिप्स) 362 PFLOPS डिलीवर करता है। Anthropic, Decart, और Amazon Bedrock प्रोडक्शन वर्कलोड चला रहे हैं....
CoreWeave गहन विश्लेषण: एक पूर्व क्रिप्टो माइनर कैसे बना AI का अनिवार्य क्लाउड
OpenAI ने $22.4B के इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए AWS की जगह CoreWeave को चुना। जानें कैसे यह पूर्व क्रिप्टो माइनर फ्रंटियर AI डेवलपमेंट को पावर देने वाला GPU क्लाउड बन गया।
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।
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...
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...
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...
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।
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...
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...
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...