Ai की दुनिया के इन दिग्गजों ने मिलकर इथरनेट फॉर स्केल अप नेटवर्क (ESUN) नाम की एक पहल शुरू की है। इसका मकसद है कि हाई-परफॉर्मेंस इंटरकनेक्ट में इन्फिनीबैंड को टक्कर दी जाए। साथ ही, ओरेकल ने दावा किया है कि उनके क्लाउड में 16 ज़ेटाफ्लॉप्स और 8 लाख Nvidia GPU की क्षमता है, जो Ai सुपरकंप्यूटिंग में एक नया रिकॉर्ड है।
मुख्य खबर:
Ai की दुनिया में हलचल मची हुई है! Meta, Nvidia, OpenAi और AMD जैसी बड़ी कंपनियां एक साथ आई हैं और उन्होंने इथरनेट फॉर स्केल अप नेटवर्क (ESUN) नाम की एक नई पहल शुरू की है। इसका मकसद है कि बड़े पैमाने पर ईथरनेट-आधारित नेटवर्किंग को एआई क्लस्टर में इस्तेमाल किया जा सके।
अभी तक, इन्फिनीबैंड का इस्तेमाल हाई-परफॉर्मेंस इंटरकनेक्ट के लिए होता था, लेकिन यह पहल उसे एक विकल्प देने की कोशिश है। यह अल्ट्रा इथरनेट कंसोर्टियम जैसे अन्य प्रयासों के साथ मिलकर काम करेगा।
इसी बीच, ओरेकल ने एक बड़ा दावा किया है। उन्होंने कहा है कि उनके क्लाउड में एक Ai सुपरकंप्यूटर है जिसकी परफॉर्मेंस 16 ज़ेटाफ्लॉप्स है और उसमें 8,00,000 Nvidia GPU लगे हैं। यह जनरेटिव Ai और बड़े फाउंडेशन मॉडल को प्रशिक्षित करने और उनसे जानकारी निकालने के लिए एक बहुत बड़ी क्षमता है।
हार्डवेयर के स्तर पर भी तेजी से बदलाव हो रहे हैं। 800G NIC और PCIE जेन6 एक्स16 जैसे नए कंपोनेंट डेटा सेंटर में इंटरकनेक्ट स्पीड को बढ़ा रहे हैं। इससे Ai के काम तेजी से होंगे और उनमें कम समय लगेगा, जिससे परफॉर्मेंस बेहतर होगी और लागत भी कम हो सकती है।
इसका क्या असर होगा:
ESUN के साथ, ईथरनेट-आधारित ओपन स्टैक को स्केल करने से वेंडर लॉक-इन कम हो सकता है और सप्लाई चेन को और अधिक विविध बनाया जा सकता है। इसका मतलब है कि हाइपरस्केलर्स के पास तैनाती के लिए अधिक विकल्प होंगे और वे लागत को भी नियंत्रित कर सकेंगे।
दूसरी ओर, अल्ट्रा-स्केल Ai क्लस्टर प्रशिक्षण के समय को कम करने और मॉडल की गुणवत्ता में सुधार करने का वादा करते हैं। लेकिन, इससे ऊर्जा की मांग बढ़ेगी और कूलिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर पर भी दबाव बढ़ेगा।
आगे क्या होगा:
आने वाले महीनों में, ESUN स्पेसिफिकेशन्स, रेफरेंस आर्किटेक्चर और शुरुआती तैनाती पर अपडेट आने की उम्मीद है। इससे Ai नेटवर्किंग में मानकीकरण की दौड़ तेज हो सकती है।