कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, एक क्रांतिकारी तकनीक चुपके से उभर रही है। हाल ही में, इनसेप्शन लैब्स ने मर्करी श्रृंखला के डिफ्यूज़न लार्ज लैंग्वेज मॉडल (dLLMs) को लॉन्च करने की घोषणा की है, जो कि एक नई पीढ़ी का भाषा मॉडल है जिसका उद्देश्य उच्च-गुणवत्ता वाले टेक्स्ट को तेज़ी और कुशलता से उत्पन्न करना है। पारंपरिक ऑटोरेग्रेसिव लार्ज लैंग्वेज मॉडल की तुलना में, मर्करी पीढ़ी की गति में 10 गुना तक की वृद्धि करता है, जो NVIDIA H100 ग्राफिक्स कार्ड पर प्रति सेकंड 1000 से अधिक टोकन की गति प्राप्त करता है, यह गति...

आज, एलोन मस्क के नेतृत्व वाली xAI ने अपने नवीनतम मॉडल Grok3 को आधिकारिक रूप से लॉन्च किया, जिसके बारे में मस्क का कहना है कि यह वर्तमान में "पृथ्वी पर सबसे बुद्धिमान AI" है। यह ChatGPT, Gemini, DeepSeek और Claude जैसे विकल्पों के साथ प्रतिस्पर्धा करेगा। लॉन्च इवेंट में, xAI ने कई बेंचमार्क परीक्षण प्रदर्शित किए, जिसके अनुसार Grok3 गणित, विज्ञान और कोडिंग बेंचमार्क परीक्षणों में Gemini2Pro, Claude3.5Sonnet, GPT4o और Dee से बेहतर प्रदर्शन किया।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, टेस्ला और स्पेसएक्स के संस्थापक एलोन मास्क फिर से सुर्खियों में हैं। उन्होंने हाल ही में सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म X पर बताया कि बहुप्रतीक्षित Grok3 मॉडल जल्द ही लॉन्च होने वाला है, जिससे उत्साह बढ़ गया है। इस नए मॉडल के प्रशिक्षण में 100,000 से ज्यादा एनवीडिया H100 चिप्स का उपयोग किया गया, जो Grok2 की तुलना में इसकी गणना क्षमता को दस गुना बढ़ा देता है। Grok श्रृंखला के मॉडल पहली बार लॉन्च होने के बाद से ही ध्यान आकर्षित कर रहे हैं। हालाँकि, Grok3 पिछली वर्ष के अंत में लॉन्च होने वाला था,

हाल ही में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च कंपनी एपोक एआई ने एक इंटरएक्टिव सिम्युलेटर जारी किया है, जिसे बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग क्षमता का अनुकरण करने के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया है। इस सिम्युलेटर के माध्यम से, शोधकर्ताओं ने पाया कि 2012 के पुराने ग्राफ़िक्स कार्ड (जैसे GTX580) का उपयोग करके GPT-4 को प्रशिक्षित करना संभव है, लेकिन इसकी लागत आधुनिक हार्डवेयर की तुलना में दस गुना होगी। एपोक एआई का शोध दिखाता है कि GPT-4 को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक फ़्लोटिंग पॉइंट ऑपरेशंस की संख्या (FLOP) 1e25 से 1e26 के बीच है। इस शोध को करने के लिए,

गूगल हाल ही में अपने नवीनतम भाषा मॉडल जेमिनी 2.0 को लॉन्च करने की तैयारी कर रहा है, जिसकी उम्मीद दिसंबर में की जा रही है। 'द वर्ज' से मिली जानकारी के अनुसार, हालांकि जेमिनी 2.0 से हमें जो महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार की उम्मीद थी, वह शायद नहीं होगा, फिर भी कुछ दिलचस्प नई सुविधाएँ पेश की जाएँगी। इस बीच, कुछ व्यावसायिक ग्राहकों को पहले से ही इस नए मॉडल के उपयोग की अनुमति मिल गई है। एआई क्षेत्र में, अन्य कंपनियाँ भी अपने प्रोजेक्ट को सक्रिय रूप से आगे बढ़ा रही हैं। उदाहरण के लिए, एलन मस्क का।

एनवीडिया ने हाल ही में भारत में स्थानीय कंपनियों के साथ सहयोग का एक सेट शुरू किया है, जिसका उद्देश्य उसकी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चिप्स और तकनीक को बढ़ावा देना है। इस अमेरिकी चिप डिजाइन कंपनी के CEO जेनसन ह्वांग ने मुंबई में आयोजित एक AI सम्मेलन में घोषणा की कि एनवीडिया ने भारत की सबसे मूल्यवान कंपनियों में से एक - रिलायंस इंडस्ट्रीज के साथ सहयोग किया है, जिसमें वे AI अनुप्रयोगों के लिए बुनियादी ढांचे का निर्माण करने के लिए मिलकर काम करेंगे। इसके अतिरिक्त, टेक महिंद्रा नामक तकनीकी कंपनी भी एनवीडिया की चिप्स और सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके 'Indus2.0' नामक एक हिंदी AI मॉडल विकसित करेगी।

हाल ही में IBM ने 'Granite 3.0' मॉडल लॉन्च किया, जो एक प्रतिस्पर्धियों से आगे की पहुँच तकनीक है। यह मॉडल ऐसे व्यवसायों के लिए जनरेटिव AI में रुचि रखने की बाधाओं को कम करने के लिए डिजाइन किया गया है, जिससे अधिक से अधिक कंपनियाँ AI तकनीक का लाभ उठा सकें। इसके अतिरिक्त, IBM ने एक सशुल्क उपकरण नामक Watsonx भी पेश किया है, जो संगठनों को उनके डेटा केंद्रों में अनुकूलित मॉडलों को शुरू करने की अनुमति देता है। यह उपकरण कंपनियों को उनके डेटा केंद्रों में AI मॉडल विकसित और लागू करने में सक्षम बनाता है, ताकि उनकी विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा किया जा सके।

AI अनुसंधान कंपनी Epoch AI के विश्लेषण के अनुसार, गूगल दुनिया की सबसे बड़ी AI कंप्यूटिंग क्षमता का मालिक हो सकता है। यह लाभ गूगल के विशेष टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट्स (TPUs) से आया है, जो कम से कम 600,000 Nvidia H100GPU के बराबर कंप्यूटिंग क्षमता प्रदान करते हैं। Epoch AI के शोधकर्ताओं ने कहा: "गूगल के विशाल TPU बेड़े और उनके NVIDIA GPU को देखते हुए, गूगल के पास किसी एकल कंपनी में सबसे अधिक AI कंप्यूटिंग क्षमता हो सकती है।" चित्र स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा उत्पन्न किया गया,

AI अनुसंधान कंपनी Epoch AI के विश्लेषण के अनुसार, गूगल के पास दुनिया में सबसे बड़ी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटिंग क्षमता हो सकती है। यह अग्रणी स्थिति मुख्य रूप से इसके स्व-विकसित टेंसोर प्रोसेसिंग यूनिट (TPU) के कारण है, जिसकी कंप्यूटिंग क्षमता कम से कम 600,000 Nvidia H100GPU के बराबर है। Epoch AI के शोधकर्ताओं ने指出, गूगल के विशाल TPU सरणियों और इसके द्वारा उपयोग किए जा रहे Nvidia GPU के मद्देनज़र, गूगल वर्तमान में किसी एकल कंपनी में AI कंप्यूटिंग क्षमता का सबसे मजबूत हो सकता है।

एलोन मस्क की xAI कंपनी ने 'Colossus' नामक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रशिक्षण प्रणाली को लॉन्च करने की घोषणा की है, जिसका मूल 100,000 Nvidia H100 GPU है, जिसे वैश्विक स्तर पर सबसे शक्तिशाली AI प्रशिक्षण प्रणाली माना जा रहा है। यह प्रणाली अमेरिका के ऊर्जा विभाग के Aurora सुपरकंप्यूटर से भी अधिक शक्तिशाली हो सकती है। Colossus की ताकत मुख्य रूप से Nvidia के H100 GPU पर निर्भर है, जो भाषा मॉडल चलाने के दौरान पिछले GPU की तुलना में 30 गुना तेजी से काम करता है, विशेष रूप से Trans आधारित।

एनवीडिया ने नई पीढ़ी के एआई चिप्स के ब्लैकवेल श्रृंखला को लॉन्च करते समय इंजीनियरिंग समस्याओं का सामना किया, जिसके कारण उत्पाद की रिलीज़ में देरी हुई, जिससे बाजार की उम्मीदें प्रभावित हुईं। मुख्य समस्या यह है कि एक एआई एक्सीलेरेटर को हॉपर H100 चिप के साथ संगत होने के लिए फिर से डिज़ाइन करने की आवश्यकता है, और एक प्रोसेसर और ग्राफिक्स कार्ड के संयोजन वाले उत्पाद की तकनीकी समस्याओं के कारण बड़े पैमाने पर बाजार में उपलब्ध नहीं हो पा रहा है। ये चुनौतियाँ तकनीकी नवाचार की प्रक्रिया की जटिलता को दर्शाती हैं। इस खबर के चलते एनवीडिया का शेयर मूल्य 6.4% गिर गया, जबकि प्रतियोगी एएमडी का शेयर मूल्य 1.8% बढ़ गया। हालांकि देरी का सामना करना पड़ा, विश्लेषकों का मानना है कि यह

आज, AMD ने 2024 की दूसरी तिमाही के वित्तीय परिणामों की घोषणा की, जिसमें एक ध्यान आकर्षित करने वाली खबर है: अब लगभग आधा बिक्री डेटा केंद्र उत्पादों से आ रहा है। यह परिवर्तन दर्शाता है कि AMD AI चिप्स के क्षेत्र में प्रवेश कर रहा है, व्यक्तिगत कंप्यूटर, गेमिंग कंसोल और औद्योगिक तथा वाहन एम्बेडेड चिप्स पर अपनी निर्भरता से आगे बढ़ रहा है।

Meta कंपनी ने नवीनतम AI मॉडल Llama3.1 के प्रशिक्षण के लिए 16,384 GPU का उपयोग किया, जिसने AI तकनीक की आश्चर्यजनक विकास गति को प्रदर्शित किया। हालांकि, इस प्रक्रिया में औसतन हर 3 घंटे में एक बार समस्या उत्पन्न होती है, कुल 419 समस्याएं आईं, जिनमें से लगभग आधे H100 GPU और उनके HBM3 मेमोरी से संबंधित हैं। यह डेटा दर्शाता है कि सुपरकंप्यूटिंग सिस्टम प्रदर्शन में सुधार के प्रयास में विश्वसनीयता की चुनौतियों का सामना करते हैं। Llama3.1 प्रशिक्षण समूह की जटिलता एक छोटे शहर के तंत्रिका नेटवर्क के समान है, जिससे बार-बार समस्याएं उत्पन्न होती हैं। Meta टीम ने रणनीतियों को अपनाया, जैसे कि कमी।

GPU क्लाउड कंप्यूटिंग कंपनी Lambda ने 1-क्लिक क्लस्टर सेवा पेश की है, जो उपयोगकर्ताओं को Nvidia H100 GPU और Quantum 2 InfiniBand क्लस्टर की मांग के अनुसार उपलब्धता प्रदान करती है, जो विशेष रूप से उन कंपनियों के लिए उपयुक्त है जिन्हें GPU कंप्यूटर शक्ति की तात्कालिक आवश्यकता होती है। इस नवाचार सेवा ने हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर समन्वय प्रक्रिया को सरल बना दिया है, जिसमें लंबे समय के अनुबंध की आवश्यकता नहीं है। उपयोगकर्ता केवल आवश्यकता पड़ने पर बुकिंग करते हैं, न्यूनतम बुकिंग समय दो सप्ताह है। Lambda की स्थापना 2012 में हुई थी, हाल ही में 3.2 बिलियन डॉलर की वित्तपोषण प्राप्त की, और 1.5 बिलियन डॉलर की मूल्यांकन के साथ, उनके सेवा के प्रति बाजार में उच्च मांग दिखाता है।

मस्क ने 9 जुलाई को घोषणा की कि उनकी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंपनी xAI 1 लाख एनवीडिया H100 GPU वाले सुपरकंप्यूटर का निर्माण कर रही है, जिसे इस माह के अंत में सौंपा जाएगा और प्रशिक्षण शुरू किया जाएगा। यह कार्रवाई xAI द्वारा ओरेकल के साथ मौजूदा अनुबंध का विस्तार करने और अधिक एनवीडिया चिप्स किराए पर लेने की बातचीत को समाप्त करती है।

मस्क ने ट्विटर पर दो बार प्रतिक्रिया दी, xAI के लिए प्रचार किया, अगस्त में Grok2 के लांच की घोषणा की, और इस वर्ष के अंत तक 100,000 H100 पर प्रशिक्षित Grok3 लाने का भी वादा किया। यह चिप समर्थन के साथ नवीन डेटा प्रशिक्षण है, जिसका उद्देश्य OpenAI के GPT को सीधे टारगेट करना है, नई पीढ़ी के बड़े भाषा मॉडल का निर्माण करना है।

OpenAI का Sora NVIDIA H100 पर प्रति घंटे 5 मिनट का वीडियो जनरेट करता है, जो TikTok और YouTube क्रिएटर समुदाय का समर्थन करने के लिए प्रतिदिन 120 मिनट वीडियो प्रदान करता है, इसके लिए लगभग 720000 NVIDIA H100GPU की आवश्यकता होगी। Sora का लॉन्च दृश्य कलाकारों और फिल्म निर्माताओं के लिए लक्षित है, और इसमें ध्वनि और संपादन की लचीलापन जोड़ने की योजना है। OpenAI Sora को हॉलीवुड में बढ़ावा दे रहा है, ताकि क्रिएटर वीडियो अपलोड करने से पहले कई संभावित विकल्प उत्पन्न कर सकें।

मेटा ने Llama-3 को प्रशिक्षण देने के लिए दो 24K H100GPU क्लस्टर जारी किए। Llama-3 RoCEv2 नेटवर्क और Tectonic/Hammerspace के NFS/FUSE नेटवर्क भंडारण का उपयोग करता है। अपेक्षित है कि Llama-3 अप्रैल के अंत या मई के मध्य में ऑनलाइन होगा, यह संभवतः एक मल्टी-मॉडल मॉडल होगा और इसे ओपन-सोर्स जारी किया जाएगा। मेटा का 2024 के अंत तक 600000 H100 की गणना शक्ति रखने का योजना है।

NVIDIA H100 GPU की डिलीवरी का समय कम होकर 3-4 महीने हो गया है, कुछ कंपनियां H100 80GB प्रोसेसर के अधिशेष को फिर से बिक्री करने लगी हैं। AI चिप की मांग अभी भी आपूर्ति से अधिक है। क्लाउड सेवा प्रदाता H100 GPU की मांग पर आधारित रेंटल सेवाएं प्रदान कर रहे हैं। NVIDIA H100 जैसे प्रोसेसर की कीमतें कम नहीं हुई हैं। कंपनियाँ अब कीमत और खरीद के औचित्य पर अधिक ध्यान दे रही हैं। AI क्षेत्र में एक अधिक संतुलित बाजार संरचना देखने को मिल सकती है।

एनवीडिया की हालिया तिमाही की आय में महत्वपूर्ण वृद्धि हुई, डेटा केंद्र के उत्पादों ने मुख्य योगदान दिया। पिछले एक तिमाही में एनवीडिया ने H100 के जरिए 5 लाख GPU बेचे। मेटा और माइक्रॉफ्ट H100 के सबसे बड़े ग्राहक हैं, प्रत्येक ने 1.5 लाख GPU खरीदे। आशंका है कि जैसे-जैसे कंपनियां अपनी खुद की GPU पर ध्यान केंद्रित करेंगी, बिक्री में कमी आएगी। विश्लेषक मानते हैं कि एनवीडिया चौथी तिमाही में फिर से H100 और A100 की बिक्री के लक्ष्य तक पहुंच जाएगा।