অক্টোবর 2026: এনভিডিয়া এবং অরাকল ভেরা রুবিন এআই ডিপ্লয়মেন্টকে মাল্টি-গিগাওয়াট স্কেলে বাড়ায়
২০২৬ সালের ২৭ অক্টোবর, ওরাকল এআই ওয়ার্ল্ড কনফারেন্সে, ওরাকল কর্পোরেশন এবং এনভিডিয়া তাদের এন্টারপ্রাইজ ইনফ্রাস্ট্রাকচার পার্টনারশিপের একটি বড় বিস্তার ঘোষণা করে। ওরাকল ক্লাউড ইনফ্রাস্ট্রাকচার (OCI) এনভিডিয়া ভেরা রুবিন NVL72 র্যাক-স্কেল সিস্টেম এবং স্ট্যান্ডঅলোন এনভিডিয়া ভেরা CPU-এর জন্য সাধারণ উপলব্ধতা অর্জন করে, যখন OCI সুপারক্লাস্টারগুলিকে একটি মাল্টি-গিগাওয়াট ফুটপ্রিন্টে বাড়ানোর পরিকল্পনা প্রকাশ করে।
এই ডিপ্লয়মেন্টটি NVIDIA-এর Rubin প্ল্যাটফর্মের সবচেয়ে প্রাথমিক পাবলিক ক্লাউড রোলআউটগুলির একটি, যা পরবর্তী প্রজন্মের আর্কিটেকচারকে সরাসরি প্রোডাকশন ক্লাউড ডেটা সেন্টারে নিয়ে আসে। আরও ব্যাপকভাবে, এই চুক্তিটি প্রযুক্তি খাতে মৌলিক কম্পিউটের পরিমাপের একটি গঠনগত পরিবর্তনকে প্রতিফলিত করে। OpenAI-এর মতো শীর্ষস্থানীয় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলি OCI-এর উপর প্রোডাকশন ওয়ার্কলোড চালানোর সাথে সাথে, ক্লাউড ইনফ্রাস্ট্রাকচারের প্রাথমিক বেঞ্চমার্কটি এখন একক প্রসেসরের গণনা থেকে বহু-গিগওয়াট বিদ্যুৎ ক্ষমতা, হাই-ডেনসিটি তরল শীতলকরণ, এবং লো-ল্যাটেনসি অপটিক্যাল ইন্টারকানেকশন ফেব্রিকের নিরাপত্তা-এর দিকে বদলেছে।
এনএভিডিয়া GB200 এবং GB300 NVL72 ডিপ্লয়মেন্টের উপর ভিত্তি করে, বিস্তৃত সহযোগিতাটি একক নেটওয়ার্ক ফ্রাব্রিকের মধ্যে 131,000 এর বেশি GPU লিঙ্ক করার ক্ষমতা সম্পন্ন স্কেলেবল OCI সুপারক্লাস্টারের লক্ষ্য করে। এই রোলআউটের প্রভাব মূল্যায়নের জন্য ভেরা রুবিন NVL72 সিস্টেমের ভৌত স্পেসিফিকেশন, এজেন্টিক ওয়ার্কলোডের জন্য স্বাধীন ভেরা CPU কে ডিকাপল করার অপারেশনাল যুক্তি, ব্ল্যাকওয়েল জেনারেশনের তুলনায় অর্জিত শক্তি-দক্ষতা এবং Oracle-এর $90 বিলিয়ন থেকে $95 বিলিয়ন 2027 ফিসকাল বছরের ইনফ্রাস্ট্রাকচার বাজেটকে সমর্থনকারী মূলধন ব্যয়ের মডেলগুলির পরীক্ষা প্রয়োজন।
হার্ডওয়্যার আর্কিটেকচার বিশ্লেষণ: ভেরা রুবিন NVL72, স্ট্যান্ডঅ্যালোন ভেরা CPU এবং HGX NVL8
প্রসারিত OCI ডিপ্লয়মেন্টের প্রযুক্তিগত ভিত্তি হল তিনটি পৃথক হার্ডওয়্যার কনফিগারেশন, যা বিতরিত ফ্রন্টিয়ার মডেল ট্রেনিং, মাল্টি-স্টেপ এজেন্টিক ওয়ার্কফ্লো এবং এন্টারপ্রাইজ ফাইন-টিউনিং পরিচালনার জন্য প্রযুক্তিগতভাবে ডিজাইন করা হয়েছে।
ভেরা রুবিন NVL72 র্যাক স্পেসিফিকেশন
OCI সুপারক্লাস্টারে ব্যবহৃত প্রধান সিস্টেমটি হল লিকুইড-কুলড নভিডিয়া ভেরা রুবিন NVL72। একটি একীভূত র্যাক-স্কেল কম্পিউট ডোমেইন হিসেবে প্রতিটি ক্যাবিনেটে 72টি রুবিন GPU এবং 36টি ভেরা CPU একত্রিত হয়েছে, যা নভিডিয়ার ষষ্ঠ প্রজন্মের NVLink (NVLink 6) দ্বারা সংযুক্ত, যা প্রতিটি GPU-এর জন্য 3.0 TB/s বিডিরেকশনাল ব্যান্ডউইথ এবং সমগ্র র্যাকের জন্য 216 TB/s ব্যান্ডউইথ প্রদান করে।
প্রতিটি রুবিন GPU-এ 288 জিবি নেক্সট-জেনারেশন হাই ব্যান্ডউইথ মেমোরি 4 (HBM4) সজ্জিত, যা প্রতি চিপে 19.2 টিবি/সেকেন্ড মেমোরি ব্যান্ডউইথ প্রদান করে, যার সাথে ব্লুফিল্ড-4 ডেটা প্রসেসিং ইউনিট (DPUs) এবং কানেক্টএক্স-9 সুপারনিকস স্টোরেজ, সিকিউরিটি এবং নেটওয়ার্ক অফলোডের জন্য যুক্ত। HBM4-এর দিকে সরানো প্রত্যক্ষভাবে যুক্তি-ভিত্তিক মডেল এবং দীর্ঘ-কনটেক্সট এজেন্ট পরিবেশ সরবরাহের সময় সাধারণত দেখা যায় মেমোরি-ওয়াল বটলনেকসকে সমাধান করে। যদিও আগের অ্যাক্সিলারেটরগুলি প্রায়শই বড় কী-মান (KV) ক্যাশেগুলি ধারণ করতে একাধিক নোডের মধ্যে ট্রিলিয়ন-প্যারামিটার মডেলগুলিকে শার্ড করতে বাধ্য হত, রুবিন আর্কিটেকচারের বৃদ্ধি পাওয়া মেমোরি ক্ষমতা এবং ব্যান্ডউইথটি বিশাল কনটেক্সটউইন্ডোগুলিকে স্থানীয় হাই-স্পিড মেমোরিতেই রাখতে সক্ষম করে, যা কম্পিউট ব্যবহারকে উন্নতি করে এবংপ্রতি-টোকেন ইনফারেন্সখরচকমকরে।
OCI-এ NVIDIA Vera CPU কে বিচ্ছিন্ন করা
OCI-এর রোলআউটের একটি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য হল এটি প্রথম হাইপারস্কেল ক্লাউড প্রোভাইডার হিসাবে NVIDIA Vera CPU কে একটি স্বাধীনভাবে স্কেলযোগ্য কম্পিউট ইনস্ট্যান্স হিসাবে প্রদান করে, যার প্রাথমিক বিতরণের পরিকল্পনা 150,000টি Vera CPU-এর উপর ভিত্তি করে Oracle ক্লাউড অঞ্চলগুলিতে। 88টি কাস্টম Armv9.2-সঙ্গতিপূর্ণ "Olympus" কোরের উপর ভিত্তি করে গঠিত, যা স্পেশিয়াল মাল্টি-থ্রেডিংের মাধ্যমে 176টি থ্রেড সমর্থন করে এবং 1.5 TB-এর পর্যন্ত হাই-ব্যান্ডউইথ LPDDR5X মেমোরির সাথে জুড়ে দেওয়া হয়েছে, Vera CPU-টি আধুনিক AI ওয়ার্কফ্লোর GPU-বাইরের ধাপগুলির জন্য উদ্দিষ্টভাবে তৈরি।
গ্রেস হপার এবং গ্রেস ব্ল্যাকওয়েলের মতো পূর্ববর্তী প্রজন্মে, হোস্ট CPU-গুলি মূলত GPU-এর সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সংযুক্ত কম্পিউট বোর্ডে ব্যবহার করা হত। ঘন প্রি-ট্রেনিংয়ের জন্য এটি অত্যন্ত কার্যকর ছিল, কিন্তু সেই নির্দিষ্ট অনুপাত এজেন্টিক অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সম্পদের অসামঞ্জস্য তৈরি করতে পারে। স্বায়ত্তশাসিত AI এজেন্টগুলি মডেল ইনফারেন্স কলের মধ্যে বহু সময় ব্যয় করে সহায়ক টুলগুলি চালানোর, নিরাপদ স্যান্ডবক্সে কোড কম্পাইল এবং টেস্ট করার, ডাটাবেস কুয়েরি করার এবং রিট্রিভল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) পাইপলাইনগুলি অর্গানাইজ করার।
OCI কম্পিউট এবং OCI কুবারনেটিস ইঞ্জিন (OKE) এর মাধ্যমে, এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকরা এখন ভেরা সিপিইউ ইনস্ট্যান্স এবং রুবিন জিপিইউ ক্লাস্টারগুলি স্বাধীনভাবে স্কেল করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, ওপেনএআই ইতিমধ্যেই তাদের এজেন্টিক কোডিং স্যান্ডবক্সগুলি চালানোর জন্য OCI-এর স্বতন্ত্র ভেরা সিপিইউ ইনস্ট্যান্সগুলি উৎপাদনে ব্যবহার করছে, যখন ওরাকল অ্যাক্সেলেরন AI-জেনারেটেড কোড চালানোর জন্য হার্ডওয়্যার-প্রয়োগকৃত আইসোলেশন প্রদান করে। সিপিইউ লেয়ারকে ডিকাপল করা ইঞ্জিনিয়ারিং দলগুলিকে মহঙা জিপিইউ সিলিকনকে অকার্যকরভাবে বসিয়ে রাখা ছাড়াই হোস্ট প্রসেসিংকে ডাইনামিকভাবে স্কেল করতে দেয়।
এন্টারপ্রাইজ x86 সামঞ্জস্যতার জন্য পরিকল্পিত HGX Rubin NVL8
মডুলার এন্টারপ্রাইজ ডিপ্লয়মেন্ট এবং বিদ্যমান x86 অ্যাপ্লিকেশন বাস্তুতন্ত্রকে সমর্থন করতে, OCI এনভিডিয়া HGX Rubin NVL8 প্ল্যাটফর্ম চালুর পরিকল্পনা ঘোষণা করেছে। এই NVL8 সার্ভারটি আটটি NVLink-সংযুক্ত Rubin GPU, ডুয়েল 64-কোর Intel Xeon 6 প্রসেসর, 4 TB DDR5 সিস্টেম মেমোরি এবং 6.4 Tbps হাই-স্পিড RDMA নেটওয়ার্কিংয়ের সাথে কনফিগার করা হয়েছে, যা পুরো 72-GPU তরল-শীতল র্যাকের প্রয়োজন ছাড়াই ডোমেইন-বিশেষ ট্রেনিং, ফাইন-টিউনিং এবং ইনফারেন্স পরিচালনা করা সংগঠনগুলির জন্য একটি ছোট, আট-GPU বিল্ডিং ব্লক প্রদান করে।
প্রজন্মগত শক্তি দক্ষতা বনাম ইউটিলিটি গ্রিডের বন্ধন
বহু গিগাওয়াট এআই অবকাঠামোর দিকে এগিয়ে যাওয়া শক্তির ভৌত সীমাবদ্ধতাদ্বারা গভীরভাবে প্রভাবিত। বড় ডেটা সেন্টার কেন্দ্রগুলিতে ইউটিলিটি সংযোগের কিউ প্রায়শই নতুন উচ্চ-ভোল্টেজ ক্ষমতা প্রদানে কয়েক বছর সময় নেয়, যার ফলে ক্লাউড অপারেটররা শুধুমাত্র আরও বেশি সুবিধা নির্মাণ করে কম্পিউট সরবরাহ বাড়াতে পারছেন না। স্কেলিংয়ের জন্য প্রতিটি মেগাওয়াট উপলব্ধ শক্তি থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি কম্পিউট থ্রুপুট বের করা প্রয়োজন।
স্থির সাবস্টেশন সীমার অধীনে কম্পিউট ইয়েল্ড সর্বোচ্চকরণ
প্রতি ওয়াটে প্রায় ৩০ গুণ বেশি ইনফারেন্স থ্রুপুট প্রদান করে ক্লাউড ইউনিট অর্থনীতিকে মৌলিকভাবে পরিবর্তন করে। যখন একজন ডেটা সেন্টার অপারেটর একটি মাল্টি-শত মেগাওয়াট ইউটিলিটি পাওয়ার আবণ্টন পায়, তখন সেই বিদ্যুৎ সীমা নিকট ভবিষ্যতে স্থির থাকে। বেরা রুবিন র্যাকগুলি ব্যবহার করে, যেগুলি প্রতি ওয়াটে অনেক বেশি টোকেন উৎপাদন করে, এবং বিদ্যমান GB200 এবং GB300 ইনফ্রাস্ট্রাকচারের সাথে একটি সাধারণ CUDA সফটওয়্যার ভিত্তি শেয়ার করে, OCI সক্ষম হয় ফ্রন্টিয়ার মডেল ট্রেনিং এবং হাই-ভলিউম প্রোডাকশন ইনফারেন্সের মধ্যে ক্ষমতা ডাইনামিকভাবে শিফট করতে, যা চুক্তিবদ্ধ গ্রিড পাওয়ারের প্রতি মেগাওয়াটের আয়কে 최োজমীকরণ করে।
নেটওয়ার্ক টপোলজি এবং ভৌত অবকাঠামো: 131,000+ জিপিইউ সংযুক্ত করা
হাজার হাজার প্রসেসরের উপর একটি এআই সুপারক্লাস্টার স্কেল করা গুরুতর নেটওয়ার্কিং চ্যালেঞ্জ তৈরি করে। যখন হাজার হাজার GPU একসাথে মডেল গ্রেডিয়েন্ট সিঙ্ক্রোনাইজ করে, তখন নেটওয়ার্ক বটলনেক প্রসেসরগুলিকে গণনা সম্পাদনের পরিবর্তে ডেটা ট্রান্সফারের জন্য অপেক্ষা করতে বাধ্য করতে পারে।
মাল্টিপ্যাথ রিলায়াবল কানেকশন (এমআরসি) এবং এইট-প্লেন নেটওয়ার্কিং
OCI এর Oracle Acceleron আর্কিটেকচার এবং NVIDIA Spectrum-X Ethernet একত্রিত করে, 102.4 Tb/s Spectrum-6 সুইচ, ConnectX-9 SuperNICs এবং BlueField-4 DPUs ব্যবহার করে স্কেল-আউট নেটওয়ার্কিং বটলনেক সমাধান করে। হপ ল্যাটেন্সি এবং সুইচ খরচ যোগ করে এমন প্রচলিত তিন-স্তরের নেটওয়ার্ক টপোলজির উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, OCI SRv6 সোর্স রাউটিংয়ের সাথে মাল্টিপ্ল্যানার নেটওয়ার্কিং একত্রিত করে দুই-স্তরের ফ্ল্যাট নেটওয়ার্ক তৈরি করে, যা 131,000-এরও বেশি GPU সমর্থন করতে সক্ষম।
পরিবহন স্তরে, অরাকল অ্যাক্সেলারন একটি অষ্ট-সমতল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচারের মাধ্যমে তার মাল্টিপ্যাথ রিলায়াবল কানেকশন (MRC) প্রোটোকল ব্যবহার করে, যেখানে প্রতিটি সার্ভার একসাথে আটটি স্বাধীন নেটওয়ার্ক সমতলের সাথে সংযুক্ত থাকে। একটি একক ভৌত ফাইবার পথে GPU-থেকে-GPU ডেটা ট্রান্সফারকে আটকিয়ে রাখার বদলে, যা প্রায়শই বড় ডেটা স্ট্রিমগুলির সংঘর্ষের ফলে সংকুচিত হটস্পট তৈরি করে, MRC একক কানেকশন থেকে প্যাকেটগুলিকে একসাথে শতশত উপলব্ধ নেটওয়ার্ক পথের উপর ছড়িয়ে দেয়। মাল্টিপ্ল্যানার ফ্যাব্রিকের উপর ট্রাফিককে ডাইনামিকভাবে ভারসাম্যপূর্ণভাবে বণ্টন করে, সিস্টেমটি টেইল ল্যাটেন্সি কমিয়ে এবং GPU ক্লাস্টারগুলিকে পূর্বনির্ধারিত ব্যবহারের সাথে চলমান রাখে।
দুই কিলোমিটার ক্যাম্পাস ডিজাইন
ভৌত দূরত্ব বিতরিত সুপারক্লাস্টারকেও সীমাবদ্ধ করে, যেহেতু অপটিক্যাল ফাইবার প্রতি কিলোমিটারে প্রায় 5 মাইক্রোসেকেন্ড প্রপাগেশন দেরি তৈরি করে। যদি একটি মাল্টি-গিগাওয়াট ডিপ্লয়মেন্ট দূরের সুবিধাগুলিতে ছড়িয়ে থাকে, তবে আলোর গতির ল্যাটেন্সি সিঙ্ক্রোনাস ট্রেনিং পারফরম্যান্সকে ক্ষতি করে। ফলস্বরূপ, OCI সুপারক্লাস্টারগুলি একটি দুই কিলোমিটার ব্যাসার্ধের মধ্যে উচ্চ ঘনত্বের জন্য অপটিমাইজড গিগাওয়াট-শ্রেণীর ক্যাম্পাসের ভিতরে প্রকল্পিত, যা একটি কমপ্যাক্ট ভৌত ফুটপ্রিন্টের মধ্যে মাল্টি-র্যাক পাওয়ার ডেলিভারি এবং ক্লোজড-লুপ তরল শীতলনকে একীভূত করে।
প্রতি গিগাওয়াটে 40 বিলিয়ন ডলারের বেঞ্চমার্ক এবং ওরাকলের মাল্টি-ভেন্ডর কৌশল
NVIDIA এবং Oracle-এর মধ্যে বহু গিগাওয়াট বিস্তারটি এআই ইনফ্রাস্ট্রাকচার সেক্টরকে আকার দিচ্ছে এমন বিশাল মূলধনের প্রতিশ্রুতির প্রতিফলন। অক্টোবর ২০২৬-এর চুক্তির জন্য দুটি কোম্পানি কোনও নির্দিষ্ট ডলার মান প্রকাশ করেননি, তবে NVIDIA-এর পরিচালনা পূর্বে কম্পিউট, নেটওয়ার্কিং এবং সিস্টেমসহ সমগ্র ডেটা সেন্টার ইনফ্রাস্ট্রাকচারের সুযোগের জন্য প্রতি গিগাওয়াটে প্রায় ৪০ বিলিয়ন ডলারকে একটি বেঞ্চমার্ক হিসেবে উল্লেখ করেছে।
একটি 90 বিলিয়ন–95 বিলিয়ন ডলারের মূলধন ব্যয় রোডম্যাপ ফান্ডিং
অক্টোবর ২০২৬-এ তাদের বিনিয়োগকারী আপডেটের সময়, ওরাকল তার বছরের জন্য ২০২৭-এর মূলধন ব্যয়ের লক্ষ্য পুনরায় নিশ্চিত করেছে, যা প্রায় ৯০ বিলিয়ন থেকে ৯৫ বিলিয়ন ডলারের মধ্যে, যখন এটি মাল্টি-গিগাওয়াট ডেটা সেন্টার ক্ষমতা স্থাপনের দিকে এগিয়ে যাচ্ছে। যেহেতু শুধুমাত্র পরিচালনা নগদ প্রবাহের মাধ্যমে কয়েকটি গিগাওয়াট অবকাঠামোর জন্য অর্থায়ন করা যেকোনো একক কর্পোরেট ব্যালেন্সশিটকে চাপে ফেলবে, ওরাকল উল্লেখ করেছে যে এটি দীর্ঘমেয়াদি গ্রাহক পূর্বপ্রদান, ইক্িটি ফাইন্যান্সিং, এবং গ্রাহক-সরবরাহিত হার্ডওয়্যার ব্যবস্থা—যেখানে প্রধান AI ক্লায়েন্টদের চিপ ক্রয়ের খরচের একটি বড় অংশ কভার করছে, যখন OCI শক্তি-সজ্জিত ডেটা সেন্টারের শেল, তরল শীতলন, এবং Acceleron নেটওয়ার্কিং ফ্যাব্রিক সরবরাহ করছে—এই সমন্বয়ের মাধ্যমেই তার মূলধনের বিনিয়োগকে পদক্ষেপে পদক্ষেপে পরিচালনা করছে।
হার্ডওয়্যার চালুর পাশাপাশি, ওরাকল তার এন্টারপ্রাইজ সফটওয়্যার সহযোগিতা ওপেনএআই-এর সাথে বিস্তার করেছে ওরাকল এআই ওয়ার্কস্পেস এবং এআই সিকিউরিটি মেশের জন্য, যা এন্টারপ্রাইজ ওয়ার্কফ্লোগুলিতে ফ্রন্টিয়ার মডেলের ক্ষমতা আরও গভীরভাবে এমবেড করে।
সিলিকন বৈচিত্র্য: গুগল TPUs, সিরিব্রাস, এবং সাম্বানোভা
যদিও ওরাকল তার প্রধান অংশীদারিত্ব এনভিডিয়ার সাথে গভীর করছে, কোম্পানিটি বিভিন্ন কাজের জন্য ক্লাউড গ্রাহকদের হার্ডওয়্যার ফ্লেক্সিবিলিটি প্রদানের জন্য একাধিক সরবরাহকারী চিপ কৌশল অনুসরণ করছে। ভেরা রুবিনের ঘোষণার পাশাপাশি, ওরাকল গুগল ক্লাউড টেনসর প্রসেসিং ইউনিট (TPUs) এবং ওয়েফার-স্কেল ডেভেলপার সিরিব্রাস সিস্টেমস এবং সামবানোভা থেকে বিশেষায়িত AI চিপগুলিকে তাদের ক্লাউড বাস্তুতন্ত্রে একীভূত করার চুক্তি প্রকাশ করেছে। এই একাধিক আর্কিটেকচার পদ্ধতির মাধ্যমে উদ্যোগগুলি বড় পরিসরের প্রশিক্ষণ এবং এজেন্টিক সিস্টেমগুলির জন্য NVIDIA ভেরা রুবিন সুপারক্লাস্টারগুলির উপর নির্ভরশীল থাকতে পারে, যখন বিশেষায়িত ইনফারেন্স বা ডোমেইন-বিশেষ কাজগুলির জন্য বিকল্প অ্যাক্সিলারেটরগুলির দিকে পথচলা যায়।
সিদ্ধান্ত
NVIDIA Vera Rubin ইনফ্রাস্ট্রাকচারের Oracle Cloud Infrastructure-এ মাল্টি-গিগাওয়াট স্কেলে বিস্তার ক্লাউড কম্পিউটিংয়ের শিল্পগত রূপান্তরকে বোঝায়। তরল-শীতল NVL72 র্যাক, প্রতি ওয়াটে 30x বেশি ইনফারেন্স দক্ষতা, এবং দুই কিলোমিটার ব্যাসার্ধের মধ্যে 131,000-এরও বেশি GPU লিঙ্ক করতে সক্ষম আট-প্লেন Acceleron নেটওয়ার্ককে একত্রিত করে, OCI এবং NVIDIA শক্তি প্রদান এবং নেটওয়ার্ক ল্যাটেন্সির ভৌত সীমার চারপাশে প্রকৌশল করছে। এজেন্টিক ওয়ার্কলোডের জন্য ডিকাপলড Vera CPU এবং Google TPUs, Cerebras, এবং SambaNova সহ বিভিন্ন চিপ পোর্টফোলিওর সাথে এটি মিলিয়ে, Oracle-এর $90 বিলিয়ন থেকে $95 বিলিয়ন মূলধন রোডম্যাপটি এন্টারপ্রাইজ AI প্রতিযোগিতায় গিগাওয়াট-স্কেল শক্তি এবং কম্পিউট অরকেস্ট্রেশনকে কেন্দ্রবিন্দুতে স্থাপন করছে।
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবল�
অক্টোবর ২০২৬-এ এনভিডিয়া এবং ওরাকল কী ঘোষণা করেছিল?
২০২৬ সালের ২৭ অক্টোবর, ওরাকল এআই ওয়ার্ল্ড-এ, এনভিডিয়া এবং ওরাকল ঘোষণা করেছে যে তারা এনভিডিয়া ভেরা রুবিন NVL72 র্যাক-স্কেল সিস্টেম ব্যবহার করে OCI সুপারক্লাস্টারগুলিকে মাল্টি-গিগাওয়াট স্কেলে বিস্তার করার পরিকল্পনা করছে। কোম্পানি দুটি OCI-এ ভেরা রুবিন NVL72 সিস্টেম এবং স্ট্যান্ডঅলোন এনভিডিয়া ভেরা CPU-এর তাত্ক্ষণিক সাধারণ উপলব্ধতাও ঘোষণা করেছে, একসাথে আট-GPU HGX রুবিন NVL8 সার্ভারগুলি চালুর পরিকল্পনা নিয়ে।
NVIDIA Vera Rubin প্ল্যাটফর্মটি Blackwell-এর সাথে কীভাবে তুলনা করা যায়?
ওরাকল এবং এনভিডিয়ার মতে, ভেরা রুবিন প্ল্যাটফর্মটি পূর্বের ব্ল্যাকওয়েল প্রজন্মের তুলনায় প্রতি ওয়াটে প্রায় 30 গুণ বেশি ইনফারেন্স থ্রুপুট এবং প্রায় 4 গুণ ট্রেনিং পারফরম্যান্স উন্নতি প্রদান করে। প্রতিটি রুবিন GPU-তে 288 GB HBM4 মেমোরি এবং 19.2 TB/s ব্যান্ডউইথ রয়েছে, এবং প্রতিটি GPU-এর সাথে ষষ্ঠ প্রজন্মের NVLink ব্যবহার করে 3.0 TB/s দ্বিমুখী ব্যান্ডউইথের মাধ্যমে সংযুক্তি সম্ভব।
ওরাকল কেন স্বাধীন NVIDIA Vera সিপিইউ প্রদান করছে?
আধুনিক এআই এজেন্টগুলি জিপিইউ-এর বাইরে ব্যাপক প্রসেসিং সময় ব্যয় করে—স্যান্ডবক্সে কোড এক্সিকিউট করে, বাহ্যিক টুলগুলি কল করে এবং ডেটা প্রাপ্তি করে। তার অঞ্চলগুলিতে 150,000টি স্বাধীন 88-কোর NVIDIA Vera CPU প্রদান করে, OCI এমন গ্রাহকদের যেমন OpenAI-কে GPU ক্লাস্টারগুলির থেকে স্বাধীনভাবে CPU-ভিত্তিক এজেন্ট ওয়ার্কলোড স্কেল করতে সক্ষম করে, যা অকার্যকর হার্ডওয়্যার ক্ষমতা কমিয়ে দেয়।
অরাকল তার মাল্টি-গিগাওয়াট এআই ইনফ্রাস্ট্রাকচার নির্মাণের জন্য কিভাবে ফান্ডিং করছে?
অরাকল তার ২০২৭ ফিসকাল বছরের মূলধন ব্যয়ের লক্ষ্য $90 বিলিয়ন থেকে $95 বিলিয়ন হিসাবে রাখে। একাধিক গিগাওয়াট স্কেলে বিস্তার ঘটাতে এবং ব্যালেন্স শীটের চাহিদা পরিচালনা করতে, অরাকল অপারেটিং নগদ প্রবাহ, গ্রাহকদের পূর্বপ্রদান, ইক্িটি জারি এবং বড় গ্রাহকদের চিপ ক্রয়ের খরচ কভার করতে সহায়তা করার ব্যবস্থা একত্রে ব্যবহার করে।
দায়বদ্ধতা প্র
এই সাধারণ বাজারের তথ্য, যা সম্ভবত তৃতীয় পক্ষের, বাণিজ্যিক বা প্রায়োজনিক উৎস থেকে আসে, শুধুমাত্র রেফারেন্স এবং শিক্ষামূলক উদ্দেশ্যে প্রদান করা হয়েছে এবং এটি আর্থিক বা বিনিয়োগ পরামর্শ, অফার, আহ্বান বা গ্যারান্টি হিসেবে কাজ করে না। এর সঠিকতা, পূর্ণতা, বিশ্বস্ততা এবং পরিণতিতে হওয়া যেকোনো ক্ষতির জন্য আমরা দায়ী নই। বিনিয়োগ/ট্রেডিংয়ের ঝুঁকি রয়েছে; অতীতের পারফরম্যান্স ভবিষ্যতের ফলাফলের গ্যারান্টি দেয় না। ব্যবহারকারীদেরকে গবেষণা করতে, সতর্কতার সাথে বিচার করতে এবং পুরোপুরি দায়িত্ব নিতে হবে। আরও বিস্তারিত জানতে, KuCoin-এর Terms of Use এবং Risk Disclosure পরামর্শ করুন।
ডিসক্লেইমার: আপনার সুবিধার্থে এই পৃষ্ঠাটি AI প্রযুক্তি ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। সবচেয়ে সঠিক তথ্যের জন্য, মূল ইংরেজি সংস্করণটি দেখুন।