IBM, IBM Cloud-এ Nvidia-এর HGX B300 GPU সিস্টেমগুলি উপলব্ধ করেছে, যার মাধ্যমে নিয়ন্ত্রিত শিল্পগুলি ম্যানেজড ক্লাউড পরিবেশের মাধ্যমে বাজারের সবচেয়ে শক্তিশালী AI ট্রেনিং হার্ডওয়্যারগুলির প্রবেশাধিকার পায়। এই সিস্টেমগুলি এপ্রিল ২৯-এর দিকে লাইভ হয়, যা মার্চে GTC 2026-এ ঘোষণা করা দুটি কোম্পানির মধ্যে বিস্তৃত অংশীদারিত্বের সর্বশেষ পদক্ষেপ।
বাক্সের ভিতরে কী আছে
প্রতিটি HGX B300 সিস্টেম একটি নোডে আটটি Blackwell Ultra GPU সংযুক্ত করে। কাঁচা কম্পিউট সংখ্যাগুলি অবিশ্বাস্য: FP4 প্রিসিশনে পর্যন্ত 144 PFLOPS এবং FP8-এ 72 PFLOPS। প্রতিটি সিস্টেমে 2 TB-এর বেশি শেয়ার্ড HBM3e মেমোরি রয়েছে, যা বড় ভাষা মডেল ট্রেনিংয়ের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, কারণ সম্পূর্ণ মডেলটি GPU মেমোরিতে ফিট হতে হবে যাতে পারফরম্যান্স-হননকারী ডেটা শাফলিং এড়ানো যায়। নেটওয়ার্কিং পাশে Nvidia-এর ConnectX-8 অ্যাডাপ্টারের মাধ্যমে প্রতিটি GPU-এ 800 Gb/s-এ চলছে, যা নিশ্চিত করে যে মাল্টি-নোড ট্রেনিং জবগুলি ইন্টারকানেক্ট লেয়ারে বটলনেক হবে না।
কমপ্লায়েন্স দিক
HGX B300 ডিপ্লয়মেন্টটি Red Hat OpenShift এবং IBM-এর watsonx প্ল্যাটফর্মের সাথে একীভূত হয়, যা IBM একটি নিয়ন্ত্রিত AI ওয়ার্কফ্লোর জন্য সম্পূর্ণ স্ট্যাক হিসেবে উপস্থাপন করে। OpenShift কনটেইনার অরকেস্ট্রেশন পরিচালনা করে, যার ফলে ওয়ার্কলোডগুলি অন-প্রিমিস এবং ক্লাউড পরিবেশের মধ্যে সরানো যায়। Watsonx AI ডেভেলপমেন্ট টুলিং এবং গভর্ন্যান্স লেয়ার প্রদান করে। একসাথে, এগুলি প্রতিষ্ঠানগুলিকে একটি হাইব্রিড-ক্লাউড পরিবেশে মডেল ট্রেন করতে এবং ডিপ্লয় করতে সক্ষম করে, যেখানে সংবেদনশীল ডেটা অনুমোদিত সীমানার মধ্যেই থাকে।
টাইমিং এবং রোলআউট
প্রাথমিক উপলব্ধতা নির্বাচিত গ্রাহক এবং অঞ্চলগুলিকে লক্ষ্য করে, যার পরে একটি ব্যাপক রোলআউটের প্রত্যাশা করা হচ্ছে। IBM এছাড়াও ইঙ্গিত করেছে যে HGX B300 সিস্টেমগুলির জন্য সার্ভারলেস ফ্লিট অ্যাক্সেস ২০২৬ সালের মে মাসের মধ্যে আসার প্রত্যাশা করা হচ্ছে, যা গ্রাহকদের নিচের ইনফ্রাস্ট্রাকচার ব্যবস্থাপনা করা ছাড়াই GPU কম্পিউট ব্যবহার করতে দেবে।
HGX B300 সিস্টেমগুলি IBM Cloud-এর বিদ্যমান H200 ইনস্ট্যান্সগুলিকে পূরক করে, যা Blackwell Ultra-ক্লাস হার্ডওয়্যারের প্রয়োজন না হওয়া ওয়ার্কলোডের জন্য একটি কম পারফরম্যান্স টায়ার প্রদান করে।