मार्स कैपिटल की सूचना के अनुसार, 7 अगस्त को, निविडिया अगली पीढ़ी के AI GPU रुबिन अल्ट्रा के HBM कॉन्फ़िगरेशन को समायोजित करने का आकलन कर रही है, और उच्च-अंत HBM की आपूर्ति की कमी से उत्पादन के दबाव को कम करने के लिए मूल योजना से कम मेमोरी वाले संस्करण लॉन्च करने की योजना बना रही है। सूत्रों के अनुसार, पिछले कुछ सप्ताहों में निविडिया ने कम से कम तीन अलग-अलग मेमोरी क्षमता वाले संस्करणों का परीक्षण किया है, जिनमें से कुछ कम मेमोरी स्पेसिफिकेशन का उपयोग करते हैं। इसका मतलब है कि भले ही GPU पर नियंत्रण रखने वाली निविडिया, उत्पाद स्पेसिफिकेशन और आपूर्ति क्षमता के बीच समझौता करने के लिए मजबूर हो रही है। रुबिन अल्ट्रा, जो जल्द ही उत्पादन में आने वाले रुबिन सीरीज़ से उच्चतर स्थिति रखता है, मूल रूप से बड़े मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान प्रदर्शन में सुधार के लिए उच्चतर क्षमता और बैंडविड्थ वाले HBM के साथ सुसज्जित होने की योजना थी। यदि अंततः कम मेमोरी कॉन्फ़िगरेशन को अपनाया जाता है, तो ग्राहकों को बड़े भाषा मॉडल जैसे बड़े AI कार्यभारों को चलाने के लिए अधिक GPU स्थापित करने होंगे, जिससे सिस्टम लागत और क्लस्टर की जटिलता में वृद्धि होगी। माइक्रोसॉफ्ट, मेटा, अमेज़न और गूगल जैसे AI परियोजनाओं पर अपनी पूंजीव्यय में लगातार वृद्धि कर रहे क्लाउड प्रदाताओं के लिए, डेटासेंटर निर्माण लागत में पुनः वृद्धि हो सकती है। निविडिया का यह कदम साथ ही साबित करता है कि हालांकि कंपनी पूरी सप्लाई चेन में सबसे मजबूत मूल्य-निर्धारण क्षमता हासिल करती है, HBM की आपूर्ति सीमा AI कैलकुलेशन क्षमता के प्रसार का मुख्य प्रतिबंध है। पहले SK हाइलेक्स और माइक्रॉन की उच्च-अंत HBM क्षमता पहले से ही संकुचित हो चुकी है, और निविडिया का HBM संस्करण में समायोजन करने का प्रयास HBM की मांग-आपूर्ति में संघर्ष के संकट को संक्षिप्तकाल में हल नहीं हो पाएगा, इसकी पुष्टि करता है।
आपूर्ति सीमाओं के बीच रुबिन अल्ट्रा GPU के लिए NVIDIA निम्न HBM कॉन्फ़िगरेशन का परीक्षण करेगी
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सारांश
मार्सबिट के अनुसार, NVIDIA अपने Rubin Ultra GPU के लिए कम HBM संस्करणों का परीक्षण कर रहा है, क्योंकि आपूर्ति समस्याएँ हैं। हाल ही में कम मेमोरी वाले कम से कम तीन मॉडलों का मूल्यांकन किया गया है। Rubin श्रृंखला से ऊपर का Rubin Ultra, AI प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए उच्च HBM क्षमता के लिए बनाया गया था। कम स्पेस वाला मॉडल उपयोगकर्ताओं को अधिक GPU खरीदने के लिए प्रेरित करेगा, जिससे लागत और जटिलता बढ़ेगी। Microsoft और Amazon जैसी क्लाउड कंपनियों को डेटा सेंटर खर्च में वृद्धि का सामना करना पड़ सकता है। क्रिप्टो के लिए TA सुझाव देता है कि AI हार्डवेयर निवेश के लिए जोखिम-लाभ अनुपात पर इसका प्रभाव निगरानी की जाए। HBM की कमी निरंतर बनी हुई है, हालांकि NVIDIA की आपूर्ति मजबूत है, SK Hynix और Micron मांग को पूरा करने में कठिनाई का सामना कर रहे हैं।
स्रोत:मूल दिखाएं
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