NVIDIA Vera Rubin CPU द्रव्यमान उत्पादन में प्रवेश करता है, AI बुनियादी ढांचे को लक्षित करता है

NVIDIA Vera Rubin NVL72 已进入量产爬坡阶段，供应链覆盖全球 350 多个工厂和 30 个国家，超过 300 家合作伙伴参与其中。Vera 芯片已交付给 OpenAI、Anthropic 和 SpaceX 等客户，预计今年出货量达 130 万颗，单颗平均价格约为 5000 美元。NVIDIA 正将竞争从 GPU 市场扩展至 CPU 市场，押注 AI 智能体将创造新的“CPU 时刻”，预计服务器 CPU 市场的长期规模可能达到 2000 亿美元。Vera 采用 88 颗 Olympus 核心，强调单线程性能而非核心数量，在特定任务上可达到 x86 CPU 的 1.8 倍速度。NVIDIA 不再仅仅出售芯片，而是向客户销售包含自研芯片的完整机架系统，直接威胁 AMD 和英特尔在服务器 CPU 市场的核心利益。

लेखक, स्रोत: टेंसेंट न्यूज़

NVIDIA GPU बाजार से CPU तक आग फैला रहा है।

एमडीए के एआई से संबंधित कार्यक्रम के ठीक पहले, न्यूमाड ने मध्य अमेरिकी समय 21 तारीख, मंगलवार को अगली पीढ़ी के वेरा रुबिन प्लेटफॉर्म की नवीनतम प्रगति का विस्तार से खुलासा किया: वेरा रुबिन NVL72 अब बड़े पैमाने पर उत्पादन की ओर बढ़ रहा है, और न्यूमाड के अनुसार, इस प्लेटफॉर्म की सप्लाई चेन 350 से अधिक कारखानों और 30 देशों तक फैली हुई है, जिसमें 300 से अधिक साझेदार शामिल हैं।

इसी समय, निविडा ने Vera CPU और Vera Rubin प्लेटफॉर्म के AI एजेंट वर्कलोड में प्रदर्शन डेटा को और भी स्पष्ट किया, जिससे यह साबित करने का प्रयास किया जा रहा है कि जब AI “प्रश्नों के उत्तर देने” से आगे बढ़कर स्वयं योजना बनाने, उपकरणों को सक्रिय करने और कार्यों को निष्पादित करने लगता है, तो CPU AI अवसंरचना का नया क्षेत्र बन रहा है।

NVIDIA द्वारा उजागर किए गए डेटासेंटर CPU उत्पाद Vera की पूर्ण विनिर्देश, बेंचमार्क परिणाम और आर्किटेक्चर जानकारी भविष्य के ग्राहकों के लिए इस चिप का समग्र मूल्यांकन करने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण डेटा हैं। कंपनी का कहना है कि Vera चिप की आपूर्ति 6 में OpenAI, Anthropic और SpaceX जैसे ग्राहकों को पूरी कर दी गई है।

वेरा का लॉन्च, निविडा की ऊर्ध्वाधर एकीकरण रणनीति का सबसे हालिया कदम है। कंपनी का उद्देश्य केवल एकल चिप बेचने के बजाय, अपने स्वयं के चिप्स से लैस पूर्ण कंप्यूटर रैक सिस्टम बेचना है। वोल्फ रिसर्च के अनुमान के अनुसार, वेरा चिप की औसत कीमत लगभग 5000 डॉलर है और इस साल लगभग 13 लाख चिप्स की डिलीवरी की उम्मीद है। AMD और इंटेल के लिए, निविडा का यह कदम सर्वर CPU बाजार में दोनों कंपनियों के मुख्य हितों को सीधे खतरे में डालता है।

यह न्वाइडिया की ओर से वेरा CPU के बड़े पैमाने पर उत्पादन में प्रवेश की घोषणा का पहला मामला नहीं है। न्वाइडिया ने इस साल मई के अंत में घोषणा की थी कि वेरा पूर्ण उत्पादन चरण में पहुंच चुका है और इस चिप की कुछ विशिष्ट कार्यों को पूरा करने की गति पारंपरिक x86 CPU की तुलना में 1.8 गुना है। मई के मध्य में, न्वाइडिया ने Anthropic, OpenAI और SpaceX AI जैसे ग्राहकों को पहले वेरा CPU सिस्टम भेजे थे। इस घोषणा का ध्यान अब वेरा रुबिन पूरे प्लेटफॉर्म के बड़े पैमाने पर उत्पादन में वृद्धि, ग्राहकों के पास स्थापना, और वास्तविक उत्पादन परिवेश में प्रदर्शन पर केंद्रित है।

NVIDIA का CPU पर निवेश करने का मूल तर्क यह है कि AI अनुप्रयोग बदल रहे हैं।

पारंपरिक जनरेटिव AI का मुख्य कार्य उपयोगकर्ता इनपुट के आधार पर उत्तर उत्पन्न करना है, जहां GPU बड़े मॉडल की गणना के लिए जिम्मेदार होता है और CPU अधिकांशतः सापेक्ष रूप से बाहरी नियोजन कार्यों के लिए उपयोग होता है। हालांकि, AI एजेंट्स के तेजी से विकास के साथ, AI प्रणालियां स्वयं कार्यों को विभाजित करना, बाहरी उपकरणों को सक्रिय करना, कोड चलाना, डेटा तक पहुंचना और परिणामों का पुनरावृत्ति मूल्यांकन करना शुरू कर चुकी हैं।

इस प्रक्रिया के दौरान, CPU को बहुत सारे लो-लेटेंसी, रियल-टाइम कार्यों को बार-बार प्रोसेस करना पड़ता है। न्वीडिया का मानना है कि AI एजेंट केवल GPU पर निर्भर करने वाला वर्कलोड नहीं है: प्रत्येक एजेंट का रनटाइम एनवायरनमेंट, टूल कॉल, टास्क ऑर्केस्ट्रेशन और लंबे कॉन्टेक्स्ट डेटा रिट्रीवल, सभी में CPU की भागीदारी आवश्यक है।

NVIDIA ने Vera लॉन्च करते समय इंगित किया था कि एजेंट-आधारित AI एक नया “CPU का क्षण” बना रहा है। उनका आकलन है कि जैसे-जैसे AI प्रणालियाँ “प्रश्नों के उत्तर देने” से “कार्रवाई करने” की ओर बढ़ रही हैं, CPU की भूमिका AI फैक्ट्री में स्पष्ट रूप से बढ़ेगी।

निविडा ने यह भी अनुमान लगाया है कि सर्वर CPU बाजार का दीर्घकालिक आकार 2000 अरब डॉलर तक पहुँच सकता है। पारंपरिक सर्वर CPU बाजार की तुलना में यह संख्या अत्यधिक आक्रमक लगती है, लेकिन निविडा का तर्क यह है कि भविष्य में CPU की बाजार सीमाएँ केवल पारंपरिक उद्योग सर्वर तक सीमित नहीं रहेंगी, बल्कि AI निष्कर्षण, AI एजेंट, प्रबलन अधिगम, डेटा प्रोसेसिंग और AI बुनियादी ढांचे के विभिन्न नियंत्रण और ऑर्केस्ट्रेशन कार्यों तक विस्तारित हो सकती हैं।

This is also why NVIDIA is trying to redefine the rules of CPU competition.

Vera का डिज़ाइन रोडमैप पारंपरिक सर्वर CPU से स्पष्ट रूप से भिन्न है।

निविडा ने कहा कि वेरा उनका पहला एजेंट-आधारित AI के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया CPU है, जिसमें निविडा के स्वयं डिज़ाइन के 88 ओलंपस कोर और 1.2TB/s मेमोरी बैंडविड्थ शामिल है। निविडा ने पहले कहा था कि वेरा पारंपरिक CPU की तुलना में 50% अधिक सिंगल-कोर प्रदर्शन प्रदान करता है; मई के अंत में प्रकाशित परीक्षणों में, वेरा ने विशिष्ट कार्यों को पूरा करने की गति में x86 CPU की 1.8 गुना क्षमता प्राप्त की।

हाल के खुलासे में, न्वीडिया ने वेरा के मुख्य डिजाइन दिशानिर्देश को और अधिक जोर दिया: केवल अधिक कोर जोड़ने के बजाय, वेरा एकल थ्रेड प्रदर्शन, कोर के बीच संचार बैंडविड्थ और मेमोरी एक्सेस लेटेंसी पर अधिक ध्यान केंद्रित करता है।

NVIDIA का कहना है कि Vera का कस्टम Olympus कोर 2 गुना सिंगल-थ्रेड प्रदर्शन, 3 गुना कोर-बीच बैंडविड्थ, और प्रतिस्पर्धी चिपलेट डिज़ाइन की तुलना में 40% कम मेमोरी लेटेंसी प्रदान करता है। इसका लक्ष्य AI एजेंट्स को कार्यों को तेजी से पूरा करने और गणना संसाधनों को GPU को जल्द से जल्द वापस करने की अनुमति देकर AI फैक्ट्री की समग्र उपयोगिता में सुधार करना है।

इसके पीछे का व्यावसायिक तर्क बहुत सीधा है: GPU AI डेटासेंटर में सबसे महंगे और सबसे दुर्लभ कॉम्प्यूटिंग संसाधनों में से एक है। यदि CPU कार्यों को धीमे से संभालता है, तो GPU प्रतीक्षा की स्थिति में रह सकता है। NVIDIA इस "खाली समय" को कम करने के लिए CPU को विशेष रूप से अनुकूलित करना चाहता है।

DeepInfra के वास्तविक उत्पादन परीक्षण में, NVIDIA ने कहा कि Vera अधिकतम 1.6 गुना समानांतर AI एजेंट्स का समर्थन कर सकता है और अधिकतम 2.2 गुना तक कार्य नियोजन गति प्राप्त कर सकता है। ध्यान दें कि ये आंकड़े ग्राहक के विशिष्ट परीक्षण परिवेश से आए हैं और इसका अर्थ यह नहीं है कि Vera सभी सामान्य CPU कार्यभारों में समग्र रूप से शीर्ष स्थिति पर है।

Vera CPU केवल NVIDIA की बड़ी सिस्टम स्ट्रैटेजी का एक हिस्सा है।

Vera Rubin प्लेटफॉर्म में, NVIDIA ने Vera CPU, Rubin GPU, Groq 3 LPX, Spectrum-6 नेटवर्क चिप, ConnectX-9 SuperNIC और BlueField-4 जैसे घटकों को एक सह-डिज़ाइन किए गए सिस्टम में शामिल किया है।

NVIDIA ने कहा कि Vera Rubin NVL72 वैश्विक स्तर पर बड़े पैमाने पर उत्पादन में शामिल हो रहा है, और CoreWeave, Google Cloud, Microsoft Azure और Oracle Cloud Infrastructure जैसे साझेदारों ने संबंधित रैक तैनात करना शुरू कर दिया है। NVIDIA ने यह भी कहा कि इसकी आपूर्ति श्रृंखला 350 से अधिक कारखानों और 30 देशों को कवर करती है, और इसमें 300 से अधिक साझेदार शामिल हैं।

ग्राहक परीक्षण के संदर्भ में, CoreWeave ने Vera Rubin NVL72 का उपयोग करके DeepSeek-R1 परीक्षण किया और घोषणा की कि पिछली पीढ़ी के Grace Blackwell NVL72 की तुलना में, इसकी प्रति मेगावाट प्रति सेकंड जेनरेट किए गए Token की संख्या 10 गुना बढ़ गई है। Google Cloud ने Vera Rubin NVL72 पर आधारित A5X उदाहरण लॉन्च कर दिए हैं, और NVIDIA ने कहा है कि विशिष्ट परिदृश्यों में इससे कम निष्कर्षण लागत और अधिक प्रति मेगावाट Token थ्रूपुट प्राप्त हो सकता है।

इसका अर्थ है कि निवेडिया के प्रतिद्वंद्वी अब केवल एएमडी के इंस्टिंक्ट GPU या इंटेल के गौडी जैसे एकल एक्सेलरेटर चिप्स नहीं हैं।

NVIDIA जिस पूरे बुनियादी ढांचे को नियंत्रित करने की कोशिश कर रहा है, उसमें CPU संचालन के लिए, GPU गणना के लिए, नेटवर्क चिप उच्च गति से जुड़ने के लिए, और सॉफ्टवेयर संचालन और अनुकूलन के लिए शामिल है, जिसका अंतिम परिणाम कस्टमर को रैक या डेटासेंटर स्तर पर प्रणाली के रूप में प्रदान करना है।

AMD और इंटेल के लिए इस प्रतिस्पर्धा का खतरा यह है कि न्वीडिया को पारंपरिक CPU बाजार में उनके साथ पूर्णतः सममित प्रतिस्पर्धा करने की आवश्यकता नहीं हो सकती। न्वीडिया का लक्ष्य AI सर्वर के सबसे अधिक विकास की संभावना वाले हिस्से से शुरुआत करना है, जहां वह प्रॉक्सी AI, रीइनफोर्समेंट लर्निंग और हाई-परफॉरमेंस AI इन्फरेंस जैसे वर्कलोड्स पर कब्जा करता है, और फिर क्रमिक रूप से CPU के उपयोग को विस्तारित करता है।

लंबे समय से, इंटेल और AMD ने सर्वर CPU बाजार पर अधिकार रखा है।

लेकिन नाविडिया का वर्तमान निर्णय है कि AI बुनियादी ढांचा CPU के मूल्य क्रम को बदल रहा है। पिछले समय, सर्वर CPU की प्रतिस्पर्धा अधिकांशतः कोर संख्या, सामान्य कंप्यूटिंग क्षमता और कुल थ्रूपुट पर केंद्रित थी; जबकि एजेंट-आधारित AI युग में, निम्न लेटेंसी, सिंगल-थ्रेड प्रदर्शन, मेमोरी बैंडविड्थ और कार्य व्यवस्थापन की दक्षता का महत्व बढ़ रहा है।

यही वह बाजार का खाली स्थान है जिसमें निविडा को अपना प्रवेश करने का विश्वास है।

उत्पाद रूप के आधार पर, Vera को एक स्वतंत्र CPU के रूप में या निविडा GPU के साथ Vera Rubin सिस्टम के रूप में उपयोग किया जा सकता है। निविडा ने इसे AI एजेंट और GPU कॉम्प्यूटिंग संसाधनों के बीच कनेक्शन का महत्वपूर्ण घटक भी बताया है।

NVIDIA के पहले जारी ग्राहक सूची में Anthropic, OpenAI और SpaceXAI जैसी AI कंपनियाँ और ByteDance, CoreWeave और Oracle Cloud Infrastructure जैसे क्लाउड सेवा प्रदाता शामिल थे; Dell, Hewlett Packard Enterprise, Lenovo और AMD जैसे सर्वर निर्माता Vera के आधार पर प्रणालियों को आगे बढ़ा रहे हैं।

This gives NVIDIA an advantage over traditional CPU manufacturers: it can offer customers complete solutions through a combination of GPUs, CPUs, networking, and software.

लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि न्वाइडिया आसानी से एएमडी और इंटेल को हिला सकती है।

CPU बाजार की प्रतिस्पर्धा केवल चिप प्रदर्शन की प्रतिस्पर्धा ही नहीं है, बल्कि सॉफ्टवेयर पारिस्थिति, ग्राहक प्रमाणीकरण, सर्वर संगतता और दीर्घकालिक आपूर्ति संबंधों की भी है। विशेष रूप से बड़े क्लाउड सेवा प्रदाता और उद्योग ग्राहक, अक्सर हार्डवेयर प्लेटफॉर्म स्विच करने में कई वर्ष लगाते हैं।

इसलिए, वेरा की AI-विशिष्ट स्थितियों से अधिक व्यापक सर्वर बाजार में विस्तार करने की क्षमता इस बात पर निर्भर करती है कि ग्राहकों को पर्याप्त रूप से स्पष्ट प्रदर्शन और लागत लाभ प्राप्त हो सकते हैं या नहीं।

निवेडिया ने एएमडी एआई एक्टिविटी के तुरंत पहले वेरा रुबिन के बड़े पैमाने पर उत्पादन और प्रदर्शन की जानकारी जारी करके स्पष्ट प्रतिस्पर्धी माहौल बनाया है।

पिछले कुछ वर्षों में, न्वाइडिया ने लगभग GPU के माध्यम से AI बुनियादी ढांचे के सबसे महत्वपूर्ण लाभ समूह को अकेले कब्जे में ले लिया है। हालाँकि, जैसे-जैसे AMD अपने AI त्वरक बुनियादी ढांचे को विस्तारित कर रहा है, और Intel भी AI चिप बाजार में एक तोड़ बनाने की कोशिश कर रहा है, बाजार अब यह देखने लगा है कि क्या न्वाइडिया अपनी तेजी से वृद्धि को बनाए रख पाएगी।

इसी बीच, एजेंट-आधारित AI के कारण नए मांग की उम्मीदों के कारण AMD और इंटेल के CPU बिजनेस को फिर से बाजार का ध्यान मिल रहा है।

निविडा का प्रतिक्रिया है: यदि एआई डेटासेंटर का मूल्य एकल GPU कैलकुलेशन से पूर्ण एआई फैक्ट्री में विस्तार हो रहा है, तो निविडा को सीपीयू बाजार को प्रतिद्वंद्वियों को सौंपने की आवश्यकता नहीं है।

इस दृष्टिकोण से, वेरा केवल एनविडिया द्वारा लॉन्च किया गया एक सरल सर्वर CPU नहीं है, बल्कि इसकी ऊर्ध्वाधर एकीकरण रणनीति का एक और विस्तार है।

NVIDIA अपने ग्राहकों से अब एकल GPU, CPU या नेटवर्क चिप खरीदने की बजाय एक पूर्ण बुनियादी ढांचा खरीदने की उम्मीद करता है, जिस पर AI मॉडल और AI एजेंट सीधे चलाए जा सकें।

यदि एजेंट-आधारित AI वास्तव में गणना की मांग में वृद्धि का प्रमुख चालक बन जाता है, तो न्वीडिया केवल GPU बाजार के हिस्से के लिए ही नहीं, बल्कि पूरे AI सर्वर कॉम्प्यूटिंग वैल्यू चेन के लिए प्रतिस्पर्धा कर सकता है।

और इसका अर्थ है कि भविष्य में AMD और Intel के सामने प्रतिद्वंद्वी केवल एक-दूसरे नहीं, बल्कि GPU, CPU, नेटवर्क, सॉफ्टवेयर और पूर्ण सिस्टम क्षमता रखने वाला NVIDIA होगा।