ران ویئر نے تیز رفتار ماڈیولر AI ڈیٹا سینٹرز کے لیے سونک انفرنس پوڈ لانچ کیا ہے

iconCryptoBriefing
بانٹیں
AI summary iconخلاصہ
رانویئر نے سونک انفرینس پوڈ شروع کیا ہے، جو تیزی سے ڈپلویمنٹ کے لیے ڈیزائن کیا گیا ایک ماڈیولر AI ڈیٹا سینٹر یونٹ ہے۔ ہر 20 فٹ کے کنٹینر میں 1,000 سے زیادہ GPUs ہوتے ہیں اور 1 میگاواٹ کمپیوٹ پاور فراہم کرتے ہیں۔ کمپنی کا دعویٰ ہے کہ وہ تین ہفتے میں ایک مکمل ڈیٹا سینٹر تعمیر کر سکتی ہے، جو روایتی طریقوں کے مقابلے میں 50 گنا تیز ہے۔ یہ پوڈز AI انفرینس اور ایج ڈپلومنٹس کے لیے بہترین طریقے سے آپٹمائزڈ ہیں۔ رانویئر نے آپریشنز کو بڑھانے کے لیے 66 ملین امریکی ڈالر جمع کر لیے ہیں، جن میں 50 ملین امریکی ڈالر کا سیریز A راؤنڈ بھی شامل ہے۔ یہ اقدام بڑھتی مہنگائی کے اعداد و شمار اور بڑھتے ہوئے AI + کرپٹو خبروں کے درمیان آیا ہے۔

ایک ڈیٹا سینٹر کو روایتی طور پر سالوں لگتے ہیں۔ رن ویئر کا خیال ہے کہ وہ اس کے برابر تین ہفتے میں کر سکتا ہے۔

ایک AI انفراسٹرکچر کمپنی نے منگل کو اپنا سونک انفرنس پوڈ متعارف کرایا، جو ایک ماڈیولر، کنٹینرائزڈ کمپیوٹ یونٹ ہے جسے بجلی کی دستیابی اور کم لیڈ ٹائم کے ساتھ کہیں بھی ڈپلوی کیا جا سکتا ہے۔ ہر پوڈ ایک 20 فٹ کے کنٹینر میں شپ ہوتا ہے، جس میں 1,000 سے زائد GPU شامل ہیں، مخصوص ترل کولنگ استعمال کرتا ہے، اور 1 میگاواٹ انفرنس کمپیوٹ فراہم کرتا ہے۔ انہیں کافی تعداد میں ایک ساتھ جوڑ دیں، اور آپ کے پاس ایک ڈیٹا سینٹر ہو جائے گا۔ ایسا ڈیٹا سینٹر جس کے لیے سالوں کی اجازت، تعمیر، یا گرڈ مذاکرات کی ضرورت نہیں تھی۔

وہ آخری حصہ پیشکش ہے۔ روایتی ڈیٹا سینٹرز کو منصوبہ بندی سے آپریشن تک کئی سال لگ سکتے ہیں۔ رن ویئر دعویٰ کرتا ہے کہ اس کا ڈیپلویمنٹ ونڈو صرف تین ہفتے ہے، جس سے وہ کہتا ہے کہ سونک پوڈ روایتی تعمیرات کے مقابلے میں تقریباً 50 گنا تیز ہے۔

اعلان

سونک انفرنس پود کیا کرتا ہے

ہر پوڈ AI انفرنس کے کاموں کے لیے خاص طور پر تعمیر کیا گیا ہے، تربیت کے لیے نہیں۔ یہ فرق اہم ہے۔ تربیت کے لیے ہفتوں تک چلنے والے وسیع مرکزی کلسٹرز کی ضرورت ہوتی ہے۔ انفرنس وہ حصہ ہے جہاں ماڈل صارف کے سوال کا جواب دیتا ہے، اور اسے تیزی سے، صارف کے قریب، اور بڑے پیمانے پر ہونا چاہیے۔

رانویئر پوڈز کو ایج ڈیپلویمنٹس کے لیے ترتیب دے رہا ہے: آخری صارفین کے قریب کے مقامات، دور دراز ہائپر اسکیل کیمپسز کی بجائے۔ سوچیں جنریٹو میڈیا پلیٹ فارمز، ریل ٹائم متا مودل ایپلیکیشنز، اور کوئی بھی استعمال جہاں لیٹنسی دشمن ہے۔ یہ پوڈز سستے علاقائی بجلی کے ذرائع سے جڑتے ہیں، جو جدید AI انفراسٹرکچر کا ایک بڑا سب سے بڑا مسئلہ — بڑے آبادی والے مراکز کے قریب کافی سستی بجلی تلاش کرنا — کو دور کرتے ہیں۔

سافٹ ویئر لیئر بھی پیشکش کے لیے برابر مرکزی ہے۔ رن ویئر نے اپنے ذریعہ ایک ماڈل لیک تعمیر کیا ہے، جو 400,000 سے زائد AI ماڈلز پر مشتمل ایک یکجا ریپوزٹری ہے۔ یہ سسٹم پوڈز کے درمیان بہترین راؤٹنگ کو ہینڈل کرتا ہے اور درخواستوں کو صحیح ماڈل اور صحیح مقام کی طرف ہدایت کرتا ہے۔

کمپنی نے 10,000 Sonic Inference Pods کا انتظام کرنے کی منصوبہ بندی کا اعلان کیا ہے۔ ایک اکائی کے لیے 1 میگاواٹ کے حساب سے، یہ توزیع شدہ کمپیوٹنگ کی ایک سنگین صلاحیت کا اظہار ہوگا، حالانکہ اس مقصد تک پہنچنے کے لیے متعین کردہ وقت کا ذکر نہیں کیا گیا۔

AMBITION کے پیچھے کی فنڈنگ

رانویئر کا وسعت پذیری ایک ایسی فنڈنگ تاریخ کے ساتھ ہے جو جلدی سے آگے بڑھ رہی ہے۔ نومبر 2024 میں کمپنی نے 3 ملین امریکی ڈالر جمع کیے، جس کے بعد ستمبر 2025 میں 13 ملین امریکی ڈالر کا بیج راؤنڈ ہوا۔ تازہ ترین میں، اس نے دسمبر 2025 اور جنوری 2026 کے درمیان 50 ملین امریکی ڈالر کا سیریز اے مکمل کیا، جس سے کل اعلان شدہ فنڈنگ 66 ملین امریکی ڈالر ہو گئی۔

اس کے پیچھے کا لاگت کی کارآمدی کا دعویٰ یہ ہے کہ روایتی انتظامات کے مقابلے میں انفراسٹرکچر کی لاگت میں دس گنا کمی ہو سکتی ہے۔ بنیادی منطق درست ہے: مقامی بجلی کا استعمال کرتے ہوئے سکیل پر کنٹینرائزڈ ہارڈویئر، جس میں ایک سافٹ ویئر لیئر وہیں دہرائے جانے والے ماڈل اسٹوریج اور کمپیوٹ کے ضائع کو ختم کرتا ہے۔

اعلان دستبرداری: اس صفحہ پر معلومات تیسرے فریق سے حاصل کی گئی ہوں گی اور یہ ضروری نہیں کہ KuCoin کے خیالات یا خیالات کی عکاسی کرے۔ یہ مواد کسی بھی قسم کی نمائندگی یا وارنٹی کے بغیر صرف عام معلوماتی مقاصد کے لیے فراہم کیا گیا ہے، اور نہ ہی اسے مالی یا سرمایہ کاری کے مشورے کے طور پر سمجھا جائے گا۔ KuCoin کسی غلطی یا کوتاہی کے لیے، یا اس معلومات کے استعمال کے نتیجے میں کسی بھی نتائج کے لیے ذمہ دار نہیں ہوگا۔ ڈیجیٹل اثاثوں میں سرمایہ کاری خطرناک ہو سکتی ہے۔ براہ کرم اپنے مالی حالات کی بنیاد پر کسی پروڈکٹ کے خطرات اور اپنے خطرے کی برداشت کا بغور جائزہ لیں۔ مزید معلومات کے لیے، براہ کرم ہماری استعمال کی شرائط اور خطرے کا انکشاف دیکھیں۔