GPUలకే పరిమితం కాదు.. AI రంగంలో Nvidia ఆధిపత్యం మరింత విస్తరిస్తోంది

AI పరిశ్రమ వేగంగా విస్తరిస్తున్న కొద్దీ Nvidiaకు ఉన్న ఆధిపత్యం కేవలం GPUల తయారీకి మాత్రమే పరిమితం కాకుండా మొత్తం AI కంప్యూటింగ్ వ్యవస్థకు విస్తరిస్తోంది. అత్యాధునిక AI మోడళ్లను శిక్షణ ఇవ్వడానికి, వాటిని భారీ స్థాయిలో అమలు చేయడానికి అవసరమైన కంప్యూటింగ్ శక్తి పెరుగుతున్న నేపథ్యంలో డేటా సెంటర్లలోని ప్రతి భాగాన్ని సమర్థవంతంగా నిర్వహించడం మరింత కీలకంగా మారుతోంది.

గత కొన్నేళ్లుగా AI బూమ్‌లో Nvidia GPUలు కీలక పాత్ర పోషించాయి. అయితే Amazon, Google వంటి పెద్ద క్లౌడ్ కంపెనీలు తమ సొంత AI చిప్‌లను అభివృద్ధి చేయడం ప్రారంభించడంతో Nvidia GPU ఆధిపత్యం ఎంతకాలం కొనసాగుతుందనే ప్రశ్నలు తలెత్తాయి. Nvidia షేర్లపై కూడా ఈ పోటీ ప్రభావం చూపింది.

అయితే తాజాగా Nvidiaపై ఏర్పడుతున్న కొత్త అంచనా ఏమిటంటే, కంపెనీ బలం GPUలో మాత్రమే లేదు; GPU చుట్టూ ఉన్న మొత్తం కంప్యూటింగ్ వ్యవస్థను నిర్మించడంలోనూ ఉంది.

AI డేటా సెంటర్లు మరింత సంక్లిష్టంగా మారుతున్నాయి

AI కంప్యూటింగ్ ఇప్పుడు సాధారణ సర్వర్ స్థాయిని దాటి గిగావాట్ స్థాయికి చేరుకుంటోంది. ఇంత భారీ స్థాయిలో కంప్యూటింగ్ నిర్వహించాలంటే కేవలం వేగవంతమైన GPUలు ఉంటే సరిపోదు.

GPUలకు అవసరమైన డేటా సరైన సమయంలో అందాలి. స్టోరేజ్ నుంచి డేటాను వేగంగా తీసుకురావాలి. CPUలు, మెమరీ, నెట్‌వర్కింగ్ వ్యవస్థలు సమన్వయంతో పనిచేయాలి. ఈ మొత్తం ప్రక్రియలో చిన్న bottleneck వచ్చినా అత్యంత ఖరీదైన GPUలు పూర్తిస్థాయిలో వినియోగించబడకపోవచ్చు.

ఇక్కడే Nvidia తన తదుపరి పోటీ ప్రయోజనాన్ని నిర్మిస్తోంది.

GPU చుట్టూ మొత్తం వ్యవస్థ

Nvidia ప్రస్తుతం తన Vera Rubin ఆర్కిటెక్చర్ను విస్తరిస్తోంది. ఇందులో Rubin GPUతో పాటు Vera CPU, Groq 3 LPX inference accelerator, స్టోరేజ్ మరియు నెట్‌వర్కింగ్ కోసం రూపొందించిన ఇతర ర్యాక్-స్థాయి వ్యవస్థలు ఉన్నాయి.

అంటే Nvidia కేవలం ఒక GPUని విక్రయించడం కాకుండా, భారీ AI డేటా సెంటర్‌లో GPU చుట్టూ పనిచేసే పూర్తి మౌలిక వ్యవస్థను అందించే దిశగా వెళ్తోంది.

GPUను కారులోని ఇంజిన్‌గా తీసుకుంటే, ఈ ఇతర భాగాలు ఆ ఇంజిన్‌కు అవసరమైన మిగిలిన వ్యవస్థలుగా పనిచేస్తాయని Nvidia వివరిస్తోంది.

Vera CPU ఎందుకు కీలకం?

ఈ కొత్త వ్యవస్థలో Vera CPUకు డేటా నిర్వహణలో కీలక పాత్ర ఉంది. ఒకే సర్వర్ లేదా కంప్యూటింగ్ ప్లాట్‌ఫామ్‌లో అపరిమిత మెమరీని ఉంచడం సాధ్యం కాదు. అందువల్ల భారీ మొత్తంలో డేటాను స్టోరేజ్ నుంచి GPUలకు సరైన సమయంలో తరలించడం పెద్ద సాంకేతిక సవాలుగా మారుతోంది.

Nvidia ప్రకారం, Vera CPU ఉపయోగించిన కొన్ని కార్యకలాపాల్లో పనితీరు మూడు రెట్లు వరకు మెరుగుపడింది. దీని వల్ల ఫ్లాష్ స్టోరేజ్ సామర్థ్యాన్ని bottleneck లేకుండా మరింతగా ఉపయోగించుకోవచ్చని కంపెనీ తెలిపింది.

AIలో ‘డేటా మూవ్‌మెంట్’ కొత్త సమస్య

AI మోడళ్ల పనితీరును పెంచడంలో ఇప్పటివరకు ఎక్కువగా GPU వేగం, మెమరీ సామర్థ్యం వంటి అంశాలపై దృష్టి ఉండేది. కానీ AI వర్క్‌లోడ్‌లు భారీగా మారుతున్న కొద్దీ డేటాను ఎక్కడి నుంచి ఎక్కడికి, ఎంత వేగంగా తరలించాలి అన్నది కూడా కీలకంగా మారుతోంది.

GPU ఎంత వేగంగా ఉన్నా దానికి అవసరమైన డేటా సమయానికి అందకపోతే దాని పూర్తి సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించలేరు.

అందుకే డేటా ఆర్కెస్ట్రేషన్, స్టోరేజ్, నెట్‌వర్కింగ్ వంటి అంశాలు AI మౌలిక సదుపాయాల్లో కీలక పోటీ రంగాలుగా మారుతున్నాయి.

OpenAI కూడా ఇదే సమస్యను పరిష్కరిస్తోంది

ఈ సమస్య Nvidiaకు మాత్రమే ప్రత్యేకమైనది కాదు. OpenAI అభివృద్ధి చేస్తున్న Jalapeño చిప్లో కూడా డేటా కదలికను తగ్గించడం ప్రధాన లక్ష్యాల్లో ఒకటిగా ఉంది.

ఒకే కనెక్టెడ్ సిస్టమ్‌లో ఎక్కువ వర్క్‌లోడ్‌ను ఉంచడం ద్వారా డేటా తరలింపు, కమ్యూనికేషన్ ఆలస్యాలను తగ్గించేందుకు ప్రయత్నిస్తున్నట్లు OpenAI పేర్కొంది.

Nvidia, OpenAI రెండింటి విధానాలు వేర్వేరుగా ఉన్నప్పటికీ, సమస్య మాత్రం ఒకటే — ఎక్కువ ప్రాసెసింగ్ శక్తిని జోడించడం మాత్రమే కాకుండా మొత్తం వ్యవస్థను మరింత సమర్థవంతంగా పనిచేసేలా చేయడం.

Nvidiaకు పోటీ కొత్త స్థాయికి మారుతోంది

Amazon, Google వంటి హైపర్‌స్కేలర్లు ఇప్పటికే తమ సొంత AI చిప్‌లపై పెట్టుబడులు పెడుతున్నాయి. దీంతో Nvidiaకు GPU స్థాయిలో పోటీ పెరుగుతోంది.

అయితే Nvidia ఇప్పుడు పోటీని మరో స్థాయికి తీసుకెళ్తోంది. ఒక ప్రత్యర్థి సంస్థ Nvidiaకు సమానమైన GPUని తయారు చేయడం మాత్రమే కాకుండా, దానితో పాటు CPU, మెమరీ, నెట్‌వర్కింగ్, స్టోరేజ్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ వ్యవస్థలను సమర్థవంతంగా సమన్వయం చేయాల్సి ఉంటుంది.

ఇది Nvidiaకు ఒక ముఖ్యమైన వ్యూహాత్మక ప్రయోజనంగా మారవచ్చు.

‘GPU ఒక భాగం మాత్రమే’ అన్న కొత్త దృక్పథం

AI డేటా సెంటర్‌ను కేవలం GPUల సమాహారంగా చూడటం ఇక సరిపోదు. భారీ AI వర్క్‌లోడ్‌లలో ప్రతి భాగం ఒకదానితో ఒకటి అనుసంధానమై పనిచేయాలి.

GPUలు, CPUలు, మెమరీ, స్టోరేజ్, నెట్‌వర్కింగ్, పవర్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ — ఇవన్నీ సమర్థవంతంగా పనిచేసినప్పుడే డేటా సెంటర్ పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అందుకోగలదు.

ఈ మార్పు Nvidiaకు పెద్ద అవకాశాన్ని అందిస్తోంది.

అయినప్పటికీ పోటీ తప్పదు

Nvidiaకు ఈ రంగంలో ప్రస్తుతం బలమైన స్థానం ఉన్నప్పటికీ, దీన్ని శాశ్వత ఆధిపత్యంగా భావించలేము. ఇతర చిప్ తయారీదారులు, క్లౌడ్ కంపెనీలు కూడా AI డేటా సెంటర్లలో GPUలకే కాకుండా మొత్తం సిస్టమ్ సామర్థ్యంపై దృష్టి పెడుతున్నాయి.

రాబోయే సంవత్సరాల్లో AI ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ పోటీ ఒకే చిప్ పనితీరుపై కాకుండా మొత్తం సిస్టమ్‌లో ప్రతి వాట్ విద్యుత్తుకు ఎంత కంప్యూటింగ్ పనితీరు సాధించగలమన్నదానిపై ఆధారపడే అవకాశం ఉంది.

Nvidiaకు తదుపరి పెద్ద పోటీ ప్రయోజనం

AI పరిశ్రమలో Nvidiaకు ఉన్న ప్రస్తుత బలం GPUలు, CUDA సాఫ్ట్‌వేర్, డేటా సెంటర్ భాగస్వామ్యాలు వంటి అనేక అంశాల కలయికపై ఆధారపడి ఉంది. ఇప్పుడు కంపెనీ ఆ ప్రయోజనాన్ని మరింత విస్తృతమైన సిస్టమ్ స్థాయికి తీసుకెళ్లే ప్రయత్నం చేస్తోంది.

AI కంప్యూటింగ్ మరింత భారీగా మారుతున్న కొద్దీ, వేగవంతమైన GPU మాత్రమే సరిపోదు. GPU చుట్టూ ఉన్న మొత్తం వ్యవస్థను సమర్థవంతంగా నిర్వహించగల సామర్థ్యమే తదుపరి పెద్ద పోటీ ప్రయోజనంగా మారుతోంది. ఈ మార్పులో Nvidia ప్రస్తుతం బలమైన ఆధిక్యంలో కనిపిస్తోంది.