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AWS, NVIDIA के साथ मिलकर AI के लिए नए एक्सेलेरेटर और AI फैक्ट्री की घोषणा की

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लास वेगास — अमेज़ॅन वेब सर्विसेज ने मंगलवार को अपने री:इवेंट सम्मेलन में घोषणा की कि वह भविष्य के ट्रेनियम4 एआई चिप में एनवीडिया के एनवीलिंक फ्यूजन को एकीकृत करेगा और ग्राहकों को उच्च-प्रदर्शन त्वरक, नेटवर्किंग, स्टोरेज और प्रबंधित सेवाएं प्रदान करने के लिए एनवीडिया के साथ समन्वित एआई फैक्टरी लॉन्च करेगा। एडब्ल्यूएस ने फिलीपींस में उद्योग-केंद्रित क्लाउड विस्तार की रूपरेखा तैयार की और क्वांटिफ़ाई के ग्लोबल जेनएआई कंसल्टिंग पार्टनर ऑफ द ईयर और 1पासवर्ड के कनाडा राइजिंग स्टार पुरस्कार सहित भागीदार पहचान को उजागर किया। एडब्ल्यूएस ने कहा कि इन कदमों का उद्देश्य सार्वजनिक और निजी क्षेत्र के एआई डिप्लॉयमेंट के लिए बुनियादी ढांचे की बाधाओं को कम करना और हजारों मशीनों में मॉडल प्रशिक्षण को बढ़ाना है। 6 लेखों की समीक्षा और शोध पर आधारित।

Timeline

NVIDIA ने घोषणाओं से पहले अन्य चिप निर्माताओं को NVLink अपनाने के लिए बढ़ावा दिया।
2 दिसंबर: AWS ने re:Invent में भविष्य के Trainium4 चिप के लिए NVLink फ्यूजन को अपनाने की घोषणा की।
2 दिसंबर: AWS और NVIDIA ने एकीकृत एक्सेलेरेटर और प्रबंधित सेवाएं प्रदान करने के लिए AWS AI फैक्ट्रियों का अनावरण किया।
AWS ने फिलीपींस में उद्योग-केंद्रित विस्तार का वर्णन किया ताकि क्षेत्र-विशिष्ट क्लाउड की जरूरतों को पूरा किया जा सके।
2 दिसंबर: Quantiphi और 1Password को GenAI और क्षेत्रीय विकास को मान्यता देने वाले AWS पार्टनर पुरस्कार मिले।

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Who Benefited

क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर प्रोवाइडर, एनवीडिया, और एडब्ल्यूएस पार्टनर कंपनियों को एकीकृत एआई एक्सेलेरेटर, प्रबंधित सेवाओं और सार्वजनिक और निजी क्षेत्र के एआई डिप्लॉयमेंट की सेवा के लिए वाणिज्यिक अवसरों की बढ़ती मांग से लाभ होता है।

Who Suffered

बड़े पैमाने पर मॉडल प्रशिक्षण के लिए इन-हाउस एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर बनाने का प्रयास कर रहे संगठन उच्च प्रतिस्पर्धी दबाव का सामना कर सकते हैं और AWS और NVIDIA पारिस्थितिकी तंत्र पर अधिक निर्भर रह सकते हैं।

Expert Opinion

ताज़ा समाचार पढ़ने और शोध करने के बाद.... AWS, Trainium4 में NVIDIA के NVLink Fusion को एकीकृत करेगा और AI Factories का निर्माण करेगा ताकि Quantiphi और 1Password जैसे भागीदारों को मान्यता देते हुए बुनियादी ढांचे की लागत को कम किया जा सके; ये कदम बड़े पैमाने पर बड़े मॉडल प्रशिक्षण को तेज करने के लिए एक्सिलरेटर, नेटवर्किंग, स्टोरेज और सेवाओं को केंद्रीकृत करते हैं।

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