जैसे-जैसे AI मेमोरी पर मांग बढ़ाता है, स्टोरेज आगे आता है
NVIDIA
NVIDIA ने FMS में स्टोरेज प्रगति का खुलासा किया, जिसमें cuFile API को ओपन-सोर्स करना और 40 से अधिक विक्रेताओं के साथ Storage-Next पहल शामिल है। इनका उद्देश्य डेटा पथ का सक्रिय हिस्सा बनकर AI की बढ़ती मांगों को पूरा करना है, NVIDIA Vera CPU संपीड़न और एन्क्रिप्शन पाइपलाइनों में 3.21 गुना तक उच्च थ्रूपुट दिखा रहा है।
फ्यूचर ऑफ मेमोरी एंड स्टोरेज (एफएमएस) सम्मेलन में, एनवीडिया ने एआई की बढ़ती मांगों को पूरा करने के लिए नई भंडारण प्रगति की घोषणा की, जिसके लिए विशाल डेटासेट और संदर्भ विंडो की आवश्यकता होती है जो सिस्टम मेमोरी से अधिक होती हैं। कंपनी ने इस बात पर प्रकाश डाला कि भंडारण प्रणालियों को डेटा को कुशलतापूर्वक एन्क्रिप्ट, संपीड़ित, सत्यापित और पुनर्निर्माण करना चाहिए, जो बाधाएँ बन सकती हैं जब हजारों एआई एजेंट एक साथ भंडारण तक पहुँचते हैं। एनवीडिया का वेरा सीपीयू, जो एनवीडिया वेरा ब्लूफील्ड-4 एसटीएक्स का हिस्सा है, दो-चरणीय संपीड़न और एन्क्रिप्शन पाइपलाइन में एक्स८६ सीपीयू की तुलना में ३.२१ गुना अधिक थ्रूपुट प्रदान करता है, जिससे भंडारण प्लेटफॉर्म एआई डेटा की बाढ़ को अधिक कुशलता से संभाल सकते हैं। एनवीडिया ने यह भी घोषणा की कि वह अपने क्यूफाइल एपीआई को ओपन-सोर्स कर रहा है, जो जीपीयूडायरेक्ट स्टोरेज का हिस्सा हैं, जिससे जीपीयू माइक्रोसेकंड एक्सेस समय के साथ सीधे स्टोरेज में पढ़ और लिख सकते हैं। इसके अतिरिक्त, एनवीडिया ने स्टोरेज-नेक्स्ट पेश किया, जो डीडीएन, किओक्सिया और माइक्रोन जैसे ४० से अधिक स्टोरेज और फ्लैश विक्रेताओं के साथ एक पहल है, जो जीपीयू-संचालित स्टोरेज के लिए इंटरऑपरेबल मानक विकसित करने के लिए है। इस पहल में स्काडा (स्केल्ड, एक्सेलरेटेड डेटा एक्सेस) शामिल है, एक फ्रेमवर्क जो बड़े पैमाने पर समानांतर जीपीयू को सीधे अपनी उच्च-गति मेमोरी में केवल आवश्यक डेटा खींचने की अनुमति देता है, सुरक्षा बनाए रखने के लिए एक्सेस प्रक्रिया को सुरक्षित रूप से विभाजित करता है। एनवीडिया ने एनवीडिया सीएमएक्स कॉन्टेक्स्ट मेमोरी स्टोरेज का भी उल्लेख किया, जो एनवीडिया एसटीएक्स पर निर्मित लंबे-संदर्भ, बहु-मोड़, एजेंटिक एआई अनुमान के लिए एक एआई-मूल संदर्भ स्तर है।
स्रोत: NVIDIA blog —
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