रनवेयर ने AI इन्फ्रेंस के लिए पोर्टेबल डेटा सेंटर पॉड पेश किया
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OpenAI
AI इंफ्रास्ट्रक्चर स्टार्टअप रनवेयर ने अपना सोनिक इन्फ्रेंस पॉड लॉन्च किया है, जो एक मॉड्यूलर, परिवहन योग्य डेटा सेंटर इकाई है, जिसे सस्ता और तेज़ AI इन्फ्रेंस प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कंपनी के पास वर्तमान में अमेरिका, यूरोप और एशिया-प्रशांत क्षेत्र में 10 पॉड तैनात हैं, और वे इन्हें विशाल हाइपरस्केल डेटा सेंटरों के लचीले विकल्प के रूप में पेश करते हैं।
रनवेयर, एक एआई बुनियादी ढांचा कंपनी, ने अपने मॉड्यूलर डेटा सेंटर सोनिक इनफेरेंस पॉड की शुरुआत की घोषणा की, जो एक परिवहनीय इकाई है जो एक अधिक लचीले प्रकार के कंप्यूट को दर्शाती है। पॉड को अन्य सर्वरलेस इनफेरेंस प्लेटफॉर्म और जीपीयू क्लाउड की तुलना में उच्च गुणवत्ता और कम लागत पर इनफेरेंस प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और इसका मॉड्यूलर डिज़ाइन निश्चित डेटा सेंटर बनाए बिना तेजी से क्षमता विस्तार की अनुमति देता है। सीईओ फ्लेवियू रडुलेस्कु के अनुसार, अंतिम उपयोगकर्ताओं के करीब स्थित वितरित कंप्यूट लंबे समय में जीतेंगे, और पॉड तेजी से स्केल कर सकते हैं, बिजली के साथ कहीं भी तैनात हो सकते हैं, और नए हार्डवेयर के अनुकूल हो सकते हैं। पॉड एक बंद-लूप शीतलन प्रणाली का उपयोग करते हैं जिसमें पानी की आवश्यकता नहीं होती है और इसे दिनों में बनाया जा सकता है। रनवेयर के पास वर्तमान में अमेरिका, यूरोप और एशिया-प्रशांत में 10 पॉड तैनात हैं, जो हिग्सफील्ड एआई और विक्स जैसी कंपनियों की सेवा कर रहे हैं, जिनमें 160 साइटें उपलब्ध हैं। कंपनी ने दिसंबर में सीरीज़ ए में 50 मिलियन डॉलर जुटाए। जबकि ओपनएआई और स्पेसएक्स जैसी एआई प्रयोगशालाएं विशाल डेटा सेंटर बना रही हैं, रडुलेस्कु पॉड को पूरक के रूप में देखते हैं, यह देखते हुए कि यदि एक पॉड ऑफ़लाइन हो जाता है, तो ट्रैफ़िक दूसरे पर चला जाता है, और जो ग्राहक समर्पित हार्डवेयर चाहते हैं उन्हें पूरे पॉड मिलते हैं। उन्होंने धीमे हार्डवेयर डिज़ाइन चक्र और छोटे प्रतिभा पूल का हवाला देते हुए प्रतिस्पर्धा को भी कम करके आंका। हालांकि संसाधन उपयोग के कारण एआई डेटा सेंटर बनाना विवादास्पद है, रडुलेस्कु का मानना है कि एआई बिजली का उपयोग बढ़ेगा, और रनवेयर बिना ट्रांसमिशन नुकसान, बिना पानी ठंडा किए, और मौजूदा बिजली क्षमता का उपयोग करके मांग को कुशलता से पूरा करने पर केंद्रित है।
स्रोत: TechCrunch AI —
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