04 सित॰ 2025·8 मिनट
जेंसन हुआंग और NVIDIA की एआई रीढ़ के पीछे की रणनीति
कैसे जेंसन हुआंग ने NVIDIA को गेमिंग GPUs से एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर तक मोड़ा—प्लेटफ़ॉर्म पर दांव, CUDA, डेटा सेंटर्स और पार्टनरशिप्स जिन्होंने बूम को तेजी दी।
कैसे जेंसन हुआंग ने NVIDIA को गेमिंग GPUs से एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर तक मोड़ा—प्लेटफ़ॉर्म पर दांव, CUDA, डेटा सेंटर्स और पार्टनरशिप्स जिन्होंने बूम को तेजी दी।
जब लोग NVIDIA को “एआई की रीढ़” कहते हैं, तो वे सिर्फ़ तेज़ चिप्स की तारीफ़ नहीं कर रहे होते। वे उन बिल्डिंग ब्लॉक्स को बता रहे होते हैं जिन पर कई आधुनिक एआई सिस्टम मॉडल ट्रेन करने, प्रोडक्ट में चलाने, और आर्थिक रूप से स्केल करने के लिए निर्भर करते हैं।
साधारण भाषा में, एक रीढ़ वह होती है जिस पर अन्य हिस्से निर्भर करते हैं। एआई के लिए, यह आम तौर पर चार चीजें हैं जो साथ काम करती हैं:
यदि इनमें से कोई एक कमी है, तो एआई की प्रगति धीमी हो जाती है। तेज सिलिकॉन बिना उपयोगी सॉफ़्टवेयर के लैब में ही रह जाता है। शानदार टूल्स बिना पर्याप्त हार्डवेयर क्षमता के दिक्कत में अटक जाते हैं।
यह कहानी अक्सर NVIDIA के सह-संस्थापक और CEO जेंसन हुआंग के माध्यम से बताई जाती है—एक अकेले प्रतिभाशाली व्यक्ति के रूप में नहीं, बल्कि उस नेता के रूप में जिसने बार-बार प्लेटफ़ॉर्म-स्टाइल दांव लगाए। GPU को एक सिंगल प्रोडक्ट श्रेणी मानने के बजाय, NVIDIA ने पहले ही उन्हें एक ऐसा आधार बनाने में निवेश किया जिस पर अन्य कंपनियाँ निर्माण कर सकें। इसके लिए लंबे चक्रों के सॉफ्टवेयर निवेश और डेवलपर्स, क्लाउड प्रोवाइडर्स, और एंटरप्राइजेज के साथ रिश्ते बनाने की जरूरत पड़ी—बहुत पहले कि लाभ स्पष्ट हो।
आगे के अनुभाग बताते हैं कि NVIDIA ने ग्राफ़िक्स से जनरल कंप्यूट में कैसे कदम रखा, CUDA क्यों महत्वपूर्ण था, डीप लर्निंग ने मांग को कैसे बदल दिया, और कैसे सिस्टम इंजीनियरिंग, पार्टनरशिप और निर्माण संबंधी प्रतिबंधों ने बाज़ार का आकार तय किया। लक्ष्य NVIDIA की पौराणिकता करने का नहीं—बल्कि उस रणनीति को समझना है जिसने एक कॉम्पोनेंट को इंफ्रास्ट्रक्चर में बदल दिया।
NVIDIA "एआई कंपनी" के रूप में शुरू नहीं हुई थी। इसकी शुरुआती पहचान ग्राफ़िक्स में थी: ऐसे GPU बनाना जो गेमर्स और डिज़ाइनरों के लिए 3D दुनिया को स्मूदली रेंडर कर सकें। उस फोकस ने टीम को एक ऐसी क्षमता में माहिर बनने पर मजबूर किया जो बाद में निर्णायक साबित हुई—अनेक छोटे गणितीय ऑपरेशनों को एक साथ करने की क्षमता।
एक गेम का एक फ्रेम ड्रॉ करने के लिए कंप्यूटर को मिलियन-पिक्सल्स के लिए रंग, लाइटिंग, टेक्सचर और ज्योमेट्री की गणना करनी होती है। महत्वपूर्ण बात यह है कि उन पिक्सल गणनाओं में से कई एक-दूसरे पर निर्भर नहीं होतीं। आप पिक्सल #1 और पिक्सल #1,000,000 पर एक साथ काम कर सकते हैं।
इसीलिए GPUs बड़े पैमाने पर पैरेलल मशीनों में विकसित हुए: कुछ बहुत शक्तिशाली कोरों की बजाय, उनके पास कई छोटे कोर होते हैं जो बड़े बैच की डेटा पर सरल ऑपरेशनों को दोहराने के लिए डिज़ाइन किए जाते हैं।
एक सरल उपमा:
जब इंजीनियरों ने देखा कि वही पैरेलल पैटर्न गेमिंग के बाहर भी दिखते हैं—फिजिक्स सिमुलेशन, इमेज प्रोसेसिंग, वीडियो एन्कोडिंग और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग—तो GPU केवल एक निच घटक नहीं रह गया और यह “एक साथ बहुत सारे गणित” के लिए एक सामान्य-उद्देश्य इंजन बन गया।
इस शिफ्ट ने NVIDIA के अवसर का परिप्रेक्ष्य बदल दिया: सिर्फ़ कंज्यूमर ग्राफ़िक्स कार्ड बेचने के बजाय, उन्होंने उन वर्कलोड्स के लिए एक प्लेटफ़ॉर्म बनाने पर ध्यान दिया जो पैरेलल कंप्यूटिंग का इनाम देते हैं—जिसने बाद में डीप लर्निंग की मांग के लिए मंच तैयार किया।
NVIDIA की निर्णायक रणनीतिक शर्त केवल "तेज़ GPU बनाना" नहीं थी। यह थी "ऐसा प्लेटफ़ॉर्म बनाना जिस पर डेवलपर्स चुनें—और चुनते रहें—क्योंकि सॉफ़्टवेयर अनुभव समय के साथ गुणा होता है।"
एक ग्राफ़िक्स चिप स्पेक्स पर सरलता से तुलना की जा सकती है: कोर, बैंडविड्थ, वाट्स, कीमत। एक प्लेटफ़ॉर्म बदलना कठिन होता है। सुसंगत प्रोग्रामिंग मॉडल में जल्दी निवेश करके, NVIDIA ने खरीदार के निर्णय को बदलने की कोशिश की: "इस साल कौन सा चिप सबसे तेज़ है?" से "हमारी टीम अगले पाँच सालों में किस स्टैक पर बनेगी?" तक।
CUDA ने GPU को एक विशेष ग्राफ़िक्स प्रोसेसर से उस चीज़ में बदल दिया जिसे प्रोग्रामर कई प्रकार की गणनाओं के लिए उपयोग कर सकें। ग्राफ़िक्स APIs के स्थान पर, CUDA ने GPU-एक्सेलेरेटेड कोड लिखने का अधिक प्रत्यक्ष तरीका दिया—कम्पाइलर्स, डिबग टूल और परफॉर्मेंस प्रोफाइलिंग के साथ।
यह "पुल" इसलिए महत्वपूर्ण था क्योंकि इसने नए वर्कलोड्स को आजमाने की घर्षण को घटाया। जैसे-जैसे डेवलपर्स ने तेज़ परिणाम देखे—तेज़ सिमुलेशन, एनालिटिक्स, और बाद में डीप लर्निंग—उनके पास टिके रहने का कारण आया।
हार्डवेयर नेतृत्व अस्थायी हो सकता है; सॉफ़्टवेयर इकोसिस्टम घातीय रूप से बढ़ते हैं। टूलिंग, लाइब्रेरीज़, ट्यूटोरियल और समुदाय का ज्ञान स्विचिंग कॉस्ट बनाते हैं जो बेंचमार्क चार्ट में नहीं दिखते। समय के साथ टीमें आंतरिक कोडबेस बनाती हैं, CUDA के अनुभव के लिए भर्ती करती हैं, और ऑप्टिमाइज़्ड बिल्डिंग ब्लॉक्स पर निर्भर हो जाती हैं।
CUDA के भी नुकसान हैं। इसकी सीखने की वक्र रेखा होती है, और GPU प्रोग्रामिंग को विशेष प्रदर्शन सोच की आवश्यकता हो सकती है। पोर्टेबिलिटी भी चिंता का विषय हो सकता है: कोड और वर्कफ़्लो NVIDIA के इकोसिस्टम से बंध सकते हैं, जिससे कुछ संगठन मानकों और एब्स्ट्रैक्शंस के साथ हेज करते हैं।
डीप लर्निंग ने एआई के लिए "अच्छा हार्डवेयर" क्या होता है, यह बदल दिया। पहले की मशीन लर्निंग अक्सर CPU पर फिट हो जाती थी क्योंकि मॉडल छोटे थे और ट्रेनिंग रन कम समय लेते थे। आधुनिक न्यूरल नेटवर्क—विशेषकर विज़न, स्पीच और लैंग्वेज के लिए—ट्रेनिंग को एक विशाल नंबर-क्रंचिंग काम बना देते हैं, और यह ठीक वही है जिसमें GPUs पहले से अच्छे थे।
एक न्यूरल नेटवर्क की ट्रेनिंग अक्सर एक ही प्रकार के ऑपरेशनों को बार-बार दोहराने से भरी होती है: बड़े मैट्रिक्स मल्टिप्लिकेशन और संबंधित रैखिक बीजगणित। ये गणनाएँ बहुत पैरेलल होती हैं—यानी आप काम को कई छोटे हिस्सों में बाँट सकते हैं और एक साथ चला सकते हैं।
GPU मूलतः पैरेलल वर्कलोड्स के लिए बने थे (शुरू में ग्राफ़िक्स रेंडर करने के लिए)। हजारों छोटे कोर अनेक मल्टिप्लिकेशनों को समानांतर प्रोसेस कर सकते हैं, जो अरबों या खरबों ऑपरेशनों पर बड़ा फर्क डालता है। जैसे-जैसे डेटा और मॉडल साइज बढ़े, यह पैरेलल स्पीडअप केवल “अच्छा” नहीं रहा—यह अक्सर तय करता कि ट्रेनिंग दिन में खत्म होगी या हफ्तों में।
प्रारंभिक अंगीकरण चक्र व्यावहारिक था। विश्वविद्यालयों और लैब्स के शोधकर्ता GPUs का प्रयोग करते थे क्योंकि उन्हें प्रति डॉलर अधिक कंप्यूट चाहिए था। जैसे-जैसे परिणाम बेहतर हुए, ये विचार साझा कोड और पुनरुत्पाद्य ट्रेनिंग रेसिपीज़ में फैल गए।
फिर फ्रेमवर्क्स ने इसे आसान बनाया। जब लोकप्रिय टूल जैसे TensorFlow और PyTorch ने आउट-ऑफ-द-बॉक्स GPU सपोर्ट दिया, तो टीमों को लो-लेवल GPU कोड लिखने की ज़रूरत कम हो गई। इससे घर्षण घटा: अधिक छात्र बड़े मॉडल ट्रेन कर सके, स्टार्टअप्स जल्दी प्रोटोटाइप कर सके, और स्थापित कंपनियाँ GPU सर्वरों में निवेश का औचित्य जता सकीं।
हार्डवेयर को अकेला क्रेडिट देना सही नहीं होगा। एल्गोरिदम में प्रगति, बेहतर ट्रेनिंग तकनीकें, बड़े डेटासेट और सुधरे हुए सॉफ़्टवेयर टूलिंग ने साथ मिलकर प्रगति चलायी। GPUs केंद्रीय बने क्योंकि वे नए वर्कलोड के आकार से मेल खाते थे—और आसपास का इकोसिस्टम उन्हें सुलभ बनाता था।
गेमर्स को ग्राफ़िक्स कार्ड बेचने में पीक फ्रेम रेट और प्राइस मायने रखता है। डेटा सेंटर को कंप्यूट बेचने का बिजनेस अलग होता है: खरीदार अपटाइम, पूर्वानुमेय सप्लाय, सपोर्ट कॉन्ट्रैक्ट और तीन साल बाद प्लेटफ़ॉर्म कैसा दिखेगा, इन बातों पर ध्यान देता है।
डेटा सेंटर ग्राहक—क्लाउड प्रोवाइडर्स, रिसर्च लैब्स और एंटरप्राइजेज—शौकिया पीसी नहीं असेंबल कर रहे। वे राजस्व-संबंधी सेवाएँ चला रहे हैं जहाँ एक नोड का फेल होना मतलब SLA चूक और वास्तविक पैसा। इससे बातचीत "तेज़ चिप" से बदलकर "निर्भरता योग्य सिस्टम" बन जाती है: वैधता-सिद्ध कॉन्फ़िगरेशन, फर्मवेयर अनुशासन, सुरक्षा अपडेट और स्पष्ट परिचालन मार्गदर्शन।
एआई ट्रेनिंग और इन्फरेंस के लिए कच्ची गति मायने रखती है, पर कितना काम आप प्रति यूनिट पावर और स्पेस में कर सकते हैं यह भी उतना ही महत्वपूर्ण है। डेटा सेंटर्स सीमाओं के अंदर जीते हैं: रैक डेंसिटी, कूलिंग क्षमता और बिजली लागत।
NVIDIA की पुश डेटा-सेंटर–नेटिव मेट्रिक्स की तरफ बढ़ी:
एक GPU अकेला डिप्लॉयमेंट समस्या हल नहीं करता। डेटा सेंटर खरीदार एक पूरा, समर्थित पथ चाहते हैं: सर्वर-एन्वायरनमेंट के लिए डिज़ाइन किया हार्डवेयर, सिस्टम-स्तर के संदर्भ डिजाइन, स्थिर ड्राइवर और फर्मवेयर रिलीज, और सॉफ़्टवेयर जो हार्डवेयर का प्रभावी उपयोग करना आसान बनाए।
यहाँ NVIDIA की "फुल-स्टैक" रीफ्रेमिंग काम आती है—हार्डवेयर के साथ आस-पास का सॉफ़्टवेयर और सपोर्ट जो उन ग्राहकों के लिए जोखिम घटाता है जो प्रयोग नहीं कर सकते।
एंटरप्राइजेज ऐसे प्लेटफ़ॉर्म चुनते हैं जिनका मेंटेनेंस वे मानते हैं। दीर्घकालिक रोडमैप संकेत देता है कि आज की खरीद बेकार नहीं पड़ेगी, जबकि एंटरप्राइज़-ग्रेड विश्वसनीयता—मान्य घटक, पूर्वानुमेय अपडेट चक्र, और त्वरित सपोर्ट—परिचालन चिंता को कम करती है। समय के साथ, यह GPUs को बदलने योग्य भागों से एक प्लेटफ़ॉर्म निर्णय में बदल देता है जिस पर डेटा सेंटर्स स्टैण्डर्डाइज़ करना पसंद करते हैं।
NVIDIA ने AI नहीं जीता केवल GPU को एक अलग घटक मानकर जिसे किसी और के सर्वर में जोड़ा जाए। कंपनी ने प्रदर्शन को एक सिस्टम परिणाम माना—चिप, बोर्ड, GPUs के बीच संचार, और पूरा स्टैक कैसे डेटा सेंटर में डिप्लॉय होता है, इन सबका मिश्रण।
आधुनिक AI "GPU" प्रोडक्ट अक्सर निर्णयों का पैकेज होता है: मेमोरी कॉन्फ़िगरेशन, पावर डिलीवरी, कूलिंग, बोर्ड लेआउट और वैलिडेटेड संदर्भ डिजाइन। ये विकल्प निर्धारित करते हैं कि ग्राहक क्या बिना आश्चर्यों के एक क्लस्टर हफ्तों तक पूर्ण गति पर चला सकते हैं या नहीं।
पूर्व-टेस्टेड बोर्ड और सर्वर डिज़ाइन देकर NVIDIA ने चैन में बाकी लोगों का बोझ घटाया: OEMs, क्लाउड प्रोवाइडर्स और एंटरप्राइज़ IT टीमें।
बड़े मॉडल ट्रेनिंग में संचार हावी होता है: GPUs लगातार gradients, activations और मॉडल पैरामीटर एक्सचेंज करते हैं। अगर वह ट्रैफ़िक धीमा हो, तो महंगा compute idle रहता है।
हाई-बैंडविड्थ, कम-लेटेंसी लिंक GPUs के बीच (और समझदारी भरे स्विचिंग टोपोलॉजी) ट्रेनिंग को एक तेज बॉक्स से कई बॉक्सों तक स्केल करने देते हैं जो एक जैसा काम करते हैं। व्यावहारिक परिणाम बेहतर उपयोग और बढ़ती मॉडल साइज पर समय-से-ट्रेन में कमी है।
NVIDIA का प्लेटफ़ॉर्म अप्रोच तब आसान लगता है जब आप सीढ़ी देखें:
प्रत्येक स्तर को अगले के साथ साफ़ी से इंटीग्रेट करने के लिए डिज़ाइन किया जाता है, ताकि ग्राहक बिना सब कुछ फिर से डिजाइन किए क्षमता बढ़ा सकें।
ग्राहकों के लिए, यह सिस्टम पैकेजिंग AI इन्फ्रास्ट्रक्चर को खरीदने-योग्य प्रोडक्ट के करीब ले आती है: स्पष्ट कॉन्फ़िगरेशन, पूर्वानुमेय प्रदर्शन, और तेज़ रोलआउट। इससे डिप्लॉयमेंट रिस्क घटता है, अंगीकरण तेज़ होता है, और AI को स्केल करना अनुभवात्मक नहीं बल्कि परिचालन जैसा लगता है।
बेंचमार्क चार्ट हेडलाइंस जीतने में मदद करते हैं, पर डेवलपर माइंडशेयर सालों जीतता है। जो टीमें निर्णय लेती हैं कि किस पर प्रोटोटाइप करना है—वे अक्सर उस विकल्प को चुनती हैं जो सबसे तेज़, सबसे सुरक्षित और सबसे बेहतर-सपोर्टेड लगा, भले ही किसी और चिप का कच्चा प्रदर्शन नज़दीकी हो।
एक GPU अपने आप में मूल्य नहीं बनाता; डेवलपर्स बनाते हैं। यदि आपके इंजीनियर इस सप्ताह काम करने वाले परिणाम तक पहुँच सकते हैं (अगले तिमाही नहीं), तो आप अगले प्रोजेक्ट के लिए डिफ़ॉल्ट विकल्प बन जाते हैं—और यह आदत कंपनियों के अंदर गुणा होती रहती है: आंतरिक उदाहरण, पुन:उपयोग योग्य कोड, और "यही हमारा तरीका है" किसी भी बेंचमार्क से अधिक प्रभावी होते हैं।
NVIDIA ने सॉफ्टवेयर आत्मविश्वास बनाने के उबड़-खाबड़ हिस्सों में भारी निवेश किया:
एक बार किसी टीम के मॉडल, पाइपलाइंस और हायरिंग योजनाएँ किसी स्टैक के इर्द-गिर्द बन जाती हैं, तो स्विच करना "एक कार्ड बदलना" नहीं रह जाता। यह इंजीनियरों को फिर से प्रशिक्षित करना, कोड फिर से लिखना, परिणामों का सत्यापन और परिचालन प्लेबुक फिर से बनाना होता है। वह घर्षण खुद एक खाई बन जाता है।
एक सरल उदाहरण: हाथ से मैट्रिक्स ऑपरेशन्स और मेमोरी उपयोग को हफ्तों तक ऑप्टिमाइज़ करने के बजाय, एक टीम प्री-बिल्ट लाइब्रेरीज़ (कॉमन लेयर्स और अटेंशन कर्नेल्स) का उपयोग कर सकती है और दिनों में काम चल लेता है। तेज़ पुनरावृत्ति का मतलब अधिक प्रयोग, तेज़ उत्पाद चक्र और प्लेटफ़ॉर्म पर टिके रहने का और मजबूत कारण।
NVIDIA ने AI नहीं जीता केवल चिप्स बेचकर। उसने उन जगहों पर खुद को दिखाया जहाँ लोग पहले ही कंप्यूट खरीदते, किराए पर लेते और सीखते हैं—क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, एंटरप्राइज़ सर्वर और विश्वविद्यालय लैब्स। यह डिस्ट्रीब्यूशन उतना ही मायने रखती थी जितना कच्चा प्रदर्शन।
कई टीमों के लिए निर्णायक फ़ैक्टर यह नहीं था "कौन सा GPU सबसे अच्छा है?" बल्कि "कौन सा विकल्प मैं इस सप्ताह ऑन कर सकता हूँ?" जब AWS, Azure, Google Cloud और अन्य प्रोवाइडर्स ने NVIDIA इंस्टेंसेज़ को डिफ़ॉल्ट विकल्प के रूप में दिया, तो अंगीकरण एक प्रोक्योरमेंट चेकबॉक्स बन गया बजाय एक बड़े इन्फ्रास्ट्रक्चर प्रोजेक्ट के।
यह पैटर्न OEM पार्टनर्स (Dell, HPE, Lenovo, Supermicro आदि) के जरिए एंटरप्राइज़ेज में भी चला। यदि GPU एक वैध सर्वर के अंदर आता है, ड्राइवर और सपोर्ट कॉन्ट्रैक्ट के साथ, तो IT के लिए सहमत होना काफी आसान हो जाता है।
पार्टनरशिप्स ने बड़े पैमाने पर को-ऑप्टिमाइज़ेशन की अनुमति दी। क्लाउड प्रोवाइडर्स नेटवर्किंग, स्टोरेज और शेड्यूलिंग को GPU-भारी वर्कलोड्स के चारों ओर ट्यून कर सकते थे। NVIDIA हार्डवेयर फीचर्स और सॉफ़्टवेयर लाइब्रेरीज़ को उन फ्रेमवर्क्स (PyTorch, TensorFlow, CUDA लाइब्रेरीज़, इन्फरेंस रनटाइम्स) के साथ संरेखित कर सकता था जिन्हें ग्राहक वास्तविक रूप से उपयोग करते थे, और सामान्य पैटर्न्स (बड़े मॉडल ट्रेनिंग, फाइन-ट्यूनिंग, हाई-थ्रूपुट इन्फरेंस) पर प्रदर्शन सत्यापित कर सकता था।
यह फ़ीडबैक-लूप सूक्ष्म पर तब शक्तिशाली बनता है: वास्तविक प्रोडक्शन ट्रेस कर्नेल्स को प्रभावित करते हैं, कर्नेल्स लाइब्रेरीज़ को प्रभावित करते हैं, और लाइब्रेरीज़ डेवलपर्स के आगे क्या बनाते हैं उस पर प्रभाव डालती हैं।
एकेडमिक प्रोग्राम और रिसर्च लैब्स ने NVIDIA टूलिंग को कोर्सवर्क और पेपर्स में मानकीकृत करने में मदद की। छात्र CUDA-सक्षम सिस्टम्स पर सीखते थे, फिर उन आदतों को स्टार्टअप्स और एंटरप्राइज़ टीमों में ले जाते थे—एक अंगीकरण चैनल जो वर्षों में गुणात्मक बढ़ता है।
मजबूत पार्टनरशिप्स का मतलब अनन्य समर्थन नहीं होता। क्लाउड प्रोवाइडर्स और बड़ी एंटरप्राइज़ेज अक्सर विकल्पों (अन्य GPUs, कस्टम एक्सेलेरेटर्स, या अलग विक्रेता) के साथ प्रयोग करते हैं ताकि लागत, सप्लाई जोखिम और नेगोशिएटिंग लीवरेज को मैनेज किया जा सके। NVIDIA का लाभ यह था कि वह चैनलों में सबसे आसान "हाँ" था—फिर भी हर पीढ़ी में रिन्यूअल के योग्य बने रहने की ज़रूरत थी।
जब एआई कंप्यूट की मांग तेज़ी से बढ़ती है, तो यह सामान्य कंज्यूमर इलेक्ट्रॉनिक्स जैसी बर्ताव नहीं करती। एक बड़ा एआई डिप्लॉयमेंट एक साथ हजारों GPUs की मांग कर सकता है, साथ ही नेटवर्किंग और पावर गियर की भी। इससे खरीद "लम्पी" हो जाती है: एक प्रोजेक्ट कई छोटे ग्राहकों की सप्लाई поглощ कर सकता है।
डेटा सेंटर GPUs शेल्फ़ से नहीं निकाले जाते। उन्हें फ़ाउंड्री क्षमता के साथ महीनों पहले शेड्यूल किया जाता है, टेस्ट किया जाता है, असेम्बल किया जाता है, और फिर कई कदमों से होकर शिप किया जाता है। अगर मांग योजनाबद्ध क्षमता से तेज़ी से बढ़ती है, तो लीड टाइम बढ़ते हैं—कभी-कभी हफ्तों से महीनों तक—क्योंकि हर स्टेज की अपनी कतार होती है।
यहाँ तक कि जब चिप स्वयं बन सकती है, बाकी प्रक्रिया आउटपुट को सीमित कर सकती है। आधुनिक एआई प्रोसेसर एडवांस्ड नोड्स और जटिल पैकेजिंग पर निर्भर करते हैं (जहाँ सिलिकॉन पीस, मेमोरी और इंटरकनेक्ट्स को जोड़ा जाता है)। पैकेजिंग क्षमता, स्पेशल्टी सब्सट्रेट्स, और हाई-बैंडविड्थ मेमोरी की उपलब्धता घनत्व बिंदु बन सकते हैं। सीधे शब्दों में: यह सिर्फ "और चिपें बनाओ" नहीं है—यह "एक साथ कई दुर्लभ हिस्सों को उच्च मानक पर बनाओ" है।
सप्लाई बहने के लिए, चेन के विभिन्न कंपनियों को पूर्वानुमान और दीर्घकालिक प्रतिबद्धताओं पर निर्भर रहना पड़ता है—उत्पादन स्लॉट आरक्षित करना, सामग्री प्री-ऑर्डर करना, और असेम्बली क्षमता योजना बनाना। यह भविष्य की सही भविष्यवाणी करने के बारे में नहीं है; यह सप्लायरों के लिए जोखिम घटाने के बारे में है ताकि वे निवेश और क्षमता आवंटित करने को तैयार हों।
तेज़ बढ़ते बाज़ार तब भी टाइट रह सकते हैं जब सप्लाय रैम्प हो। नए डेटा सेंटर, नए मॉडल और व्यापक अंगीकरण मांग को उतनी ही तेज़ी से बढ़ा सकते हैं जितनी उत्पादन बढ़ता है। और क्योंकि एआई हार्डवेयर बड़े ब्लॉक्स में खरीदा जाता है, योजना और वास्तविक मांग के बीच छोटा सा अंतर भी निरंतर कमी जैसा महसूस हो सकता है।
AI कंप्यूट कभी एक-घोड़े की दौड़ नहीं रही। इन्फ्रास्ट्रक्चर का मूल्यांकन करने वाली टीमें आम तौर पर NVIDIA की तुलना अन्य GPU विक्रेताओं (विशेषकर AMD, और कुछ हिस्सों में Intel), हाइपरस्केलर्स के कस्टम एआई चिप्स (जैसे Google के TPU या AWS Trainium/Inferentia), और अनेक स्टार्टअप्स के साथ करती हैं जो उद्देश्य-निर्मित एक्सेलेरेटर्स बना रहे हैं।
व्यवहार में, “सही” चिप अक्सर उस पर निर्भर करती है जो आप कर रहे हैं:
इसलिए कई संगठन हार्डवेयर मिलाते हैं: ट्रेनिंग के लिए एक सेटअप, सर्विंग के लिए दूसरा, और एज के लिए कुछ और।
एक सामान्य कारण यह है कि टीमें अभी भी NVIDIA चुनती हैं—भले ही विकल्प कागज़ पर सस्ते दिखते हों—सॉफ़्टवेयर संगतता और परिपक्वता। CUDA, cuDNN जैसी लाइब्रेरीज़ और व्यापक इकोसिस्टम का मतलब है कि कई मॉडल, फ्रेमवर्क और प्रदर्शन तकनीक पहले से टेस्ट और डॉक्यूमेंटेड हैं। इससे इंजीनियरिंग समय, डिबगिंग जोखिम, और पोर्टिंग की “सरप्राइज़ लागत” कम होती है।
हायरिंग और परिचालन का भी एक पहलू है: आम तौर पर ऐसे इंजीनियर मिलना आसान होता है जिनके पास NVIDIA टूलिंग का अनुभव है, और मौजूदा स्क्रिप्ट्स, कंटेनर और मॉनिटरिंग प्रैक्टिसेज़ को फिर से उपयोग करना आसान होता है।
जब टीमें प्लेटफ़ॉर्म की तुलना करती हैं, तो वे अक्सर इन बातों को तौलती हैं:
इनमें से कोई भी बात NVIDIA हमेशा सर्वश्रेष्ठ होने की गारंटी नहीं देती—केवल यह बताती है कि बहुत से खरीदारों के लिए अंगीकरण की कुल लागत और परिणामों की पूर्वानुमेयता कच्ची हार्डवेयर कीमत जितनी ही मायने रखती है।
NVIDIA के प्रभुत्व के अपने व्यापारिक-सम्बंधी ट्रेड-ऑफ़ हैं। खरीदार प्रदर्शन और सॉफ़्टवेयर परिपक्वता की तारीफ़ करते हैं, पर वे लागत, निर्भरता और जब मांग बढ़ती है तो हार्डवेयर स्रोत करने में कठिनाई की चिंताएँ भी उठाते हैं।
लागत: हाई-एंड GPUs पायलट्स को महंगा बना देते हैं और प्रोडक्शन और भी अधिक—खासकर जब आप नेटवर्किंग, पावर, कूलिंग और कुशल ऑपरेटर जोड़ते हैं।
लॉक-इन: CUDA, लाइब्रेरीज़, और ट्यून किए गए मॉडल कोड "ग्रैविटी" बना सकते हैं। अधिक आपका स्टैक NVIDIA-विशिष्ट अनुकूलनों पर निर्भर होगा, उतना ही कठिन होगा अन्य एआई एक्सेलेरेटर पर जाना बिना पुनर्लेखन के।
उपलब्धता और जटिलता: लीड टाइम्स, क्लस्टर इंटीग्रेशन, और तेज़ी से बदलती उत्पाद चक्र टीमें धीमी कर सकते हैं। बड़े पैमाने पर, विश्वसनीयता इंजीनियरिंग, शेड्यूलिंग और उपयोग दर स्वयं परियोजनाएँ बन जाती हैं।
कई संगठन NVIDIA को पूरी तरह छोड़े बिना हेज करते हैं:
एआई चिप्स निर्यात नियंत्रण, सप्लाई-चेन के केन्द्रण और राष्ट्रीय सुरक्षा चिंताओं के चौराहे पर बैठते हैं। नीतिगत बदलाव प्रभावित कर सकते हैं कि कोई हार्डवेयर किस क्षेत्र में उपलब्ध है, कैसे बेचा जाता है, और कितनी जल्दी शिप होता है—और यह कोई भी कंपनी पूरी तरह नियंत्रित नहीं कर सकती।
यदि आप एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर का मूल्यांकन कर रहे हैं, तो GPUs को एक लंबे समय के प्लेटफ़ॉर्म निर्णय की तरह ट्रीट करें: कुल "ऑल-इन" लागत का मॉडल बनाएं, जल्दी पोर्टेबिलिटी टेस्ट करें, और स्केल करने से पहले परिचालन कौशल (मॉनिटरिंग, शेड्यूलिंग, क्षमता योजना) की योजना बनाएं।
NVIDIA का उभार जेंसन हुआंग के नेतृत्व में केवल तेज़ चिप्स की कहानी नहीं है—यह एक स्थायी एआई प्लेटफ़ॉर्म बनाने का दोहराया पैटर्न है। मूल विचार: हार्डवेयर एक पल जीतता है; प्लेटफ़ॉर्म एक दशक जीतता है।
पहला, तकनीक को उत्पाद की तरह नहीं, प्लेटफ़ॉर्म की तरह ट्रीट करें। CUDA ने GPU को "डिफ़ॉल्ट चॉइस" बनाने में मदद की क्योंकि इसने सॉफ़्टवेयर पथ को आसान, पूर्वानुमेय और लगातार बेहतर बनाया।
दूसरा, इकोसिस्टम में उस समय निवेश करें जब आपको इसकी ज़रूरत न भी लगे। टूल्स, लाइब्रेरीज़, डॉक्यूमेंटेशन और समुदाय समर्थन स्वीकार्यता में घर्षण घटाते हैं और प्रयोग सस्ता बनाते हैं—खासकर तब जब टीमें अनिश्चित हों कि कौन से एआई उपयोग केस टिकेंगे।
तीसरा, एक सिस्टम के रूप में स्केल के लिए डिज़ाइन करें। वास्तविक दुनिया का एआई प्रदर्शन नेटवर्किंग, मेमोरी, ऑर्केस्ट्रेशन और विश्वसनीयता पर निर्भर करता है—सिर्फ कच्चे कंप्यूट पर नहीं। विजेता उन्हें बनाते हैं जो एक वर्कलोड से कई और एक सर्वर से क्लस्टर तक जाना सीधा बना दें।
यदि आप एआई प्रोजेक्ट की योजना बना रहे हैं, तो प्लेटफ़ॉर्म लेंस उधार लें:
एक अतिरिक्त अक्सर अनदेखा सवाल यह है कि क्या आपको वास्तव में उतना कस्टम सॉफ़्टवेयर बनाना और ऑपरेट करना चाहिए जितना आप सोचते हैं। कुछ उत्पादों के लिए, एक तेज़ रास्ता यह है कि एप्लिकेशन लेयर का प्रोटोटाइप और शिपिंग किसी vibe-coding प्लेटफ़ॉर्म जैसे Koder.ai के साथ करें, फिर दुर्लभ GPU क्षमता को वास्तव में भिन्नता पैदा करने वाले मॉडल काम के लिए रिज़र्व रखें।
अगर आपका बाधा उत्पाद डिलीवरी है न कि कर्नेल-स्तरीय ऑप्टिमाइज़ेशन, तो Koder.ai जैसे टूल (chat-to-app for web, backend, and mobile with source export and deployment) GPU-केंद्रित इन्फ्रास्ट्रक्चर निर्णयों की पूरकता कर सकते हैं और बॉयलरप्लेट इंजीनियरिंग पर खर्च होने वाले समय को कम कर सकते हैं।
चिप प्रतिस्पर्धा तेज होगी, और और अधिक वर्कलोड्स विविध एक्सेलेरेटर्स पर बँटेंगे। पर मूल बातें मजबूर रहती हैं: प्लेटफ़ॉर्म जो डेवलपर्स को उत्पादक बनाते हैं—और सिस्टम जो भरोसेमंद रूप से स्केल करते हैं—वही तय करेंगे कि एआई कहाँ बनता है।
इस संदर्भ में “रीढ़” का मतलब उन बुनियादी परतों से है जिन पर कई एआई टीमें मॉडल ट्रेन करने, इन्फरेंस चलाने और भरोसेमंद ढंग से स्केल करने के लिए निर्भर करती हैं। यह सिर्फ GPU नहीं है—यह सॉफ़्टवेयर स्टैक, लाइब्रेरीज़, टूलिंग और डेटा-सेन्टर स्तर पर सिस्टम भेजने और सपोर्ट करने की क्षमता भी है.
अगर किसी एक परत में कमी है (हार्डवेयर, सॉफ़्टवेयर, टूल या उपलब्धता), तो प्रगति धीमी हो जाती है या बहुत महंगी हो जाती है।
CPU आम तौर पर छोटे, जटिल और अनुक्रमिक कार्यों के लिए अनुकूलित होते हैं (कंट्रोल लॉजिक और सामान्य उद्देश्य वाले कामों के लिए)। GPU बड़े पैमाने पर समान गणनाएँ एक साथ करने के लिए optimized हैं—यानी वही ऑपरेशन बहुत बड़े डेटा बैच पर एक साथ दोहराना।
डीप लर्निंग में मैट्रिक्स मल्टिप्लिकेशन और रैखिक代数 जैसी गणनाएँ होती हैं जो अच्छी तरह से पैरेललाइज़ हो जाती हैं—इसलिए ट्रेनिंग और कई इन्फरेंस वर्कलोड्स के लिए GPU अक्सर बहुत बेहतर थ्रूपुट देता है।
CUDA NVIDIA का प्रोग्रामिंग प्लेटफ़ॉर्म है जो GPU को नॉन-ग्राफ़िक्स कंप्यूटिंग के लिए व्यापक रूप से उपयोग योग्य बनाता है। इसका मूल्य केवल प्रदर्शन नहीं—बल्कि स्थिर डेवलपर अनुभव है: कंपाइलर्स, डिबग/प्रोफाइलिंग टूल और लंबे समय से बने हुए ऑप्टिमाइज़्ड लाइब्रेरीज़।
यह इकोसिस्टम मोमेंटम बनाता है: टीमें अपने कोडबेस और वर्कफ़्लो CUDA के इर्द-गिर्द बनाती हैं, जिससे भविष्य में स्विच करने की लागत बढ़ जाती है।
ज़रूरी नहीं। कई टीमें बिना सीधे CUDA लिखे ही GPU का फायदा उठा लेती हैं क्योंकि फ्रेमवर्क और लाइब्रेरीज़ यह काम संभाल लेते हैं।
आम रास्ते:
जब आप कस्टम कर्नेल बनाते हैं, लेटेंसी निचोड़ते हैं या बहुत बड़े पैमाने पर ऑपरेट करते हैं तब अक्सर CUDA-स्तर का काम ज़रूरी होता है।
ट्रेनिंग अक्सर compute + communication दोनों से प्रभावित होती है। जब मॉडल बड़े होते हैं, तो GPUs को बार-बार gradients/activations/parameters एक्सचेंज करने पड़ते हैं; अगर नेटवर्क धीमा है तो महंगे compute संसाधन idle हो जाते हैं।
इसलिए क्लस्टर डिजाइन में जरूरी है:
केवल पीक FLOPS होना तेज़ time-to-train की गारंटी नहीं देता।
डेटा सेंटर के लिए खरीदारी पूर्वानुमेयता और जीवनचक्र प्रबंधन के लिए होती है, न कि सिर्फ़ पीक स्पीड के लिए। प्रदर्शन के अलावा वे इन बातों की परवाह करते हैं:
इससे निर्णय “तेज़ चिप” से बदलकर “कम-जोखिम वाला प्लेटफ़ॉर्म” बन जाता है।
क्योंकि सॉफ़्टवेयर परिपक्वता अक्सर पहले कामयाबी मिलने के समय और संचालन जोखिम को तय करती है। थोड़ा सस्ता एक्सेलेरेटर कागज़ पर सस्ता लग सकता है, लेकिन पूरा खर्च बढ़ सकता है:
बहुत बार टीमें वही चुनती हैं जो सबसे विश्वसनीय और अच्छी तरह दस्तावेज़ित लगे—ना कि जो केवल यूनिट प्राइस में सस्ता दिखे।
AI हार्डवेयर की सप्लाई सिर्फ चिप बनाने तक सीमित नहीं है। सामान्य बाधाएँ:
मांग अक्सर “लम्पी” होती है (बड़े प्रोजेक्ट एक साथ हजारों GPUs खरीद लेते हैं), इसलिए छोटे forecasting त्रुटि भी लंबे लीड-टाइम बना सकती है।
हां। कई संगठन वर्कलोड के आधार पर मिश्रित हार्डवेयर का उपयोग करते हैं:
व्यवहारिक तरीका यह है कि अपने असली मॉडलों पर बेंचमार्क करें और इंजीनियरिंग समय को कुल लागत में शामिल करें, न कि सिर्फ़ हार्डवेयर दाम।
आम जोखिमों में लागत, लॉक-इन और उपलब्धता शामिल हैं। जोखिम कम करने के तरीके:
GPU विकल्प को एक लंबे समय का प्लेटफ़ॉर्म निर्णय मानें, सिर्फ़ पार्ट्स की एक बार की खरीद नहीं।