जब आप प्लेटफ़ॉर्म के मालिक होते हैं, तो आप अनुभव के भी मालिक होते हैं। यही कारण है कि Apple iPhone में इतना निवेश करता है। का लक्ष्य यही है , सीईएस 2025 में अनावरण किया जाएगा। NVIDIA प्रोजेक्ट डिजिट्स प्रोजेक्ट डिजिट्स एक कॉम्पैक्ट और शक्तिशाली व्यक्तिगत AI सुपरकंप्यूटर पेश करके उन्नत AI कंप्यूटिंग तक पहुँच को लोकतांत्रिक बनाता है। इसे AI शोधकर्ताओं, डेटा वैज्ञानिकों, छात्रों और यहाँ तक कि शौकियों के लिए सीधे अपने डेस्क से AI मॉडल विकसित करना, प्रोटोटाइप बनाना और उन्हें ठीक करना संभव बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। जबकि पेशेवर पहले स्थानीय रूप से मॉडल को ठीक कर सकते थे, वे अक्सर हार्डवेयर सीमाओं, उच्च लागतों या स्केलेबिलिटी मुद्दों से विवश थे। प्रोजेक्ट डिजिट्स डेस्कटॉप फॉर्म फैक्टर में कंप्यूटिंग शक्ति प्रदान करके इन बाधाओं को दूर करता है। जैसा कि NVIDIA के संस्थापक और सीईओ जेन्सेन हुआंग ने कहा, , "एआई हर उद्योग के लिए हर एप्लिकेशन में मुख्यधारा होगी। प्रोजेक्ट डिजिट्स के साथ, ग्रेस ब्लैकवेल सुपरचिप लाखों डेवलपर्स के पास आती है। प्रत्येक डेटा वैज्ञानिक, एआई शोधकर्ता और छात्र के डेस्क पर एक एआई सुपरकंप्यूटर रखने से उन्हें एआई के युग को शामिल करने और आकार देने का अधिकार मिलता है।" एक प्रेस विज्ञप्ति में कहा गया प्रोजेक्ट डिजिट्स इस बात का भी अग्रदूत है कि किस प्रकार व्यक्तिगत कंप्यूटिंग उपभोक्ताओं के दैनिक जीवन में एआई को बढ़ावा दे सकती है, जो वर्चुअल रियलिटी डिवाइस नहीं कर सकती - शायद आज नहीं, लेकिन जितना हम जानते हैं उससे भी पहले। प्रोजेक्ट डिजिट्स ने एआई विकास को कैसे बदला आज, पेशेवर उच्च-प्रदर्शन GPU से लैस वर्कस्टेशन का उपयोग करके या AWS, Google Cloud या Azure जैसे क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म तक पहुँच कर AI मॉडल विकसित कर सकते हैं। लेकिन प्रोजेक्ट DIGITS क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म की स्केलेबिलिटी को स्थानीय वर्कस्टेशन की सुविधा के साथ जोड़ता है। मैक मिनी के आकार के बराबर प्रोजेक्ट DIGITS, उपयोगकर्ताओं को व्यापक बुनियादी ढांचे की आवश्यकता के बिना उच्च-प्रदर्शन AI कार्य चलाने की अनुमति देता है। यह सिमुलेशन वातावरण या बड़े भाषा मॉडल चलाने जैसे कार्यों के लिए अपार प्रसंस्करण शक्ति प्रदान करता है। एक बार का $3,000 का निवेश मजबूत AI क्षमताएँ प्रदान करते हुए चल रहे क्लाउड खर्चों की भरपाई करता है। लक्षित दर्शक और अनुप्रयोग प्रोजेक्ट डिजिट्स का उद्देश्य रोज़मर्रा के उपयोग के लिए नहीं है। इसका उद्देश्य है: एआई डेवलपर्स और शोधकर्ता: यह साझा सर्वर संसाधनों पर निर्भर हुए बिना एआई मॉडलों के प्रशिक्षण और परीक्षण के लिए एक मंच प्रदान करता है। शैक्षणिक: इसकी कीमत (3,000 डॉलर से शुरू) इसे शैक्षणिक संस्थानों और (समृद्ध) व्यक्तिगत शिक्षार्थियों के लिए सुलभ बनाती है। उद्यम और गेम डेवलपर्स: यह सिमुलेशन वातावरण या बड़े भाषा मॉडल चलाने जैसे कार्यों के लिए अपार प्रसंस्करण शक्ति प्रदान करता है। यहां कुछ वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामले दिए गए हैं जो इसके व्यावहारिक अनुप्रयोगों को प्रदर्शित करते हैं: बड़े भाषा मॉडल का प्रोटोटाइपिंग और फाइन-ट्यूनिंग कानूनी सहायता के लिए एक विशेष चैटबॉट विकसित करने वाला एक स्टार्टअप 200 बिलियन मापदंडों वाले एक बड़े भाषा मॉडल (LLM) को प्रशिक्षित करने और उसे बेहतर बनाने के लिए प्रोजेक्ट DIGITS का उपयोग कर सकता है। टीम स्थानीय स्तर पर मॉडल का प्रोटोटाइप बना सकती है, जटिल कानूनी प्रश्नों के उत्तर देने में सटीकता के लिए इसका परीक्षण कर सकती है, और फिर इसे स्केलिंग के लिए क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर पर तैनात कर सकती है। इससे विकास चरण के दौरान महंगे क्लाउड संसाधनों की आवश्यकता समाप्त हो जाती है, जिससे नवाचार में तेजी आती है और खर्च कम होते हैं। रोबोटिक और स्वायत्त प्रणालियाँ वेयरहाउस ऑटोमेशन सिस्टम डिज़ाइन करने वाली एक रोबोटिक्स कंपनी रोबोट बेड़े के व्यवहार को अनुकरण और अनुकूलित करने के लिए DIGITS का उपयोग कर सकती है। स्थानीय रूप से भौतिक AI मॉडल चलाकर, वे वास्तविक समय में नेविगेशन एल्गोरिदम, ऑब्जेक्ट पहचान और कार्य समन्वय का परीक्षण कर सकते हैं। तेज़ पुनरावृत्ति चक्र कंपनी को लाइव वातावरण में रोबोट तैनात करने से पहले दक्षता में सुधार और त्रुटियों को कम करने की अनुमति देता है। चिकित्सा अनुसंधान और जीनोमिक्स व्यक्तिगत कैंसर उपचार पर काम करने वाला एक चिकित्सा शोधकर्ता जीनोमिक डेटा का विश्लेषण करने और एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए DIGITS का उपयोग कर सकता है जो भविष्यवाणी करता है कि रोगी विशिष्ट उपचारों पर कैसे प्रतिक्रिया देंगे। सिस्टम स्थानीय रूप से बड़े पैमाने पर डेटासेट को संसाधित करता है, जिससे तेजी से प्रयोग संभव होता है। यह व्यक्तिगत चिकित्सा में सफलताओं को गति देता है जबकि संवेदनशील डेटा को ऑन-प्रिमाइसेस सुरक्षित रखता है। जनरेटिव AI के साथ गेम डेवलपमेंट गेम स्टूडियो जनरेटिव AI मॉडल के साथ यथार्थवादी गैर-खिलाड़ी चरित्र (NPC) बनाने के लिए DIGITS का उपयोग कर सकता है। सिस्टम खिलाड़ियों की बातचीत के आधार पर गतिशील संवाद और जीवंत एनिमेशन बनाने में सक्षम मॉडल को प्रशिक्षित कर सकता है। डेवलपर्स बाहरी कंप्यूट संसाधनों पर निर्भर किए बिना चरित्र डिजाइन और व्यवहार पर जल्दी से पुनरावृत्ति कर सकते हैं, जिससे रचनात्मकता और दक्षता बढ़ जाती है। शैक्षणिक अनुसंधान और शिक्षा एक विश्वविद्यालय AI लैब छात्रों को उन्नत मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और तैनात करने का तरीका सिखाने के लिए प्रोजेक्ट DIGITS कर सकता है। छात्र सीधे सिस्टम पर PyTorch या TensorFlow जैसे फ्रेमवर्क के साथ प्रयोग कर सकते हैं, जिससे AI तकनीक का व्यावहारिक अनुभव प्राप्त हो सकता है। उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग तक सस्ती पहुंच AI शिक्षा को लोकतांत्रिक बनाती है, जिससे अगली पीढ़ी के इनोवेटर तैयार होते हैं। पर्यावरण निगरानी पर्यावरण वैज्ञानिक उपग्रह इमेजरी का विश्लेषण करने और वनों की कटाई का पता लगाने या वन्यजीव आबादी पर नज़र रखने के लिए AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए DIGITS का उपयोग कर सकते हैं। सिस्टम स्थानीय रूप से छवि डेटा को संसाधित कर सकता है, जिससे क्षेत्र के शोधकर्ता इंटरनेट कनेक्टिविटी के बिना दूरदराज के क्षेत्रों में काम कर सकते हैं। वास्तविक समय की जानकारी खतरों को तेज़ी से और अधिक सटीक रूप से पहचान कर संरक्षण प्रयासों में मदद करती है। मुख्य विशेषताएं और क्षमताएं जब आप प्रोजेक्ट डिजिट की प्रमुख विशेषताओं और क्षमताओं का गहराई से अध्ययन करेंगे, तो आप समझ पाएंगे कि कैसे NVIDIA एक प्लेटफॉर्म के माध्यम से अनुभव का स्वामित्व चाहता है - और वह भी किसी भी प्लेटफॉर्म के माध्यम से नहीं, बल्कि एक ऐसा प्लेटफॉर्म जो सर्वरों से AI विकास का नियंत्रण छीनने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली हो। प्रोजेक्ट डिजिट्स के केंद्र में NVIDIA का GB10 ग्रेस ब्लैकवेल सुपरचिप है, जो 20-कोर ग्रेस CPU को ब्लैकवेल GPU के साथ जोड़ता है। यह आर्किटेक्चर FP4 परिशुद्धता पर 1 पेटाफ्लॉप तक AI कंप्यूटिंग प्रदर्शन प्रदान करता है, जिससे यह 200 बिलियन पैरामीटर तक के बड़े पैमाने के AI मॉडल को संभालने में सक्षम हो जाता है। जब दो इकाइयों को एक साथ जोड़ा जाता है, तो वे 405 बिलियन पैरामीटर तक के मॉडल का समर्थन कर सकते हैं। प्रत्येक यूनिट में 128 जीबी की एकीकृत मेमोरी और 4 टीबी तक का एनवीएमई फ्लैश स्टोरेज शामिल है, जो जटिल गणनाओं और बड़े डेटासेटों को सुचारू रूप से संचालित करना सुनिश्चित करता है। यह सिस्टम NVIDIA के Linux-आधारित DGX OS पर चलता है और इसमें NVIDIA AI एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर स्टैक पहले से लोड है। इसमें क्लाउड या डेटा सेंटर इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ सहज एकीकरण के लिए लाइब्रेरी, फ्रेमवर्क और ऑर्केस्ट्रेशन टूल शामिल हैं। उपयोगकर्ता स्थानीय रूप से प्रोटोटाइप बना सकते हैं और आवश्यकतानुसार अपने समाधानों को स्केल कर सकते हैं। क्या प्रोजेक्ट डिजिट्स व्यापक हो सकेगा? प्रोजेक्ट डिजिट्स सामान्य उपभोक्ताओं के लिए तैयार नहीं है। इसकी क्षमताएँ, जैसे 200 बिलियन पैरामीटर तक के मॉडल को प्रबंधित करना, वेब ब्राउज़िंग या बुनियादी उत्पादकता जैसे आकस्मिक या रोज़मर्रा के कार्यों के लिए ज़रूरत से ज़्यादा है। यह अभी तक कोई सीधा संकेत नहीं है कि ऐसी तकनीक जल्द ही रोज़मर्रा के उपभोक्ताओं के लिए उपलब्ध होगी। हालाँकि, यह उस दिशा में एक कदम का प्रतिनिधित्व करता है क्योंकि AI दैनिक जीवन के अधिक पहलुओं में व्याप्त है। यहाँ कारण बताया गया है: तकनीकी प्रक्षेप पथ ऐतिहासिक रूप से, GPS जैसी उच्च-प्रदर्शन तकनीकें, जो कभी विशेष उपयोग के मामलों के लिए आरक्षित थीं, अब उपभोक्ता उत्पादों तक पहुँच गई हैं। इसी तरह, प्रोजेक्ट DIGITS के छोटे या सरलीकृत संस्करण उन्नत AI कंप्यूटिंग को रोज़मर्रा के कार्यों के लिए सुलभ बना सकते हैं क्योंकि AI-सक्षम उपभोक्ता उपकरणों की मांग बढ़ती जा रही है। एज कंप्यूटिंग का विकास जैसे-जैसे AI उपभोक्ता उपकरणों, जैसे कि स्मार्ट असिस्टेंट, स्वायत्त वाहन और व्यक्तिगत मनोरंजन प्रणालियों में अधिक एकीकृत होता जाएगा, शक्तिशाली, स्थानीय एज कंप्यूटिंग की मांग बढ़ेगी। प्रोजेक्ट डिजिट्स जैसे उपकरण उच्च-प्रदर्शन वाली AI क्षमताओं को छोटे, सुलभ प्रारूपों में लाने की व्यवहार्यता को प्रदर्शित करते हैं। उपभोक्ताओं के लिए संभावित उपयोग के मामले विशेषकर सृजनकर्ता अर्थव्यवस्था के उदय और कार्य के सामान्य विकेन्द्रीकरण के साथ, रोजमर्रा के जीवन में अधिक सामान्य उपयोग के मामले अब दूर की बात नहीं रह गए हैं। उदाहरण के लिए, एक शौकिया फिल्म निर्माता जनरेटिव AI का उपयोग करके उच्च-गुणवत्ता वाले वीडियो प्रभाव और एनिमेशन को संसाधित करने के लिए DIGITS का उपयोग कर सकता है। अभिनेताओं की उम्र कम करना, आभासी पृष्ठभूमि बनाना या वास्तविक समय में फुटेज संपादित करना जैसे कार्य क्लाउड सेवाओं पर निर्भर किए बिना संभव हो सकते हैं, जिससे लागत में भारी कमी आएगी और अधिक रचनात्मक स्वतंत्रता मिलेगी। फिटनेस के प्रति उत्साही लोग अपने स्वास्थ्य और तंदुरुस्ती की यात्रा को निजीकृत करने के लिए DIGITS का लाभ उठा सकते हैं। पहनने योग्य उपकरणों से बायोमेट्रिक डेटा का विश्लेषण करके, AI अनुकूलित कसरत दिनचर्या तैयार कर सकता है, चोट के जोखिमों की भविष्यवाणी कर सकता है, और पोषण योजनाओं का सुझाव दे सकता है - ये सभी गति और डेटा सुरक्षा के लिए स्थानीय रूप से संसाधित किए जाते हैं। एक महत्वाकांक्षी गेम डिज़ाइनर दोस्तों और परिवार के लिए व्यक्तिगत गेमिंग अनुभव बना सकता है। DIGITS का उपयोग करके, वे AI मॉडल को अद्वितीय स्टोरीलाइन, जीवंत चरित्र व्यवहार या गतिशील गेम वातावरण बनाने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं जो खिलाड़ियों की प्राथमिकताओं के अनुकूल हों, ये सभी डेस्कटॉप सिस्टम से आसानी से चल सकें। उद्यमी इन प्रणालियों की शक्ति का उपयोग करके AI-संचालित उपकरण विकसित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक छोटा व्यवसाय स्वामी अपने डेस्कटॉप पर ग्राहक सेवा चैटबॉट को प्रशिक्षित और परीक्षण कर सकता है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि यह व्यापक तैनाती के लिए इसे बढ़ाने से पहले काम करता है। यह दृष्टिकोण नवाचार को गति देते हुए बाहरी संसाधनों पर निर्भरता को कम करेगा। निष्कर्ष: NVIDIA हमें भविष्य की एक झलक दिखा रहा है। संभावित रूप से, जब उपभोक्ता AI के अधिक उन्नत उपयोगों में आगे बढ़ेंगे, तो NVIDIA वहां मौजूद होगा।
