COMPUTEX 2026 में NVIDIA की बड़ी जीत: चार Best Choice Awards के पीछे की तकनीक

Jetson Thor: एज AI और रोबोटिक्स के लिए नई पीढ़ी का कंप्यूट मॉड्यूल

Jetson Thor को खास तौर पर एज AI और रोबोटिक्स के लिए बनाया गया है। यह NVIDIA की Blackwell GPU आर्किटेक्चर पर आधारित है और रियल‑टाइम मल्टी‑सेंसर डेटा प्रोसेसिंग तथा कम लेटेंसी वाले AI वर्कलोड के लिए डिज़ाइन किया गया है।

Jetson AGX Thor डेवलपर किट की मुख्य क्षमताएँ:

• अधिकतम 2,070 FP4 TFLOPS AI कंप्यूट
• 128 GB मेमोरी
• लगभग 130 W पावर एनवेलप
• Jetson AGX Orin की तुलना में 7.5× अधिक AI कंप्यूट
• लगभग 3.5× बेहतर ऊर्जा दक्षता

इसका मतलब यह है कि कई रोबोट अब क्लाउड पर निर्भर हुए बिना स्थानीय रूप से बड़े जनरेटिव और रीजनिंग AI मॉडल चला सकते हैं। इससे फैक्ट्री ऑटोमेशन, मेडिकल डिवाइस, ह्यूमनॉइड रोबोट और स्मार्ट इन्फ्रास्ट्रक्चर जैसी प्रणालियों में तेज निर्णय संभव होता है।

रोबोटिक्स में Jetson Thor का असर

Jetson Thor का असली फायदा सिर्फ तेज प्रोसेसिंग नहीं है। यह तीन चीज़ों को एक साथ बेहतर बनाता है:

• उच्च कंप्यूट क्षमता
• सीमित ऊर्जा और तापमान में काम करने की क्षमता
• कैमरा और सेंसर डेटा से तुरंत निर्णय लेने वाली AI

इस संयोजन से रोबोट रियल‑टाइम विज़ुअल रीजनिंग और जटिल कार्य बेहतर ढंग से कर सकते हैं।

Vera Rubin NVL72: रैक‑स्केल AI सुपरकंप्यूटिंग की दिशा

COMPUTEX में सबसे अधिक ध्यान खींचने वाला सिस्टम Vera Rubin NVL72 था। यह एक अकेला चिप नहीं बल्कि पूरा रैक‑स्केल AI सुपरकंप्यूटर है।

इसमें शामिल हैं:

• 36 Vera CPUs
• 72 Rubin GPUs
• 6th‑generation NVLink इंटरकनेक्ट

यह तकनीक 72 GPUs को एक साथ इस तरह जोड़ती है कि वे एक बड़े AI एक्सेलेरेटर की तरह काम करें।

इसका उद्देश्य है:

• ट्रिलियन‑पैरामीटर AI मॉडल ट्रेनिंग
• पोस्ट‑ट्रेनिंग और इन्फरेंस
• लंबे कॉन्टेक्स्ट वाले AI वर्कलोड

प्रदर्शन और लागत में बड़ा सुधार

NVIDIA के अनुसार, यह प्लेटफॉर्म कई महत्वपूर्ण सुधार लाता है:

• बड़े मॉडल ट्रेनिंग के लिए चार गुना कम GPUs की जरूरत
• प्रति टोकन लागत लगभग 10 गुना कम
• इन्फरेंस throughput में लगभग 10× वृद्धि
• इन्फरेंस प्रदर्शन प्रति वाट लगभग 10× बेहतर

इन क्षमताओं के कारण Vera Rubin NVL72 को AI फैक्ट्री इन्फ्रास्ट्रक्चर के रूप में देखा जा रहा है—जहाँ बड़े पैमाने पर AI मॉडल लगातार ट्रेन और चलाए जाते हैं।

AI कंप्यूटिंग का नया ट्रेंड: चिप नहीं, पूरा सिस्टम

यह प्लेटफॉर्म एक बड़े बदलाव की ओर इशारा करता है। AI प्रदर्शन अब केवल एक GPU की ताकत पर निर्भर नहीं है। इसके बजाय पूरी प्रणाली—

• कंप्यूट
• नेटवर्किंग
• इंटरकनेक्ट
• कूलिंग

—को एक साथ डिजाइन किया जा रहा है।

यही वजह है कि Vera Rubin NVL72 जैसे रैक‑स्केल सिस्टम को भविष्य की agentic AI और reasoning‑आधारित मॉडल के लिए महत्वपूर्ण माना जा रहा है।

Alpamayo: स्वायत्त ड्राइविंग के लिए reasoning‑आधारित AI

NVIDIA का तीसरा पुरस्कार विजेता प्लेटफॉर्म Alpamayo है, जिसे स्वायत्त वाहनों के विकास के लिए एक ओपन प्लेटफॉर्म के रूप में पेश किया गया। इसे COMPUTEX में Vehicle Technology और Smart Cockpit कैटेगरी में सम्मान मिला।

Alpamayo की सबसे बड़ी खासियत यह है कि यह पारंपरिक सिस्टम से अलग है। पुराने सेल्फ‑ड्राइविंग सिस्टम आमतौर पर केवल यह पहचानते थे कि सड़क पर क्या है। Alpamayo उससे आगे जाता है।

यह एक Vision‑Language‑Action (VLA) मॉडल पर आधारित है जो:

• सेंसर और वीडियो डेटा समझता है
• ड्राइविंग ट्रैजेक्टरी बनाता है
• और निर्णय का तर्क भी दिखा सकता है

यानी सिस्टम यह भी बता सकता है कि उसने किसी स्थिति में ब्रेक, मोड़ या लेन बदलने का फैसला क्यों किया।

स्वायत्त वाहनों के लिए इसका महत्व

यह दृष्टिकोण दो बड़ी समस्याओं को हल करने की कोशिश करता है:

• जटिल और दुर्लभ सड़क स्थितियों से निपटना
• AI निर्णयों की पारदर्शिता बढ़ाना

Alpamayo के प्रशिक्षण में वास्तविक ड्राइविंग डेटा के साथ‑साथ सिमुलेशन और सिंथेटिक डेटा भी शामिल किया जाता है, जिससे मॉडल को अधिक विविध परिस्थितियों में प्रशिक्षित किया जा सके।

बड़ी तस्वीर: NVIDIA की AI रणनीति

इन तीनों तकनीकों को साथ देखें तो NVIDIA की व्यापक रणनीति स्पष्ट हो जाती है:

• Jetson Thor → एज AI और रोबोटिक्स
• Vera Rubin NVL72 → डेटा सेंटर और AI फैक्ट्री
• Alpamayo → स्वायत्त वाहन और स्मार्ट मोबिलिटी

दूसरे शब्दों में, कंपनी AI कंप्यूटिंग को एज डिवाइस से लेकर विशाल डेटा सेंटर और स्मार्ट वाहनों तक एक जुड़े हुए इकोसिस्टम के रूप में विकसित कर रही है।

यही कारण है कि COMPUTEX 2026 में इन तकनीकों को इतने बड़े स्तर पर पहचान मिली।