Nvidia के धमाकेदार नतीजे

पहले ही राउंड में Nvidia के नए प्लेटफॉर्म ने जो किया, उसने सबको चौंका दिया। परीक्षण डीपसीक V4 प्रो पर हुआ, जो एक बड़ा मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) मॉडल है और फ्रंटियर एजेंटिक AI का प्रतिनिधित्व करता है।

• सबसे तेज परफॉरमेंस: Nvidia GB300 NVL72 (ब्लैकवेल अल्ट्रा) ने टेस्ट किए गए सभी प्लेटफॉर्म्स को पीछे छोड़ते हुए सबसे ज्यादा प्रदर्शन किया ।
• 20 गुना बेहतर एफिशिएंसी: पिछली पीढ़ी के Nvidia HGX H200 (हूपर) सिस्टम की तुलना में, ब्लैकवेल अल्ट्रा ने प्रति मेगावाट 20 गुना ज्यादा कंकरंट एजेंट चलाए। यह सुधार 20 टोकन/सेकंड और 60 टोकन/सेकंड, दोनों सर्विस लेवल टीयर पर देखा गया ।
• रॉ परफॉरमेंस का आंकड़ा: आर्टिफिशियल एनालिसिस की एक सोशल पोस्ट के मुताबिक, सबसे आसान SLO टीयर (20 टोकन/सेकंड, 10 सेकंड TTFT) पर GB300 रैक-स्केल डिसएग्रीगेटेड कॉन्फ़िगरेशन ने एक साथ 61,340 कंकरंट एजेंट को सपोर्ट किया ।

Nvidia की बड़ी चाल: सिर्फ बेंचमार्क नहीं, पूरी तैयारी

ये नतीजे महज अच्छे आंकड़े नहीं हैं, बल्कि Nvidia की एक सधी हुई रणनीति का हिस्सा हैं, जिसके जरिए वह ब्लैकवेल अल्ट्रा को एजेंटिक AI की दुनिया का बेताज बादशाह साबित करना चाहती है:

• फुल-स्टैक ऑप्टिमाइजेशन की ताकत: Nvidia इस 20 गुना की छलांग का श्रेय अपने हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के गहरे सामंजस्य को देती है। इसमें NVLink के जरिए 72 जीपीयू को एक साथ जोड़ना, MoE मॉडलों के लिए कम्युनिकेशन और कम्प्यूट को एक साथ करने वाली CUDA कर्नेल्स, और जैसे-जैसे एजेंट सेशंस की संख्या बढ़ती है, एफिशिएंसी बनाए रखने वाले TensorRT LLM ऑप्टिमाइजेशन (WideEP/DeepEP, DeepGEMM, fused MoE) शामिल हैं ।
• हर मोर्चे पर जीत का सिलसिला: AgentPerf Nvidia की उस जीत की माला में एक नया मोती है, जिसमें वह पहले से MLPerf Inference और Training बेंचमार्क में रिकॉर्ड बना चुकी है। ब्लैकवेल अल्ट्रा ने MLPerf Inference v5.1 में डीपसीक-R1 पर 1.4 गुना थ्रूपुट का रिकॉर्ड बनाया और MLPerf Training v5.1 के सभी सात बेंचमार्क में सबसे तेज ट्रेनिंग का परचम लहराया ।
• इकोसिस्टम में पुख्ता सबूत: Nvidia ने इस बात को भी उजागर किया है कि टुगेदर AI (जो Cursor के एजेंटिक कोडिंग को शक्ति देता है) और डीपइंफ्रा (जो Pam.ai के AI वर्कफोर्स को चलाता है) जैसे पार्टनर पहले से ही ब्लैकवेल पर एजेंटिक वर्कलोड चला रहे हैं। यह दिखाता है कि हार्डवेयर सिर्फ बेंचमार्क में ही नहीं, बल्कि असली दुनिया के प्रोडक्शन के लिए भी तैयार है ।
• भविष्य का रोडमैप: Nvidia आगे की भी तैयारी कर चुकी है। नेक्स्ट-जनरेशन Vera Rubin आर्किटेक्चर का प्रोडक्शन शुरू हो चुका है, जिसे एजेंटिक AI कैपेसिटी के अगले पड़ाव के रूप में पेश किया गया है । टेक्निकल डीप-डाइव में 50 PFLOPS के NVFP4 कम्प्यूट और बेहतर LLM टूल कॉल एक्सेलरेशन से होने वाले अनुमानित सुधारों का भी जिक्र है ।

कुल मिलाकर, पहला AgentPerf बेंचमार्क Nvidia की तकनीकी श्रेष्ठता की एक और मुहर है, जो यह साफ करता है कि एजेंटिक AI के भविष्य की नींव अभी से रखी जा रही है।

Nvidia के धमाकेदार नतीजे

पहले ही राउंड में Nvidia के नए प्लेटफॉर्म ने जो किया, उसने सबको चौंका दिया। परीक्षण डीपसीक V4 प्रो पर हुआ, जो एक बड़ा मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स (MoE) मॉडल है और फ्रंटियर एजेंटिक AI का प्रतिनिधित्व करता है।

• सबसे तेज परफॉरमेंस: Nvidia GB300 NVL72 (ब्लैकवेल अल्ट्रा) ने टेस्ट किए गए सभी प्लेटफॉर्म्स को पीछे छोड़ते हुए सबसे ज्यादा प्रदर्शन किया ।
• 20 गुना बेहतर एफिशिएंसी: पिछली पीढ़ी के Nvidia HGX H200 (हूपर) सिस्टम की तुलना में, ब्लैकवेल अल्ट्रा ने प्रति मेगावाट 20 गुना ज्यादा कंकरंट एजेंट चलाए। यह सुधार 20 टोकन/सेकंड और 60 टोकन/सेकंड, दोनों सर्विस लेवल टीयर पर देखा गया ।
• रॉ परफॉरमेंस का आंकड़ा: आर्टिफिशियल एनालिसिस की एक सोशल पोस्ट के मुताबिक, सबसे आसान SLO टीयर (20 टोकन/सेकंड, 10 सेकंड TTFT) पर GB300 रैक-स्केल डिसएग्रीगेटेड कॉन्फ़िगरेशन ने एक साथ 61,340 कंकरंट एजेंट को सपोर्ट किया ।

Nvidia की बड़ी चाल: सिर्फ बेंचमार्क नहीं, पूरी तैयारी

ये नतीजे महज अच्छे आंकड़े नहीं हैं, बल्कि Nvidia की एक सधी हुई रणनीति का हिस्सा हैं, जिसके जरिए वह ब्लैकवेल अल्ट्रा को एजेंटिक AI की दुनिया का बेताज बादशाह साबित करना चाहती है:

• फुल-स्टैक ऑप्टिमाइजेशन की ताकत: Nvidia इस 20 गुना की छलांग का श्रेय अपने हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के गहरे सामंजस्य को देती है। इसमें NVLink के जरिए 72 जीपीयू को एक साथ जोड़ना, MoE मॉडलों के लिए कम्युनिकेशन और कम्प्यूट को एक साथ करने वाली CUDA कर्नेल्स, और जैसे-जैसे एजेंट सेशंस की संख्या बढ़ती है, एफिशिएंसी बनाए रखने वाले TensorRT LLM ऑप्टिमाइजेशन (WideEP/DeepEP, DeepGEMM, fused MoE) शामिल हैं ।
• हर मोर्चे पर जीत का सिलसिला: AgentPerf Nvidia की उस जीत की माला में एक नया मोती है, जिसमें वह पहले से MLPerf Inference और Training बेंचमार्क में रिकॉर्ड बना चुकी है। ब्लैकवेल अल्ट्रा ने MLPerf Inference v5.1 में डीपसीक-R1 पर 1.4 गुना थ्रूपुट का रिकॉर्ड बनाया और MLPerf Training v5.1 के सभी सात बेंचमार्क में सबसे तेज ट्रेनिंग का परचम लहराया ।
• इकोसिस्टम में पुख्ता सबूत: Nvidia ने इस बात को भी उजागर किया है कि टुगेदर AI (जो Cursor के एजेंटिक कोडिंग को शक्ति देता है) और डीपइंफ्रा (जो Pam.ai के AI वर्कफोर्स को चलाता है) जैसे पार्टनर पहले से ही ब्लैकवेल पर एजेंटिक वर्कलोड चला रहे हैं। यह दिखाता है कि हार्डवेयर सिर्फ बेंचमार्क में ही नहीं, बल्कि असली दुनिया के प्रोडक्शन के लिए भी तैयार है ।
• भविष्य का रोडमैप: Nvidia आगे की भी तैयारी कर चुकी है। नेक्स्ट-जनरेशन Vera Rubin आर्किटेक्चर का प्रोडक्शन शुरू हो चुका है, जिसे एजेंटिक AI कैपेसिटी के अगले पड़ाव के रूप में पेश किया गया है । टेक्निकल डीप-डाइव में 50 PFLOPS के NVFP4 कम्प्यूट और बेहतर LLM टूल कॉल एक्सेलरेशन से होने वाले अनुमानित सुधारों का भी जिक्र है ।

कुल मिलाकर, पहला AgentPerf बेंचमार्क Nvidia की तकनीकी श्रेष्ठता की एक और मुहर है, जो यह साफ करता है कि एजेंटिक AI के भविष्य की नींव अभी से रखी जा रही है।