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NVIDIA निश्चित डेटा-सेंटर बजट के भीतर AI क्षमता जोड़ने के लिए पावर-प्रबंधन प्रणाली का पूर्वावलोकन करता है

NVIDIA का कहना है कि इसका DSX MaxLPS सुइट अप्रयुक्त रैक पावर को पुनः प्राप्त कर सकता है, प्रति वाट प्रदर्शन में सुधार कर सकता है और समान सुविधा पावर बजट के भीतर 40% अधिक रुबिन जीपीयू क्षमता का समर्थन कर सकता है। सॉफ़्टवेयर अभी भी डेवलपर पूर्वावलोकन में है, और प्रदर्शन के आंकड़े NVIDIA के स्वयं के प्रतिनिधि कार्यभार मूल्यांकन से आते हैं।

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Source-provided image accompanying NVIDIA previews power-management system for adding AI capacity within fixed data-center budgets
प्राथमिक-स्रोत दस्तावेज़स्रोत रिकार्ड किया गया
प्रकाशक
developer.nvidia.com
स्रोत लिंक
developer.nvidia.comhttps://developer.nvidia.com/blog/maximizing-ai-factory-performance-per-watt-with-nvidia-dsx-maxlps/
स्रोत प्रकार
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प्रमुख शर्तें

मेमोरी (एजेंट मेमोरी)
संग्रहीत संदर्भ एक एआई एजेंट निरंतरता में सुधार के लिए चरणों या सत्रों में उपयोग करता है।
प्रशिक्षण के बाद
प्रशिक्षण चरण पूर्व-प्रशिक्षण के बाद लागू किए जाते हैं, जैसे अनुदेश ट्यूनिंग, वरीयता अनुकूलन और सुरक्षा ट्यूनिंग।
बेंचमार्क
मॉडल प्रदर्शन को मापने और तुलना करने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक मानकीकृत परीक्षण या डेटासेट।
स्वयं की जांच करोएआई मॉडल समझाए गए प्रश्नोत्तरी

क्या हुआ?

NVIDIA ने DSX MaxLPS पेश किया, जो एक साइट-स्तरीय प्रणाली है जो गतिशील पावर आवंटन, वर्कलोड-विशिष्ट GPU ट्यूनिंग और 45 °C लिक्विड-कूलिंग डिज़ाइन को जोड़ती है। इसका डायनेमिक पावर सॉफ्टवेयर डेवलपर पूर्वावलोकन में है और इसका उद्देश्य प्रबंधित रैक और जीपीयू में अप्रयुक्त बिजली को पुनर्वितरित करना है।

21 अगस्त, 2026 को, NVIDIA ने DSX MaxLPS की शुरुआत करते हुए एक तकनीकी ब्लॉग प्रकाशित किया, जिसे वह मैक्सिमम लैंड पावर शेल के रूप में विस्तारित करता है। यह शब्द तीन निश्चित बाधाओं को संदर्भित करता है जो एआई कारखाने को आकार देते हैं: भूमि, उपयोगिता शक्ति और भौतिक भवन जिसमें बिजली वितरण, शीतलन, नेटवर्किंग और कंप्यूटिंग उपकरण शामिल हैं। NVIDIA मैक्सएलपीएस को गतिशील पावर आवंटन, एक निश्चित पावर स्तर पर आउटपुट में सुधार के लिए सॉफ्टवेयर तकनीकों और 45 डिग्री सेल्सियस लिक्विड-कूलिंग इनलेट ऑपरेशन के आधार पर साइट डिजाइन के संयोजन के रूप में प्रस्तुत करता है। कंपनी इस प्रणाली का वर्णन साइट की कुल बिजली आपूर्ति को बढ़ाने के बजाय मौजूदा सुविधा के दायरे में थ्रूपुट बढ़ाने के तरीके के रूप में करती है।

NVIDIA का डायनामिक पावर सॉफ़्टवेयर वर्तमान में डेवलपर पूर्वावलोकन में है। स्रोत के अनुसार, यह डेटा-सेंटर पदानुक्रम को उपयोगिता कनेक्शन से लेकर समूहों, रैक, नोड्स और जीपीयू तक मॉडल करता है। ऑपरेटर बिजली बजट, संसाधन समूह और नीतियां निर्धारित करते हैं; सॉफ्टवेयर तब आवंटित बिजली की तुलना वास्तविक खपत से करता है और अप्रयुक्त हेडरूम को उसी प्रबंधित समूह के अन्य उपकरणों के लिए उपलब्ध कराता है। यह पावर टेलीमेट्री भी एकत्र करता है और सर्वोत्तम प्रयास के आधार पर साइट-स्तरीय घटनाओं, रखरखाव स्थितियों या आपातकालीन नीतियों पर प्रतिक्रिया दे सकता है। NVIDIA का कहना है कि DSX एक्सचेंज, एक ओपन-सोर्स इवेंट बस जो डेवलपर प्रीव्यू में भी है, पावर सॉफ्टवेयर को बिल्डिंग-मैनेजमेंट सिस्टम, इलेक्ट्रिकल मॉनिटरिंग, कूलिंग इंफ्रास्ट्रक्चर, ग्रिड इंटरफेस और कंप्यूट शेड्यूलर के साथ जोड़ सकता है, लेकिन कहता है कि MaxLPS के कार्य करने के लिए एक्सचेंज लेयर की आवश्यकता नहीं है।

स्रोत समस्या को दो उदाहरणों से दर्शाता है। 100 मेगावाट पावर-बजट झरने में, NVIDIA सुविधा ओवरहेड के लिए 20 मेगावाट, रैक घाटे के लिए 10 मेगावाट और विफलताओं, पुनरारंभ और चेकपॉइंटिंग से जुड़ी परिचालन अक्षमताओं के लिए 10 मेगावाट आवंटित करता है, एआई लोड के लिए 60 मेगावाट छोड़ता है। यह अलग से 540 किलोवाट साइट बजट का वर्णन करता है जिसमें स्थिर प्रावधान 170 किलोवाट और गतिशील प्रावधान एक और रैक को सक्षम बनाता है। इन्हें उदाहरणात्मक आंकड़ों के रूप में प्रस्तुत किया जाता है, किसी नामित ऑपरेटिंग डेटा सेंटर से माप के रूप में नहीं। NVIDIA प्रतिनिधि अनुमान मूल्यांकन की भी रिपोर्ट करता है जिसमें प्रावधानित रैक पावर GB200 NVL72 पर 125 किलोवाट से गिरकर 90 किलोवाट और वेरा रुबिन NVL72 पर 136 किलोवाट से 101 किलोवाट तक गिर गई। इसमें कहा गया है कि उन परिवर्तनों ने वर्कलोड थ्रूपुट को संरक्षित किया, क्रमशः 39% और 35% अधिक रैक सक्षम किए, और प्रति वाट प्रदर्शन में लगभग 1.5 गुना और 1.3 से 1.4 गुना सुधार किया। परीक्षण किए गए कार्यभार DeepSeek-R1 और किमी-K2.5 थे। आपूर्ति किया गया स्रोत स्वतंत्र सत्यापन या पूर्ण परीक्षण प्रोटोकॉल प्रदान नहीं करता है।

स्रोत विवरण: developer.nvidia.com

यह क्यों मायने रखता है?

एआई डेटा सेंटरों पर बिजली, कूलिंग और भौतिक बुनियादी ढांचे की बाधाएं बढ़ती जा रही हैं। यदि NVIDIA के दावे स्वतंत्र तैनाती में हैं, तो सिस्टम मौजूदा बिजली कनेक्शन से उपयोगी एआई आउटपुट बढ़ा सकता है, लेकिन स्रोत दृष्टिकोण की लागत, विश्वसनीयता या व्यापक दक्षता स्थापित नहीं करता है।

बिजली एआई बुनियादी ढांचे के विस्तार में सीधी बाधा बन रही है। एक डेटा सेंटर में भूमि, नेटवर्क उपकरण और रैक स्थान उपलब्ध हो सकता है, जबकि अभी भी अधिक जीपीयू को सक्रिय करने में असमर्थ है क्योंकि इसका उपयोगिता कनेक्शन, वितरण उपकरण या शीतलन संयंत्र अपनी डिजाइन सीमा तक पहुंच गया है। NVIDIA का प्रस्ताव उस व्यवस्था में एक विशिष्ट अक्षमता को लक्षित करता है: रैक को अक्सर चरम मांग के लिए प्रावधानित किया जाता है, भले ही कार्यभार गणना विस्फोट, मेमोरी-बाउंड निष्पादन, सिंक्रनाइज़ेशन, चेकपॉइंटिंग, प्रीफिल और डीकोड जैसे चरणों से गुजरता है। यदि उन परिवर्तनों के दौरान बिजली को सुरक्षित रूप से स्थानांतरित किया जा सकता है, तो एक सुविधा किसी अन्य बिजली कनेक्शन को तुरंत सुरक्षित किए बिना अधिक उपयोगी अनुमान या प्रशिक्षण आउटपुट उत्पन्न कर सकती है।

दृष्टिकोण यह भी दिखाता है कि यह केवल सॉफ़्टवेयर अनुकूलन के बजाय एक सुविधा परियोजना क्यों है। NVIDIA का कहना है कि साइटों को एक निश्चित सकल पावर लिफ़ाफ़े के आसपास डिज़ाइन किया जाना चाहिए, फिर बिजली वितरण, कूलिंग, नेटवर्किंग और रैक पदों के लिए आकार दिया जाना चाहिए जो इच्छित दीर्घकालिक जीपीयू गिनती का समर्थन कर सकें। कंपनी वेरा रुबिन एनवीएल72 सिस्टम के लिए 45 डिग्री सेल्सियस डायरेक्ट-लिक्विड-कूलिंग इनलेट ऑपरेशन की योजना बनाने की सिफारिश करती है। गर्म शीतलक शुष्क कूलर या अन्य प्रकार के मुफ्त शीतलन को अधिक वार्षिक गर्मी-अस्वीकृति भार को संभालने की अनुमति दे सकता है, जिससे उपयुक्त जलवायु में यांत्रिक चिलर पर निर्भरता कम हो जाती है। यह क्षमता स्थानीय मौसम, उपकरण आकार, अतिरेक और नियंत्रण पर निर्भर करती है। जो सुविधाएं प्रासंगिक तापमान, तरल लूप या बिजली लचीलेपन के लिए डिज़ाइन नहीं की गई थीं, वे महत्वपूर्ण रेट्रोफिट कार्य के बिना दावा किए गए लाभ को प्राप्त करने में सक्षम नहीं हो सकती हैं।

ऑपरेटरों के लिए, व्यावहारिक आकर्षण वैकल्पिकता है। एक साइट शुरू में कम रैक भर सकती है जबकि प्रशिक्षण-भारी वर्कलोड अधिक शक्ति खींचता है, फिर बाद में हार्डवेयर जोड़ें यदि वर्कलोड मिश्रण अनुमान की ओर बढ़ता है और औसत रैक मांग गिरती है। इससे पूंजीगत व्यय और सुविधा विस्तार का समय बदल सकता है। यह अपने आप में एआई से कुल बिजली की मांग को कम नहीं करता है या यह साबित नहीं करता है कि कम डेटा केंद्र बनाए जाएंगे। मौजूदा लिफाफे के अंदर अधिक क्षमता इसके बजाय अतिरिक्त एआई सेवाओं को आर्थिक रूप से व्यवहार्य बना सकती है। स्रोत में कोई ग्राहक नहीं, तैनाती का पैमाना, अधिग्रहण लागत, मापी गई वार्षिक ऊर्जा बचत, पानी की खपत, विफलता दर या सेवा-स्तर पर प्रभाव का नाम नहीं है। इसकी केंद्रीय क्षमता और प्रदर्शन के दावे प्रतिनिधि मूल्यांकन के आधार पर NVIDIA दावे बने हुए हैं।

Interactive Mechanism

इंटरैक्टिव तंत्र: यह वास्तव में कैसे काम करता है

इस विकास के पीछे अंतर्निहित प्रौद्योगिकी का अंतःक्रियात्मक रूप से अन्वेषण करें।

Thinking Budget (Test-Time Tokens):1,024 tokens
Complex Accuracy79%Math & Code Logic
Latency3.2sTime to first full output
Inference Cost$0.0092Per query estimated
Reasoning StyleStep VerificationInternal chain depth
Active Thinking Trace:
1Deconstruct user problem into formal constraints
2Propose candidate hypotheses & step-by-step calculation
3Self-correction: Backtrack and refute subtle edge cases
4Exhaustive consistency check & final output synthesis
Core takeaway: Test-time compute fundamentally changes AI economics. Instead of only scaling during pre-training, giving reasoning models more tokens at inference time allows them to systematically solve PhD-level STEM problems.
इंटरएक्टिव कॉन्सेप्ट चेक+10 Points
AI Models Explained Quiz

In AI, what are a model's "parameters"?

आगे क्या देखना है

मुख्य परीक्षण यह हैं कि क्या डायनेमिक पावर सॉफ्टवेयर सामान्य उपलब्धता तक पहुंचता है, क्या स्वतंत्र ऑपरेटर रिपोर्ट किए गए लाभ को पुन: उत्पन्न करते हैं, और सिस्टम विफलताओं, बदलते कार्यभार और चरम मौसम के तहत कैसे व्यवहार करता है। आवश्यक थर्मल और इलेक्ट्रिकल डिज़ाइन मौजूदा सुविधाओं में अपनाने को सीमित कर सकता है।

पहला प्रश्न उत्पाद परिपक्वता का है। डायनेमिक पावर सॉफ्टवेयर और डीएसएक्स एक्सचेंज दोनों को डेवलपर पूर्वावलोकन के रूप में पहचाना जाता है, इसलिए उनके समर्थित हार्डवेयर, इंटरफेस, परिचालन गारंटी और उत्पादन उपलब्धता अज्ञात रहती है। भविष्य के दस्तावेज़ीकरण में स्पष्ट होना चाहिए कि नीतियों को कैसे लागू किया जाता है, कितनी जल्दी बिजली का पुनर्वितरण किया जा सकता है, टेलीमेट्री में देरी या गलत होने पर क्या होता है, और क्या आपातकालीन कार्रवाइयां नियतात्मक हैं। NVIDIA का कहना है कि नियंत्रण लूप बिजली घटनाओं के दौरान सर्वोत्तम प्रयास के आधार पर संचालित होता है, सुविधाओं के लिए एक महत्वपूर्ण सीमा जिसे सख्त अतिरेक और सेवा प्रतिबद्धताओं को बनाए रखना चाहिए। यह भी मायने रखेगा कि सिस्टम NVIDIA के अपने स्टैक के बाहर उपकरण और शेड्यूलर के साथ काम कर सकता है या नहीं।

दूसरा प्रश्न प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता का है। एक उपयोगी तुलना अप्रबंधित स्थैतिक आधार रेखा, कार्यभार कॉन्फ़िगरेशन, रनों की संख्या, थ्रूपुट परिभाषा, विलंबता, सेवा त्रुटि दर, जीपीयू उपयोग और पावर-माप सीमाओं को प्रकाशित करेगी। NVIDIA स्वयं स्कोप्ड सत्यापन के लिए मेट्रिक्स के रूप में थ्रूपुट, विलंबता, सेवा त्रुटि दर, पावर ड्रा, उपयोग और नीति अनुपालन को सूचीबद्ध करता है, लेकिन आपूर्ति किया गया स्रोत उन परिणामों को पूर्ण रूप से प्रदान नहीं करता है। अनुमान, प्रशिक्षण और प्रशिक्षण के बाद के कार्यभार के स्वतंत्र परीक्षण से पता चलेगा कि रिपोर्ट किए गए सुधार दो प्रतिनिधि अनुमान मामलों से परे सामान्यीकृत हैं या नहीं। परिणामों को नए हार्डवेयर, सॉफ़्टवेयर संस्करणों, नेटवर्क परिवर्तन या कार्यभार-विशिष्ट ट्यूनिंग के कारण होने वाले लाभ से भी अलग किया जाना चाहिए।

तीसरा प्रश्न भौतिक तैनाती का है। ऑपरेटरों को विभिन्न जलवायु, कूलिंग आर्किटेक्चर, उपयोगिता बाधाओं और विश्वसनीयता आवश्यकताओं वाली साइटों से साक्ष्य की आवश्यकता होगी। 45 डिग्री सेल्सियस डिज़ाइन कुछ स्थानों पर चिलर के उपयोग को कम कर सकता है लेकिन अन्य स्थानों पर नए ताप-अस्वीकृति उपकरण, नियंत्रण या रखरखाव प्रथाओं की आवश्यकता हो सकती है। पर्यवेक्षकों को यह ट्रैक करना चाहिए कि क्या सुविधाएं विद्युत वितरण, शीतलन क्षमता या नेटवर्क बुनियादी ढांचे का विस्तार किए बिना वादा किए गए रैक पदों को जोड़ सकती हैं, और क्या सिस्टम गर्म मौसम, विफलताओं, पुनरारंभ और चेकपॉइंटिंग के दौरान थ्रूपुट बनाए रखता है। जब तक वे परिणाम उपलब्ध नहीं हो जाते, तब तक MaxLPS को विक्रेता-वर्णित बुनियादी ढांचा रणनीति और पूर्वावलोकन सॉफ़्टवेयर के रूप में समझा जाता है, न कि स्वतंत्र रूप से स्थापित उद्योग-व्यापी दक्षता बेंचमार्क के रूप में।

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