خبروں پر واپس جائیں۔
صنعتAI Understanding بریفنگ

MK رپورٹ کرتا ہے کہ Nvidia نے AI سرورز کے لیے RISC-V سپورٹ اور CUDA کے پہلے عوامی مظاہرے کا منصوبہ بنایا ہے۔

Maeil Business Newspaper رپورٹ کرتا ہے کہ Nvidia RISC-V کو x86 اور Arm کے ساتھ شامل کرنے کے لیے اپنی AI-server CPU حکمت عملی کو بڑھا رہا ہے، اور SiFive عوامی طور پر CUDA کو RISC-V پر مبنی CPU پر چلانے کا مظاہرہ کرے گا۔

5 min readRead the linked source
Source-provided image accompanying MK reports Nvidia plans RISC-V support for AI servers and a first public CUDA demonstration
ماخذ حوالہماخذ ریکارڈ شدہ
پبلشر
mk.co.kr
ماخذ لنک
mk.co.krhttps://www.mk.co.kr/en/it/12134515
ماخذ کی قسم
منسلک ذریعہ - بنیادی ماخذ کی حیثیت قائم نہیں کی گئی ہے۔
سیاق و سباقاسے 60 سیکنڈ میں سمجھیں۔

یہاں سے شروع کریں۔

کلیدی شرائط

میموری (ایجنٹ میموری)
ذخیرہ شدہ سیاق و سباق ایک AI ایجنٹ تسلسل کو بہتر بنانے کے لیے تمام مراحل یا سیشنز میں استعمال کرتا ہے۔
تاخیر
درخواست بھیجنے اور ماڈل کا آؤٹ پٹ وصول کرنے کے درمیان کا وقت۔
اپنے آپ کو جانچیں۔AI ماڈلز نے کوئز کی وضاحت کی۔

کیا ہوا؟

Maeil Business Newspaper رپورٹ کرتا ہے کہ Nvidia اپنے AI-سرور پلیٹ فارم میں RISC-V-based CPUs کے لیے سپورٹ تیار کر رہا ہے، جس میں x86 اور Arm کے ساتھ ساتھ ایک اور CPU فن تعمیر شامل کیا جا رہا ہے۔ رپورٹ میں کہا گیا ہے کہ Nvidia نے CUDA اور NVLink Fusion کے لیے RISC-V سسٹمز کے ساتھ کام کرنے کے لیے تقاضے تیار کیے ہیں اور SiFive کو Hot Chips 2026 میں RISC-V پر مبنی CPU پر CUDA کا مظاہرہ کرنا ہے۔

Maeil Business Newspaper رپورٹ کرتا ہے کہ Nvidia نے اپنے AI-server پلیٹ فارم کے ذریعے تعاون یافتہ CPU فن تعمیر کو RISC-V تک پھیلانے کے لیے ایک حکمت عملی کی نقاب کشائی کی۔ مضمون اس اقدام کو Nvidia کے x86 اور Arm کے لیے موجودہ سپورٹ کے ساتھ پیش کرتا ہے، جسے یہ AI سرورز میں سرکردہ CPU آرکیٹیکچرز کے طور پر بیان کرتا ہے۔ رپورٹ میں RISC-V کو ایک کھلا CPU ڈیزائن طریقہ بتایا گیا ہے جسے متعدد کمپنیاں استعمال کر سکتی ہیں۔

رپورٹ میں 23 اگست کو مقامی وقت کے مطابق سٹینفورڈ یونیورسٹی میں ہاٹ چپس 2026 سیمی کنڈکٹر کانفرنس میں Nvidia سینئر انجینئر فرانسس سسٹرمینز کے اعلان کو منسوب کیا گیا ہے۔ MK کے مطابق، Sistermans نے کہا کہ RISC-V x86 اور Arm کے بعد ایک نیا سرور-CPU آپشن بن جائے گا اور Nvidia اپنے AI پلیٹ فارمز کا استعمال کرتے ہوئے مزید CPU کمپنیوں کے لیے تعاون کو بڑھا دے گا۔ یہ بیانات MK کے ذریعہ رپورٹ کیے گئے ہیں اور یہاں آزادانہ طور پر تصدیق نہیں کی گئی ہے۔

MK رپورٹ کرتا ہے کہ Nvidia نے CUDA، اس کے GPU ڈیولپمنٹ پلیٹ فارم، اور NVLink Fusion، اس کی AI-server کنکشن ٹیکنالوجی، RISC-V پر مبنی CPUs پر کام کرنے کے لیے تقاضے تیار کیے ہیں۔ رپورٹ میں Nvidia کے وسیع تر AI پلیٹ فارم کو پروسیسر ڈیزائن کے وسیع سیٹ پر دستیاب بنانے کی کوشش کے طور پر تیار کیا گیا ہے۔ یہ تقاضوں کے لیے تکنیکی وضاحتیں فراہم نہیں کرتا یا یہ وضاحت نہیں کرتا کہ آیا وہ تمام RISC-V نفاذ پر یکساں طور پر لاگو ہوتے ہیں۔

مضمون میں یہ بھی بتایا گیا ہے کہ Nvidia SiFive کے ساتھ تعاون کو بڑھا رہا ہے، کمپنی کو Arm، Intel، اور Fujitsu کے ساتھ NVLink فیوژن پارٹنر کے طور پر بیان کرتا ہے۔ MK کا کہنا ہے کہ SiFive Hot Chips پر ایک عوامی مظاہرہ کرے گا جس میں دکھایا جائے گا کہ CUDA پہلی بار RISC-V پر مبنی CPU پر چل رہا ہے۔ ماخذ میں مظاہرے کی صحیح تاریخ، سسٹم کی ترتیب، کام کا بوجھ، نتائج، یا یہ نہیں بتایا گیا کہ آیا سافٹ ویئر کو عام استعمال کے لیے جاری کیا جائے گا۔

ماخذ کی تفصیلات: mk.co.kr ↗

یہ کیوں اہمیت رکھتا ہے۔

رپورٹ کردہ اقدام CPUs کی حد کو وسیع کر سکتا ہے جو Nvidia کے AI انفراسٹرکچر کے ساتھ جوڑا جا سکتا ہے اور سرور چپ ڈیزائنرز کو مزید تعمیراتی انتخاب دے سکتا ہے۔ یہ یہ بھی جانچتا ہے کہ آیا Nvidia کا سافٹ ویئر اور باہم منسلک ماحولیاتی نظام غالب x86 اور آرم پلیٹ فارمز سے آگے بڑھ سکتا ہے۔ رپورٹ آزادانہ طور پر مظاہرے کی کارکردگی، تجارتی دستیابی، یا مستقبل کے RISC-V سرور پروڈکٹس کی تعداد کو قائم نہیں کرتی ہے۔

سی پی یو انتخاب اہمیت رکھتا ہے کیونکہ AI سرورز پروسیسر کو ایکسلریٹر، میموری، نیٹ ورکنگ اور سافٹ ویئر کے ساتھ جوڑتے ہیں۔ Nvidia کی رپورٹ کردہ RISC-V سپورٹ CUDA اور NVLink فیوژن کو سسٹم میں مرکزی رکھتے ہوئے پروسیسر لیئر کو ایڈریس کرے گی۔ اگر وسیع پیمانے پر لاگو کیا جاتا ہے، تو اس سے مزید چپ ڈیزائنرز کو X86 یا آرم لائسنسنگ اور ماحولیاتی نظام پر مکمل انحصار کیے بغیر Nvidia پر مبنی AI انفراسٹرکچر کے ساتھ کام کرنے کے لیے CPUs بنانے کا موقع مل سکتا ہے۔

عملی اہمیت کا انحصار اس بات پر ہے کہ Nvidia بنیادی مطابقت کی تہہ سے آگے کتنی مدد فراہم کرتا ہے۔ ایک مفید سرور پلیٹ فارم کے لیے قابل اعتماد آپریٹنگ سسٹم سپورٹ، کمپائلرز، لائبریریز، ڈیبگنگ ٹولز، سسٹم مینجمنٹ، اور ڈیٹا سینٹر کے باقی اسٹیک کے ساتھ انٹرآپریبلٹی کی ضرورت ہوگی۔ MK CUDA اور NVLink فیوژن کے لیے ضروریات کی موجودگی کی اطلاع دیتا ہے، لیکن یہ اس سپورٹ کی گنجائش، پختگی، یا مکمل ہونے کا تعین نہیں کرتا ہے۔

Nvidia کے لیے، ایک وسیع CPU ایکو سسٹم کمپنیوں کی تعداد میں اضافہ کر سکتا ہے جو اس کے AI ایکسلریٹر اور نیٹ ورکنگ ٹیکنالوجی کے ارد گرد بنائے گئے سسٹمز میں حصہ لے سکتے ہیں۔ RISC-V کمپنیوں کے لیے، CUDA کے ساتھ مطابقت AI-server کے ڈیزائن تک رسائی کو بہتر بنا سکتی ہے جہاں Nvidia سافٹ ویئر اہم ہے۔ وہ امکانات رپورٹ شدہ حکمت عملی کے مضمرات ہیں، نہ کہ ذریعہ کے ذریعہ ظاہر کردہ نتائج۔

ترقی AI انفراسٹرکچر میں ارتکاز اور سودے بازی کی طاقت کو بھی متاثر کر سکتی ہے۔ سی پی یو کے مزید اختیارات علاقائی، خصوصی، یا کسٹم سرور پروسیسرز کے لیے گنجائش پیدا کر سکتے ہیں، لیکن Nvidia کا پلیٹ فارم ایک ممکنہ گیٹ کیپر رہتا ہے اگر CUDA یا NVLink فیوژن تک رسائی کو اس کی اپنی تکنیکی ضروریات کے ذریعے کنٹرول کیا جاتا ہے۔ ماخذ قیمتوں، لائسنسنگ، کارکردگی، گاہک کے وعدوں، یا متوقع مارکیٹ شیئر کے بارے میں کوئی معلومات فراہم نہیں کرتا، اس لیے مسابقتی اثر غیر یقینی رہتا ہے۔

Interactive Mechanism

انٹرایکٹو میکانزم: یہ اصل میں کیسے کام کرتا ہے۔

اس ترقی کے پیچھے بنیادی ٹیکنالوجی کو انٹرایکٹو طریقے سے دریافت کریں۔

Document Size:128K tokens
Needle Placement Depth (Location in document):50% into text
Attention Context Buffer Map:
Target Fact (50%)
Equivalent Pages~320Standard book pages
Retrieval Accuracy99.9%Needle recall score
RAM / KV Cache5.1 GBMemory overhead
Prompt CachingActive~80% discount on reuse
Core takeaway: Million-token context windows allow querying whole codebases or legal archives in one prompt. However, KV cache memory scales with context length, making prompt caching crucial for real-time production.
انٹرایکٹو تصور چیک+10 Points
AI Models Explained Quiz

Which component of an AI application is the machine-learning model itself?

آگے کیا دیکھنا ہے۔

دیکھنے کا فوری نقطہ یہ ہے کہ آیا SiFive کا اعلان کردہ مظاہرہ کامیابی کے ساتھ چلتا ہے اور یہ کس فعالیت کا احاطہ کرتا ہے۔ طویل مدتی، صارفین اور چپ کمپنیوں کو مطابقت، کارکردگی، سافٹ ویئر سپورٹ، سیکورٹی، سپلائی، اور تعیناتی کی ٹائم لائنز کے بارے میں ثبوت کی ضرورت ہوگی۔ CUDA اور NVLink فیوژن تک رسائی کو فعال یا محدود کرنے میں Nvidia کا کردار اس بات کی بھی تشکیل کرے گا کہ آیا RISC-V AI سرورز کے لیے ایک عملی آپشن بن جاتا ہے۔

پہلا تصدیقی نقطہ MK کے ذریعہ بیان کردہ SiFive مظاہرہ ہے۔ مبصرین کو استعمال ہونے والے مخصوص RISC-V پروسیسر، چلنے والے CUDA اجزاء، کام کے بوجھ کی جانچ، اور کسی بھی آزادانہ طور پر تولیدی نتائج کو تلاش کرنا چاہیے۔ ایک مظاہرہ تکنیکی فزیبلٹی کو ظاہر کرے گا، لیکن یہ خود x86- یا بازو پر مبنی نظام کے ساتھ پیداوار کی تیاری یا کارکردگی کی برابری قائم نہیں کرے گا۔

اگلا مسئلہ دستیابی کا ہے۔ Nvidia اور اس کے شراکت داروں کو یہ واضح کرنے کی ضرورت ہوگی کہ آیا RISC-V سپورٹ تجرباتی ہے، منتخب شراکت داروں کے لیے دستیاب ہے، یا تجارتی سرور کی مصنوعات کے لیے تیار ہے۔ ماخذ ریلیز کا شیڈول، پروڈکٹ لسٹ، کسٹمر لسٹ، یا تعیناتی کا عہد فراہم نہیں کرتا ہے۔ اس میں یہ بھی نہیں بتایا گیا کہ آیا موجودہ CUDA ایپلیکیشنز بغیر کسی ترمیم کے چل سکتی ہیں۔

سسٹم کی سطح کی کارکردگی ایک کامیاب سافٹ ویئر لانچ سے زیادہ اہمیت رکھتی ہے۔ متعلقہ شواہد میں ایکسلریٹر کا استعمال، تاخیر، بجلی کی کھپت، میموری اور I/O برتاؤ، وشوسنییتا، اور حقیقی AI کام کے بوجھ پر کارکردگی شامل ہوگی۔ MK رپورٹ میں ان پیمائشوں میں سے کوئی بھی فراہم نہیں کیا گیا ہے، لہذا یہ دعویٰ کہ RISC-V کارکردگی کو بہتر بنائے گا یا اخراجات کو کم کرے گا اضافی ثبوت کی ضرورت ہوگی۔

آخر میں، دیکھیں کہ Nvidia SiFive، Arm، Intel، اور Fujitsu کے ساتھ اپنے تعلقات کی وضاحت کیسے کرتا ہے اور کیا دیگر RISC-V کمپنیاں ماحولیاتی نظام میں شامل ہوتی ہیں۔ اہم سوالات یہ ہیں کہ کیا سپورٹ ایک سے زیادہ سپلائرز کی حوصلہ افزائی کے لیے کافی کھلا ہے، آیا سرور مینوفیکچررز فن تعمیر کو اپناتے ہیں، اور آیا صارفین کو اسے منتخب کرنے کی کوئی وجہ نظر آتی ہے۔ فی الحال، MK ایک اعلان کردہ سمت اور ایک منصوبہ بند عوامی مظاہرے کی اطلاع دیتا ہے، نہ کہ ایک مکمل صنعت کی منتقلی۔

متعلقہ گائیڈز اور کوئزز

AI ماڈلز کی وضاحتاے آئی ٹریننگاے آئی کا مستقبلآپ جو جانتے ہیں اس کی جانچ کریں - ایک مفت AI کوئز آزمائیں۔ہماری لغت میں AI کی اصطلاح دیکھیںAI فنڈنگ ٹریکر کی پیروی کریں۔
یہ مفید پایا؟