Nutanix کا کہنا ہے کہ وہ AMD GPUs کو سال کے آخر تک اپنے AI انفرنس پلیٹ فارم میں شامل کرے گا۔

کیا ہوا؟

CRN نے اطلاع دی ہے کہ Nutanix کے سی ای او راجیو رامسوامی نے کہا کہ کمپنی AMD GPUs کے ساتھ ساتھ Nvidia GPUs پر AI تخمینہ کو سپورٹ کرنے کے لیے اپنے ہائبرڈ کلاؤڈ پلیٹ فارم کو بڑھا رہی ہے۔ رامسوامی نے کہا کہ Nutanix کیلنڈر سال کے اختتام تک اپنے پہلے AMD پر مبنی حل کی توقع رکھتا ہے اور اس کام کو AMD کی Nutanix میں $250 ملین کی سرمایہ کاری سے تعاون کی مشترکہ ترقیاتی کوشش کے طور پر بیان کیا۔

CRN رپورٹ کرتا ہے کہ رامسوامی نے Nutanix کو ہائپر کنورجڈ انفراسٹرکچر میں اپنی اصلیت سے آگے بڑھ کر ورچوئل مشینوں، کنٹینرز، پبلک کلاؤڈز، ایکسٹرنل اسٹوریج اور AI ایپلی کیشنز کے لیے ایک وسیع تر سافٹ ویئر پلیٹ فارم کی طرف بتایا۔ رپورٹ کے مطابق، Nutanix کا سافٹ ویئر AWS، Microsoft Azure اور Google کلاؤڈ کی طرف سے فراہم کردہ ننگے دھاتی ڈھانچے کے ساتھ ساتھ GPU پر مرکوز نیوکلاؤڈز پر بھی چل سکتا ہے۔ کمپنی ہارڈ ویئر کو انوینٹری پر مبنی کاروبار کے طور پر فروخت نہیں کرتی ہے، حالانکہ صارفین ڈیل، ایچ پی ای، لینووو اور سسکو جیسے وینڈرز سے سپر مائیکرو آلات یا سرور کا انتخاب کرسکتے ہیں۔

رپورٹ میں AI سے متعلق مخصوص ترقی Nutanix کا اپنے انفرنس اسٹیک کو Nvidia GPUs سے AMD GPUs تک بڑھانے کا منصوبہ ہے۔ رامسوامی نے CRN کو بتایا کہ Nutanix فی الحال Nvidia ہارڈویئر پر اپنا سافٹ ویئر اسٹیک چلاتا ہے اور کیلنڈر سال کے اختتام تک اپنے پہلے AMD حل کی توقع کرتا ہے۔ انہوں نے کہا کہ Nutanix میں AMD کی $250 ملین کی سرمایہ کاری مشترکہ ترقی، AMD GPUs تک جلد رسائی اور مشترکہ مارکیٹنگ کی حمایت کرتی ہے۔ انہوں نے واضح طور پر یہ کہنے سے انکار کر دیا کہ Nutanix کو پہلی رسائی حاصل ہے، صرف یہ کہتے ہوئے کہ کمپنی کو جلد رسائی حاصل ہو جاتی ہے۔

رامسوامی نے کہا کہ Nutanix کے AI پلیٹ فارم کا مقصد انفرنس اینڈ پوائنٹس فراہم کرنا ہے جو صارفین کے منتخب کردہ کھلے ماڈلز کو پیش کر سکتے ہیں، بشمول بڑی زبان کے ماڈلز اور چھوٹے لینگویج ماڈلز۔ CRN رپورٹ کرتا ہے کہ اس نے ایپلی کیشنز اور ان کے استعمال کردہ ماڈلز کے درمیان ایک گیٹ وے بھی بیان کیا۔ گیٹ وے کا مقصد اخراجات اور رسائی میں مرئیت فراہم کرنا، استعمال کے کنٹرول کو لاگو کرنا اور اس بات کا تعین کرنے میں مدد کرنا ہے کہ ایپلیکیشن کو فرنٹیئر ماڈل یا کم مہنگا اوپن ماڈل کب استعمال کرنا چاہیے۔ ماخذ مخصوص AMD GPU ماڈلز، بینچ مارک کے نتائج، کسٹمر کی تعیناتی یا ان صلاحیتوں کے لیے قیمتوں کی نشاندہی نہیں کرتا ہے۔

انٹرویو نے GPU کے کام کو Nutanix کو کارآمد بنانے کی ایک وسیع کوشش کے اندر بھی رکھا جب صارفین آسانی سے نئے سرورز یا اسٹوریج حاصل نہیں کر سکتے۔ CRN رپورٹ کرتا ہے کہ بیرونی اسٹوریج سپورٹ تعیناتی کا ایک چھوٹا لیکن تیزی سے بڑھتا ہوا حصہ ہے۔ رامسوامی نے ڈیل پاور فلیکس، ڈیل پاور اسٹور اور ایورپور کے لیے سپورٹ کا حوالہ دیا، جس میں نیٹ ایپ سپورٹ آن لائن آنے کے طور پر بیان کی گئی ہے۔ انہوں نے کہا کہ یہ نقطہ نظر کچھ صارفین کو نئے ہارڈ ویئر خریدنے کے بجائے موجودہ سرورز اور سٹوریج کی صفوں کو استعمال کرنے کی اجازت دے سکتا ہے، حالانکہ رپورٹ اس بات کی کوئی آزاد پیمائش فراہم نہیں کرتی ہے کہ یہ کتنی بار ہوتا ہے یا صارفین کتنی رقم بچاتے ہیں۔

ماخذ کی تفصیلات: crn.com ↗

یہ کیوں اہمیت رکھتا ہے۔

اطلاع دی گئی توسیع سے انٹرپرائز کے صارفین کو AI کا اندازہ چلانے کے لیے ایک اور ہارڈویئر آپشن ملے گا، جب کہ Nutanix اپنے سافٹ ویئر کو ایک پرت کے طور پر رکھتا ہے جو آن پریمیسس ڈیٹا سینٹرز، پبلک کلاؤڈز اور GPU فوکسڈ نیو کلاؤڈز میں کام کر سکتا ہے۔ عملی قدر کا انحصار مطابقت، کارکردگی، دستیابی اور لاگت پر ہوگا، جن میں سے کسی بھی CRN نے رپورٹ میں آزادانہ طور پر جانچ نہیں کی۔

انٹرپرائز AI کی تعیناتیوں میں تیزی سے ایک بیرونی فراہم کنندہ کے فرنٹیئر ماڈل اور آپریٹنگ انفرنس انفراسٹرکچر کو براہ راست استعمال کرنے کے درمیان انتخاب شامل ہوتا ہے۔ CRN رپورٹ کرتا ہے کہ Nutanix دونوں راستوں کی خدمت کرنے کی کوشش کر رہا ہے: صارفین OpenAI یا Anthropic جیسے فراہم کنندگان کے ماڈل استعمال کر سکتے ہیں، یا Nutanix کے زیر انتظام انفراسٹرکچر کے ذریعے اوپن ماڈل چلا سکتے ہیں۔ ایک ایسا پلیٹ فارم جو ایپلی کیشنز، ماڈلز، GPUs اور گورننس کنٹرولز کو جوڑتا ہے، کلاؤڈ اور آن پریمیسس وسائل کے مرکب کو منظم کرنے والی تنظیموں کے لیے آپریشن کو آسان بنا سکتا ہے۔

AMD سپورٹ بھی اہمیت رکھتا ہے کیونکہ یہ صارفین کو ایک اضافی ایکسلریٹر فراہم کرتا ہے۔ CRN کی طرف سے نقل کردہ رامسوامی کی خصوصیت کے مطابق، Nvidia مارکیٹ لیڈر بنی ہوئی ہے، لیکن کاروباری ادارے قیمت، دستیابی، خریداری کی رکاوٹوں یا حکمت عملی کی ترجیحات کی وجہ سے متبادل تلاش کر سکتے ہیں۔ رپورٹ Nutanix کے منصوبہ بند AMD انضمام اور AMD کی سرمایہ کاری کے وجود کی حمایت کرتی ہے۔ اس سے یہ ثابت نہیں ہوتا ہے کہ AMD ہارڈویئر Nvidia کارکردگی، سافٹ ویئر سپورٹ، دستیابی یا ملکیت کی کل لاگت سے مماثل ہوگا۔

ماڈل ٹریننگ کے بجائے تخمینہ پر زور ان کاروباروں کے لیے نتیجہ خیز ہے جو پیداوار میں قائم شدہ ماڈلز کو چلانا چاہتے ہیں۔ انفرنس ورک بوجھ مسلسل چل سکتا ہے اور اس میں حساس انٹرپرائز ڈیٹا، استعمال کے کنٹرول اور بار بار آنے والے ٹوکن اخراجات شامل ہو سکتے ہیں۔ Nutanix کا بیان کردہ گیٹ وے اپروچ اصولی طور پر ان آپریشنل خدشات کو دور کرتا ہے، بشمول یہ کہ کون ماڈلز تک رسائی حاصل کرتا ہے اور استعمال کی قیمت کتنی ہے۔ تاہم، CRN آزادانہ طور پر گیٹ وے کی صلاحیتوں، سیکیورٹی کنٹرولز، تاخیر، معاون ماڈلز یا پیداواری ماحول میں نتائج کی تصدیق نہیں کرتا ہے۔

رپورٹ کردہ بیرونی اسٹوریج کی حکمت عملی GPUs سے آگے بنیادی ڈھانچے کے سوال کو وسیع کرتی ہے۔ اگر گاہک موجودہ سرورز پر Nutanix سافٹ ویئر رکھ سکتے ہیں اور معاون سٹوریج صفوں کو جوڑ سکتے ہیں، تو وہ ہارڈ ویئر کے ہر جزو کو تبدیل کیے بغیر سافٹ ویئر کو جدید بنانے کے قابل ہو سکتے ہیں۔ یہ اجزاء کی کمی کے دوران کارآمد ہو سکتا ہے، لیکن یہ سرٹیفیکیشن، سپورٹ اور انضمام کی ضروریات بھی پیدا کرتا ہے۔ ماخذ میں رامسوامی کی حکمت عملی اور پلیٹ فارم کا حوالہ دیا گیا ہے، نہ کہ وشوسنییتا، تعیناتی کی پیچیدگی یا کسٹمر کے نتائج کی آزادانہ جانچ۔

آگے کیا دیکھنا ہے۔

اہم سنگ میل یہ ہیں کہ آیا Nutanix وعدہ کردہ AMD سلوشنز کو شیڈول کے مطابق فراہم کرتا ہے، جس میں AMD ایکسلریٹر اور سرور کنفیگریشنز معاون ہیں، اور آیا صارفین قابل پیمائش لاگت یا صلاحیت کے فوائد حاصل کر سکتے ہیں۔ یہ بھی دیکھنے کے قابل ہے کہ Nutanix کا انفرنس گیٹ وے، ایکسٹرنل سٹوریج سپورٹ اور چینل کی حکمت عملی انٹرویو میں بیان کیے گئے دعووں سے آگے کیسے ترقی کرتی ہے۔

سب سے فوری ٹیسٹ ڈیلیوری ہے۔ رامسوامی نے CRN کو بتایا کہ Nutanix کیلنڈر سال کے اختتام تک اپنے پہلے AMD GPU حل کی توقع رکھتا ہے، لیکن رپورٹ میں لانچ کی تاریخ، معاون ایکسلریٹر فیملی، جغرافیائی دستیابی یا عام دستیابی کی حیثیت کی وضاحت نہیں کی گئی ہے۔ فالو اپ رپورٹنگ کو یہ ثابت کرنا چاہیے کہ آیا پہلی ریلیز بڑے پیمانے پر قابلِ خرید ہے، منتخب صارفین تک محدود ہے یا بنیادی طور پر تکنیکی انضمام۔

تکنیکی تفصیلات اس بات کا تعین کرے گی کہ آیا اعلان خریداری کے فیصلوں کو تبدیل کرتا ہے۔ اہم نامعلوم افراد میں انفرنس تھرو پٹ، لیٹنسی، میموری کی گنجائش، پاور کی ضروریات، معاون فریم ورک، ماڈل فارمیٹس، سرور سرٹیفیکیشن اور AMD اور Nvidia تعیناتیوں کی متعلقہ لاگت شامل ہیں۔ ماخذ AMD پر مبنی Nutanix inference کے لیے کوئی تقابلی معیارات، آزاد توثیق یا گاہک کے حوالہ جات فراہم نہیں کرتا، اس لیے وہ سوالات کھلے رہتے ہیں۔

Nutanix کے سافٹ ویئر کنٹرول بھی جانچ پڑتال کی ضمانت دیتے ہیں۔ کمپنی کا کہنا ہے کہ اس کا گیٹ وے لاگت کو ٹریک کر سکتا ہے، رسائی اور استعمال کا انتظام کر سکتا ہے، اور مختلف ماڈلز کی طرف ایپلی کیشنز کو روٹ کر سکتا ہے۔ صارفین کو دستاویزات کی تلاش کرنی چاہیے کہ یہ ظاہر کرتا ہے کہ کون سا ڈیٹا لاگ کیا گیا ہے، اجازتیں کیسے نافذ کی جاتی ہیں، کیا منتظمین اخراجات یا ماڈل پالیسیاں ترتیب دے سکتے ہیں، اور سسٹم ناکامیوں یا غلط ماڈل آؤٹ پٹ کو کیسے ہینڈل کرتا ہے۔ ان میں سے کوئی بھی نفاذ کی تفصیلات CRN رپورٹ میں فراہم نہیں کی گئی ہیں۔

آخر میں، چینل کی حکمت عملی اس بات کا تعین کر سکتی ہے کہ پلیٹ فارم کو کس حد تک اپنایا گیا ہے۔ رامسوامی نے کہا کہ شراکت داروں سے توقع ہے کہ HCI سیلز سے آگے منتقلی، کنٹینر، کلاؤڈ اور AI خدمات میں توسیع کریں گے، جبکہ Nutanix مزید بیرونی اسٹوریج پلیٹ فارمز کو شامل کرنے اور اپنی Kubernetes اور AI پیشکشوں کو تیار کرنا جاری رکھنے کا ارادہ رکھتا ہے۔ عملی سوال یہ ہے کہ کیا شراکت داروں کو ان پروجیکٹس کی فراہمی کے لیے کافی تربیت، سرٹیفیکیشن اور مراعات ملتی ہیں، اور آیا صارفین مخلوط ہارڈ ویئر، کلاؤڈ اور ماڈل ماحول میں تعاون حاصل کر سکتے ہیں۔ CRN انتظامیہ کی ترجیحات کی اطلاع دیتا ہے لیکن آزادانہ طور پر پارٹنر کے حصول یا تعیناتی کے نتائج کی تصدیق نہیں کرتا ہے۔

متعلقہ گائیڈز اور کوئزز