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जीटीसी 2026 में, आईबीएम और एनवीआईडीआईए ने अपनी दशक भर की रणनीतिक साझेदारी के एक बड़े विस्तार की घोषणा की, जो पायलट परियोजनाओं से पूर्ण पैमाने पर उद्यम उत्पादन तक एआई को आगे बढ़ाने पर केंद्रित है। यह सहयोग उद्यम एआई अपनाने में कई प्रमुख बाधाओं को संबोधित करता है, जिसमें जीपीयू-देशी डेटा एनालिटिक्स, बुद्धिमान दस्तावेज़ प्रसंस्करण और विनियमित उद्योगों के लिए सुरक्षित बुनियादी ढांचा शामिल है। साथ में, दोनों कंपनियों का लक्ष्य डेटा फाउंडेशन, अनुकूलित हार्डवेयर और पेशेवर परामर्श सेवाओं को कवर करने वाला एक एकीकृत स्टैक प्रदान करना है ताकि संगठनों को खंडित डेटा प्रबंधित करने और सख्त अनुपालन आवश्यकताओं को पूरा करने में मदद मिल सके।
आईबीएम के अध्यक्ष और सीईओ अरविंद कृष्णा ने कहा कि एंटरप्राइज एआई का अगला चरण डेटा, बुनियादी ढांचे और ऑर्केस्ट्रेशन के गहन एकीकरण पर निर्भर करता है। उन्होंने कहा कि साझेदारी व्यवसायों को एआई प्रयोग से विश्वसनीय, परिचालन तैनाती की ओर बढ़ने के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करने के लिए बनाई गई है। NVIDIA के संस्थापक और सीईओ जेन्सेन हुआंग ने इस बात पर प्रकाश डाला कि CUDA त्वरण को सीधे डेटा परत में एम्बेड करके, कंपनियां पारंपरिक डेटा प्रोसेसिंग को वास्तविक समय के खुफिया इंजन में बदल रही हैं।
सीयूडीएफ और प्रेस्टो के माध्यम से संरचित डेटा एनालिटिक्स में तेजी लाना
घोषणा का मुख्य तकनीकी फोकस आईबीएम watsonx.data के भीतर प्रेस्टो SQL इंजन के साथ NVIDIA की cuDF लाइब्रेरी का एकीकरण है। यह ओपन-सोर्स संयोजन बड़े पैमाने पर डेटासेट पर जीपीयू-त्वरित क्वेरी को सक्षम बनाता है, जिससे संरचित डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के समय और लागत में भारी कटौती होती है।
कंपनियों ने नेस्ले के ऑर्डर-टू-कैश डेटा मार्ट के साथ लाइव उत्पादन वातावरण में इस समाधान को मान्य किया, जो 44 वैश्विक तालिकाओं में टेराबाइट्स डेटा को संसाधित करता है। पारंपरिक सीपीयू-आधारित बुनियादी ढांचे पर, एक डेटा रीफ्रेश चक्र में 15 मिनट लगते थे और प्रति दिन केवल कुछ रन ही समर्थित होते थे। GPU-त्वरित watsonx.data इंजन पर स्विच करने के बाद, नेस्ले ने क्वेरी रनटाइम को घटाकर केवल तीन मिनट कर दिया। इससे मूल्य-प्रदर्शन में 30 गुना सुधार और परिचालन लागत में 83% की कमी आती है। नेस्ले के मुख्य सूचना और डिजिटल अधिकारी क्रिस राइट ने कहा कि यह क्षमता वास्तविक समय के परिचालन डेटा के माध्यम से विनिर्माण और लॉजिस्टिक्स में तेजी से निर्णय लेने में सक्षम बनाती है।
डॉक्लिंग और नेमोट्रॉन के साथ असंरचित डेटा को अनलॉक करना
SharePoint साइटों और सामग्री प्रबंधन प्रणालियों जैसे असंरचित प्रारूपों में लॉक किए गए डेटा से निपटने के लिए, IBM और NVIDIA ने IBM Docling और NVIDIA Nemotron ओपन मॉडल का उपयोग करके एक संयुक्त समाधान पेश किया। डॉक्लिंग जटिल दस्तावेज़ों को मानकीकृत और एआई-तैयार प्रारूपों में परिवर्तित करता है, जबकि उनके मूल स्रोतों का पूरा पता लगाता है।
एनवीआईडीआईए नेमोट्रॉन मॉडल के साथ संयुक्त होने पर, प्लेटफ़ॉर्म मल्टी-मोडल सामग्री के अंतर्ग्रहण को गति देता है। प्रारंभिक परीक्षण कई मौजूदा ओपन-सोर्स विकल्पों की तुलना में काफी अधिक थ्रूपुट दिखाते हैं। यह दृष्टिकोण उद्यमों को स्वचालित तर्क के लिए आंतरिक ज्ञान आधारों को अधिक सुलभ और सुसंगत बनाकर एआई के लिए एक विश्वसनीय डेटा फाउंडेशन बनाने में मदद करता है।
जीपीयू-अनुकूलित इन्फ्रास्ट्रक्चर और सॉवरेन एआई
यह साझेदारी भंडारण और बुनियादी ढांचे में भी गहराई तक फैली हुई है। NVIDIA ने अपने GPU-देशी उन्नत एनालिटिक्स इंजनों के लिए 10 PB उच्च-प्रदर्शन स्टोरेज की आपूर्ति करने के लिए IBM स्टोरेज स्केल सिस्टम 6000 को चुना है। NVIDIA DGX प्लेटफार्मों के लिए प्रमाणित और मान्य, स्टोरेज स्केल 6000 I/O बाधाओं को खत्म करने के लिए IBM के उच्च समानांतर थ्रूपुट को NVIDIA के GPU डेटा पाइपलाइनों के साथ विलय करता है।
कड़े डेटा रेजिडेंसी और नियामक नियमों वाले संगठनों के लिए, यह जोड़ी आईबीएम सॉवरेन कोर और एनवीआईडीआईए बुनियादी ढांचे के बीच एकीकरण की खोज कर रही है। इस प्रयास का उद्देश्य जीपीयू-भारी एआई वर्कलोड को पूरी तरह से परिभाषित भौगोलिक सीमाओं के भीतर चलाने की अनुमति देना है, जिससे गणना प्रदर्शन से समझौता किए बिना शासन और अनुपालन सुनिश्चित किया जा सके।
ब्लैकवेल और रेड हैट के साथ एआई स्टैक का विस्तार
आईबीएम ने बड़े पैमाने पर मॉडल प्रशिक्षण और उच्च-थ्रूपुट अनुमान को लक्ष्य करते हुए, 2026 की दूसरी तिमाही की शुरुआत में आईबीएम क्लाउड पर एनवीआईडीआईए ब्लैकवेल अल्ट्रा जीपीयू तैनात करने की योजना की घोषणा की। ब्लैकवेल आर्किटेक्चर को NVIDIA और VPC सर्वर के साथ Red Hat AI फ़ैक्टरी में भी एकीकृत किया जाएगा, जो डेटा रेजिडेंसी के लिए एंटरप्राइज़-ग्रेड नियंत्रण प्रदान करेगा।
इसके अलावा, आईबीएम कंसल्टिंग आईबीएम कंसल्टिंग एडवांटेज प्लेटफॉर्म के माध्यम से एनवीआईडीआईए के साथ रेड हैट एआई फैक्ट्री की पेशकश करेगी। इसे डेटा तैयारी, मॉडल विकास और परिनियोजन वर्कफ़्लो को सरल और तेज़ करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इन प्रौद्योगिकियों के संयोजन से, आईबीएम और एनवीआईडीआईए का लक्ष्य शासन और निरंतर प्रदर्शन को बनाए रखते हुए उद्यमों को विभिन्न प्रौद्योगिकी वातावरणों में एआई को स्केल करने के लिए एक आसान मार्ग प्रदान करना है।
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