22 ਅਕਤੂਬਰ, 2026 ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਟੌਮਜ਼ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਗੂਗਲ ਦੇ ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ ਹੁਣ ਮੈਟਾ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਚੱਲ ਰਹੇ ਹਨ - ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਗੂਗਲ ਨੇ ਆਪਣੀ ਕਸਟਮ ਏਆਈ ਚਿਪਸ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਬਾਹਰੀ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਕਲਾਉਡ ਦੀ ਬਜਾਏ ਤੈਨਾਤ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਜੋਂ ਵੇਚਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਕਦਮ AI ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ Nvidia ਦੇ GPUs ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਦੇਣ ਲਈ ਡਿਫੌਲਟ ਵਿਕਲਪ ਰਹੇ ਹਨ।
ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ, ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਧਾਰਨਾ ਇਹ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਐਨਵੀਡੀਆ ਦੇ ਸੀਯੂਡੀਏ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੇ ਇਸਦੇ ਜੀਪੀਯੂ ਨੂੰ ਨਾ ਬਦਲਣਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਵਿਕਲਪ ਸਾਹਮਣੇ ਆਏ ਹਨ। ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਹੁਣ ਤੋੜਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸਥਿਤੀ ਵਾਲੀਆਂ ਦੋ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪਰਖਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੌਦਾ, ਇਸ ਤਿਮਾਹੀ ਵਿੱਚ ਖਰਚ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮੈਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ AI ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਸਿਖਰ 'ਤੇ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਾਈਪਰਸਕੇਲਰ ਕਿੰਨੀ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਗਣਨਾ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ — ਇੱਕ ਕਹਾਣੀ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ aibuzzwire.news 'ਤੇ ਸਾਡੇ ਹੋਮਪੇਜ 'ਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕਵਰ ਕੀਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਪਾਲਣਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
TorchTPU ਤੋਂ ਸਟੀਲ ਅਤੇ ਸਿਲੀਕਾਨ ਤੱਕ
ਇਸ ਪਲ ਦੀ ਨੀਂਹ ਸਿਰਫ਼ ਦੋ ਦਿਨ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੱਖੀ ਗਈ ਸੀ। 20 ਅਕਤੂਬਰ ਨੂੰ, ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਮੈਟਾ ਨੇ ਸਾਂਝੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸਡ ਟੋਰਚਟੀਪੀਯੂ, ਗੂਗਲ ਦੇ ਟੀਪੀਯੂ ਲਈ ਇੱਕ ਮੂਲ ਪਾਈਟੌਰਚ ਬੈਕਐਂਡ, ਟੋਰਚਟੀਪੀਯੂ ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਅਧਿਕਾਰਤ ਪਾਈਟੌਰਚ ਬਲੌਗ 'ਤੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਮੈਟਾ ਦੀ ਪਾਈਟੋਰਚ ਟੀਮ ਦੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ 2025 ਦੇ ਮੱਧ ਵਿੱਚ Google 'ਤੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਹ ਕੁਝ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਪਿਛਲੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨੂੰ ਸਾਫ਼-ਸਫ਼ਾਈ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ: ਇਹ ਮੌਜੂਦਾ PyTorch ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਾਮੂਲੀ ਕੋਡ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇ ਨਾਲ TPUs 'ਤੇ ਚੱਲਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ `.to("cuda")` ਨੂੰ `.to("tpu")` ਲਈ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਗੂਗਲ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼, ਪਾਈਟੋਰਚ/ਐਕਸਐਲਏ, ਜੋ 2020 ਵਿੱਚ ਲਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਨੂੰ ਘੁਸਪੈਠ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਰੋਤ-ਕੋਡ ਸੋਧਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ, ਲੰਬੇ ਕੰਪਾਈਲ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਸੀ, ਅਤੇ ਪਾਈਟੋਰਚ ਦੇ ਮੂਲ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਮੋਡ ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਦੀ ਘਾਟ ਸੀ। TPUs ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ Nvidia GPUs 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਆ ਗਈਆਂ ਕਿਉਂਕਿ ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਨੁਭਵ ਬਹੁਤ ਦਰਦਨਾਕ ਸੀ। TorchTPU ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਰਨਟਾਈਮ ਅਤੇ torch.compile ਏਕੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਕੋਈ JAX ਨਿਰਭਰਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਪੁਰਾਣੀ Lazy Tensor ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਬਜਾਏ Torch Dynamo 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਕੀ ਮੈਟਾ ਡੀਲ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲਦਾ ਹੈ
ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਮੈਟਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਤਕਨੀਕੀ ਨਤੀਜੇ ਜ਼ਿਕਰਯੋਗ ਹਨ। Yahoo Tech ਦੁਆਰਾ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, TorchTPU ਸਟੈਕ ਨੂੰ 5,000 ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ Google ਦਾ DeferAndFuse ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਮੋਡ ਸਖਤ ਉਤਸੁਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਉੱਤੇ 50 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲਾਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਕਰੇਤਾ ਕੇਸ ਸਟੱਡੀਜ਼ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ 128 ਤੋਂ 1,024 ਆਇਰਨਵੁੱਡ TPUs ਦੇ ਕਲੱਸਟਰਾਂ 'ਤੇ ਮੈਟਾ ਦਾ ਲਾਮਾ 3 405B ਮਾਡਲ 57 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਮਾਡਲ FLOPs ਉਪਯੋਗਤਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦਾ ਹੈ - ਅੰਕੜੇ ਜੋ, ਸਵੈ-ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵੇਲੇ, ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਚਿਪਸ ਫਰੰਟੀਅਰ-ਸਕੇਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਕਹਾਣੀ ਹੈ। TPUs ਦੀ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਟੌਪ-ਐਂਡ Nvidia GPUs ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕੀਮਤ ਦੀ ਅਫਵਾਹ ਹੈ, ਅਤੇ Meta ਦੀ ਕੰਪਿਊਟ ਐਪੀਟ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ - ਜਿਸਦੀ AI ਖੋਜ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਿਸ਼ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ - ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸਪਲਾਇਰ ਤੋਂ ਦੂਰ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਹਰ ਪ੍ਰੇਰਨਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਬਲੂਮਬਰਗ ਨੇ ਨਵੰਬਰ 2025 ਤੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਸੀ ਕਿ ਮੇਟਾ ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਮੇਟਾ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਵਿੱਚ TPUs ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ, ਅਤੇ TorchTPU 'ਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਰਾਇਟਰਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਦਸੰਬਰ 2025 ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਹੁਣ ਕੀ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਸੌਦਾ ਚਰਚਾ ਤੋਂ ਤੈਨਾਤੀ ਵੱਲ ਵਧਿਆ ਹੈ, ਟੌਮ ਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਮੀਟਾ ਵਿੱਚ ਫਿਜ਼ੀਕਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਥਾਪਤ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਅਤੇ ਚਿੱਪਸ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਐਨਵੀਡੀਆ ਦੇ ਸ਼ਸਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਰਾੜ
ਐਨਵੀਡੀਆ ਅਜੇ ਵੀ ਏਆਈ ਐਕਸਲੇਟਰ ਮਾਰਕੀਟ ਦੀ ਬਹੁਗਿਣਤੀ ਦੀ ਕਮਾਂਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰ ਮਾਲੀਆ ਹਰ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਪਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ. ਜਿਵੇਂ ਕਿ TechCrunch ਨੇ ਇਸਨੂੰ TorchTPU ਲਾਂਚ ਦੀ ਆਪਣੀ ਕਵਰੇਜ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਹੈ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਨੂੰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਲੇਅਰ 'ਤੇ ਐਨਵੀਡੀਆ ਦੇ ਗੜ੍ਹ 'ਤੇ ਹਮਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਮੈਟਾ, ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਹਰੇਕ TPU ਰੈਕ ਜੋ ਇਹ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, GPU ਦਾ ਇੱਕ ਰੈਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ Nvidia ਦੀ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਖਰੀਦਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਸੀ।
ਦਬਾਅ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਤੋਂ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਕੋਲ ਇਸਦੀਆਂ ਟ੍ਰੇਨਿਅਮ ਚਿਪਸ ਹਨ, ਗੂਗਲ ਕੋਲ ਟੀਪੀਯੂ ਹਨ, ਅਤੇ ਸਟਾਰਟਅਪਸ ਦੀ ਇੱਕ ਲਹਿਰ ਅਨੁਮਾਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਕਸਲੇਟਰ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਕੀ ਮੈਟਾ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਦਿੱਖ ਹੈ। Meta Nvidia ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੇ ਗਾਹਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਇਸਦੀਆਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਇਹ ਸਿੱਟਾ ਕੱਢਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ TPUs ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਵਰਕਲੋਡ ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਾਰਥਕ ਹਿੱਸਾ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਹੋਰ ਵੱਡੇ ਖਰੀਦਦਾਰ ਪੂਰਾ ਧਿਆਨ ਦੇਣਗੇ।
ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ
ਇਸ ਦਾ ਕੋਈ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ Nvidia ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਡਿੱਗ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। PyTorch ਬਲੌਗ ਖੁਦ ਸਾਵਧਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ TPUs 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਬਾਕਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਿਖਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਜੇ ਵੀ ਹਾਰਡਵੇਅਰ-ਜਾਗਰੂਕ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਆਕਾਰ, ਸ਼ਾਰਡਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਕਰਨਲ ਲਾਗੂਕਰਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ GPU ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਲਈ ਟਿਊਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। TPU ਨਿਰਦੇਸ਼ ਸੈੱਟ Nvidia ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਔਜ਼ਾਰਾਂ, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਤਜਰਬੇਕਾਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ GPU-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਸਪਲਾਈ ਦਾ ਵੀ ਸਵਾਲ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਨੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਰਕਲੋਡ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਕਲਾਉਡ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਟੀਪੀਯੂ ਰਾਖਵੇਂ ਰੱਖੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਐਕਸਲੇਟਰਾਂ ਲਈ ਨਿਰਮਾਣ ਸਮਰੱਥਾ ਅਸੀਮਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੀ ਗੂਗਲ ਮੇਟਾ ਦੇ ਕੁੱਲ ਕੰਪਿਊਟ ਫੁਟਪ੍ਰਿੰਟ ਲਈ ਅਰਥਪੂਰਨ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ TPUs ਦੀ ਸਪਲਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਜੋ ਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਬੌਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਸਵਾਲ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ।
ਅੱਗੇ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਹੈ
ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਰੰਤ ਸੰਕੇਤ ਇਹ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਹੋਰ ਹਾਈਪਰਸਕੇਲਰ ਮੈਟਾ ਦੀ ਲੀਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਐਨਵੀਡੀਆ ਕੀਮਤ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ TorchTPU ਦੀ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮੋਮੈਂਟਮ PyTorch ਵਰਕਲੋਡਸ ਦੇ TPU ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ 'ਤੇ ਅਸਲ ਮਾਈਗਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਏਆਈ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਮਾਰਕੀਟ ਚੋਟੀ ਦੇ ਸਿਰੇ 'ਤੇ ਐਨਵੀਡੀਆ ਦੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਵਿਕਲਪ ਲਈ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਉਡੀਕ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ. TPUs ਹੁਣ ਦੂਜੀ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਹਨ, ਇਹ ਉਡੀਕ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਖਤਮ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
AI ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹੋ
AI ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਦੀ ਦੌੜ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਜੇਤੂਆਂ ਅਤੇ ਹਾਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦਾ ਹੁਣ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। AI ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹੋ ਚਿਪਸ, ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਸੌਦਿਆਂ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਕਵਰੇਜ ਦੇ ਨਾਲ।
ਹੋਰ AI ਖਬਰਾਂ ਪੜ੍ਹੋ →
