Nvidia ने ताइवानी साझेदारों के साथ DSX POD पेश किया, 14 दिनों में AI तैनाती का लक्ष्य

सात AI रैक, एक कंटेनर और राजस्व तक पहुंचने का कम समय

Nvidia ने DSX POD पेश किया है, जो एक मॉड्यूलर AI फैक्टरी डिजाइन है। इसमें सात Vera Rubin NVL72 कंप्यूटिंग रैक एक कंटेनर के भीतर रखे जाते हैं, ताकि भेजे जाने से पहले उनकी असेंबली और जांच की जा सके। कंपनी का कहना है कि तैयार साइट पर तैनाती में केवल 14 दिन लग सकते हैं, जबकि पारंपरिक स्थापना और एकीकरण में करीब छह महीने लगते हैं।

GTC Berlin में 2026 की 21 अक्टूबर की घोषणा में पेश किए गए इस डिजाइन से छह ताइवानी कंपनियां वैश्विक डिलीवरी नेटवर्क में जुड़ रही हैं: Ingrasys के जरिए Foxconn, Delta, GIGABYTE, Pegatron, Quanta Cloud Technology (QCT) और Wistron। दुनिया भर में डिलीवरी 2027 की शुरुआत में करने की योजना है।

14 दिनों की अवधि उस समय से शुरू होती है जब गंतव्य स्थल पर जरूरी बिजली, कूलिंग, नेटवर्किंग और सहायक बुनियादी ढांचा तैयार हो। जमीन की तैयारी, नींव, बिजली कनेक्शन और अन्य सुविधा निर्माण व्यापक परियोजना कार्यक्रम का हिस्सा बने रहेंगे।

Nvidia का व्यावसायिक तर्क सीधा है: महंगे प्रोसेसर जल्द उपयोगी काम करने लगते हैं, जब गंतव्य स्थल पर कम केबल, पाइप और प्रणालियों को जोड़ना पड़े। AI फैक्टरी ऐसा डेटा सेंटर है जिसे AI मॉडल प्रशिक्षित करने या ग्राहकों के लिए उन्हें चलाने के वास्ते बनाया जाता है। इसका आउटपुट टोकन होते हैं, यानी टेक्स्ट या अन्य जानकारी के छोटे हिस्से जिन्हें मॉडल संसाधित और तैयार करते हैं।

Nvidia के संस्थापक और मुख्य कार्यकारी Jensen Huang ने उस बिंदु का वर्णन किया जहां से यह बुनियादी ढांचा मूल्य पैदा करना शुरू करता है:

AI फैक्टरी टोकन बनाना शुरू करते ही मूल्य पैदा करती है

इसलिए ऑपरेटरों के लिए लक्ष्य सिर्फ निर्माण पूरा करना नहीं, बल्कि उससे अधिक विशिष्ट है। Nvidia इसे पहला उत्पादन टोकन मिलने तक का समय कहता है: वह क्षण जब नई सुविधा वास्तविक ग्राहक कार्यों के लिए मॉडल चलाना शुरू करती है। पहले संचालन शुरू होने से कंपनी को कंप्यूटिंग सेवाएं बेचने का अवसर भी पहले मिलता है, बशर्ते ग्राहक उस क्षमता का उपयोग करने के लिए तैयार हों।

DSX POD के भीतर क्या-क्या है?

एक कंप्यूट कंटेनर के सात NVL72 रैक में 504 Rubin ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) हैं। GPU एक साथ कई गणनाएं करते हैं, इसलिए वे AI के विशाल गणितीय कार्यों के लिए उपयोगी होते हैं। सैकड़ों GPU को जोड़ने से वे ऐसा काम साझा कर सकते हैं जो किसी एक प्रोसेसर के लिए बहुत बड़ा होगा।

कंटेनर का वजन करीब 28,000 किलोग्राम, यानी 28 मीट्रिक टन है, और इसका आकार एक मानक शिपिंग कंटेनर के बराबर है। इसके एकीकृत सिस्टम में करीब 10 लाख नहीं, बल्कि 10 मिलियन घटक और 3,500 केबल हैं। इनमें प्रोसेसर जोड़ने वाले NVLink कॉपर के करीब 20 किलोमीटर तार और व्यापक कंप्यूटिंग सिस्टम में संचार के लिए 17 किलोमीटर नेटवर्किंग केबल शामिल हैं।

Nvidia का डिजाइन कंप्यूटिंग रैक से आगे तक जाता है। इसमें स्टोरेज, सर्विस और प्रबंधन कार्य, बिजली वितरण, कूलिंग, नियंत्रण और कंटेनरों के बीच कनेक्शन शामिल हैं। स्टोरेज को प्रशिक्षण डेटा, मॉडल की जानकारी और सहेजी गई प्रगति इतनी तेजी से भेजनी होती है कि प्रोसेसर को काम मिलता रहे।

यह एक संदर्भ डिजाइन है, न कि Nvidia द्वारा पूरी तरह निर्मित एक तैयार उत्पाद। संदर्भ डिजाइन साझेदारों को इंजीनियरिंग का साझा आधार देता है, जिसमें लेआउट, इंटरफेस और जांच की जरूरतें शामिल हैं। इस आधार पर वे ग्राहकों के लिए इंस्टॉलेशन बनाते और उनका समर्थन करते हैं।

फैक्टरी में असेंबली से समय-सारणी कैसे बदलती है

पारंपरिक स्थापना में गंतव्य स्थल पर टीमों को रैक लगाने, केबल बिछाने, कूलिंग पाइप जोड़ने और आपस में जुड़े उपकरणों की जांच करने की जरूरत होती है। ये काम इस बात पर निर्भर करते हैं कि अलग-अलग विशेषज्ञ सही क्रम में और सही पुर्जों के साथ पहुंचें, जबकि इमारत और उपयोगिता सेवाएं भी तैयार हो रही हों।

DSX POD इस दोहराए जा सकने वाले काम का बड़ा हिस्सा विनिर्माण सुविधा में ले जाता है। साझेदार शिपमेंट से पहले रैक के बीच कनेक्शन, बिजली की वायरिंग, कूलिंग पाइप और कार्यात्मक जांच पूरी करते हैं। इस दौरान गंतव्य स्थल की टीमें नींव, बिजली, बाहरी कूलिंग और नेटवर्क पहुंच तैयार कर सकती हैं।

इस तरह फैक्टरी का काम और साइट की तैयारी एक साथ आगे बढ़ सकते हैं। डिलीवरी के बाद कर्मचारी कंटेनर सही जगह रखते हैं, उन्हें पड़ोसी इकाइयों और बाहरी सेवाओं से जोड़ते हैं, परिवहन के बाद उनकी स्थिति जांचते हैं और कमीशनिंग पूरी करते हैं। कमीशनिंग का अर्थ है कामकाजी स्थितियों में यह सत्यापित करना कि जुड़ा हुआ इंस्टॉलेशन अपेक्षा के अनुरूप चल रहा है।

Nvidia के हाइपरस्केल कंप्यूटिंग उपाध्यक्ष Ian Buck ने कंटेनर पहुंचने के बाद की प्रक्रिया को रखने, कनेक्शन करने और अंतिम जांच के क्रम के रूप में बताया। अंतिम प्रक्रिया में शामिल बर्न-इन परीक्षण के दौरान उपकरण चलाकर सामान्य सेवा शुरू होने से पहले खराबियों की पहचान की जाती है। Nvidia को उम्मीद है कि एकीकरण का काम फैक्टरी में करने से पुर्जों की देरी और स्थापना के दौरान महंगी गलतियों का जोखिम घटेगा।

योजना के तीन मुख्य चरण हैं:

• 21 अक्टूबर, 2026: Nvidia ने GTC Berlin में DSX POD की घोषणा की।
• तैनाती से पहले: साझेदार कंटेनरों की असेंबली और पुष्टि करते हैं, जबकि गंतव्य स्थल की टीमें सहायक बुनियादी ढांचा तैयार करती हैं।
• 2027 की शुरुआत: दुनिया भर में डिलीवरी की योजना है। तैयार साइटों पर तैनाती का लक्ष्य केवल 14 दिन तक रखना है।

ताइवानी साझेदार अब संपूर्ण सिस्टम की दिशा में आगे

Foxconn की Ingrasys ने DSX POD के शुरुआती डिजाइन और विनिर्माण कार्य में हिस्सा लिया। इसकी भागीदारी से यह समूह उन ताइवानी कंपनियों के साथ जुड़ता है जिनका कारोबार कंप्यूटिंग सिस्टम, बिजली के बुनियादी ढांचे और विनिर्माण एकीकरण तक फैला है। QCT, Quanta का हिस्सा है, जबकि Delta, GIGABYTE, Pegatron और Wistron Nvidia द्वारा नामित ताइवानी समूह को पूरा करते हैं।

इस पूरे इकोसिस्टम में 17 साझेदार हैं। इन छह कंपनियों के अलावा इसमें Anduril, Armada, Bull, Crusoe, DayOne, Dell Technologies, Eaton, HPE, Lenovo, Schneider Electric और Vertiv शामिल हैं। इस समूह में कंप्यूटिंग निर्माता और बिजली, कूलिंग, मॉड्यूलर बुनियादी ढांचे तथा तैनाती से जुड़ी कंपनियां शामिल हैं।

Nvidia पुष्टि किया हुआ डिजाइन आधार देती है। उपकरण निर्माता कंप्यूटिंग सिस्टम एकीकृत करते हैं; बुनियादी ढांचे के विशेषज्ञ बिजली और कूलिंग की व्यवस्था को अनुकूल बनाते हैं; मॉड्यूलर समाधान देने वाले एनक्लोजर बनाकर उप-प्रणालियों को जोड़ते हैं; और साइट साझेदार स्थान की तैयारी, स्थापना तथा कमीशनिंग में मदद करते हैं।

Foxconn की भागीदारी उसकी Nvidia के साथ 2025 में घोषित ताइवान सुपरकंप्यूटिंग केंद्र योजना के बाद आई है। उस परियोजना में 1.4 अरब डॉलर के नियोजित निवेश, 27 मेगावाट की बिजली क्षमता और 2026 की पहली छमाही में संचालन शुरू करने का लक्ष्य था। Blackwell GB300 सिस्टम पर आधारित Visonbay.ai के जरिए विकसित इस परियोजना ने AI बुनियादी ढांचा बनाने और कंप्यूटिंग क्षमता तक पहुंच बेचने, दोनों क्षेत्रों में Foxconn के विस्तार को दिखाया।

DSX POD इस साझेदारी के विनिर्माण पक्ष को बड़ी एकीकृत इकाइयों तक ले जाता है। डिलीवरी से पहले अधिक असेंबली, जांच और परिवहन इंजीनियरिंग पूरी होती है, जिससे काम कर रहे इंस्टॉलेशन की जिम्मेदारी का बड़ा हिस्सा फैक्टरी पर आता है।

बिजली और कूलिंग अब भी हर तैनाती को प्रभावित करते हैं

Nvidia के DSX POD के तकनीकी विवरण में, जिसे उत्पाद प्रबंधन के वरिष्ठ निदेशक Premal Savla ने 21 अक्टूबर को प्रकाशित किया, 800 वोल्ट डायरेक्ट करंट का मानक इनपुट डिजाइन दिया गया है। इसमें विद्युत सुरक्षा, वितरण, ग्राउंडिंग, रैक कनेक्शन, नियंत्रण और टेलीमेट्री शामिल हैं। टेलीमेट्री से उपकरणों की निगरानी के लिए माप लिए जाते हैं।

साझेदारों को हर स्थान के अनुरूप बिजली की आपूर्ति और वोल्टेज रूपांतरण के उपकरण तैयार करने होंगे। बिजली संबंधी नियम, उपलब्ध उपकरण और ग्रिड की व्यवस्था क्षेत्र के अनुसार अलग-अलग होती है। कंटेनर की सीमा पर साझा इंटरफेस से मुख्य डिजाइन को दोहराना आसान होता है, जबकि बाहरी बिजली आपूर्ति को स्थानीय परिस्थितियों के अनुरूप रखा जा सकता है।

लिक्विड कूलिंग घने कंप्यूटिंग रैक से गर्मी हटाती है। फैक्टरी की टीमें आंतरिक पाइप जोड़ सकती हैं, उन्हें फ्लश और प्रेशर टेस्ट कर सकती हैं, रिसाव की जांच कर सकती हैं और शिपमेंट से पहले सेंसर की पुष्टि कर सकती हैं। इसके बाद गंतव्य स्थल की टीमें कंटेनर को पहले से तैयार पानी और गर्मी बाहर निकालने वाले बुनियादी ढांचे से जोड़ती हैं तथा पूरे कूलिंग सर्किट की जांच करती हैं।

Nvidia ने व्यापक DSX आर्किटेक्चर में ऐसी कूलिंग व्यवस्था का भी वर्णन किया है जो 45 डिग्री सेल्सियस पर आने वाले पानी का उपयोग करती है और ड्राई कूलर के साथ बंद लूप प्रणाली अपनाती है। बंद लूप में कूलेंट बार-बार घूमता है; ड्राई कूलर वाष्पीकरण पर निर्भर रहने के बजाय गर्मी को बाहरी हवा में पहुंचाता है।

कंपनी का अनुमान है कि 2 गीगावाट के पैमाने पर इस तरीके का उपयोग करने वाली उपयुक्त स्थापनाएं प्रतिदिन 54 मिलियन लीटर तक पानी बचा सकती हैं। यह आंकड़ा बहुत बड़े पैमाने की तैनाती का अनुमान है। वास्तविक पानी का उपयोग कूलिंग व्यवस्था, स्थानीय जलवायु और तुलना की जा रही सुविधा पर निर्भर करेगा।

बिजली लगाने के साथ उसका प्रबंधन भी

Nvidia के व्यापक DSX प्लेटफॉर्म में MaxLPS शामिल है, जो जरूरत के अनुसार कंप्यूटिंग कार्यों की ओर बिजली का प्रवाह गतिशील रूप से मोड़ता है। कंपनी का कहना है कि इस तकनीक से 30% तक कम बिजली का उपयोग करके समान आउटपुट दिया जा सकता है। सॉफ्टवेयर ऑपरेटरों को उपलब्ध बिजली के भीतर कार्यों का समय तय करने में भी मदद करता है।

DSX Flex एक और बाधा, यानी ग्रिड पर अन्य जगहों की मांग, से निपटता है। यह एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (API) के जरिए डेटा सेंटर सिस्टम को बिजली ऑपरेटरों के साथ स्वचालित समन्वय करने देता है। चरम मांग के दौरान कुछ कंप्यूटिंग कार्यों को टाला या घटाया जा सकता है, जिससे दूसरे उपयोगकर्ताओं के लिए क्षमता खाली होती है।

Buck ने फोन कॉल पर निर्भर व्यवस्थाओं से स्वचालित समन्वय की ओर बदलाव का जिक्र किया। ऑपरेटरों के लिए इसका मतलब है कि उन्हें अधिकतम बिजली आपूर्ति और कार्यों के समय, दोनों को ध्यान में रखकर योजना बनानी होगी। रुक सकने वाले प्रशिक्षण कार्य की समय-सारणी उन ग्राहक सेवाओं से अलग होगी जिन्हें तुरंत जवाब देना होता है।

Huang ने Berlin में AI बुनियादी ढांचे को पांच जुड़ी परतों के रूप में पेश किया: बिजली, उन्नत कंप्यूटिंग, AI फैक्टरियां, मॉडल और एप्लिकेशन। DSX POD भौतिक परतों को तेजी से चालू करने पर केंद्रित है, जबकि बिजली प्रबंधन के उपकरण इस बात से जुड़े हैं कि स्थापित क्षमता कितनी दक्षता से काम कर सकती है।

देरी के कुछ हफ्तों की कीमत बहुत बड़ी क्यों होती है

Huang ने GTC Berlin में एक बड़ा वित्तीय उदाहरण दिया: 1 गीगावाट बिजली लेने वाली AI फैक्टरी की लागत करीब 50 अरब डॉलर हो सकती है और वह सालाना लगभग 40 अरब डॉलर का राजस्व पैदा कर सकती है। इस अनुमानित राजस्व दर पर तीन महीने की देरी का मतलब करीब 10 अरब डॉलर का छूटा हुआ राजस्व होगा।

इस अनुमान पर बात करते हुए Huang ने कहा:

10 अरब डॉलर का राजस्व किसी को भी बेचैन कर देगा

यह गणना बताती है कि Nvidia स्थापित हार्डवेयर को सेवा में लाने पर क्यों जोर दे रही है। उसके राजस्व संबंधी अनुमान बताए गए पैमाने पर काम करने वाली एक काल्पनिक सुविधा के हैं। हर ऑपरेटर का प्रतिफल मांग, उपयोग, कीमतों और संचालन लागत पर निर्भर करेगा।

Huang ने यह भी कहा कि उपकरण पहुंचने से लेकर स्थापना और टोकन उत्पादन शुरू होने तक की अवधि पहले चार या पांच महीने से घटकर करीब एक महीने रह गई है। DSX POD की घोषणा में तैयार गंतव्य स्थल पर इस अवधि को केवल 14 दिन तक रखने का अधिक विशिष्ट लक्ष्य दिया गया है, जबकि पारंपरिक तैनाती के लिए कंपनी ने छह महीने का अनुमान बताया है।

Nvidia ने Vera Rubin को AI एजेंटों के लिए एक प्लेटफॉर्म के रूप में भी पेश किया, जो ऐसा सॉफ्टवेयर है जो मॉडल और टूल का उपयोग करके काम कर सकता है। Huang ने कहा कि पिछले दशक में AI का प्रदर्शन दस लाख गुना बेहतर हुआ है और Vera Rubin की संबंधित प्रोसेसिंग क्षमता को दो साल में Blackwell की तुलना में 30 गुना बताया। ये Nvidia के प्रदर्शन संबंधी दावे हैं; तैनाती का प्रस्ताव उस अलग व्यावहारिक काम पर केंद्रित है जिसमें कंप्यूटिंग क्षमता को जोड़कर चालू करना शामिल है।

कामकाजी सिस्टम की शिपिंग अब इंजीनियरिंग का काम

स्थापित रैक ले जा रहे कंटेनर के लिए ट्रक पर जगह से अधिक की जरूरत होती है। Nvidia का तकनीकी डिजाइन ढांचे पर पड़ने वाले भार, उपकरणों को बांधने, वजन के वितरण, गुरुत्व केंद्र, उठाने के बिंदुओं और संभालने के लिए जरूरी पहुंच का ध्यान रखता है। परिवहन और स्थापना के दौरान सिस्टम को अपनी यांत्रिक, विद्युत और कूलिंग संबंधी सीमाओं के भीतर रहना चाहिए।

साझेदार शिपमेंट से पहले सिस्टम की बनावट और जांच की स्थिति का रिकॉर्ड तैयार करते हैं, उपकरणों को सुरक्षित करते हैं और पहुंचने के बाद तय जांच दोहराते हैं। फैक्टरी में पुष्टि के तहत फर्मवेयर संस्करण, बिजली, नेटवर्क कनेक्टिविटी, सेंसर, कूलिंग की अखंडता और एकीकृत सिस्टम की जांच शामिल हो सकती है। फर्मवेयर वह बुनियादी सॉफ्टवेयर है जो हार्डवेयर को नियंत्रित करता है।

पहले दिन के बाद भी मानक लेबल, केबल के रास्ते और सर्विस के लिए खाली जगह मायने रखते हैं। तकनीशियनों को कनेक्शन पहचानने, उपकरणों तक पहुंचने और असंबंधित सिस्टम खोले बिना पुर्जे बदलने में सक्षम होना चाहिए। दोहराए जा सकने वाले लेआउट से ऑपरेटर विस्तार और रखरखाव के लिए एकसमान इकाई की योजना बना सकते हैं।

पारंपरिक डेटा सेंटर के साथ कंटेनरों की जगह

मॉड्यूलर डेटा सेंटर यूरोप और ताइवान में पहले से मौजूद हैं। जर्मनी के JUPITER सुपरकंप्यूटर का 2025 में उद्घाटन हुआ और इसमें करीब 50 पूर्वनिर्मित कंटेनर मॉड्यूल इस्तेमाल किए गए। Delta ने 20 फुट का कंटेनर-आधारित AI डेटा सेंटर विकसित किया है, जबकि GIGABYTE ने Computex 2026 में अपना GADU मॉड्यूलर डेटा सेंटर समाधान दिखाया।

Nvidia DSX POD को उन परियोजनाओं के लिए पेश कर रही है जिन्हें सैकड़ों मेगावाट क्षमता तेजी से जोड़नी है। गीगावाट पैमाने के कैंपस के लिए पारंपरिक इमारतें अब भी एक विकल्प हैं, जहां बड़े स्थायी परिसर पैमाने की अर्थव्यवस्था से लाभ उठा सकते हैं। स्थायी सुविधाएं तैयार होने के दौरान कंटेनर AI एप्लिकेशन चालू करने में भी मदद कर सकते हैं।

Electricity Express के महाप्रबंधक Liu Yao-yuan ने आगाह किया है कि कंटेनर तेजी से लगाने के बावजूद संचालन से पहले पूरी बिजली आपूर्ति और बैकअप बुनियादी ढांचा जरूरी है। उनकी बात परियोजना योजना के केंद्र में बाकी निर्माण कार्य को रखती है: ऑपरेटरों को फैक्टरी से डिलीवरी की तारीख को गंतव्य स्थल की तैयारी के साथ समन्वित करना होगा।

Nvidia ने DSX POD की कीमत, अलग-अलग साझेदारों को दिए गए विस्तृत आपूर्ति कार्य या ग्राहकों की खरीद मात्रा का खुलासा नहीं किया है। 14 दिन के लक्ष्य की वास्तविक तैनाती के जरिए पुष्टि होनी बाकी है और 2027 की शुरुआत में पहली डिलीवरी की कोई निश्चित तारीख नहीं दी गई है। इसलिए परियोजनाओं की योजना बना रहे ग्राहकों को घोषित डिलीवरी अवधि को अपनी उपयोगिता सेवाओं, निर्माण और कमीशनिंग की समय-सारणी के साथ मिलाना होगा।

मुख्य बातें

• Nvidia ने 21 अक्टूबर, 2026 को GTC Berlin में DSX POD की घोषणा की। दुनिया भर में डिलीवरी 2027 की शुरुआत में करने की योजना है।
• एक कंप्यूट कंटेनर में सात Vera Rubin NVL72 रैक और 504 Rubin GPU हैं। शिपमेंट से पहले उनका एकीकरण और जांच पूरी की जाती है।
• Nvidia का लक्ष्य बिजली, कूलिंग, नेटवर्किंग और सहायक साइट बुनियादी ढांचा तैयार होने के बाद केवल 14 दिनों में तैनाती करना है।
• ताइवानी साझेदारों में Ingrasys के जरिए Foxconn, Delta, GIGABYTE, Pegatron, QCT और Wistron शामिल हैं।
• डिजाइन में 800 वोल्ट डायरेक्ट करंट इनपुट और कंप्यूटिंग, स्टोरेज, नेटवर्किंग, बिजली तथा लिक्विड कूलिंग का फैक्टरी में एकीकरण शामिल है।
• कीमत और ग्राहकों के ऑर्डर की मात्रा का खुलासा नहीं हुआ है, जबकि मॉड्यूलर तरीके के साथ पारंपरिक डेटा सेंटर निर्माण भी जारी है।