డేటా నుండి అంతర్దృష్టి వరకు: AI ఫ్యాక్టరీ యొక్క సారాంశం
ఒక సాంప్రదాయ కర్మాగారాన్ని ఊహించుకోండి, ఇక్కడ ముడి పదార్థాలు ప్రవేశించి, తుది ఉత్పత్తులు వెలువడతాయి. AI ఫ్యాక్టరీ ఇదే సూత్రంపై పనిచేస్తుంది, అయితే భౌతిక వస్తువులకు బదులుగా, ఇది ముడి డేటాను చర్య తీసుకోదగిన తెలివితేటలుగా మారుస్తుంది. ఈ ప్రత్యేక కంప్యూటింగ్ మౌలిక సదుపాయం మొత్తం AI జీవిత చక్రాన్ని నిర్వహిస్తుంది - డేటా యొక్క ప్రారంభ సంగ్రహణ నుండి శిక్షణ, ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు అంతిమంగా, AI-ఆధారిత అనువర్తనాలకు శక్తినిచ్చే అధిక-వాల్యూమ్ అనుమితి.
AI ఫ్యాక్టరీ అనేది కేవలం డేటా సెంటర్ మాత్రమే కాదు; ఇది AI అభివృద్ధి యొక్క ప్రతి దశకు ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన ఉద్దేశ్యంతో నిర్మించిన పర్యావరణం. వివిధ రకాల వర్క్‌లోడ్‌లను నిర్వహించే సాధారణ డేటా కేంద్రాల వలె కాకుండా, AI ఫ్యాక్టరీ AI సృష్టిని వేగవంతం చేయడంపై లేజర్-కేంద్రీకృతమై ఉంది. జెన్సన్ హువాంగ్ స్వయంగా Nvidia “చిప్‌లను అమ్మడం నుండి భారీ AI ఫ్యాక్టరీలను నిర్మించడం వరకు” పరివర్తన చెందిందని పేర్కొన్నాడు, ఇది AI మౌలిక సదుపాయాల ప్రదాతగా కంపెనీ పరిణామాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది.
AI ఫ్యాక్టరీ యొక్క అవుట్‌పుట్ కేవలం ప్రాసెస్ చేయబడిన డేటా మాత్రమే కాదు; ఇది టెక్స్ట్, ఇమేజ్‌లు, వీడియోలు మరియు పరిశోధన పురోగతిగా వ్యక్తమయ్యే టోకెన్‌ల ఉత్పత్తి. ఇది కేవలం సమాచారాన్ని తిరిగి పొందడం నుండి AIని ఉపయోగించి అనుకూలీకరించిన కంటెంట్‌ను ఉత్పత్తి చేయడం వరకు ఒక ప్రాథమిక మార్పును సూచిస్తుంది. AI ఫ్యాక్టరీకి విజయానికి ప్రధాన కొలమానం AI టోకెన్ థ్రూపుట్ - సిస్టమ్ వ్యాపార చర్యలు, ఆటోమేషన్ మరియు పూర్తిగా కొత్త సేవల సృష్టిని నేరుగా నడిపించే అంచనాలు లేదా ప్రతిస్పందనలను ఉత్పత్తి చేసే రేటు.
AIని దీర్ఘకాలిక పరిశోధన ప్రయత్నం నుండి పోటీ ప్రయోజనానికి తక్షణ మూలంగా మార్చడానికి సంస్థలకు అధికారం ఇవ్వడం అంతిమ లక్ష్యం. సాంప్రదాయ కర్మాగారం నేరుగా ఆదాయ ఉత్పత్తికి దోహదపడినట్లే, AI ఫ్యాక్టరీ విశ్వసనీయమైన, సమర్థవంతమైన మరియు స్కేలబుల్ ఇంటెలిజెన్స్‌ను తయారు చేయడానికి రూపొందించబడింది.
AI కంప్యూట్ పేలుడుకు కారణమయ్యే స్కేలింగ్ లాస్
జెనరేటివ్ AI యొక్క వేగవంతమైన పరిణామం, సాధారణ టోకెన్ ఉత్పత్తి నుండి అధునాతన రీజనింగ్ సామర్థ్యాల వరకు, కంప్యూటింగ్ మౌలిక సదుపాయాలపై అపూర్వమైన డిమాండ్లను ఉంచింది. ఈ డిమాండ్ మూడు ప్రాథమిక స్కేలింగ్ చట్టాల ద్వారా నడపబడుతుంది:
ప్రీ-ట్రైనింగ్ స్కేలింగ్: గొప్ప తెలివితేటల సాధనకు పెద్ద డేటాసెట్‌లు మరియు మరింత క్లిష్టమైన మోడల్ పారామితులు అవసరం. ఇది, క్రమంగా, గణనీయంగా ఎక్కువ కంప్యూటింగ్ వనరులు అవసరం. గత ఐదు సంవత్సరాలలో, ప్రీ-ట్రైనింగ్ స్కేలింగ్ కంప్యూట్ అవసరాలలో అస్థిరమైన 50-మిలియన్ రెట్లు పెరుగుదలకు దారితీసింది.
పోస్ట్-ట్రైనింగ్ స్కేలింగ్: నిర్దిష్ట వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాల కోసం ముందుగా శిక్షణ పొందిన మోడల్‌లను ఫైన్-ట్యూనింగ్ చేయడం గణన సంక్లిష్టత యొక్క మరొక పొరను పరిచయం చేస్తుంది. AI అనుమితి, శిక్షణ పొందిన మోడల్‌ను కొత్త డేటాకు వర్తింపజేసే ప్రక్రియ, ప్రీ-ట్రైనింగ్ కంటే దాదాపు 30 రెట్లు ఎక్కువ గణనను కోరుతుంది. సంస్థలు తమ ప్రత్యేక అవసరాలకు అనుగుణంగా ఇప్పటికే ఉన్న మోడల్‌లను రూపొందించినందున, AI మౌలిక సదుపాయాల కోసం సంచిత డిమాండ్ నాటకీయంగా పెరుగుతుంది.
టెస్ట్-టైమ్ స్కేలింగ్ (లాంగ్ థింకింగ్): అధునాతన AI అనువర్తనాలు, ఏజెన్టిక్ AI లేదా ఫిజికల్ AI వంటివి, పునరావృత తార్కికం అవసరం - సరైనదాన్ని ఎంచుకునే ముందు అనేక సంభావ్య ప్రతిస్పందనలను అన్వేషించడం. ఈ “లాంగ్ థింకింగ్” ప్రక్రియ సాంప్రదాయ అనుమితి కంటే 100 రెట్లు ఎక్కువ కంప్యూట్‌ను వినియోగించగలదు.
సాంప్రదాయ డేటా కేంద్రాలు ఈ ఘాతాంక డిమాండ్లను నిర్వహించడానికి సరిపోవు. AI ఫ్యాక్టరీలు, అయితే, ఈ భారీ కంప్యూట్ అవసరాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు కొనసాగించడానికి ఉద్దేశ్యంతో నిర్మించబడ్డాయి, AI అనుమితి మరియు విస్తరణ రెండింటికీ అనువైన మౌలిక సదుపాయాలను అందిస్తాయి.
హార్డ్‌వేర్ ఫౌండేషన్: GPUలు, DPUలు మరియు హై-స్పీడ్ నెట్‌వర్క్‌లు
AI ఫ్యాక్టరీని నిర్మించడానికి బలమైన హార్డ్‌వేర్ వెన్నెముక అవసరం, మరియు Nvidia దాని అధునాతన చిప్‌లు మరియు ఇంటిగ్రేటెడ్ సిస్టమ్‌ల ద్వారా అవసరమైన “ఫ్యాక్టరీ పరికరాలను” అందిస్తుంది. ప్రతి AI ఫ్యాక్టరీ యొక్క ప్రధాన భాగంలో అధిక-పనితీరు గల కంప్యూటింగ్ ఉంది, ఇది ప్రధానంగా Nvidia యొక్క GPUలచే శక్తిని పొందుతుంది. ఈ ప్రత్యేక ప్రాసెసర్‌లు AI వర్క్‌లోడ్‌లకు ప్రాథమికమైన సమాంతర ప్రాసెసింగ్‌లో రాణిస్తాయి. 2010లలో డేటా కేంద్రాలలోకి ప్రవేశపెట్టినప్పటి నుండి, GPUలు థ్రూపుట్‌లో విప్లవాత్మక మార్పులు చేశాయి, CPU-మాత్రమే సర్వర్‌లతో పోలిస్తే వాట్‌కు మరియు డాలర్‌కు గణనీయంగా ఎక్కువ పనితీరును అందిస్తాయి.
Nvidia యొక్క ఫ్లాగ్‌షిప్ డేటా సెంటర్ GPUలు ఈ కొత్త పారిశ్రామిక విప్లవానికి ఇంజిన్‌లుగా పరిగణించబడతాయి. ఈ GPUలు తరచుగా Nvidia DGX సిస్టమ్‌లలో విస్తరించబడతాయి, ఇవి తప్పనిసరిగా టర్న్‌కీ AI సూపర్‌కంప్యూటర్‌లు. Nvidia DGX SuperPOD, అనేక DGX సర్వర్‌ల క్లస్టర్, ఎంటర్‌ప్రైజెస్ కోసం “టర్న్‌కీ AI ఫ్యాక్టరీ యొక్క ఉదాహరణ”గా వర్ణించబడింది, ఇది AI గణన కోసం ముందుగా తయారుచేసిన ఫ్యాక్టరీకి సమానమైన AI డేటా సెంటర్‌ను అందిస్తుంది.
ముడి కంప్యూట్ శక్తికి మించి, AI ఫ్యాక్టరీ యొక్క నెట్‌వర్క్ ఫాబ్రిక్ చాలా ముఖ్యమైనది. AI వర్క్‌లోడ్‌లు పంపిణీ చేయబడిన ప్రాసెసర్‌ల మధ్య భారీ డేటాసెట్‌ల వేగవంతమైన కదలికను కలిగి ఉంటాయి. Nvidia ఈ సవాలును NVLink మరియు NVSwitch వంటి సాంకేతిక పరిజ్ఞానాలతో పరిష్కరిస్తుంది, అధిక-వేగవంతమైన ఇంటర్‌కనెక్ట్‌లు సర్వర్‌లోని GPUలను అసాధారణమైన బ్యాండ్‌విడ్త్‌లో డేటాను పంచుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తాయి. సర్వర్‌లలో స్కేలింగ్ కోసం, Nvidia అల్ట్రా-ఫాస్ట్ నెట్‌వర్కింగ్ సొల్యూషన్‌లను అందిస్తుంది, ఇందులో InfiniBand మరియు Spectrum-X Ethernet స్విచ్‌లు ఉన్నాయి, తరచుగా నెట్‌వర్క్ మరియు స్టోరేజ్ టాస్క్‌లను ఆఫ్‌లోడ్ చేయడానికి BlueField డేటా ప్రాసెసింగ్ యూనిట్‌లతో (DPUలు) జత చేయబడతాయి.
ఈ ఎండ్-టు-ఎండ్, హై-స్పీడ్ కనెక్టివిటీ విధానం అడ్డంకులను తొలగిస్తుంది, వేలాది GPUలు ఒకే, పెద్ద కంప్యూటర్‌గా సజావుగా సహకరించడానికి అనుమతిస్తుంది. Nvidia యొక్క దృష్టి మొత్తం డేటా సెంటర్‌ను కంప్యూట్ యొక్క కొత్త యూనిట్‌గా పరిగణించడం, చిప్‌లు, సర్వర్‌లు మరియు రాక్‌లను చాలా గట్టిగా ఇంటర్‌కనెక్ట్ చేయడం, తద్వారా AI ఫ్యాక్టరీ ఒక పెద్ద సూపర్‌కంప్యూటర్‌గా పనిచేస్తుంది.
మరొక ముఖ్యమైన హార్డ్‌వేర్ ఆవిష్కరణ గ్రేస్ హాప్పర్ సూపర్‌చిప్, ఇది ఒకే ప్యాకేజీలో Nvidia గ్రేస్ CPUని Nvidia హాప్పర్ GPUతో కలుపుతుంది. ఈ డిజైన్ NVLink ద్వారా చిప్-టు-చిప్ బ్యాండ్‌విడ్త్ యొక్క ఆకట్టుకునే 900 GB/sని అందిస్తుంది, AI అనువర్తనాల కోసం ఏకీకృత మెమరీ పూల్‌ను సృష్టిస్తుంది. CPU మరియు GPUని గట్టిగా జత చేయడం ద్వారా, గ్రేస్ హాప్పర్ సాంప్రదాయ PCIe అడ్డంకిని తొలగిస్తుంది, వేగవంతమైన డేటా ఫీడింగ్‌ను ప్రారంభిస్తుంది మరియు మెమరీలో పెద్ద మోడల్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది. గ్రేస్ హాప్పర్‌పై నిర్మించిన సిస్టమ్‌లు ప్రామాణిక ఆర్కిటెక్చర్‌లతో పోలిస్తే CPU మరియు GPU మధ్య 7x అధిక థ్రూపుట్‌ను అందిస్తాయి.
ఈ స్థాయి ఇంటిగ్రేషన్ AI ఫ్యాక్టరీలకు కీలకం, డేటా-ఆకలితో ఉన్న GPUలకు సమాచారం ఎప్పటికీ అందకుండా చూస్తుంది. GPUలు మరియు CPUల నుండి DPUలు మరియు నెట్‌వర్కింగ్ వరకు, Nvidia యొక్క హార్డ్‌వేర్ పోర్ట్‌ఫోలియో, తరచుగా DGX సిస్టమ్‌లు లేదా క్లౌడ్ ఆఫర్‌లలోకి అసెంబుల్ చేయబడుతుంది, ఇది AI ఫ్యాక్టరీ యొక్క భౌతిక మౌలిక సదుపాయాలను ఏర్పరుస్తుంది.
సాఫ్ట్‌వేర్ స్టాక్: CUDA, Nvidia AI Enterprise, మరియు Omniverse
హార్డ్‌వేర్ మాత్రమే సరిపోదు; AI ఫ్యాక్టరీ యొక్క Nvidia యొక్క దృష్టి ఈ మౌలిక సదుపాయాలను పూర్తిగా ఉపయోగించుకోవడానికి సమగ్ర సాఫ్ట్‌వేర్ స్టాక్‌ను కలిగి ఉంటుంది. ఫౌండేషన్‌లో CUDA ఉంది, Nvidia యొక్క సమాంతర కంప్యూటింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్ మరియు ప్రోగ్రామింగ్ మోడల్, ఇది డెవలపర్‌లకు GPU త్వరణం యొక్క శక్తిని ఉపయోగించుకోవడానికి అధికారం ఇస్తుంది.
CUDA మరియు దాని అనుబంధ CUDA-X లైబ్రరీలు (డీప్ లెర్నింగ్, డేటా అనలిటిక్స్ మొదలైన వాటి కోసం) GPU కంప్యూటింగ్‌కు ప్రమాణంగా మారాయి, Nvidia హార్డ్‌వేర్‌లో సమర్థవంతంగా పనిచేసే AI అల్గారిథమ్‌ల అభివృద్ధిని సరళీకృతం చేస్తాయి. వేలాది AI మరియు అధిక-పనితీరు గల కంప్యూటింగ్ అనువర్తనాలు CUDA ప్లాట్‌ఫారమ్‌పై నిర్మించబడ్డాయి, ఇది డీప్ లెర్నింగ్ పరిశోధన మరియు అభివృద్ధికి ప్రాధాన్య ఎంపికగా మారింది. AI ఫ్యాక్టరీ సందర్భంలో, CUDA “ఫ్యాక్టరీ ఫ్లోర్”లో పనితీరును పెంచడానికి తక్కువ-స్థాయి సాధనాలను అందిస్తుంది.
ఈ ఫౌండేషన్‌పై ఆధారపడి, Nvidia Nvidia AI Enterpriseని అందిస్తుంది, ఇది ఎంటర్‌ప్రైజెస్ కోసం AI అభివృద్ధి మరియు విస్తరణను క్రమబద్ధీకరించడానికి రూపొందించబడిన క్లౌడ్-నేటివ్ సాఫ్ట్‌వేర్ సూట్. Nvidia AI Enterprise 100 కంటే ఎక్కువ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు, ముందుగా శిక్షణ పొందిన మోడల్‌లు మరియు సాధనాలను ఏకీకృతం చేస్తుంది - అన్నీ Nvidia GPUల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడ్డాయి - ఎంటర్‌ప్రైజ్-గ్రేడ్ మద్దతుతో సమగ్ర ప్లాట్‌ఫారమ్‌లోకి. ఇది డేటా తయారీ మరియు మోడల్ శిక్షణ నుండి అనుమితి సేవ వరకు AI పైప్‌లైన్ యొక్క ప్రతి దశను వేగవంతం చేస్తుంది, అదే సమయంలో ఉత్పత్తి విస్తరణల కోసం భద్రత మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారిస్తుంది.
సారాంశంలో, AI Enterprise AI ఫ్యాక్టరీ యొక్క ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ మరియు మిడిల్‌వేర్‌గా పనిచేస్తుంది. ఇది Nvidia Inference Microservices (వేగవంతమైన విస్తరణ కోసం కంటైనరైజ్డ్ AI మోడల్‌లు) మరియు Nvidia NeMo ఫ్రేమ్‌వర్క్ (పెద్ద భాషా నమూనాలను అనుకూలీకరించడం కోసం) వంటి ఉపయోగించడానికి సిద్ధంగా ఉన్న భాగాలను అందిస్తుంది. ఈ బిల్డింగ్ బ్లాక్‌లను అందించడం ద్వారా, AI Enterprise కంపెనీలు AI పరిష్కారాల అభివృద్ధిని వేగవంతం చేయడానికి మరియు వాటిని ప్రోటోటైప్ నుండి ఉత్పత్తికి సజావుగా మార్చడానికి సహాయపడుతుంది.
Nvidia యొక్క సాఫ్ట్‌వేర్ స్టాక్‌లో AI ఫ్యాక్టరీ యొక్క కార్యకలాపాలను నిర్వహించడానికి మరియు ఆర్కెస్ట్రేట్ చేయడానికి సాధనాలు కూడా ఉన్నాయి. ఉదాహరణకు, Nvidia Base Command మరియు Run:AI వంటి భాగస్వాముల నుండి సాధనాలు క్లస్టర్‌లో జాబ్ షెడ్యూలింగ్, డేటా మేనేజ్‌మెంట్ మరియు GPU వినియోగ పర్యవేక్షణను బహుళ-వినియోగదారు వాతావరణంలో సులభతరం చేస్తాయి. Nvidia Mission Control (Run:AI సాంకేతికతపై నిర్మించబడింది) వర్క్‌లోడ్‌లు మరియు మౌలిక సదుపాయాలను పర్యవేక్షించడానికి ఏకీకృత ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందిస్తుంది, వినియోగాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడానికి తెలివితేటలతో. ఈ సాధనాలు AI ఫ్యాక్టరీ కార్యకలాపాలకు క్లౌడ్ లాంటి చురుకుదనాన్ని తెస్తాయి, చిన్న IT బృందాలు కూడా సూపర్‌కంప్యూటర్-స్కేల్ AI క్లస్టర్‌ను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి వీలు కల్పిస్తాయి.
Nvidia యొక్క సాఫ్ట్‌వేర్ స్టాక్ యొక్క ప్రత్యేకమైన అంశం Nvidia Omniverse, ఇది AI ఫ్యాక్టరీ విజన్‌లో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. Omniverse అనేది ఒక అనుకరణ మరియు సహకార వేదిక, ఇది సృష్టికర్తలు మరియు ఇంజనీర్‌లకు డిజిటల్ జంటలను నిర్మించడానికి అధికారం ఇస్తుంది - వాస్తవ-ప్రపంచ వ్యవస్థల యొక్క వర్చువల్ ప్రతిరూపాలు - భౌతికంగా ఖచ్చితమైన అనుకరణతో.
AI ఫ్యాక్టరీల కోసం, Nvidia AI ఫ్యాక్టరీ డిజైన్ మరియు ఆపరేషన్స్ కోసం Omniverse బ్లూప్రింట్‌ను పరిచయం చేసింది. ఇది ఇంజనీర్‌లు ఏదైనా హార్డ్‌వేర్‌ను విస్తరించడానికి ముందు వర్చువల్ వాతావరణంలో AI డేటా కేంద్రాలను రూపకల్పన చేయడానికి మరియు ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, Omniverse ఎంటర్‌ప్రైజెస్ మరియు క్లౌడ్ ప్రొవైడర్‌లను AI ఫ్యాక్టరీని (కూలింగ్ లేఅవుట్‌ల నుండి నెట్‌వర్కింగ్ వరకు) 3D మోడల్‌గా అనుకరించడానికి, మార్పులను పరీక్షించడానికి మరియు ఒకే సర్వర్‌ను ఇన్‌స్టాల్ చేయడానికి ముందు వాస్తవంగా ట్రబుల్‌షూట్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది నాటకీయంగా ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు కొత్త AI మౌలిక సదుపాయాల విస్తరణను వేగవంతం చేస్తుంది.
డేటా సెంటర్ డిజైన్‌కు మించి, Omniverse రోబోట్‌లు, స్వయంప్రతిపత్త వాహనాలు మరియు ఇతర AI-ఆధారిత యంత్రాలను ఫోటోరియలిస్టిక్ వర్చువల్ ప్రపంచాలలో అనుకరించడానికి కూడా ఉపయోగించబడుతుంది. ఇది రోబోటిక్స్ మరియు ఆటోమోటివ్ వంటి పరిశ్రమలలో AI మోడల్‌లను అభివృద్ధి చేయడానికి అమూల్యమైనది, సమర్థవంతంగా AI ఫ్యాక్టరీ యొక్క అనుకరణ వర్క్‌షాప్‌గా పనిచేస్తుంది. Omniverseని దాని AI స్టాక్‌తో ఏకీకృతం చేయడం ద్వారా, Nvidia AI ఫ్యాక్టరీ కేవలం వేగవంతమైన మోడల్ శిక్షణ గురించి మాత్రమే కాకుండా, డిజిటల్ ట్విన్ సిమ్యులేషన్ ద్వారా వాస్తవ-ప్రపంచ విస్తరణకు అంతరాన్ని తగ్గించడం గురించి కూడా నిర్ధారిస్తుంది.
AI ఫ్యాక్టరీ: ఒక కొత్త పారిశ్రామిక నమూనా
జెన్సన్ హువాంగ్ యొక్క AIని పారిశ్రామిక మౌలిక సదుపాయంగా, విద్యుత్ లేదా క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌తో పోల్చదగినదిగా చూడటం, మనం AIని ఎలా గ్రహిస్తాము మరియు ఉపయోగించుకుంటాము అనే దానిలో ఒక లోతైన మార్పును సూచిస్తుంది. ఇది కేవలం ఒక ఉత్పత్తి మాత్రమే కాదు; ఇది ఎంటర్‌ప్రైజ్ IT నుండి స్వయంప్రతిపత్త కర్మాగారాల వరకు ప్రతిదానికీ శక్తినిచ్చే ప్రధాన ఆర్థిక డ్రైవర్. ఇది జెనరేటివ్ AI యొక్క పరివర్తన శక్తితో నడిచే కొత్త పారిశ్రామిక విప్లవం కంటే తక్కువ కాదు.
Nvidia యొక్క AI ఫ్యాక్టరీ కోసం సమగ్ర సాఫ్ట్‌వేర్ స్టాక్, తక్కువ-స్థాయి GPU ప్రోగ్రామింగ్ (CUDA) నుండి ఎంటర్‌ప్రైజ్-గ్రేడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు (AI Enterprise) మరియు అనుకరణ సాధనాలు (Omniverse) వరకు విస్తరించి, సంస్థలకు ఒక-స్టాప్ పర్యావరణ వ్యవస్థను అందిస్తుంది. వారు Nvidia హార్డ్‌వేర్‌ను పొందవచ్చు మరియు Nvidia యొక్క ఆప్టిమైజ్ చేసిన సాఫ్ట్‌వేర్‌ను డేటా, శిక్షణ, అనుమితి మరియు వర్చువల్ టెస్టింగ్‌ను నిర్వహించడానికి ఉపయోగించవచ్చు, హామీ ఇవ్వబడిన అనుకూలత మరియు మద్దతుతో. ఇది నిజంగా ఒక ఇంటిగ్రేటెడ్ ఫ్యాక్టరీ ఫ్లోర్‌ను పోలి ఉంటుంది, ఇక్కడ ప్రతి భాగం సామరస్యంగా పనిచేయడానికి సూక్ష్మంగా ట్యూన్ చేయబడుతుంది. Nvidia మరియు దాని భాగస్వాములు ఈ స్టాక్‌ను కొత్త సామర్థ్యాలతో నిరంతరం మెరుగుపరుస్తున్నారు, దీని ఫలితంగా బలమైన సాఫ్ట్‌వేర్ పునాది ఏర్పడుతుంది, ఇది డేటా శాస్త్రవేత్తలు మరియు డెవలపర్‌లు మౌలిక సదుపాయాల సంక్లిష్టతలతో పోరాడకుండా AI పరిష్కారాలను సృష్టించడంపై దృష్టి పెట్టడానికి అనుమతిస్తుంది.