NVIDIA اور Microsoft: کلاؤڈ سے پی سی تک ایجنٹک اے آئی میں جدت
NVIDIA اور Microsoft اپنی باہمی کوششوں کو تیز کر رہے ہیں تاکہ ایجنٹک اے آئی ایپلی کیشنز میں ترقی کو آگے بڑھایا جا سکے، جو کلاؤڈ پر مبنیsolutions سے لے کر ذاتی کمپیوٹرز تک محیط ہیں۔ یہ گہری شراکت مختلف شعبوں میں سائنسی دریافتوں کو تیز کرنے اور جدت کو فروغ دینے کے لیے تیار ہے۔
اے آئی کے ذریعے سائنسی تحقیق کو بہتر بنانا
Microsoft Discovery، NVIDIA کی ALCHEMI NIM microservice کو ضم کرنے کے لیے تیار ہے۔ یہ انضمام پیچیدہ کیمیکلsimulations کے لیے اے آئی انفرنس کو بہتر بنانے کے لیے بہت ضروری ہے، اس طرح درست پراپرٹی کی پیش گوئی اور مؤثر امیدوار کی سفارش کے ذریعے میٹریل سائنس میں تحقیق کو نمایاں طور پر تیز کیا جا رہا ہے۔ یہ بہتری مطلوبہ خصوصیات کے ساتھ نئے مواد کی شناخت کو ہموار کرنے کا وعدہ کرتی ہے، جس سے روایتی طور پر درکار وقت اور وسائل کو کم کیا جا سکتا ہے۔
مزید برآں، Microsoft Discovery، NVIDIA BioNeMo NIM microservices کو شامل کرے گی۔ یہ microservices پہلے سے تربیت یافتہ اے آئیworkflows کو استعمال کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں، جو منشیات کی دریافت کے لیے اے آئی ماڈل کی ترقی کے عمل کو کافی حد تک تیز کرتے ہیں۔ ان ٹولز کا فائدہ اٹھا کر، محققین فوری طور پر اے آئی ماڈلز تیار اور بہتر بنا سکتے ہیں جو دوا کی افادیت اور ممکنہ ضمنی اثرات کی پیش گوئی کرتے ہیں، جس سے زیادہ موثر اورtargeted منشیات کی تیاری کے عمل کی طرف لے جایا جا سکتا ہے۔
یہ انضمام محققین کو تیزرفتار کارکردگی کے ساتھ بااختیار بنانے کے لیے احتیاط سے تیار کیے گئے ہیں، جس سے سائنسی دریافتوں کے لیے درکار وقت میں کمی واقع ہوتی ہے۔ وہ اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ محققین بے مثال رفتار اور درستگی کے ساتھ وسیع ڈیٹا سیٹس اور پیچیدہsimulations کو سنبھال سکیں، جس سے وہ سائنسی تحقیق میں سب سے مشکل مسائل سے نمٹ سکیں۔
ان ترقیوں کا ایک عملی اطلاق Microsoft کے محققین نے ظاہر کیا۔ انہوں نے کامیابی کے ساتھ Microsoft Discovery کا استعمال کرتے ہوئے ایک نیا کولنٹ پروٹوٹائپ دریافت کیا جس نے data centers میں ایمرشن کولنگ کے لیے امید افزا خصوصیات کا مظاہرہ کیا جو کہ 200 گھنٹوں سے بھی کم وقت میں ہے۔ یہ ٹائم لائن ان مہینوں یا سالوں کے بالکل برعکس ہے جو عام طور پر روایتی طریقوں سے درکار ہوتے ہیں۔ ایمرشن کولنگ، جس میں الیکٹرانک اجزاء کو غیر conductive مائع کولنٹ میں ڈبویا جاتا ہے، اعلی کارکردگی والے کمپیوٹنگ سسٹم سے پیدا ہونے والی حرارت کو منظم کرنے کے لیے تیزی سے اہم ہوتی جارہی ہے۔
Azure ڈیٹا سینٹرز میں NVIDIA Blackwell GPUs
کارکردگی اور استعداد کار کو بڑھانے کے لیے، Microsoft دنیا بھر میں اے آئیoptimized Azure ڈیٹا سینٹرز میں سیکڑوں ہزاروں NVIDIA Blackwell GPUs کو تیزی سے تعینات کر رہا ہے۔ یہ GPUs، NVIDIA GB200 NVL72 rack-scale systems میں مربوط ہیں، جو سب سے زیادہ demanding اے آئی workloads کو سنبھالنے کے لیے تیار کیے گئے ہیں۔
Microsoft کے کئی اہم کلائنٹس، بشمول OpenAI، اس وقت اس جدید انفراسٹرکچر پر پروڈکشنworkloads چلا رہے ہیں۔ NVIDIA Blackwell GPUs کا استعمال ان تنظیموں کو پیچیدہ اے آئی ٹاسکس کو زیادہ مؤثر طریقے سے انجام دینے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ تعیناتی Microsoft کے اپنے کلائنٹس کو جدید ترین اے آئی صلاحیتیں فراہم کرنے کے عزم کو ظاہر کرتی ہے۔
Azure کے ND GB200 v6 ورچوئل مشینیں computational طاقت میں ایک اہم پیش رفت کی نمائندگی کرتی ہیں۔ وہ پچھلی ND H100 v5 VMs کے مقابلے میں 35 گنا زیادہ انفرنس تھرو پٹ فراہم کرتے ہیں۔ پرانی VMs، جو آٹھ NVIDIA H100 GPUs کے ذریعے تیز کی گئی ہیں، اب نئی نسل کی پیش کردہ بہتر کارکردگی کے مقابلے میں ماند پڑ جاتی ہیں، جو AI workloads کے لیے ایک نیا معیار قائم کرتی ہیں۔ کارکردگی میں بہتری کی یہ سطح بڑے پیمانے پر اے آئی ماڈلز کو چلانے سے وابستہ وقت اور لاگت کو نمایاں طور پر کم کر سکتی ہے۔
اس متاثر کن پیمانے اور اعلی کارکردگی کو کسٹم سرور ڈیزائنز، تیز رفتار NVIDIA NVLink interconnects، اور NVIDIA Quantum InfiniBand networking کی مدد حاصل ہے۔ یہ ٹیکنالوجیز ہزاروں Blackwell GPUs کو ہموار سکیلنگ کی سہولت فراہم کرتی ہیں، جو demanding جنریٹیو اور ایجنٹک اے آئی ایپلی کیشنز کو سنبھالنے کے لیے بہت ضروری ہے۔ پیچیدہ interconnectivity GPUs کے درمیان کم latency کمیونیکیشن کو یقینی بناتی ہے، جو مجموعی سسٹم کی کارکردگی کو بڑھاتی ہے۔
Microsoft کے چیئرمین اور سی ای او ستیہ نڈیلا اور NVIDIA کے بانی اور سی ای او جینسن ہوانگ نے اس بات پر زور دیا کہ ان کا تعاون Azure پر تمام NVIDIA architectures میں مسلسل سافٹ ویئر optimizations کے ذریعے اہم کارکردگی میں اضافہ کر رہا ہے۔ یہ طریقہ کار ڈویلپر کی پیداواری صلاحیت کو زیادہ سے زیادہ کرنے، ملکیت کی کل لاگت کو کم کرنے اور اے آئی اور ڈیٹا پروسیسنگ سمیت تمامworkloads کو تیز کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ بالآخر، اس کے نتیجے میں صارفین کے لیے فی ڈالر اور فی واٹ زیادہ کارکردگی حاصل ہوتی ہے۔
NIM انٹیگریشن کے ساتھ صلاحیتوں کو بڑھانا
Azure AI Foundry میں NIM انٹیگریشن پر تعمیر کرتے ہوئے، Microsoft اور NVIDIA، NVIDIA Llama Nemotron خاندان کے اوپن reasoning ماڈلز اور NVIDIA BioNeMo NIM microservices کے ساتھ پلیٹ فارم کو وسعت دے رہے ہیں۔ یہ پیچیدہ فیصلہ سازی اور ڈومین مخصوص اے آئی workloads کے لیے انٹرپرائز گریڈ، کنٹینرائزڈ انفرینس فراہم کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔
ڈویلپرز اب Azure AI Foundry کے اندر جدیدreasoning کے لیےoptimized NIM microservices سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ ان میں NVIDIA Llama Nemotron Super اور Nano ماڈلز شامل ہیں، جو جدید ملٹی سٹیپ reasoning، کوڈنگ، اور ایجنٹک صلاحیتیں فراہم کرتے ہیں۔ وہ پچھلے ماڈلز کے مقابلے میں 20 فیصد زیادہ درستگی اور پانچ گنا تیز انفرنس پیش کرتے ہیں، جس سے ڈویلپرز زیادہ جدید اور موثر اے آئی ایپلی کیشنز تخلیق کر سکتے ہیں۔
BioNeMo NIM microservices، خاص طور پر صحت کی دیکھ بھال کی ایپلی کیشنز کے لیے تیار کیے گئے ہیں، ڈیجیٹلbiology، منشیات کی دریافت، اور میڈیکل امیجنگ میں اہم ضروریات کو پورا کرتے ہیں۔ وہ محققین اور معالجین کو پروٹین سائنس، مالیکیولر ماڈلنگ، اور جینومک تجزیہ کو تیز کرنے کے قابل بناتے ہیں، جس سے مریضوں کی بہتر دیکھ بھال اور تیز رفتار سائنسی جدت آتی ہے۔ یہ ٹولز صحت کی دیکھ بھال کرنے والے پیشہ ور افراد کو زیادہ باخبر فیصلے کرنے اور زیادہ موثر علاج تیار کرنے کے بااختیار بناتے ہیں۔
یہ توسیعی انضمام تنظیموں کو اعلی کارکردگی والے اے آئی ایجنٹس کو تیزی سے تعینات کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ان ماڈلز اور دیگر خصوصی صحت کی دیکھ بھالsolutions سے منسلک ہو کر، تنظیمیں مضبوط اعتبار اور آسان سکیلنگ حاصل کر سکتی ہیں، اس طرح مختلف صنعتوں اور ایپلی کیشنز کی متنوع ضروریات کو پورا کیا جا سکتا ہے۔
RTX AI PCs پر جنریٹیو AI
جنریٹیو اے آئی پی سی سافٹ ویئر میں یکسر نئے تجربات متعارف کروا کر انقلاب برپا کر رہی ہے، جس میں ڈیجیٹل انسانوں سے لے کر لکھنے میں مدد کرنے والے، ذہین ایجنٹس، اور تخلیقی ٹولز شامل ہیں۔ NVIDIA RTX AI PCs جنریٹیو اے آئی کے ساتھ تجربات کرنے کی سہولت فراہم کرتے ہیں اور Windows 11 پر کارکردگی کو بہتر بناتے ہیں، جس سے جدید ترین اے آئی ایک وسیع سامعین کے لیے قابل رسائی ہو جاتی ہے۔
Microsoft Build میں، NVIDIA اور Microsoft نے Windows 11 PCs کے لیے ترقی کو آسان بنانے اور انفرنس کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے بنائے گئے ایک اے آئی انفرنسنگ اسٹیک کی نقاب کشائی کی۔ یہ ٹول سیٹ ذاتی کمپیوٹرز پر ایک ہموار اے آئی تجربے کو فعال کرنے کے لیے بہت ضروری ہے، اے آئی ٹولز کو زیادہ Responsive اور موثر بناتا ہے۔
NVIDIA TensorRT کو خاص طور پر RTX AI PCs کے لیے دوبارہ ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ TensorRT کی کارکردگی کو جسٹانٹائم، آندیوس انجن بلڈنگ، اور ایک آٹھ گنا چھوٹے پیکیج سائز کے ساتھ جوڑتا ہے تاکہ 100 ملین سے زیادہ RTX AI PCs پر ہموار اے آئی تعیناتی کی جا سکے۔ یہ Optimization PCs پر تیز اور زیادہ موثر اے آئی پروسیسنگ کی اجازت دیتا ہے، جو نئی ایپلی کیشنز اور صلاحیتوں کی راہ ہموار کرتا ہے۔
Microsoft Build میں اعلان کیا گیا، RTX کے لیے TensorRT کو مقامی طور پر Windows ML – ایک نیا انفرنس اسٹیک – کی حمایت حاصل ہے جو ایپ ڈویلپرز کو وسیع ہارڈ ویئر مطابقت اور جدید ترین کارکردگی فراہم کرتا ہے۔ RTX کے لیے TensorRT آج سے Windows ML پیش نظارہ میں دستیاب ہے اور جون میں NVIDIA Developer سے ایک اسٹینڈلون سافٹ ویئر ڈیولپمنٹ کٹ کے طور پر دستیاب ہوگا۔ یہ ترقی ونڈوز ایپلی کیشنز میں اے آئی صلاحیتوں کو ضم کرنے کے خواہشمند ڈویلپرز کے لیے عمل کو آسان بناتی ہے، اس بات کو یقینی بناتی ہے کہ اے آئی سافٹ ویئر کے حل کی ایک وسیع رینج کے لیے قابل رسائی ہے۔
جوہر میں، NVIDIA اور Microsoft کے درمیان تعاون ایک ایسا synergistic ایکو سسٹم تیار کر رہا ہے جہاں اے آئی ٹیکنالوجی میں ترقی کو تیزی سے حقیقی دنیا کی ایپلی کیشنز میں تبدیل کیا جا رہا ہے، جس سے محققین، ڈویلپرز اور اختتامی صارفین یکساں طور پر مستفید ہو رہے ہیں۔ یہ شراکت داری تزویراتی طور پر مصنوعی ذہانت کے تیزی سے ارتقاء پذیر شعبے میں اپنی leadership کو برقرار رکھنے کے لیے تیار ہے۔
ترقیوں کی تفصیلی خرابی
جدید ترین ٹیکنالوجیز
NVIDIA اور Microsoft کے درمیان تعاون، ایجنٹک اے آئی میں ترقی حاصل کرنے کے لیے کئی جدید ترین ٹیکنالوجیز کا فائدہ اٹھاتا ہے۔ یہاں ہم ان اہم اجزاء میں تحقیق کرتے ہیں۔
NVIDIA ALCHEMI NIM Microservice: یہ microservice ایک خصوصی ٹول ہے جو کیمیکلsimulations میں اے آئی انفرنس کے لیے Optimized ہے۔ اس کا بنیادی کام درست پراپرٹی کی پیش گوئی اور موثر امیدوار کی سفارش کے ذریعے میٹریل سائنس کی تحقیق کو تیز کرنا ہے۔ تیز اور زیادہ درستsimulations کو فعال کر کے، یہ محققین کو روایتی طریقوں کے مقابلے میں کہیں زیادہ تیزی سے امید افزا مواد کی شناخت کرنے کے لیے بااختیار بناتا ہے۔
NVIDIA BioNeMo NIM Microservices: یہ microservices منشیات کی دریافت کے لیے اے آئی ماڈل کی ترقی کو تیز کرنے کے لیے پہلے سے تربیت یافتہ اے آئیworkflows فراہم کرتے ہیں۔ محققین ان کا استعمال فوری طور پر ایسے ماڈل تیار کرنے کے لیے کر سکتے ہیں جو دوا کی افادیت اور ممکنہ ضمنی اثرات کی پیش گوئی کرتے ہیں، جس سے نئی دوا کی تیاری میں نمایاں تیزی آتی ہے۔
NVIDIA Blackwell GPUs: یہ GPUs Azure ڈیٹا سینٹرز میں اے آئی workloads میں بہتر کارکردگی اور استعداد کار فراہم کرتے ہیں۔ Rack-scale systems میں ضم، وہ OpenAI جیسے کلائنٹس کو آسانی سے اور مؤثر طریقے سے پیچیدہ ٹاسکس چلانے میں معاونت ಮಾಡುತ್ತ থাকেন۔
NVIDIA NVLink Interconnects: یہ تیز رفتارinterconnects GPUs کے درمیان کم latency کمیونیکیشن کو یقینی بنانے کا کام کرتے ہیں، جو مجموعی سسٹم کی کارکردگی کو نمایاں طور پر بڑھاتے ہیں۔ اس کا نتیجہ تیز رفتار computation اور مختلف اے آئی آپریشنز میں بہتر کارکردگی ہے۔
NVIDIA Quantum InfiniBand Networking: یہ ہزاروں Blackwell GPUs تک ہموار سکیلنگ کی حمایت کرتا ہے، جو اسے demanding جنریٹیو اور ایجنٹک اے آئی workloads کو سنبھالنے کے لیے بہت ضروری بناتا ہے۔ Networking صلاحیتیں اس بات کو یقینی بناتی ہیں کہ بڑے پیمانے پر اے آئی ماڈلز کو مؤثر طریقے سے تعینات اور منظم کیا جا سکتا ہے۔
NVIDIA Llama Nemotron Models: NVIDIA Llama Nemotron Super اور Nano ماڈلز کو جدید ملٹی سٹیپreasoning، کوڈنگ، اور ایجنٹک صلاحیتیں فراہم کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ بہتر درستگی اور تیز رفتار انفرنس ڈویلپرز کو زیادہ جدید اور موثر اے آئی ایپلی کیشنز بنانے کی اجازت دیتی ہے۔
سائنسی تحقیق پر اثر
NVIDIA کی ٹیکنالوجیز کے Microsoft کے پلیٹ فارمز میں انضمام کے متعدد شعبوں میں سائنسی تحقیق پر گہرے مضمرات ہیں۔
مواد سائنس: NVIDIA ALCHEMI NIM microservice درست پراپرٹی کی پیش گوئی اور امیدوار کی سفارش میں مدد کرتا ہے، جس سے مطلوبہ خصوصیات کے ساتھ نئے مواد کی تیز رفتار شناخت ممکن ہوتی ہے۔
منشیات کی دریافت: BioNeMo NIM microservices اے آئی ماڈل کی ترقی کو تیز کرتے ہیں، جس سے محققین ایسے ماڈلز تیار کر سکتے ہیں جو دوا کی افادیت اور ممکنہ ضمنی اثرات کی پیش گوئی کرتے ہیں۔
Data Center کولنگ: Microsoft نے Microsoft Discovery کا استعمال کرتے ہوئے ایک نیا کولنٹ پروٹوٹائپ دریافت کیا جو ڈیٹا سینٹرز میں ایمرشین کولنگ کے لیے مثالی ہے جو کہ روایتی طریقوں سے مہینوں یا سالوں کے بجائے 200 گھنٹوں سے بھی کم وقت میں ہے۔ یہ سائنسی دریافتوں کی تیز رفتار رفتار کو اجاگر کرتا ہے۔
پروٹین سائنس، مالیکیولر ماڈلنگ، اور جینومک تجزیہ: BioNeMo NIM microservices ان ڈومینز میں سرعت کو فعال کرتے ہیں۔ وہ مریضوں کی بہتر دیکھ بھال اور تیز رفتار سائنسی جدت کی طرف لے جاتے ہیں۔
Azure AI انفراسٹرکچر
Microsoft کا Azure AI Foundry اور اس کے ڈیٹا سینٹرز اے آئی workloads کو چلانے کے لیے بہترین ماحول بنانے میں اہم سرمایہ کاری کی نمائندگی کرتے ہیں۔
ND GB200 v6 ورچوئل مشینیں: وہ پچھلی ND H100 v5 VMs کے مقابلے میں 35 گنا زیادہ انفرنس تھرو پٹ فراہم کرتے ہیں، جو AI workloads کے لیے ایک نیا معیار قائم کرتے ہیں۔
کسٹم سرور ڈیزائنز: کسٹم سرور ڈیزائنز کارکردگی اور استعداد کار کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے تیار کیے گئے ہیں، جس سے Blackwell GPUs کو اپنی پوری صلاحیت سے کام کرنے کی اجازت ملتی ہے۔
Azure پر NVIDIA Optimization: Azure پر تمام NVIDIA architectures میں مسلسل سافٹ ویئر optimizations ڈویلپر کی پیداواری صلاحیت کو زیادہ سے زیادہ کرتے ہیں، ملکیت کی کل لاگت کو کم کرتے ہیں، اور تمامworkloads کو تیز کرتے ہیں، جس سے صارفین کے لیے فی ڈالر اور فی واٹ کارکردگی میں اضافہ ہوتا ہے۔
ذاتی کمپیوٹرز پر جنریٹیو AI
اے آئی ٹیکنالوجی میں ترقی بھی ذاتی کمپیوٹرز میں اپنی جگہ بنا رہی ہے، جس سے سافٹ ویئر ایپلی کیشنز اور صارف کے تجربات کے لیے نئی امکانات کھل رہے ہیں۔
NVIDIA RTX AI PCs: NVIDIA RTX AI PCs کے ذریعے ونڈوز 11 پر قابل رسائی تجربات اور کارکردگی میں اضافہ کی سہولت فراہم کی گئی ہے۔ وہ جدید ترین اے آئی ٹیکنالوجی को ایک وسیع تر سامعین کے لیے قابل رسائی बनाते हैं।
NVIDIA TensorRT: یہ سافٹ ویئر ڈیولپمنٹ کٹ (SDK) RTX AI PCs کے لیے Optimized ہے۔ یہ ہموار اے آئی تعیناتی کے لیے 8 گنا چھوٹے پیکیج سائز کے ساتھ اعلیٰ کارکردگی کو یکجا کرتا ہے۔ اس سے ڈویلپرز کے لیے ایپلی کیشن میں اے آئی خصوصیات کو ضم کرنا آسان ہو جاتا ہے۔
Windows ML سپورٹ: Windows ML میں TensorRT کے लिए देशी समर्थन व्यापक हार्डवेयर संगतता और अत्याधुनिक प्रदर्शन सुनिश्चित करता है। यह विंडोज एप्लिकेशन में एआई के निर्बाध ایکीकरण को आसान बनाता है।
नए यूजर एक्सपीरियंसेस: डिजिटल ह्यूमंस से लेकर राईटिंग असिस्टेंट्स, इंटेलिजेंट एजेंट्स और क्रिएटिव टूल्स تک—जनरेटिव एआइ ने पीसी सॉफ्टवेयर을 आकार दे रही है और बिल्कुल नए doświadczenia को पेश कर रही है। उपयोगकर्ता अधिक इंटरैक्टिव, интеллектуальные एप्लिकेशन और क्रिएटिव उपयोग कर سکتے हैं।
اسٹریٹجک تصور
NVIDIA اور Microsoft کے درمیان تعاون ایک اسٹریٹجک تصور پر مبنی ہے، جس کا مقصد مختلف شعبوں میں AI ٹیکنالوجی کی ترقی کی قیادت کرنا ہے۔ تعاون پر مبنی کوششوں اور ٹیکنالوجیز کو AI کے مختلف ڈومینز میں اپنانے کو تیز کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس سے نہ صرف محققین اور ڈویلپرز، بلکہ دنیا بھر کے اختتامی صارفین اور تنظیموں کو بھی فائدہ ہوتا ہے۔
नवाचार: नवाचार र सहयोग पर निरंतर जोर तकनीकी प्रगति को गति देता है। इससे तेजी से विकसित हो रहे क्षेत्र में नेतृत्व बनाए रखने में मदद मिलती है।
पहुंच: अनुकूलित उपकरणों, लोकप्रिय प्लेटफार्मों के साथ एकीकरण और लागत दक्षता में सुधार के माध्यम से एनवीडिया और माइक्रोसॉफ्ट разработчики और उपयोगकर्ताओं के लिए इसे सुलभ बनाकर एआई को लोकतांत्रिक बना रहे हैं।
प्रदर्शन और प्रभावशीलता: प्रदर्शन और लागत-प्रभावशीलता دونوں کو بڑھانے पर ध्यान केंद्रित यह सुनिश्चित करता है कि एआई तकनीकों के लाभ индивидуальны और बड़े उद्यमों तक पहुँचने वाली उपयोगकर्ताओं की विस्तृत श्रृंखला के लिए उपलब्ध हैं।
वास्तवিক दुनिया अनुप्रयोग: वास्तविक दुनिया समाधानों में एआई नवाचारों का अनुवाद करके, एनवीडिया और माइक्रोसॉफ्ट ठोस लाभ चला रहे हैं और दुनिया भर में उद्योगों को बदल रहे हैं।