OpenAI और Broadcom ने LLM-ऑप्टिमाइज़्ड इन्फ़रेंस चिप पेश की
- शुरुआती टेस्टिंग बताती है कि पहली पीढ़ी का एक्सेलरेटर, बाज़ार में अभी मौजूद बेहतरीन चिप्स के मुकाबले हर वॉट पर बहुत अच्छा परफ़ॉर्मेंस देगा
- इंडस्ट्री के मौजूदा और भविष्य में बनने वाले LLM को ध्यान में रखकर नए सिरे से बनाया गया
- डिज़ाइन से प्रोडक्शन तक इसे नौ महीनों में पूरा किया गया, यह रफ़्तार OpenAI के मॉडल्स ने बढ़ाई
- यह OpenAI के फ़ुल-स्टैक प्लेटफ़ॉर्म का दायरा और बढ़ाता है—पहले प्रॉडक्ट्स, फिर मॉडल्स, और अब चिप्स
- डेटा सेंटर पार्टनर्स के साथ मिलकर इसे गीगावॉट स्तर पर डिप्लॉय किया जाएगा, और यह कई पीढ़ियों तक चलेगा
OpenAI और Broadcom (NASDAQ: AVGO) ने आज Jalapeño पेश किया, जो OpenAI का पहला इंटेलिजेंस प्रोसेसर है: एक ऐसा एक्सेलरेटर जिसे LLM इन्फ़रेंस के भविष्य के लिए OpenAI के विज़न को ध्यान में रखकर तैयार किया गया है और यह उन कंपनियों के साथ मिलकर बनाए जा रहे मल्टी-जेनरेशन कंप्यूट प्लेटफ़ॉर्म का पहला AI एक्सेलरेटर है, जिसका मकसद एडवांस AI को ज़्यादा तेज़, ज़्यादा भरोसेमंद और ज़्यादा लोगों के लिए ज़्यादा सुलभ बनाना है.
Broadcom के प्रेसिडेंट और CEO Hock Tan और प्रेसिडेंट चार्ली कावास ने Jalapeño को OpenAI के CEO सैम ऑल्टमैन और प्रेसिडेंट ग्रेग ब्रॉकमैन को सौंपा, जो अपने मॉडल और प्रोडक्ट के पीछे पूरा स्टैक बनाने की OpenAI की स्ट्रैटेजी की ओर एक बड़ा कदम है.
OpenAI ने LLM के बुनियादी सिद्धांतों की अपनी गहरी समझ के आधार पर इस चिप को बिल्कुल नए सिरे से डिज़ाइन किया. इसे बनाने में उन्होंने अपने आने वाले मॉडल, कर्नेल, सर्विंग सिस्टम और प्रोडक्ट का भी ध्यान रखा. इस प्लेटफ़ॉर्म को चिप इम्प्लीमेंटेशन, बोर्ड, रैक सिस्टम इंटीग्रेशन, हाई-परफ़ॉर्मेंस नेटवर्किंग और स्केलेबल प्रोडक्शन सिस्टम्स के ज़रिए, बड़े पैमाने पर तैयार करने में पार्टनर Broadcom और Celestica ने मदद की है. Jalapeño को इतना फ़्लेक्सिबल बनाया गया है कि यह पूरी इंडस्ट्री में मौजूदा और भविष्य के AI मॉडल्स की इन्फ़रेंस ज़रूरतों के लिए OpenAI की इनसाइट लेकर, सभी तरह के LLM के साथ काम कर सके. Jalapeño चिप के इंजीनियरिंग सैंपल्स को प्रोडक्शन के लिए तय फ़्रीक्वेंसी और पावर पर चलाकर देखा जा रहा है और ये GPT‑5.3‑Codex‑Spark जैसे भारी ML वर्कलोड्स को आसानी से संभाल रहे हैं.
हालाँकि OpenAI अभी इसके फ़ाइनल परफ़ॉर्मेंस को जाँच रहा है, लेकिन शुरुआती टेस्टिंग के नतीजे बताते हैं कि Jalapeño हर वॉट पर बाज़ार में मौजूद बेहतरीन चिप्स के मुकाबले काफ़ी अच्छी परफ़ॉर्मेंस देगा. आने वाले महीनों में इसके परफ़ॉर्मेंस पर एक विस्तृत टेक्निकल रिपोर्ट लाई जाएगी. इसका आर्किटेक्चर डेटा के मूवमेंट को घटाता है और कंप्यूट, मेमोरी और नेटवर्किंग रिसोर्स को बैलेंस करता है, जिससे इसकी असल परफ़ॉर्मेंस थ्योरिटिकल पीक परफ़ॉर्मेंस के बेहद करीब पहुँच जाती है. Tomahawk नेटवर्किंग सिलिकॉन के साथ Broadcom की सिलिकॉन इम्प्लीमेंटेशन और नेटवर्किंग तकनीकें प्लेटफ़ॉर्म को बड़े पैमाने पर प्रोडक्शन करने में मदद करती हैं.
OpenAI के प्रेसिडेंट और को-फ़ाउंडर ग्रेग ब्रॉकमैन ने कहा, "अब दुनिया कंप्यूट से चलने वाली इकोनॉमी की ओर बढ़ रही है. Jalapeño हमारी लॉन्ग-टर्म फ़ुल-स्टैक इंफ़्रास्ट्रक्चर स्ट्रैटेजी का हिस्सा है ताकि कंप्यूट को और ज़्यादा बढ़ाया जा सके. इससे AI लोगों और बिज़नेस के लिए ज़्यादा तेज़, ज़्यादा भरोसेमंद, ज़्यादा किफ़ायती होगा, और ज़्यादा महत्वपूर्ण समस्याओं को हल करने में इस्तेमाल किया जा सकेगा. स्टैक के बड़े हिस्से को खुद से डिज़ाइन करके, हम ज़्यादा एफ़िशिएंसी के साथ और ज़्यादा लोगों तक इंटेलिजेंस पहुँचा सकते हैं."
OpenAI के हार्डवेयर प्रोग्राम को लीड करने वाले रिचर्ड हो ने कहा, "OpenAI के रिसर्चर्स के साथ हमारे करीबी सहयोग से मिले इनसाइट का इस्तेमाल करते हुए Jalapeño को शुरू से ही LLM इन्फ़रेंस के लिए डिज़ाइन किया गया था. हमने आर्किटेक्चर को उन कर्नेल, मेमोरी मूवमेंट, नेटवर्किंग और सर्विंग पैटर्न को ध्यान में रखकर ऑप्टिमाइज़ किया, जो फ़्रंटियर AI मॉडल के लिए सबसे ज़्यादा मायने रखते हैं. शुरुआती टेस्टिंग के आधार पर, कहा जा सकता है कि Jalapeño हार्डवेयर की थ्योरिटिकल सीमाओं के करीब रहकर हमारे सबसे ज़रूरी वर्कलोड पर बहुत अच्छे से काम करेगा."
Broadcom के प्रेसिडेंट और CEO हॉक टैन ने कहा, "OpenAI के साथ हमारा सहयोग AI के अगले दशक के लिए ज़रूरी फ़िजिकल इन्फ़्रास्ट्रक्चर को स्केल करने के बुनियादी संकल्प को दिखाता है. यह मल्टी-जेनरेशन के रोडमैप की बस एक शुरुआत है. OpenAI के साथ इंडस्ट्री-लीडिंग सिलिकॉन को बनाकर, हम 2026 से Microsoft और दूसरे पार्टनर्स के साथ गीगावॉट स्तर के डेटा सेंटर को डिप्लॉय करने का रास्ता बना रहे हैं."
आज के मॉडर्न LLM इन्फ़रेंस के लिए Jalapeño एक ऐसा डिज़ाइन है, जिसे बिल्कुल नए सिरे से बनाया गया है. यह पुराने AI वर्कलोड के लिए बनाया गया कोई सामान्य एक्सेलरेटर नहीं है. इसे बनाने में उन सिस्टम के अनुभवों को शामिल किया गया, जिन्हें OpenAI रोज़ाना इस्तेमाल करता है, जैसे कि ChatGPT, Codex, API और आने वाले एजेंटिक प्रॉडक्ट्स. इसके साथ ही, इसे पूरी इंडस्ट्री के मौजूदा और भविष्य के LLM को ध्यान में रखकर भी बनाया गया है. मकसद यह है कि आज के सबसे अच्छे AI एक्सेलरेटर की ताकत और थ्रूपुट को सबसे तेज़ और स्पेशलाइज़्ड इन्फ़रेंस सिस्टम की कम लेटेंसी के साथ जोड़ा जाए, जिससे Jalapeño बड़े पैमाने पर इंटरैक्टिव LLM प्रॉडक्ट चलाने के लिए पूरी तरह से तैयार हो जाएगा.
यही फ़ुल-स्टैक का असली फ़ायदा है. OpenAI सिर्फ़ नए फ़्रंटियर मॉडल बनाने या उसके इस्तेमाल से नए प्रोडक्ट बनाने पर ही नहीं लगा है; वह उसके नीचे एक मज़बूत इन्फ़्रास्ट्रक्चर भी डिज़ाइन कर रहा है: चिप आर्किटेक्चर, कर्नेल, मेमोरी सिस्टम, नेटवर्किंग, शेड्यूलिंग, डिप्लॉयमेंट सिस्टम और प्रोडक्ट का अनुभव. चूँकि OpenAI पूरे स्टैक पर काम करता है, इसलिए हर लेयर को एक ही मकसद के लिए ऑप्टिमाइज़ किया जा सकता है: अपने मॉडल को यूज़र्स के लिए ज़्यादा तेज़, ज़्यादा भरोसेमंद और ज़्यादा किफ़ायती बनाना.
OpenAI की तरक्की की गाड़ी को Jalapeño एक नई रफ़्तार देता है. बेहतर इंफ़्रास्ट्रक्चर से कंप्यूट एफ़िशिएंसी बढ़ती है. इस एफ़िशिएंसी के बढ़ने का मतलब है, मॉडल्स की बेहतर ट्रेनिंग और सर्विस. मॉडल अगर बेहतर होते हैं तो इससे लोगों, डेवलपर्स, और बिज़नेस के लिए ज़्यादा अच्छे प्रोडक्ट बनते हैं. जब प्रोडक्ट अच्छे बनते हैं, तो इसका मतलब है उनका ज़्यादा इस्तेमाल, ज़्यादा ग्राहक, और ज़्यादा रेवेन्यू, जिससे OpenAI अगली पीढ़ी के इन्फ़्रास्ट्रक्चर में फिर से निवेश कर सकता है. समय के साथ, यह साइकिल इंटेलिजेंस को सभी के लिए ज़्यादा काबिल, भरोसेमंद और सस्ता बनाने में मदद करती है.
Jalapeño के शुरुआती डिज़ाइन से मैन्युफ़ैक्चरिंग तक के पूरे सफ़र को सिर्फ़ नौ महीनों में साथ मिलकर पूरा किया गया. यह कस्टम AI एक्सेलरेटर प्रोग्राम, हाई-परफ़ॉर्मेंस एडवांस्ड सेमीकंडक्टर्स के इतिहास में अब तक का सबसे तेज़ ASIC डेवलपमेंट साइकल है. यह रफ़्तार OpenAI की इंजीनियरिंग टीमों के साथ मिलकर सॉफ़्टवेयर-हार्डवेयर का को-डेवलपमेंट, Broadcom की सिलिकॉन इम्प्लीमेंटेशन की महारत और डिज़ाइन व ऑप्टिमाइज़ेशन प्रोसेस के कुछ हिस्सों को तेज़ करने में OpenAI के मॉडल्स का काम दिखाती है.
जिन मॉडल को यूज़र्स इस्तेमाल कर रहे हैं, वही मॉडल उस इन्फ़्रास्ट्रक्चर को भी बेहतर बनाने में मदद कर रहे हैं, जिससे भविष्य के मॉडल चलाए जाएँगे. अगर AI इंजीनियरों को बेहतर चिप तेज़ी से डिज़ाइन करने में मदद कर सकती है, तो यह पूरी इंडस्ट्री में कंप्यूट की लागत को भी घटा सकती है और एडवांस AI तक हर किसी की पहुँच को लोकतांत्रिक बनाने में मदद कर सकती है.
एक मल्टी-जेनरेशन कंप्यूट प्लेटफ़ॉर्म की दिशा में Jalapeño पहला कदम है, जिसे 2026 के आखिर तक पहला डिप्लॉयमेंट करने और अगले कुछ सालों में इसे और बड़ा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. इसमें OpenAI के डिज़ाइन किए गए एक्सेलरेटर्स के साथ Broadcom के सिलिकॉन इम्प्लीमेंटेशन, नेटवर्किंग और कनेक्टिविटी तकनीकों को मिलाया गया है; और साथ में बोर्ड, रैक और सिस्टम में Celestica के अनुभव का फ़ायदा मिला है.
इस काम का मकसद सीधा है: इन्फ़रेंस ही वह ज़रिया है, जिससे AI लोगों तक पहुँचता है. इसकी लागत, स्पीड और भरोसेमंद होने की दिशा में किया गया हर सुधार साफ़ दिखा देगा, कभी ChatGPT के और तेज़ी से मिलते जवाब में, तो कभी कम समय में Codex की ओर किए गए और ज़्यादा टास्क में, कम खर्च में बनने वाले किसी API प्रोडक्ट में, तो कभी ज़्यादा डिमांड के वक्त भी बिना रुके मिलने वाले एक्सेस में.
AI को लोकतांत्रिक बनाने का मतलब है कि एडवांस मॉडल को इतना उपलब्ध, भरोसेमंद और किफ़ायती बनाना कि ज़्यादा लोग उनका रोज़ाना इस्तेमाल कर सकें. Jalapeño की मदद से OpenAI अपने इन्फ़्रास्ट्रक्चर के बड़े हिस्से को छात्रों, डेवलपरों, छोटे बिज़नेस, रिसर्चरों, एंटरप्राइज़ों के साथ ही हर उस व्यक्ति के लिए उपयोगी इंटेलिजेंस में बदलने में मदद करता है, जो कुछ सीखने, बनाने या मुश्किल समस्याओं को हल करने की कोशिश कर रहे हैं.
