गूगल TPUv7 और AI हार्डवेयर पर महत्वपूर्ण वस्तुनिष्ठ प्रश्न

Google TPUv7 & AI Hardware 2025 – महत्वपूर्ण MCQs हिंदी में
Q1. गूगल ने AI हार्डवेयर में अपनी भूमिका किस तकनीक के माध्यम से मजबूत की है?
A) क्वांटम कोर B) TPUv7 C) न्यूरल लिंक D) मेगाचिप
B) TPUv7
Q2. TPU का प्रारंभिक विकास गूगल ने किस वर्ष शुरू किया था?
A) 2010 B) 2011 C) 2013 D) 2015
C) 2013
Q3. TPU किस प्रकार के चिप होते हैं?
A) GPU B) CPU C) FPGA D) ASIC
D) ASIC
Q4. पहला TPU किस वर्ष लॉन्च हुआ था?
A) 2013 B) 2014 C) 2015 D) 2016
C) 2015
Q5. TPUv7 का कोडनेम क्या है?
A) Redwood B) Oakwood C) Ironwood D) Blackwood
C) Ironwood
Q6. गूगल ने TPUv7 किस AI सेगमेंट के लिए अधिक अनुकूलित किए हैं?
A) मॉडल ट्रेनिंग B) बड़े पैमाने पर इन्फरेंस C) गेमिंग D) HPC सिमुलेशन
B) बड़े पैमाने पर इन्फरेंस
Q7. गूगल ने TPU रणनीति को आंतरिक उपयोग से किस दिशा में बदला?
A) ओपन-सोर्स हार्डवेयर B) मर्चेंट सिलिकॉन C) गेम इंजन सपोर्ट D) क्वांटम हाइब्रिड
B) मर्चेंट सिलिकॉन
Q8. गूगल किन कंपनियों को TPU उपलब्ध कराने पर काम कर रहा है?
A) IBM और Dell B) Meta और Anthropic C) Oracle और Tesla D) Adobe और Intel
B) Meta और Anthropic
Q9. मेटा TPU क्षमता का अधिग्रहण किस वर्ष से शुरू करेगी?
A) 2025 B) 2026 C) 2027 D) 2028
B) 2026
Q10. मेटा का ऑन-प्रिमाइसेस TPUv7 डिप्लॉयमेंट किस वर्ष होगा?
A) 2025 B) 2026 C) 2027 D) 2028
C) 2027
Q11. TPU अपनाने की खबर से किस कंपनी के शेयरों में गिरावट आई?
A) AMD B) IBM C) Nvidia D) Qualcomm
C) Nvidia
Q12. Nvidia की मुख्य प्रतिस्पर्धी ताकत क्या है?
A) TensorFlow B) CUDA प्लेटफॉर्म C) ARM आर्किटेक्चर D) RISC-V नेटवर्क
B) CUDA प्लेटफॉर्म
Q13. Ironwood TPU किस Nvidia GPU के बराबर माने जा रहे हैं?
A) Hopper B) Ampere C) Blackwell D) Volta
C) Blackwell
Q14. TPU मूल रूप से किसके लिए बनाए गए थे?
A) ओपन-सोर्स परियोजनाओं के लिए B) गूगल की आंतरिक सेवाओं के लिए C) सार्वजनिक क्लाउड के लिए D) विश्वविद्यालयों के लिए
B) गूगल की आंतरिक सेवाओं के लिए
Q15. मेटा द्वारा TPU अपनाना किसकी ओर बड़ा बदलाव है?
A) CPU आधारित AI B) FPGA मॉडल्स C) GPU-एक्सक्लूसिव इतिहास से हटकर कस्टम सिलिकॉन की ओर D) क्वांटम कंप्यूटेशन
C) GPU-एक्सक्लूसिव इतिहास से हटकर कस्टम सिलिकॉन की ओर
Q16. AI चिप बाजार में भविष्य की प्रतिस्पर्धा का केंद्र क्या है?
A) RAM स्पीड B) जनरल-पर्पस GPUs बनाम स्पेशलाइज्ड AI एक्सेलरेटर्स C) वाई-फाई स्टैंडर्ड D) स्क्रीन रेजोल्यूशन
B) जनरल-पर्पस GPUs बनाम स्पेशलाइज्ड AI एक्सेलरेटर्स

यहाँ Google TPUv7 (Ironwood) और AI Hardware पर सभी महत्वपूर्ण वस्तुनिष्ठ प्रश्न (MCQs) साफ, संक्षिप्त और परीक्षा-उन्मुख रूप में प्रस्तुत हैं

गूगल TPUv7 आयरनवुड 2025 – महत्वपूर्ण MCQs |
Q1. गूगल ने सिलिकॉन वैली में AI हार्डवेयर के माध्यम से अपनी केंद्रीय भूमिका कैसे पुनः स्थापित की है?
सातवीं पीढ़ी के टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट्स (TPU) के माध्यम से, जो बड़े पैमाने पर इन्फरेंस के लिए लागत-कुशल हैं।
Q2. गूगल के TPU का प्रारंभिक विकास कब और किस उद्देश्य से हुआ था?
2013 में, मशीन लर्निंग वर्कलोड्स को CPU और GPU से अधिक कुशलता से संभालने के लिए।
Q3. TPU क्या हैं और इनका मुख्य फोकस क्या है?
एप्लीकेशन-स्पेसिफिक इंटील सर्किट्स (ASICs), टेंसर एल्जेब्रा और डीप लर्निंग के लिए अनुकूलित।
Q4. गूगल का पहला TPU कब लॉन्च हुआ था?
2015 में।
Q5. TPUv7 का कोडनेम क्या है और यह कौन सी पीढ़ी का प्रतिनिधित्व करता है?
आयरनवुड (Ironwood), सातवीं पीढ़ी।
Q6. जेनरेटिव AI के उदय ने गूगल की TPU रणनीति में क्या बदलाव लाया?
आंतरिक उपयोग से मर्चेंट सिलिकॉन की ओर—अर्थात बाहरी कंपनियों के लिए हाई-परफॉर्मेंस इन्फरेंस प्लेटफ़ॉर्म के रूप में उपलब्ध कराना।
Q7. किन प्रमुख कंपनियों के साथ गूगल के TPU सौदे हुए हैं या चर्चाएँ चल रही हैं?
एन्थ्रोपिक (मल्टी-चिप इकोसिस्टम) और मेटा (2026 से मल्टी-बिलियन डॉलर क्षमता अधिग्रहण)।
Q8. मेटा TPU अपनाने की योजना कब से शुरू करेगी और ऑन-प्रिमाइसेस डिप्लॉयमेंट कब होगा?
2026 से अधिग्रहण; 2027 तक ऑन-प्रिमाइसेस डिप्लॉयमेंट।
Q9. TPU अपनाने की खबरों ने Nvidia के शेयरों पर क्या प्रभाव डाला?
Nvidia के शेयरों में गिरावट आई, क्योंकि हाइपरस्केलर्स Nvidia के डेटा सेंटर राजस्व का लगभग आधा हिस्सा देते हैं।
Q10. Nvidia की मुख्य प्रतिस्पर्धी ताकत क्या बनी हुई है?
CUDA प्लेटफॉर्म—जो विविध AI वर्कलोड्स के लिए एकीकृत सिस्टम और सॉफ्टवेयर लचीलापन प्रदान करता है।
Q11. आयरनवुड TPU Nvidia के किन GPUs से तुलनीय है?
ब्लैकवेल (Blackwell) GPUs—कच्ची कम्प्यूट और मेमोरी क्षमता में।
Q12. TPU मूल रूप से किस उद्देश्य के लिए विकसित किए गए थे?
गूगल की आंतरिक सेवाओं के लिए, बाहरी उपयोगकर्ताओं के लिए कड़े सॉफ्टवेयर प्रतिबंधों के साथ।
Q13. मेटा द्वारा TPU अपनाने का क्या महत्व है?
GPU-एक्सक्लूसिव इतिहास से विचलन; कस्टम सिलिकॉन अपनाने की ओर एक बड़ा रणनीतिक बदलाव।
Q14. AI चिप बाजार में भविष्य की प्रतिस्पर्धा का मुख्य पहलू क्या है?
जनरल-पर्पस GPUs (तेज़ डिप्लॉयमेंट) बनाम स्पेशलाइज्ड AI एक्सेलरेटर्स (परफॉर्मेंस बढ़त), और Nvidia का दावा है कि वह एक पीढ़ी आगे रहेगा।

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