OpenAI සමාගම විසින් LLM සහ Agentic Workflows ධාවනය කිරීම වෙනුවෙන්ම විශේෂයෙන් නිර්මාණය කරන ලද තමන්ගේ ප්රථම Custom AI Chip එක වන “Jalapeño” හි නිල Benchmark Results එළිදක්වා තිබෙනවා..
SemiAnalysis හි ප්රසිද්ධ InferenceX benchmark හරහා සිදුකළ පරීක්ෂණවලට අනුව, වෙළඳපොළේ පවතින ප්රමුඛතම Nvidia පද්ධති (GB200/GB300 racks) සමඟ සැසඳීමේදී උපරිම Throughput එකේදී වොට් එකකට ලැබෙන කාර්යක්ෂමතාව (Performance per watt) 1.5× සිට 1.9× ගුණයකින් ඉහළ අගයක් ගැනීමට Jalapeño සමත්ව තිබීම විශේෂත්වයක්..
මීට අමතරව, latency එක 1.7× සිට 3.6× දක්වා කැපී පෙනෙන ලෙස අඩු කිරීමටත්, ඉහළ interactive workloads සඳහා 2.1× සිට 4.1× දක්වා වැඩි වේගයක් ලබා දීමටත් මෙම නව චිප් එක සමත්ව තිබෙනවා..
සංසන්දනය කරන ලද Nvidia පද්ධති 1,200W–1,400W වැනි ඉහළ බලයක් ලබා ගනිද්දී, Jalapeño චිප් එක 700W ක ධාරිතාවයකින් යුක්ත වන අතර සැබෑ workloads යටතේ වැය වන්නේ 550W හෝ ඊට අඩු බලයක් පමණි..
GPT-OSS 120B, DeepSeek R1, සහ Kimi K2.5 1T වැනි open model මත මෙම පරීක්ෂණ සිදු කර ඇති අතර, OpenAI හි frontier මොඩල් සඳහා මෙම වාසිය තවත් විශාල වන බවයි ඔවුන් පවසන්නේ..
ප්රායෝගිකව ගත් කල, මෙයින් ChatGPT හි පිළිතුරු වඩාත් වේගවත් වීමත්, Codex සහ AI Agents වල කාර්යක්ෂමතාව ඉහළ යාමත්, විශාල පිරිවැයක් දැරීමකින් තොරව වැඩි පාරිභෝගික ඉල්ලුමකට සේවය සැපයීමටත් හැකියාව ලැබෙනවා..
සාමාන්ය පරිගණක චිප් නිර්මාණ ක්රමවේදවලින් බැහැරව, නූතන LLM Inference ක්රියාවලියේ පවතින compute-heavy prefill සහ memory-bandwidth-heavy decode යන අදියරයන් දෙකටම මනාව ගැළපෙන පරිදි චිප් එක, මෙමරිය, නෙට්වර්කින් සහ මෘදුකාංග එකට සමපාත වන අයුරින් මෙය නිර්මාණය කර තිබෙනවා..
මෙහි ඇති තවත් සුවිශේෂී කරුණක් වෙන්නේ, සාමාන්යයෙන් චිප් එකක් සැලසුම් කිරීමට ගතවන වසර 3-4ක කාලය මාස 16ක් තරම් කෙටි කාලයකට සීමා කරමින් Jalapeño නිර්මාණය කිරීම සඳහා OpenAI හි AI මොඩල් සෘජුවම දායක වී තිබීමයි..
එමෙන්ම GPT-Astra සහ Codex වැනි මෙවලම් හරහා AI විසින් ලියන ලද කෝඩ් මඟින් මිනිස් විශේෂඥයින් පවා අභිබවා යමින් ඉහළ කාර්යසාධනයක් ලබා ගැනීමට මෙහිදී සමත් වී තිබෙනවා..
2026 වසර අවසානය වන විට තම යටිතල පහසුකම් පද්ධතියට Jalapeño එක් කිරීමට OpenAI බලාපොරොත්තු වන අතර, එහි දෙවන සහ තෙවන පරම්පරාවල සංවර්ධන කටයුතුද මේ වන විටත් ආරම්භ කර තිබෙනවා..
කෙසේ වෙතත්, Nvidia ඇතුළු අනෙකුත් සහකාර ආයතනවල Accelerators භාවිතය සම්පූර්ණයෙන්ම නතර නොකරන අතර, තනි සැපයුම්කරුවෙකු මත යැපීම අවම කරමින් තමන්ගේම පිරිවැය සහ කාර්යක්ෂමතාව උපරිම කරගැනීම වෙනුවෙන් OpenAI තැබූ මෙම නව පියවර සමස්ත AI ලෝකයේම මීළඟ පරිච්ඡේදය සනිටුහන් කරනු ඇත..
උපුටා ගැනීම : Dinith Maleesha
