దివాలా అంచు నుంచి 5 ట్రిలియన్ డాలర్ల మహా సామ్రాజ్యంగా.. NVIDIA 'ఏఐ కింగ్' ఎలా అయ్యింది?
Get link
Facebook
X
Pinterest
Email
Other Apps
The Invisible Engine Powering the Modern World
Everywhere we look today, there is talk about Artificial Intelligence (AI). But very few people know about the invisible engine running this massive AI boom and shaping the modern world. Today, we are going to decode an incredible tech story. How did a small startup become the absolute heartbeat of the most crucial technology in human history? Let us talk about it in detail.
Imagine this number for a second: $5 Trillion. By October 2025, this is the estimated market value this company is projected to reach. To put that into perspective, out of the 195 countries in the world, the valuation of this single company is greater than the total GDP of 191 countries! It is mind-blowing to think about how one single company built such a massive empire.
NVIDIA: The Absolute Monopoly
If you look at the global AI chip market today, a staggering 90% share belongs to this one company—NVIDIA. From the ChatGPT we use regularly to Tesla's autopilot cars and Meta AI, the entire global tech ecosystem is entirely dependent on this absolute monopoly. The rest of the tech world is fighting for the remaining 10%.
However, the story was not always like this. At one point, their situation was so dire that the number "30" still reminds them of their bitter past. The company once had funds to survive for only 30 days. In that terrifying situation where they couldn't even pay salaries, they had to send half of their 80 employees home. How did they bounce back from the brink of bankruptcy to a $5 trillion empire? That is the real story.
The Origin and the First Massive Failure
This journey started in 1993 with three founders: Jensen Huang, Chris Malachowsky, and Curtis Priem. In Latin, "Nvidia" means envy. They chose this name with the extreme confidence that the entire tech industry would envy their technology and computing power. Their iconic green eye logo was also inspired by a Roman goddess with green eyes.
But their first step was a miserable failure. Their very first chip, the NV1, didn't work out. At the time, the entire industry was following Microsoft's path, using flat, triangle primitives (like Lego blocks). But NVIDIA overthought it, took a huge risk, and experimented with realistic curves (quadratic primitives). Although the idea was advanced, the computers of that time simply couldn't support it. It was an idea way ahead of its time. It was such a disaster that out of the 250,000 NV1 chips sent to distributors, 249,000 were returned. This single blow almost shut down the company.
The Turning Point: RIVA 128 and the Birth of the GPU
Right at the edge of bankruptcy, they finally understood exactly what the market wanted and made a brilliant pivot: a new chip called RIVA 128. This became their lifesaver. Within just four months of release, they sold 1 million units! It not only saved the company but provided the funds for their next massive invention.
With that success, they laid the foundation for a historic invention in 1999: the GeForce 256, the world's first Graphics Processing Unit (GPU). It shook the tech world so much that Microsoft paid a $200 million advance to use these chips in their new Xbox.
What makes a GPU so special?
Fundamentally, a standard CPU can only do one task at a time (serial processing). But a GPU is different. It breaks a massive task into tiny pieces and processes all of them at the exact same time (parallel processing). It is the definition of multitasking and the true game-changer in modern computing.
The Masterstroke: CUDA and the AI Big Bang
Here is where CEO Jensen Huang's vision becomes crystal clear. In 2006, they introduced a software platform called CUDA. This allowed GPUs to be used not just for gaming, but for general computing. Back then, nobody needed it, making it a massive risk. But this decision laid the true foundation for today's $5 trillion empire. It was like building a rocket when the concept of space travel didn't even exist.
The world realized the importance of CUDA in 2012. In a global ImageNet competition, a neural network named AlexNet created a record. Using NVIDIA hardware, it successfully processed 1.2 million images. There is no doubt that this was the "Big Bang" moment in deep learning.
Why NVIDIA is Unbeatable Today
Why is their hardware in such crazy demand today? Here is a simple comparison: To train a highly advanced AI model on a standard CPU, it would take about 110 years. But using an NVIDIA GPU, the exact same task can be completed in just 15 to 30 days. Because of this massive time difference, no competitor can even come close.
The secret behind this speed is processor cores. A normal CPU has a maximum of about 64 cores. But an NVIDIA GPU designed for AI has a staggering 16,000 cores! That means 16,000 tasks are happening simultaneously.
The Cost of Monopoly
Because of this dominance, their pricing is astronomical. A single high-end AI chip costs around $40,000 (roughly 35 Lakhs INR). A full server rack costs around $8 Million, and a full AI cluster can cost upwards of $100 Million! Even with these sky-high prices, tech giants like Google and Microsoft are desperately fighting for every single chip because there is no alternative.
NVIDIA bypassed 89 competitors who started alongside them by doing three things: following a fabless model (designing only, while TSMC manufactures), locking developers in via the CUDA ecosystem, and anticipating a market 10 years before it even existed.
AI is no longer limited to computers; it is expanding into robotics, healthcare, and self-driving cars. As a $5 trillion empire and the foundation of future human technology, can anyone ever challenge this invisible engine called NVIDIA? Think about it!
ఆధునిక ప్రపంచాన్ని నడిపిస్తున్న అదృశ్య ఇంజిన్
హలో! ఎక్కడ చూసినా ఇప్పుడు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) గురించి చర్చ నడుస్తుంది కదా. కానీ ఈ మొత్తం ఏఐ బూమ్ ని, ఈ ఆధునిక ప్రపంచాన్ని నడిపిస్తున్న ఆ అదృశ్య ఇంజిన్ గురించి చాలా తక్కువ మందికి మాత్రమే తెలుసు. ఒక చిన్న స్టార్టప్ స్థాయి నుంచి మొదలై, నేడు మానవ చరిత్రలోనే అత్యంత కీలకమైన టెక్నాలజీకి గుండెకాయల ఎలా మారిందో ఈరోజు మనం డీకోడ్ చేయబోతున్నాం.
ఒక్కసారి ఈ నెంబర్ ని ఊహించుకోండి: 5 ట్రిలియన్ డాలర్లు! అక్టోబర్ 2025 నాటికి ఈ కంపెనీ చేరుకోబోయే అంచనా మార్కెట్ విలువ ఇది. అసలు ఈ నెంబర్ ఎంత పెద్దది అంటే, ప్రపంచంలో ఉన్న 195 దేశాల్లో ఏకంగా 191 దేశాల మొత్తం జిడిపి (GDP) కంటే ఈ ఒక్క కంపెనీ విలువే ఎక్కువ! ఒకే ఒక కంపెనీ ఇంతటి మహా సామ్రాజ్యాన్ని ఎలా నిర్మించిందో తెలుసుకోవడం నిజంగా చాలా త్రిల్లింగ్ గా ఉంటుంది.
NVIDIA: తిరుగులేని ఆధిపత్యం
ఇప్పుడు గ్లోబల్ ఏఐ చిప్ మార్కెట్ చూసుకుంటే అందులో ఏకంగా 90% వాటా ఈ కంపెనీదే. అవును, అదే NVIDIA (ఎన్విడియా). మనం రెగ్యులర్ గా వాడే చాట్ జిపిటి (ChatGPT) దగ్గర నుంచి టెస్లా ఆటోపైలట్ కార్ల వరకు, మెటా ఏఐ వరకు.. ఇలా మొత్తం గ్లోబల్ టెక్ ఎకోసిస్టం అంతా ఈ అబ్సల్యూట్ మోనోపోలీ మీదే పూర్తిగా ఆధారపడి ఉంది. మిగిలిన టెక్ ప్రపంచం మొత్తం ఆ మిగిలిన 10 శాతం కోసమే కొట్టుకుంటున్నారు.
కానీ ఈ స్టోరీ ఎప్పుడూ ఇలాగే లేదు. ఒకానొక దశలో ఈ కంపెనీ దగ్గర కేవలం 30 రోజులు సర్వైవ్ అవ్వడానికి మాత్రమే సరిపడా ఫండ్స్ ఉన్నాయి. కనీసం శాలరీలు కూడా ఇవ్వలేని ఆ భయంకరమైన పరిస్థితిలో తమ 80 మంది ఉద్యోగుల్లో సగం మందిని (40 మందిని) ఇంటికి పంపించాల్సి వచ్చింది. అక్షరాల రోడ్డున పడే పరిస్థితి నుంచి వాళ్ళు ఈ 5 ట్రిలియన్ల స్థాయికి ఎలా బౌన్స్ బ్యాక్ అయ్యారు అన్నదే అసలు కథ.
పునాది మరియు ఘోరమైన ఫెయిల్యూర్
ఈ ప్రయాణం 1993 లో జెన్సన్ హువాంగ్, క్రిస్ మలచౌస్కి, కర్టిస్ ప్రియం అనే ముగ్గురు ఫౌండర్స్ తో స్టార్ట్ అయింది. లాటిన్ భాషలో 'ఎన్విడియా' అంటే అర్థం అసూయ. తమ టెక్నాలజీ చూసి మొత్తం టెక్ ఇండస్ట్రీ అసూయ పడాలి అన్న ఒక రేంజ్ కాన్ఫిడెన్స్ తో ఈ పేరు పెట్టారు.
అయితే వాళ్ళ ఫస్ట్ స్టెప్ ఘోరంగా ఫెయిల్ అయింది. వాళ్ళ మొట్టమొదటి చిప్ NV1 వర్క్ అవుట్ అవ్వలేదు. అప్పట్లో ఇండస్ట్రీ మొత్తం మైక్రోసాఫ్ట్ లాంటి కంపెనీల దారిలో ఫ్లాట్ గా ఉండే ట్రయాంగిల్ ప్రిమిటివ్స్ వాడుతున్నారు. కానీ ఎన్విడియా మాత్రం కొంచెం అతిగా ఆలోచించి రియలిస్టిక్ కర్వ్స్ ఉండే డిజైన్స్ తో ప్రయోగాలు చేసింది. ఆ ఐడియా చాలా అడ్వాన్స్డ్ గా ఉన్నప్పటికీ అప్పటి కంప్యూటర్లు దానికి సపోర్ట్ చేయలేదు. డిస్ట్రిబ్యూటర్స్ కి పంపించిన 2,50,000 చిప్స్ లో ఏకంగా 2,49,000 చిప్స్ వెనక్కి వచ్చేసాయి. ఈ దెబ్బతో కంపెనీ దాదాపుగా మూతపడే పరిస్థితికి వచ్చేసింది.
టర్నింగ్ పాయింట్: RIVA 128 మరియు GPU పుట్టుక
సరిగ్గా ఈ ఎండ్ కార్డ్ పడే టైంలోనే మార్కెట్ కి ఏది కావాలో వాళ్ళు కరెక్ట్ గా అర్థం చేసుకున్నారు. దానికి తగ్గట్టుగా RIVA 128 అనే కొత్త చిప్ తీసుకొచ్చారు. రిలీజ్ అయిన కేవలం నాలుగు నెలల్లోనే ఏకంగా 10 లక్షల యూనిట్స్ అమ్ముడైపోయాయి. దివాలా అంచునున్న కంపెనీని కాపాడటమే కాకుండా వాళ్ళ నెక్స్ట్ అతి పెద్ద ఆవిష్కరణకు కావలసిన ఫండ్స్ ని ఇది తెచ్చిపెట్టింది.
ఆ సక్సెస్ తో 1999 లో ఒక చారిత్రాత్మకమైన ఆవిష్కరణకు పునాది పడింది. అదే GeForce 256 (ప్రపంచంలోనే మొట్టమొదటి గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ - GPU). ఇది టెక్ ప్రపంచాన్ని ఎంతలా షేక్ చేసిందంటే, సాక్షాత్తు మైక్రోసాఫ్ట్ సంస్థ తమ కొత్త ఎక్స్బాక్స్ (Xbox) కోసం అడ్వాన్స్ గా 200 మిలియన్ డాలర్స్ చెల్లించింది!
GPU స్పెషాలిటీ ఏంటి?
స్టాండర్డ్ CPU అనేది ఒకేసారి ఒక పనిని మాత్రమే చేయగలదు. కానీ GPU స్టైల్ వేరు. ఇది ఒక పెద్ద టాస్క్ ని చిన్న చిన్న ముక్కలుగా విడగొట్టి వాటన్నింటిని ఒకేసారి పారలల్ గా ప్రాసెస్ చేయగలదు. మల్టీ టాస్కింగ్ కి మారుపేరు ఇదే.
మాస్టర్ స్ట్రోక్: CUDA మరియు AI బిగ్ బ్యాంగ్
2006 లో వాళ్ళు CUDA (క్యూడా) అనే ఒక సాఫ్ట్వేర్ ప్లాట్ఫామ్ ను తీసుకొచ్చారు. దీనివల్ల ఈ GPU లను కేవలం గేమింగ్ కే కాకుండా జనరల్ కంప్యూటింగ్ కి కూడా వాడుకునే ఛాన్స్ దొరికింది. అప్పట్లో ఎవరికీ దీని అవసరం లేదు, అది ఒక చాలా పెద్ద రిస్క్. కానీ ఈనాటి 5 ట్రిలియన్ డాలర్ల సామ్రాజ్యానికి అసలైన పునాది అదే. స్పేస్ జర్నీ అనే కాన్సెప్ట్ లేని రోజుల్లోనే రాకెట్ ని రెడీ చేసి ఉంచినట్టుగా వాళ్ళు ప్లాన్ చేశారు.
ఆ క్యూడా ఎందుకంత ముఖ్యమో 2012 లో ప్రపంచానికి అర్థమైంది. అప్పట్లో జరిగిన ఇమేజ్ నెట్ కాంపిటీషన్ లో అలెక్స్ నెట్ (AlexNet) అనే ఒక న్యూరల్ నెట్వర్క్ రికార్డ్ క్రియేట్ చేసింది. సరిగ్గా ఇదే ఎన్విడియా హార్డ్వేర్ ను ఉపయోగించి ఏకంగా 12 లక్షల ఇమేజ్ లను ప్రాసెస్ చేసి విజయం సాధించింది. డీప్ లెర్నింగ్ రంగంలో ఆ క్షణం ఒక 'బిగ్ బ్యాంగ్' మూమెంట్.
ఎన్విడియా ఎందుకు అంత స్పీడ్?
ఒక అత్యాధునిక ఏఐ మోడల్ ని ఒక స్టాండర్డ్ CPU మీద ట్రైన్ చేయాలంటే దానికి దాదాపు 110 సంవత్సరాలు పడుతుంది. కానీ అదే పనిని ఎన్విడియా GPU ని వాడితే కేవలం 15 నుండి 30 రోజుల్లో ఈజీగా కంప్లీట్ చేయవచ్చు! ఆ స్పీడ్ వెనక ఉన్న సీక్రెట్ ప్రాసెసర్ కోర్స్ (Cores). ఒక నార్మల్ CPU కి గరిష్టంగా 64 కోర్స్ ఉంటే, ఏఐ కోసం డిజైన్ చేసిన ఎన్విడియా GPU కి ఏకంగా 16,000 కోర్స్ ఉంటాయి.
గుత్తాధిపత్యం మరియు రేట్లు
ఈ ఆధిపత్యానికి వాళ్ళు పెట్టిన ధర మామూలుగా లేదు. ఒక్కో హై అండ్ ఏఐ చిప్ ధర సుమారు 35 లక్షల రూపాయలు. ఒక ఫుల్ AI క్లస్టర్ కావాలంటే ఏకంగా 800 కోట్లు! రేట్లు ఇలా ఆకాశాన్ని అంటున్నా సరే ఆల్టర్నేటివ్ ఏదీ లేకపోవడంతో గూగుల్, మైక్రోసాఫ్ట్ లాంటి దిగ్గజాలు వీళ్ళ చుట్టూ తిరుగుతున్నాయి.
వాళ్ళతో పాటే స్టార్ట్ అయిన 89 కాంపిటీటర్స్ ని దాటుకొని వీళ్ళు మాత్రమే నెంబర్ వన్ గా ఎలా నిలిచారంటే: 1. డిజైన్ మీద మాత్రమే ఫోకస్ చేయడం (ఫ్యాబులస్ మోడల్), 2. CUDA ఎకోసిస్టం ద్వారా డెవలపర్స్ ని లాక్ చేయడం, 3. మార్కెట్ పుట్టకముందే 10 ఏళ్ల భవిష్యత్తును ఊహించి టెక్నాలజీని రెడీ చేయడం.
ఏఐ ఇప్పుడు కేవలం కంప్యూటర్లకే పరిమితం కాలేదు. అది రోబోటిక్స్, హెల్త్ కేర్, సెల్ఫ్ డ్రైవింగ్ కార్లలోకి వేగంగా విస్తరిస్తోంది. భవిష్యత్తు మానవ సాంకేతికత మొత్తానికి ఒక తిరుగులేని పునాదిగా మారిన ఈ ఎన్విడియా అనే అదృశ్య ఇంజిన్ ని మున్ముందు ఎవరైనా సవాలు చేయగలరా? మీరే ఆలోచించండి!
आधुनिक दुनिया को चलाने वाला अदृश्य इंजन
नमस्ते! आज हर जगह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की चर्चा हो रही है। लेकिन बहुत कम लोग उस अदृश्य इंजन के बारे में जानते हैं जो इस विशाल AI बूम और आधुनिक दुनिया को चला रहा है। आज, हम एक अविश्वसनीय तकनीकी कहानी को डिकोड करने जा रहे हैं। कैसे एक छोटा स्टार्टअप मानव इतिहास की सबसे महत्वपूर्ण तकनीक की धड़कन बन गया? आइए इसके बारे में विस्तार से बात करते हैं।
एक सेकंड के लिए इस संख्या की कल्पना करें: 5 ट्रिलियन डॉलर। अक्टूबर 2025 तक, इस कंपनी का अनुमानित बाजार मूल्य (Market Value) यही होने वाला है। यह कितना बड़ा है, इसका अंदाजा आप इसी बात से लगा सकते हैं कि दुनिया के 195 देशों में से 191 देशों की कुल जीडीपी (GDP) से ज्यादा मूल्य इस अकेली कंपनी का है! यह सोचना भी दिमाग घुमा देने वाला है कि एक अकेली कंपनी ने इतना बड़ा साम्राज्य कैसे खड़ा किया।
NVIDIA: एकतरफा एकाधिकार (Monopoly)
यदि आप आज ग्लोबल AI चिप बाजार को देखें, तो 90% हिस्सेदारी इसी एक कंपनी—NVIDIA (एनवीडिया) के पास है। हमारे द्वारा इस्तेमाल किए जाने वाले ChatGPT से लेकर टेस्ला की ऑटोपायलट कारों और मेटा AI तक, पूरा वैश्विक तकनीकी इकोसिस्टम पूरी तरह से इसी एकाधिकार पर निर्भर है। बाकी तकनीकी दुनिया बचे हुए 10% के लिए संघर्ष कर रही है।
हालाँकि, कहानी हमेशा से ऐसी नहीं थी। एक समय में उनकी स्थिति इतनी भयानक थी कि संख्या "30" उन्हें उनके कड़वे अतीत की याद दिलाती है। कंपनी के पास एक बार केवल 30 दिनों तक जीवित रहने के लिए फंड था। उस भयानक स्थिति में जब वे वेतन भी नहीं दे सकते थे, उन्हें अपने 80 कर्मचारियों में से आधे (40 लोगों) को घर भेजना पड़ा था। दिवालियापन के कगार से वे 5 ट्रिलियन डॉलर के साम्राज्य तक कैसे वापस आए? यही असली कहानी है।
शुरुआत और पहली बड़ी विफलता
यह यात्रा 1993 में तीन संस्थापकों: जेन्सेन हुआंग, क्रिस मैलाचोव्स्की और कर्टिस प्रिएम के साथ शुरू हुई। लैटिन में, "Nvidia" का अर्थ है ईर्ष्या (Envy)। उन्होंने यह नाम इस अत्यधिक आत्मविश्वास के साथ चुना था कि पूरी तकनीकी दुनिया उनकी तकनीक और कंप्यूटिंग शक्ति से ईर्ष्या करेगी।
लेकिन उनका पहला कदम बुरी तरह विफल रहा। उनका पहला चिप, NV1, काम नहीं कर पाया। उस समय, पूरा उद्योग माइक्रोसॉफ्ट के रास्ते पर चल रहा था। लेकिन NVIDIA ने बहुत बड़ा जोखिम लिया और कुछ ज्यादा ही एडवांस डिजाइन (Quadratic primitives) के साथ प्रयोग किया। विचार बहुत उन्नत था, लेकिन उस समय के कंप्यूटर इसका समर्थन नहीं कर सकते थे। यह इतना बड़ा डिजास्टर था कि डिस्ट्रीब्यूटर्स को भेजे गए 2,50,000 NV1 चिप्स में से 2,49,000 चिप्स वापस आ गए। इस एक झटके ने कंपनी को लगभग बंद कर दिया था।
टर्निंग पॉइंट: RIVA 128 और GPU का जन्म
दिवालियापन के ठीक किनारे पर, वे समझ गए कि बाजार वास्तव में क्या चाहता था और उन्होंने RIVA 128 नामक एक नया चिप जारी किया। यह उनके लिए जीवनरक्षक बन गया। रिलीज़ होने के मात्र चार महीनों के भीतर, उन्होंने 1 मिलियन यूनिट्स बेच दिए! इसने न केवल कंपनी को बचाया बल्कि उनके अगले बड़े आविष्कार के लिए फंड भी प्रदान किया।
उस सफलता के साथ, 1999 में एक ऐतिहासिक आविष्कार की नींव रखी गई: GeForce 256 (दुनिया की पहली ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट - GPU)। इसने तकनीकी दुनिया को इतना हिला दिया कि माइक्रोसॉफ्ट ने अपने नए Xbox में इन चिप्स का उपयोग करने के लिए 200 मिलियन डॉलर का एडवांस दिया।
GPU इतना खास क्यों है?
मूल रूप से, एक मानक CPU एक समय में केवल एक ही कार्य कर सकता है। लेकिन GPU अलग है। यह एक बड़े कार्य को छोटे टुकड़ों में तोड़ता है और उन सभी को एक ही समय में समानांतर (Parallel) रूप से प्रोसेस करता है। यह मल्टीटास्किंग की परिभाषा है।
मास्टरस्ट्रोक: CUDA और AI बिग बैंग
2006 में, उन्होंने CUDA (कूडा) नामक एक सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म पेश किया। इसने GPU का उपयोग न केवल गेमिंग के लिए, बल्कि सामान्य कंप्यूटिंग के लिए भी संभव बना दिया। उस समय किसी को इसकी आवश्यकता नहीं थी, इसलिए यह एक बहुत बड़ा जोखिम था। लेकिन इसी निर्णय ने आज के 5 ट्रिलियन डॉलर के साम्राज्य की नींव रखी।
दुनिया को 2012 में CUDA का महत्व समझ में आया। एक वैश्विक प्रतियोगिता में, AlexNet नामक एक न्यूरल नेटवर्क ने रिकॉर्ड बनाया। NVIDIA हार्डवेयर का उपयोग करते हुए, इसने 1.2 मिलियन छवियों को सफलतापूर्वक संसाधित किया। डीप लर्निंग के क्षेत्र में यह एक 'बिग बैंग' क्षण था।
NVIDIA आज अजेय क्यों है?
आज उनके हार्डवेयर की इतनी दीवानी मांग क्यों है? एक सरल तुलना: एक मानक CPU पर एक अत्यधिक उन्नत AI मॉडल को प्रशिक्षित करने में लगभग 110 वर्ष लगेंगे। लेकिन NVIDIA GPU का उपयोग करके, वही कार्य मात्र 15 से 30 दिनों में पूरा किया जा सकता है! इस गति के पीछे का रहस्य प्रोसेसर कोर (Cores) है। एक सामान्य CPU में अधिकतम 64 कोर होते हैं, लेकिन AI के लिए डिज़ाइन किए गए NVIDIA GPU में 16,000 कोर होते हैं!
एकाधिकार की कीमत
इस प्रभुत्व के कारण, उनकी कीमत बहुत अधिक है। एक हाई-एंड AI चिप की कीमत लगभग 35 लाख रुपये है। एक पूर्ण AI क्लस्टर की कीमत 800 करोड़ रुपये से अधिक हो सकती है! इन आसमान छूती कीमतों के बावजूद, Google और Microsoft जैसे दिग्गज हर एक चिप के लिए बेतहाशा लड़ रहे हैं क्योंकि कोई विकल्प नहीं है।
AI अब केवल कंप्यूटर तक सीमित नहीं है; यह रोबोटिक्स, हेल्थकेयर और सेल्फ-ड्राइविंग कारों में तेजी से फैल रहा है। 5 ट्रिलियन डॉलर के साम्राज्य और भविष्य की मानव तकनीक की नींव के रूप में, क्या कोई भी इस अदृश्य इंजन को चुनौती दे सकता है? इसके बारे में सोचें!
Explore Related Topics:
Nvidia Success StoryArtificial IntelligenceAI King NvidiaJensen HuangGPU vs CPUTech MonopolyNvidia 5 Trillion ValuationCUDA ArchitectureDeep Learning HardwareChatGPT TechnologyMachine Learning ChipsTech Startups HistoryNvidia Telugu ExplanationGeForce 256RIVA 128AI ComputingSemiconductor IndustryTSMC and NvidiaData Center AIFuture Tech TrendsNvidia Hindi StoryBusiness Case StudyTech ExplainerAlexNet AISupercomputersParallel ProcessingSilicon Valley StartupsNvidia Market CapGenerative AI Engine7Hills Tech
Now, we are going to learn very interesting and Most important in Linux Why late lets know about Awk command,one of the mostly used command in scripting. awk command used to manipulate data | using this AWK command we can generate specified reports as per our requirement. Syntax : awk ‘BEGIN {start_action} {action} END {stop_action}’ filename let me explain about awk command with simple examples Example 1: How to print entire data of the file cat filename | awk '{print}' cat filename | awk '{print$0}' both " awk '{print}' and awk '{print$0}' " used to print entire date Example 2: How to print very first column cat filename| awk '{print$1}' awk '{print$1}' used to print very first column awk '{print$1}' used to print second column Example 3: How to print p attern Matching Technique in Awk. free -m | awk '{/Mem/print}' here, we are matching Mem using awk '{...
Hello, Here we are going to learn complete Linux course freely & Simply way. Why Linux? Linux is an heart the operating system, Based on the Linux Kernel their are different types of Linux flavors available i.e.. RedHat, Centos, Fedora, Mint Debian, Kali, OpenSUSE...etc Features of Linux Open source. Multi-user. Multitasking. Hierarchical file system. Portable. Wide hardware support. No need to worry, we explained each and every topic clearly just click on the below links for watch on Youtube. 1. Linux outline in Telugu 2. Linux introduction In Telugu 3. Linux architecture In Telugu 4. Linux Directory Structure In Telugu 5. Linux Basic Commands In Telugu 6. ...
Hey! Well come back! Here, we are going to learn very useful command rsync. basically rsync is used to sync file system with same structure. It also used to data backup/copy. rsync is free command line utility & In most of the system it available defiantly. We can install rsync utility in debian based system using below command apt-get install rsync We can install rsync utility in redhat based system using below command yum install rsync Below command used to copy files without using option rsync /root/Desktop/original/* /root/Desktop/backup/ Below command used for recursive copy, it means with sub folders. rsync -avhr /root/Desktop/original/* /root/Desktop/backup/ Here -a is used for archive data. -v is used for show output. -h is used for show copied data in MB's,it means human readable format. Below command used for include or exclude rsync -avz --in...
Now we are going to learn very useful & interesting topic "How to reduce/extend LVM size" with real time example.hope this article very helpful for you. For example scenario, I have added some storage space to linux machine,we need to scan hosts to display in linux machine, we can scan all hots/LUN's by using below commands at the time. ------------------------------------------------------ Use below command to scan hosts/LUN's. ls /sys/class/scsi_host/ | while read host ; do echo "- - -" > /sys/class/scsi_host/$host/scan ; done Use below command to verify newly added device/stroage #lsblk Use below command to format /dev/sdb #fdisk /dev/sdb Below commands helpful for complete format. #n #p enter enter #t #8e p #wq Below command used to update partition info to kernal. partprobe /dev/sdb1 try below command to create pv(Physical volume) #pvcreate /dec/sdb1 Try below command to create volume group #vgcreate VG0...
Comments
Post a Comment