ProsGrow इंजीनियरिंग

अग्रणी AI अनुसंधान को उद्यमों के वर्कलोड में लागू करना।

AI मॉडल और इन्फ़रेंस सर्विंग सिस्टम की प्रगति को उद्यमों के वर्कलोड में लागू करने के मापे गए परिणाम—प्रदर्शन, गुणवत्ता और लागत के बीच समझौतों की स्पष्ट व्याख्या के साथ।

DeepSeek के कोल्ड अनुरोधों में पहले टोकन की विलंबता: लगभग 8K इनपुट टोकन पर 0.564 से 0.384 सेकंड, उन्हीं आठ AMD MI325X GPU पर 32% कमी।
विशेष लेख·4 मिनट

ProsGrow ने DeepSeek v4 Flash के पहले टोकन की विलंबता को 32% तक कैसे घटाया

उन्हीं आठ AMD MI325X GPU पर DeepSeek V4.1 Flash की कोल्ड अनुरोधों में पहले टोकन की विलंबता 32% तक घटी, और मूल चेकपॉइंट की परिशुद्धता बरकरार रही।

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MiniMax-H3 सर्वर इन्फ़रेंस: उन्हीं आठ GPU पर समान BF16 Turbo अनुरोध के लिए 19.392 से 8.913 सेकंड, यानी 54% कम लेटेंसी।
·8 मिनट

ProsGrow MiniMax-H3 वीडियो इन्फ़रेंस की लेटेंसी 54% कैसे सुधारता है

MiniMax-H3 सर्वर इन्फ़रेंस उन्हीं आठ GPU पर 19.392 से 8.913 सेकंड हुआ। अलग Wan परीक्षण में वार्म लेटेंसी 59.1% घटी।

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OpenAI API कीमत के मुकाबले मॉडल की गई Whisper इन्फ्रास्ट्रक्चर लागत 97.80% कम: $100K नोड, 70% सेवा दक्षता और 10% सशुल्क माँग पर $0.0001321 बनाम $0.006 प्रति ऑडियो मिनट।
·7 मिनट

ProsGrow ने Whisper से प्रति घंटे 7,200 ऑडियो घंटे कैसे हासिल किए

Whisper बेंचमार्क थ्रूपुट आठ GPU पर प्रति वास्तविक घंटे लगभग 7,200 स्रोत-ऑडियो घंटों के बराबर है, 2.63% अधिक थ्रूपुट और पास हुए सटीकता परिणाम के साथ।

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Qwen3 आउटपुट थ्रूपुट: उसी GPU पर 17,961 से 41,651 टोकन/सेकंड, 132% बढ़ोतरी।
·6 मिनट

ProsGrow ने Qwen3 का बैच थ्रूपुट 132% कैसे बढ़ाया

उसी GPU पर Qwen3 का आउटपुट थ्रूपुट 17,961 से 41,651 टोकन/सेकंड हुआ। 132% की बढ़त ProsGrow के प्रारंभिक कॉन्फ़िगरेशन के सापेक्ष मापी गई है।

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FLUX.2 Klein: एक GPU पर BF16 के 1.333 से NVFP4 के 1.766 इमेज/सेकंड तक, 32.5% बढ़त।
·6 मिनट

ProsGrow ने प्रति घंटे 59,881 FLUX.2 इमेज वेरिएंट कैसे हासिल किए

एक GPU पर प्रिसिशन बदलने से 32.5% बढ़त के बाद आठ-GPU बेंचमार्क ने 59,881 इमेज वेरिएंट/घंटा हासिल किए। नोड प्रोफ़ाइलिंग ने दिखाया कि साझा संसाधन कहाँ डिलीवरी सीमित कर रहे थे।

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कच्चे वेक्टर 4,096 से घटकर 1,024 आयाम के हो जाते हैं, जबकि FP16 आयाम अध्ययन में SciFact पर बेसलाइन nDCG@10 का 99.58% बना रहता है।
·6 मिनट

ProsGrow ने RAG के कच्चे वेक्टर स्टोरेज को 75% कैसे घटाया

SciFact पर बेसलाइन nDCG@10 का 99.58% बनाए रखते हुए कच्चा वेक्टर स्टोरेज 75% घटा। अलग प्रिसीजन अध्ययन में एम्बेडिंग थ्रूपुट 69.10% बढ़ा।

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दस्तावेज़ प्रश्नोत्तर: उन्हीं आठ GPU पर 44,608 से 45,978 प्रश्न/घंटा, यानी 3.07% वृद्धि।
·5 मिनट

ProsGrow ने प्रति घंटे 45,978 दस्तावेज़ प्रश्नों के उत्तर कैसे दिए

दस्तावेज़ प्रश्नोत्तर उन्हीं आठ GPU पर 45,978 प्रश्न/घंटा पहुँचा। प्रोफ़ाइलिंग ने छिपा कार्यभार असंतुलन उजागर करके 3.07% अधिक क्षमता निकाली।

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NVIDIA Inception, Microsoft for Startups, Google Cloud for Startups और AWS Activate द्वारा समर्थित ProsGrow AI
·6 मिनट

ProsGrow AI ने Microsoft, Google Cloud और AWS स्टार्टअप कार्यक्रमों के साथ AI इंफ्रास्ट्रक्चर और इन्फ़रेंस सिस्टम बढ़ाए

ProsGrow AI उत्पादन तैनाती, अनुकूलन और GPU संचालन के लिए AI इन्फ़रेंस अनुकूलन इंफ्रास्ट्रक्चर बना रहा है।

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ProsGrow AI अब NVIDIA Inception कार्यक्रम का सदस्य है
·4 मिनट

ProsGrow AI NVIDIA Inception कार्यक्रम में शामिल हुआ

ProsGrow AI अब NVIDIA Inception का सदस्य है और तैनाती, अनुकूलन तथा GPU संचालन के लिए AI इन्फ़रेंस अनुकूलन इंफ्रास्ट्रक्चर बना रहा है।

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