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in HINDI CPU vs GPU vs NPU: What's the difference?


AI के आगमन के साथ एक नए प्रकार की कंप्यूटर चिप आती ​​है जिसका अधिक से अधिक उपयोग होने वाला है। अब तक आपने शायद CPU, GPU और हाल ही में NPU के बारे में सुना होगा। आइए इन विभिन्न कंप्यूटिंग इकाइयों के बीच अंतर को समझें और उनका सर्वोत्तम उपयोग कैसे करें। लेकिन पहले, एक इतिहास का पाठ। 




















(image credit : Intel)

थोड़ा इतिहास

पहली बार 1960 के दशक में पेश किए गए, CPU (केंद्रीय प्रसंस्करण इकाइयाँ) सभी कंप्यूटरों का धड़कता हुआ दिल हैं, जो सभी बुनियादी संचालन करने के लिए जिम्मेदार हैं। बहुमुखी होने और निर्देशों और संचालनों की एक विस्तृत श्रृंखला को संभालने में सक्षम होने के लिए डिज़ाइन किए गए, वे ऑपरेटिंग सिस्टम, उत्पादकता सॉफ़्टवेयर और कई अन्य सामान्य-उद्देश्य अनुप्रयोगों को चलाने के लिए आदर्श हैं। हालाँकि, पहले 3D वीडियो गेम और उन्नत ग्राफ़िक्स अनुप्रयोगों के आगमन के साथ, CPU की सीमाएँ स्पष्ट हो गईं। सामान्य-उद्देश्य कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन किए गए, उनके आर्किटेक्चर को ग्राफ़िक्स-गहन अनुप्रयोगों और वैज्ञानिक सिमुलेशन द्वारा आवश्यक बड़े पैमाने पर समानांतर प्रसंस्करण के लिए अनुकूलित नहीं किया गया था। 

हालांकि, ग्राफिक्स-इंटेंसिव एप्लिकेशन और वैज्ञानिक सिमुलेशन द्वारा आवश्यक बड़े पैमाने पर समानांतर प्रसंस्करण की बढ़ती मांग के साथ, सीपीयू और गणित सह-प्रोसेसरों की सीमाएं स्पष्ट हो गईं। इसने 1990 के दशक में ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (GPU) के विकास को जन्म दिया, जो बड़ी मात्रा में डेटा के समानांतर प्रसंस्करण के लिए जल्दी ही अपरिहार्य और विशिष्ट हो गए। GPU (एकीकृत ग्राफिक्स चिप्स या स्टैंड-अलोन ग्राफिक्स कार्ड के रूप में उपलब्ध) सैकड़ों या हज़ारों छोटे, विशेष कोर (ALU: अंकगणितीय तर्क इकाइयाँ) के साथ बनाए जाते हैं जो एक साथ कई ऑपरेशन कर सकते हैं, जो उन्हें ग्राफिक्स रेंडरिंग के लिए और हाल ही में, डीप लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए आदर्श बनाता है। 

पिछले कुछ सालों में न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट (NPU) नामक एक नई श्रेणी उभरी है। जबकि गणित सहसंसाधकों और GPU ने फ़्लोटिंग-पॉइंट गणनाओं और बड़ी मात्रा में डेटा की समानांतर प्रोसेसिंग को तेज़ कर दिया है, NPU को मैट्रिक्स गुणन और जोड़ को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस (AI) और मशीन लर्निंग (ML) वर्कलोड जैसे कि इमेज रिकग्निशन, नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग और मशीन लर्निंग के लिए ज़रूरी है। 


व्यवहार में, CPU, GPU और NPU सभी आधुनिक कंप्यूटर के संचालन के लिए आवश्यक हैं, लेकिन प्रत्येक को अलग-अलग प्रकार की गणना और रेंडरिंग के लिए अनुकूलित किया गया है। आइए इसे विस्तार से समझते हैं। 

CPU: the all-rounder (सीपीयू: ऑल-राउंडर)

















किसी भी कंप्यूटिंग डिवाइस के दिल में प्रोसेसर होता है, जिसे अक्सर सिस्टम का "दिमाग" कहा जाता है। यह अपनी बहुमुखी प्रतिभा और सामान्य प्रयोजन कंप्यूटिंग क्षमताओं के लिए जाना जाता है, जो जटिल निर्णय लेने की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों और कार्यों को प्रबंधित करने के लिए डिज़ाइन की गई वास्तुकला के लिए धन्यवाद है।

ताकत

  • अनुकूलता
लगभग सभी सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन CPU पर चलने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो मौजूदा सिस्टम के साथ सहज एकीकरण सुनिश्चित करते हैं।

  • बहुमुखी प्रतिभा

चाहे ऑपरेटिंग सिस्टम चलाना हो या जटिल एल्गोरिदम निष्पादित करना हो, CPU आसानी से विविध कार्यभार संभाल सकते हैं। 

कमज़ोरियाँ

  • सीमित समानता
पारंपरिक CPU समानांतर कार्यों को कुशलतापूर्वक संभालने में असमर्थता के कारण सीमित होते हैं, जिससे समानांतर कंप्यूटिंग परिदृश्यों में अड़चनें पैदा होती हैं।
  • स्केलिंग लागत

AI वर्कलोड की ज़रूरतों को पूरा करने के लिए CPU-आधारित कंप्यूटिंग को लागू करना बहुत महंगा हो सकता है, खासकर बड़े पैमाने पर तैनाती के लिए। 


















मूल रूप से वीडियो गेम में ग्राफिक्स प्रस्तुत करने के लिए डिज़ाइन किए गए GPU ने अपनी बेजोड़ समानांतर प्रसंस्करण क्षमताओं, जैसे कि डीप लर्निंग और इमेज प्रोसेसिंग के साथ AI में खेल को बदल दिया है।


CPU के विपरीत, GPU समानांतर में एक साथ हज़ारों कम्प्यूटेशनल कार्य करने में उत्कृष्ट हैं, जिससे वे जटिल तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण और संचालन के लिए आवश्यक हो जाते हैं।

ताकत

  • समानांतर प्रसंस्करण शक्ति
समानांतर कंप्यूटिंग के लिए अनुकूलित हजारों कोर के साथ, GPU तेजी से यथार्थवादी ग्राफिक्स सक्षम करते हैं। वे नाटकीय रूप से AI कार्यभार को भी तेज करते हैं, जिससे प्रशिक्षण का समय हफ्तों से घटकर घंटों में आ जाता है।
  • मापनीयता
समानांतर में कई GPU की शक्ति का उपयोग करके, संगठन अपनी उभरती जरूरतों को पूरा करने के लिए अपने AI बुनियादी ढांचे को सहजता से बढ़ा सकते हैं। 

कमज़ोरियाँ

  • विशिष्ट उपयोग के मामले
जबकि GPU समानांतर प्रसंस्करण कार्यों में उत्कृष्ट हैं, वे अनुक्रमिक या एकल-थ्रेडेड अनुप्रयोगों में उतने कुशल नहीं हो सकते हैं, जिससे उनकी बहुमुखी प्रतिभा सीमित हो जाती है।

















AI नवाचार की खोज में, एक नया खिलाड़ी दृश्य में प्रवेश कर गया है: एनपीयू (न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट)। न्यूरल नेटवर्क कंप्यूटेशन को तेज करने के लिए शुरू से ही डिज़ाइन किए गए, एनपीयू को डीप लर्निंग और एआई वर्कलोड की मांगों को पूरा करने के लिए तैयार किया गया है। एनपीयू हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से बेजोड़ प्रदर्शन और पावर दक्षता प्रदान करते हैं।

ताकत

  • AI-विशिष्ट अनुकूलन
NPU को विशेष रूप से तंत्रिका नेटवर्क की प्रोसेसिंग और प्रशिक्षण में तेजी लाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो CPU और GPU पर बेहतर प्रदर्शन प्रदान करता है।
  • ऊर्जा दक्षता
अनावश्यक संचालन को कम करके और कम्प्यूटेशनल दक्षता को अधिकतम करके, NPU अपने CPU और GPU समकक्षों की तुलना में बहुत कम बिजली की खपत करते हैं, जो उन्हें बैटरी से चलने वाले उपकरणों और IoT अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बनाता है।

  • एज कंप्यूटिंग क्षमताएँ
NPU एज कंप्यूटिंग वातावरण में उपयोग के लिए उपयुक्त हैं जहाँ कम विलंबता और वास्तविक समय डेटा प्रोसेसिंग आवश्यक है।

कमज़ोरियाँ

  • विकास की जटिलता
NPU के लिए सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों को विकसित करने और अनुकूलित करने के लिए विशेष विशेषज्ञता और उपकरणों की आवश्यकता होती है, जो विकास लागत और समय-से-बाज़ार में वृद्धि कर सकते हैं।
  • सीमित बहुमुखी प्रतिभा
जबकि NPU AI-विशिष्ट कार्यों में उत्कृष्ट हैं, वे सामान्य-उद्देश्य कंप्यूटिंग कार्यों के लिए उपयुक्त नहीं हैं, जो उनकी प्रयोज्यता को सीमित करता है।


तो यहाँ CPU VS GPU Vs NPU के बारे में जानकारी दी गई है, मुझे उम्मीद है कि आप इसे पूरी तरह से समझेंगे और पसंद करेंगे। पढ़ने के लिए धन्यवाद। कृपया शेयर करें और समर्थन करें। ☝✌✊💕💕💕💕💕



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