मुख्य तथ्य
- जीपीयू बसों की तरह हैं: स्पोर्ट्स कारों की तुलना में धीमी, लेकिन समानांतर में बहुत सारी संख्याओं को स्थानांतरित करने में बेहतर।
- GPU का उपयोग मशीन लर्निंग, मेडिसिन, इमेज प्रोसेसिंग और गेम में किया जाता है।
- Intel के Iris Xe Max को क्रिएटर्स और AI के लिए लैपटॉप को अधिक शक्तिशाली बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
इंटेल की नई आईरिस एक्सई मैक्स ग्राफिक्स प्रोसेसर यूनिट अब लैपटॉप में दिखाई दे रही है, और सभी खातों से यह एक बड़ी बात है। लेकिन GPU क्या है और यह क्यों महत्वपूर्ण है? स्पॉयलर: यह गेम या ग्राफिक्स के बारे में नहीं है।
आपके कंप्यूटर का सीपीयू, जो दिन-प्रतिदिन का काम करता है, महंगा है, और अत्यधिक विशिष्ट है। दूसरी ओर, एक GPU, वास्तव में, गणित में बहुत अच्छा है। विशेष रूप से, वे बड़ी संख्या में गुणा कर सकते हैं, और वे समानांतर में कई, कई ऑपरेशन कर सकते हैं। यह उन्हें जटिल 3D ग्राफ़िक्स बनाने के लिए अच्छा बनाता है, लेकिन इनका उपयोग बहुत अधिक के लिए किया जाता है।
"जीपीयू बड़े डेटा, मशीन लर्निंग और इमेज प्रोसेसिंग के लिए बेहतरीन हैं," 3डी एनिमेटर डेविड रिवेरा ने इंस्टेंट मैसेज के जरिए लाइफवायर को बताया। "मेरे कई सहयोगी हैं जो एमआरआई परिणाम प्राप्त करने के लिए दवा में इसका इस्तेमाल करते हैं।"
बड़ा गणित, बड़ी तस्वीरें
कोई भी चीज़ जिसके लिए बहुत अधिक जटिल गणित की आवश्यकता होती है, वह GPU पर लोड करने के लिए एकदम सही है।
"ग्राफिक्स आमतौर पर बहुत शक्तिशाली होते हैं क्योंकि 3D वीडियो सामग्री की गणना करना बहुत जटिल होता है," बार्सिलोना स्थित कंप्यूटर इंजीनियर मिकेल बोनास्ट्रे ने तत्काल संदेश के माध्यम से लाइफवायर को बताया। लेकिन जल्द ही, कंप्यूटर बोफिन ने महसूस किया कि इन गणित मशीनों को सभी प्रकार के गणित-गहन कार्यों के लिए उपयोग में लाया जा सकता है।
"अब, GPU के साथ सुपरकंप्यूटिंग क्लस्टर भी बनाए जा रहे हैं। उनका उपयोग वैज्ञानिक गणना, इंजीनियरिंग आदि के लिए किया जाता है," बोनास्ट्रे कहते हैं। GPU का एक और फायदा यह है कि इसे बढ़ाना आसान है। इसे समानांतर में समान संचालन चलाने के लिए बनाया गया है, इसलिए अधिक चिप्स (या चिप डिज़ाइन में बस अधिक कोर, इसे बड़ा बनाना) जोड़ने से सब कुछ तेज़ हो जाता है।
एक GPU भी तस्वीरों को प्रोसेस करने के लिए बहुत अच्छा है। उदाहरण के लिए, Adobe का लाइटरूम फोटो-एडिटिंग सूट "उच्च-रिज़ॉल्यूशन डिस्प्ले पर महत्वपूर्ण गति सुधार प्रदान करने" के लिए आपके मैक या पीसी के ग्राफिक्स प्रोसेसर पर काम को ऑफलोड कर सकता है, जिसमें 4K और 5K मॉनिटर शामिल हैं।
"CPU को विलंबता के लिए अनुकूलित किया गया है: किसी कार्य को जितनी जल्दी हो सके पूरा करने के लिए," AI सलाहकार Ygor Rebouças Serpa लिखते हैं। "जीपीयू को थ्रूपुट के लिए अनुकूलित किया गया है: वे धीमे हैं, लेकिन वे एक ही बार में बड़ी मात्रा में डेटा पर काम करते हैं।" सर्पा एक सीपीयू की तुलना स्पोर्ट्स कार से करता है, और एक जीपीयू की तुलना बस से करता है। बस बहुत धीमी है, लेकिन यह बहुत अधिक लोगों को स्थानांतरित कर सकती है।
आपके फोन के बारे में क्या?
आपके फ़ोन में GPU का उपयोग इसके सुपर हाई-रिज़ॉल्यूशन डिस्प्ले को चलाने और ग्राफिक्स को चलाने के लिए किया जाता है। इसलिए जब आप गेम खेलते हैं तो फोन गर्म हो जाता है-जीपीयू शुरू हो जाता है और आपके फोन में इसे ठंडा करने के लिए कोई पंखा नहीं होता है।
iPhone पर, GPU का इस्तेमाल इमेज रिकग्निशन, नेचुरल लैंग्वेज लर्निंग और मोशन एनालिसिस के लिए किया जाता है। यही है, यह छवियों और वीडियो को संसाधित करता है जैसे आप उन्हें शूट करते हैं, और बहुत कुछ।
GPU बड़े डेटा, मशीन लर्निंग और इमेज प्रोसेसिंग के लिए बेहतरीन हैं।
लेकिन इतना ही नहीं। Apple के हाल के iPhones और iPads में एक "तंत्रिका इंजन" है। यह एक बड़ी चिप है, जिसे विशेष रूप से मशीन-लर्निंग कार्यों को करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक GPU नहीं है, लेकिन यह अवधारणा में GPU की तरह है, इसमें यह कठिन गणित की समस्याओं को बिल्कुल भी कम नहीं करता है। नवीनतम संस्करण, Apple के अनुसार, "प्रति सेकंड 11 ट्रिलियन ऑपरेशन करने में सक्षम है।"
मशीन लर्निंग
शायद इस समय कंप्यूटिंग में सबसे बड़ा मूलमंत्र "मशीन लर्निंग" है। इसमें कंप्यूटर को बहुत सारे उदाहरण दिखाना और कंप्यूटर को समानता और अंतर का पता लगाने देना शामिल है। GPU इसके लिए एकदम सही हैं क्योंकि वे प्रति सेकंड अधिक उदाहरण देख सकते हैं। हालाँकि, एक बार वह प्रशिक्षण हो जाने के बाद, GPU की आवश्यकता नहीं रह जाती है। किसी भी सीखे हुए एल्गोरिदम को सीपीयू द्वारा तेजी से चलाया जा सकता है।
अब, इंटेल के नए Iris Xe Max GPU पर वापस चलते हैं। इंटेल के उपाध्यक्ष रोजर चांडलर ने एक बयान में कहा, "यह पतले और हल्के लैपटॉप में चलने के लिए डिज़ाइन किया गया है और [से] उन रचनाकारों के बढ़ते खंड को संबोधित करता है जो अधिक पोर्टेबिलिटी चाहते हैं।" यानी, इसका मतलब बिजली की कमी वाले लैपटॉप को वीडियो, फोटो और किसी भी अन्य GPU-गहन गतिविधि को संपादित करने के लिए बेहतर बनाना है। हाँ, एआई सहित।
Iris Xe Max को मशीन लर्निंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। शायद इसका पहला काम यह सीखना होगा कि अपने नाम का उच्चारण कैसे करें।
