कंप्यूटिंग उद्योग में जीपीयू और टीपीयू दो महत्वपूर्ण अभिनेता हैं। उन्होंने पूरी तरह से बदल दिया है कि हम डेटा को कैसे संभालते और उसका विश्लेषण करते हैं।
ग्राफिक्स और चित्र बनाने का जटिल काम जीपीयू या ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट द्वारा नियंत्रित किया जाता है।
दूसरी ओर, TPU या Tensor Processing Units, विशेष रूप से मशीन लर्निंग वर्कलोड को गति देने के लिए बनाए गए कस्टम-निर्मित प्रोसेसर हैं।
कंप्यूटर की दुनिया में कार्य के लिए सही उपकरण होना आवश्यक है। उचित प्रकार की प्रोसेसिंग यूनिट का चयन करके किसी विशिष्ट ऑपरेशन के प्रदर्शन, गति और दक्षता को नाटकीय रूप से प्रभावित किया जा सकता है।
इस वजह से, अपनी कम्प्यूटेशनल शक्ति को अधिकतम करने की कोशिश करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए जीपीयू और टीपीयू की तुलना करना महत्वपूर्ण है।
हालाँकि, आइए मूल बातों से शुरू करें।
प्रोसेसर क्या है?
एक प्रोसेसर कंप्यूटर का एक अनिवार्य हिस्सा है। यह कंप्यूटर को काम करने के लिए आवश्यक संगणना करता है।
यह ऑपरेटिंग सिस्टम से कमांड के बाद मौलिक गणितीय, तार्किक और इनपुट/आउटपुट प्रक्रियाओं को पूरा करता है।
वाक्यांश "प्रोसेसर," "सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट (सीपीयू)," और "माइक्रोप्रोसेसर" अक्सर एक दूसरे के साथ परस्पर उपयोग किए जाते हैं। हालाँकि, CPU एक अन्य प्रकार का प्रोसेसर है। यह कंप्यूटर में एकमात्र प्रोसेसर नहीं है। हालांकि यह एक महत्वपूर्ण है।
CPU अधिकांश कंप्यूटिंग और प्रोसेसिंग ऑपरेशन करता है। यह कंप्यूटर के "मस्तिष्क" के रूप में कार्य करता है।
इस लेख में हम दो अलग-अलग प्रोसेसर के बारे में बात करेंगे; टीपीयू और जीपीयू।
जीपीयू को टीपीयू से क्या अलग करता है, और आपको उनके बारे में क्यों जानना चाहिए? /पी>
GPUs
जीपीयू, या ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट, परिष्कृत सर्किट हैं। वे विशेष रूप से चित्रों और ग्राफिक्स को संसाधित करने के लिए बनाए गए हैं। जीपीयू कई छोटे कोर की संरचना है। ये कोर भारी मात्रा में डेटा को एक साथ संभालने के लिए सहयोग करते हैं।
वे तस्वीरें, वीडियो और 3डी ग्राफिक्स बनाने में बेहद कुशल हैं।
यह पर्दे के पीछे काम करने वाले कलाकार की तरह है जो आपके स्क्रीन पर दिखाई देने वाली छवियों को बनाता है। जीपीयू अपरिष्कृत डेटा को आपके द्वारा देखी जाने वाली आकर्षक छवियों और फिल्मों में परिवर्तित करता है।
टीपीयू
Tensor Processing Units, या TPU, विशेष सर्किट हैं। वे विशेष रूप से के लिए बनाए गए हैं यंत्र अधिगम. बड़े पैमाने के मशीन-लर्निंग अनुप्रयोगों की जरूरतों के लिए टीपीयू बहुत अच्छे हैं। इसलिए, हम उन्हें गहन शिक्षण और तंत्रिका नेटवर्क प्रशिक्षण में उपयोग कर सकते हैं।
इस मामले में, वे जीपीयू के विपरीत हैं, जो अधिक सामान्य प्रयोजन कंप्यूटिंग के लिए बनाए गए हैं।
यह गणित प्रतिभा की तरह है जो जटिल समस्याओं को हल करता है और एआई काम करता है। इस पर विचार करें: जब आप सिरी या एलेक्सा जैसे आभासी सहायक का उपयोग करते हैं, तो टीपीयू पर्दे के पीछे अथक रूप से काम करता है। यह आपके ध्वनि निर्देशों की व्याख्या करता है और तदनुसार प्रतिक्रिया करता है।
यह वॉयस इनपुट की व्याख्या करने के लिए आवश्यक परिष्कृत संगणनाओं को पूरा करने का प्रभारी है। और, यह समझता है कि आप क्या मांग रहे हैं, और सटीक रूप से प्रतिक्रिया करता है।
जीपीयू बनाम टीपीयू
बुनियादी बातों को समझना
जीपीयू (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) और टीपीयू (टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट) कंप्यूटर सिस्टम में पाए जाने वाले दो महत्वपूर्ण हार्डवेयर घटक हैं।
प्रदर्शन मेट्रिक्स की तुलना
हमें क्या तुलना करनी चाहिए?
प्रसंस्करण शक्ति, मेमोरी बैंडविड्थ और ऊर्जा दक्षता महत्वपूर्ण प्रदर्शन मानदंड हैं। वे GPU और TPU क्षमताओं को प्रभावित करते हैं। GPU और TPU की तुलना करते समय हम इन मानदंडों का उपयोग कर सकते हैं।
टीपीयू विशेष रूप से मशीन सीखने की गतिविधियों के लिए बनाए जाते हैं। जीपीयू पर उनके कई फायदे हैं, जिनमें तेज प्रसंस्करण गति, बेहतर मेमोरी बैंडविड्थ और कम बिजली की खपत शामिल है। जबकि जीपीयू उच्च स्तर के प्रदर्शन प्रदान करने के लिए जाने जाते हैं।
ऊर्जा दक्षता
कंप्यूटिंग के क्षेत्र में, ऊर्जा दक्षता एक महत्वपूर्ण मुद्दा है। टीपीयू के साथ जीपीयू की तुलना करते समय इसे ध्यान में रखा जाना चाहिए। हार्डवेयर घटक की ऊर्जा खपत महत्वपूर्ण रूप से आपके सिस्टम की कीमत और प्रदर्शन को प्रभावित कर सकती है।
जब ऊर्जा दक्षता की बात आती है, तो टीपीयू के जीपीयू पर महत्वपूर्ण लाभ होते हैं। लंबी अवधि में, वे अधिक किफायती और पर्यावरण की दृष्टि से अच्छे हैं क्योंकि वे कम बिजली का उपयोग करते हैं।
सॉफ्टवेयर समर्थन
आपकी पसंद सॉफ्टवेयर समर्थन और प्रोग्रामिंग मॉडल पर भी निर्भर होनी चाहिए। ऐसे हार्डवेयर का चयन करना महत्वपूर्ण है जो आपके घटकों के अनुकूल हो। और, इसे आपको आवश्यक सॉफ़्टवेयर समर्थन प्रदान करना चाहिए।
जीपीयू यहां बेहतर विकल्प हैं। वे विभिन्न प्रकार के प्रोग्रामिंग मॉडल और सॉफ्टवेयर समर्थन प्रदान करते हैं। दूसरी ओर, टीपीयू विशेष रूप से मशीन लर्निंग वर्कलोड के लिए बनाए गए हैं। इसलिए, वे जीपीयू के समान इंटरऑपरेबिलिटी और समर्थन प्रदान नहीं करते हैं।
लागत और उपलब्धता
लागत के संदर्भ में, जीपीयू अधिक सामान्य रूप से सुलभ हैं और टीपीयू की तुलना में कम महंगे हैं। जीपीयू का निर्माण कई कंपनियों द्वारा किया जाता है, जिनमें एनवीडिया, एएमडी और इंटेल शामिल हैं। हम गेमिंग से लेकर वैज्ञानिक कंप्यूटिंग तक विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में GPU का उपयोग करते हैं।
नतीजतन, उनके पास एक बड़ा और प्रतिस्पर्धी बाजार है। यह निश्चित रूप से सस्ती कीमतों में योगदान देता है।
दूसरी ओर, TPU, केवल Google द्वारा निर्मित होते हैं और केवल Google क्लाउड के माध्यम से उपलब्ध होते हैं। सीमित आपूर्ति के कारण जीपीयू की तुलना में टीपीयू अधिक महंगे हैं। साथ ही, मशीन लर्निंग एकेडमिक्स और प्रैक्टिशनर्स की ओर से इसकी काफी डिमांड है।
हालाँकि, आपको विशिष्ट प्रदर्शन की आवश्यकता हो सकती है जो टीपीयू एमएल मॉडल के प्रशिक्षण के लिए प्रदान करते हैं। फिर, उच्च लागत और सीमित उपलब्धता इसके लायक हो सकती है।
कौन सा हार्डवेयर घटक आपकी आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त है?
इस प्रश्न का उत्तर कई चरों पर निर्भर करता है। आपको अपने बजट, अपने प्रदर्शन की ज़रूरतों और उन गतिविधियों के प्रकारों की जाँच करनी चाहिए जिन्हें आप करना चाहते हैं।
यदि कीमत आपका प्रमुख कारक है तो जीपीयू अधिक किफायती विकल्प हैं। TPU' कम से कम 5 गुना अधिक महंगा है।
आपकी विशेष मांगें और आवश्यकताएं अंततः निर्धारित करेंगी कि कौन सा हार्डवेयर घटक आपके लिए आदर्श है। कोई विकल्प चुनने से पहले सभी सुलभ विकल्पों के फायदे और नुकसान का आकलन करना महत्वपूर्ण है।
क्या हम मशीन लर्निंग के लिए भी GPU का उपयोग कर सकते हैं?
जीपीयू पर मशीन लर्निंग का प्रदर्शन किया जा सकता है। के लिए आवश्यक जटिल गणितीय संगणना करने की उनकी क्षमता के कारण प्रशिक्षण मशीन लर्निंग मॉडलजीपीयू वास्तव में कई मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनर्स के लिए एक पसंदीदा विकल्प है।
लोकप्रिय डीप लर्निंग फ्रेमवर्क जैसे TensorFlow और PyTorch GPU पर सॉफ्टवेयर टूल की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ संगत हैं। टीपीयू अन्य सॉफ्टवेयर प्रोग्राम और लाइब्रेरी के साथ काम नहीं कर सकते हैं। वे विशेष रूप से Google के TensorFlow ढांचे के साथ काम करने के लिए बनाए गए थे।
अंत में, अधिक सुलभ, अधिक किफायती मशीन लर्निंग समाधान खोजने वाले उपभोक्ताओं के लिए, जीपीयू बेहतर हो सकते हैं। उन ग्राहकों के लिए जिन्हें मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और क्रियान्वित करने के लिए विशेष प्रदर्शन की आवश्यकता होती है, टीपीयू अभी भी सबसे अच्छा विकल्प है।
भविष्य में क्या है?
निकट भविष्य में प्रोसेसर का विकास जारी रहेगा।
हम उम्मीद करते हैं कि उनके पास उच्च प्रदर्शन, ऊर्जा अर्थव्यवस्था और तेज़ घड़ी की दर होगी।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग की प्रगति कुछ अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित प्रोसेसर के निर्माण को आगे बढ़ाएगी।
यह भी अनुमान लगाया गया है कि बहु-कोर सीपीयू और अधिक कैश क्षमता की ओर रुझान।
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