GPUs اور TPUs کمپیوٹنگ انڈسٹری میں دو اہم اداکار ہیں۔ انہوں نے مکمل طور پر تبدیل کر دیا ہے کہ ہم کس طرح ڈیٹا کو ہینڈل اور تجزیہ کرتے ہیں۔
گرافکس اور تصویریں تیار کرنے کا پیچیدہ کام GPUs، یا گرافکس پروسیسنگ یونٹس کے ذریعے کیا جاتا ہے۔
TPUs، یا Tensor پروسیسنگ یونٹس، دوسری طرف، اپنی مرضی کے مطابق بنائے گئے پروسیسرز ہیں جو خصوصی طور پر مشین لرننگ کے کام کے بوجھ کو تیز کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔
کمپیوٹر کی دنیا میں کام کے لیے صحیح ٹول کا ہونا ضروری ہے۔ مناسب قسم کے پروسیسنگ یونٹ کو منتخب کرکے کسی مخصوص آپریشن کی کارکردگی، رفتار اور کارکردگی کو ڈرامائی طور پر متاثر کیا جا سکتا ہے۔
اس کی وجہ سے، GPUs اور TPUs کا موازنہ ان کے کمپیوٹیشنل طاقت کو زیادہ سے زیادہ کرنے کی کوشش کرنے والے کسی کے لیے بھی بہت ضروری ہے۔
تاہم، آئیے بنیادی باتوں سے شروع کریں۔
ایک پروسیسر کیا ہے؟
ایک پروسیسر کمپیوٹر کا ایک لازمی حصہ ہے۔ یہ کمپیوٹر کے کام کرنے کے لیے درکار حسابات کرتا ہے۔
یہ بنیادی ریاضیاتی، منطقی اور ان پٹ/آؤٹ پٹ کے عمل کو آپریٹنگ سسٹم کے حکموں کے بعد انجام دیتا ہے۔
جملے "پروسیسر،" "سینٹرل پروسیسنگ یونٹ (CPU)،" اور "مائیکرو پروسیسر" اکثر ایک دوسرے کے ساتھ بدلتے ہوئے استعمال ہوتے ہیں۔ تاہم، CPU صرف ایک اور قسم کا پروسیسر ہے۔ یہ کمپیوٹر میں واحد پروسیسر نہیں ہے۔ اگرچہ یہ ایک اہم ہے۔
سی پی یو زیادہ تر کمپیوٹنگ اور پروسیسنگ آپریشن کرتا ہے۔ یہ کمپیوٹر کے "دماغ" کے طور پر کام کرتا ہے۔
اس مضمون میں، ہم دو مختلف پروسیسرز کے بارے میں بات کریں گے۔ TPU اور GPU۔
کیا GPUs کو TPUs سے ممتاز کرتا ہے، اور آپ کو ان کے بارے میں کیوں جاننا چاہیے؟ </p>
GPUs
GPUs، یا گرافکس پروسیسنگ یونٹس، جدید ترین سرکٹس ہیں۔ وہ خاص طور پر تصویروں اور گرافکس پر کارروائی کے لیے بنائے گئے ہیں۔ GPUs بہت سے چھوٹے کوروں کی ایک ترکیب ہیں۔ یہ کور بیک وقت ڈیٹا کی بڑی مقدار کو سنبھالنے میں تعاون کرتے ہیں۔
وہ تصاویر، ویڈیوز اور 3D گرافکس بنانے میں انتہائی موثر ہیں۔
یہ فنکار کی طرح ہے جو پردے کے پیچھے کام کر رہا ہے تاکہ آپ اپنی اسکرین پر جو تصاویر دیکھ رہے ہوں اسے تخلیق کریں۔ GPU خام ڈیٹا کو پرکشش تصاویر اور فلموں میں تبدیل کرتا ہے جو آپ دیکھتے ہیں۔
TPUs
ٹینسر پروسیسنگ یونٹس، یا TPUs، خصوصی سرکٹس ہیں۔ وہ خصوصی طور پر کے لیے بنائے گئے ہیں۔ مشین لرننگ. TPUs بڑے پیمانے پر مشین لرننگ ایپلی کیشنز کی ضروریات کے لیے بہترین ہیں۔ لہذا، ہم انہیں گہری سیکھنے اور نیورل نیٹ ورک کی تربیت میں استعمال کر سکتے ہیں۔
اس معاملے میں، وہ GPUs کے برعکس ہیں، جو زیادہ عام مقصد کے کمپیوٹنگ کے لیے بنائے گئے ہیں۔
یہ ریاضی کے ذہین کی طرح ہے جو پیچیدہ مسائل کو حل کرتا ہے اور AI کو کام کرتا ہے۔ اس پر غور کریں: جب آپ سری یا الیکسا جیسا ورچوئل اسسٹنٹ استعمال کرتے ہیں، تو TPU پردے کے پیچھے انتھک کام کرتا ہے۔ یہ آپ کی آواز کی ہدایات کی ترجمانی کرتا ہے اور اس کے مطابق جواب دیتا ہے۔
یہ صوتی ان پٹ کی تشریح کے لیے درکار نفیس کمپیوٹیشنز کو مکمل کرنے کا انچارج ہے۔ اور، یہ سمجھتا ہے کہ آپ کیا مانگ رہے ہیں، اور درست جواب دیتا ہے۔
GPU بمقابلہ TPUs
بنیادی باتوں کو سمجھنا
GPUs (گرافکس پروسیسنگ یونٹس) اور TPUs (ٹینسر پروسیسنگ یونٹس) کمپیوٹر سسٹم میں پائے جانے والے دو اہم ہارڈ ویئر اجزاء ہیں۔
کارکردگی میٹرکس کا موازنہ
ہمیں کیا موازنہ کرنا چاہئے؟
پروسیسنگ پاور، میموری بینڈوڈتھ، اور توانائی کی کارکردگی کارکردگی کے اہم معیار ہیں۔ وہ GPU اور TPU کی صلاحیتوں کو متاثر کرتے ہیں۔ GPU اور TPU کا موازنہ کرتے وقت ہم ان معیارات کو استعمال کر سکتے ہیں۔
TPUs خاص طور پر مشین لرننگ سرگرمیوں کے لیے بنائے جاتے ہیں۔ ان کے GPUs پر مختلف فوائد ہیں، بشمول تیز پروسیسنگ کی رفتار، بہتر میموری بینڈوتھ، اور کم بجلی کی کھپت۔ جبکہ GPUs اعلیٰ سطح کی کارکردگی فراہم کرنے کے لیے مشہور ہیں۔
توانائی کی بچت
کمپیوٹنگ کے میدان میں، توانائی کی کارکردگی ایک اہم مسئلہ ہے۔ TPUs کے ساتھ GPUs کا موازنہ کرتے وقت اسے دھیان میں رکھنا چاہیے۔ ہارڈ ویئر کے اجزاء کی توانائی کی کھپت آپ کے سسٹم کی قیمت اور کارکردگی کو نمایاں طور پر متاثر کر سکتی ہے۔
جب توانائی کی کارکردگی کی بات آتی ہے تو، TPUs کو GPUs کے مقابلے میں نمایاں فوائد حاصل ہوتے ہیں۔ طویل مدتی میں، وہ زیادہ اقتصادی اور ماحولیاتی لحاظ سے اچھے ہیں کیونکہ وہ کم بجلی استعمال کرتے ہیں۔
سافٹ ویئر سپورٹ
آپ کی پسند کا انحصار سافٹ ویئر سپورٹ اور پروگرامنگ ماڈلز پر بھی ہونا چاہیے۔ آپ کے اجزاء کے ساتھ ہم آہنگ ہارڈ ویئر کا انتخاب کرنا اہم ہے۔ اور، اسے سافٹ ویئر سپورٹ فراہم کرنا چاہیے جس کی آپ کو ضرورت ہے۔
GPUs یہاں بہتر انتخاب ہیں۔ وہ مختلف قسم کے پروگرامنگ ماڈل اور سافٹ ویئر سپورٹ فراہم کرتے ہیں۔ دوسری طرف، TPUs خاص طور پر مشین لرننگ ورک بوجھ کے لیے بنائے گئے ہیں۔ لہذا، وہ GPUs کی طرح انٹرآپریبلٹی اور تعاون کی ڈگری فراہم نہیں کرتے ہیں۔
لاگت اور دستیابی
لاگت کے لحاظ سے، GPUs TPUs سے زیادہ عام طور پر قابل رسائی اور کم مہنگے ہیں۔ GPUs بہت سی کمپنیاں تیار کرتی ہیں، بشمول Nvidia، AMD، اور Intel۔ ہم گیمنگ سے لے کر سائنسی کمپیوٹنگ تک مختلف ایپلی کیشنز میں GPUs استعمال کرتے ہیں۔
نتیجے کے طور پر، ان کے پاس ایک بڑی اور مسابقتی مارکیٹ ہے۔ یہ یقینی طور پر سستی قیمتوں میں حصہ ڈالتا ہے۔
دوسری طرف، TPUs صرف Google کے ذریعہ تیار کیے جاتے ہیں اور صرف Google Cloud کے ذریعے دستیاب ہیں۔ محدود فراہمی کی وجہ سے TPUs GPUs سے زیادہ مہنگے ہیں۔ نیز، مشین لرننگ کے ماہرین تعلیم اور پریکٹیشنرز کی طرف سے اس کی زبردست مانگ ہے۔
تاہم، آپ کو مخصوص کارکردگی کی ضرورت ہو سکتی ہے جو TPUs ML ماڈلز کی تربیت کے لیے فراہم کرتے ہیں۔ پھر، زیادہ قیمت اور محدود دستیابی اس کے قابل ہو سکتی ہے۔
کون سا ہارڈ ویئر جزو آپ کی ضروریات کے مطابق ہے؟
اس سوال کا جواب بہت سے متغیرات پر منحصر ہے۔ آپ کو اپنے بجٹ، اپنی کارکردگی کی ضروریات، اور آپ جس قسم کی سرگرمیاں انجام دینا چاہتے ہیں ان کی جانچ کرنی چاہیے۔
اگر قیمت آپ کا کلیدی عنصر ہے تو GPUs زیادہ اقتصادی انتخاب ہیں۔ TPU' کم از کم 5 گنا زیادہ مہنگا ہے۔
آپ کے مخصوص مطالبات اور تقاضے بالآخر اس بات کا تعین کریں گے کہ کون سا ہارڈ ویئر کا جزو آپ کے لیے مثالی ہے۔ انتخاب کا انتخاب کرنے سے پہلے تمام قابل رسائی انتخاب کے فوائد اور نقصانات کا جائزہ لینا بہت ضروری ہے۔
کیا ہم مشین لرننگ کے لیے بھی GPU استعمال کر سکتے ہیں؟
GPUs پر مشین لرننگ کی جا سکتی ہے۔ پیچیدہ ریاضیاتی حسابات کو انجام دینے کی ان کی صلاحیت کی وجہ سے ٹریننگ مشین لرننگ ماڈل, GPUs درحقیقت بہت سے مشین لرننگ پریکٹیشنرز کے لیے ایک ترجیحی آپشن ہیں۔
گہرے سیکھنے کے مشہور فریم ورک جیسے TensorFlow اور PyTorch GPUs پر سافٹ ویئر ٹولز کی ایک وسیع رینج کے ساتھ ہم آہنگ ہیں۔ TPUs دوسرے سافٹ ویئر پروگراموں اور لائبریریوں کے ساتھ کام نہیں کر سکتے ہیں۔ وہ خاص طور پر Google کے TensorFlow فریم ورک کے ساتھ کام کرنے کے لیے بنائے گئے تھے۔
آخر میں، زیادہ قابل رسائی، زیادہ اقتصادی مشین لرننگ حل تلاش کرنے والے صارفین کے لیے، GPUs بہتر ہو سکتے ہیں۔ ان صارفین کے لیے جنہیں مشین لرننگ ماڈل بنانے اور اس پر عمل درآمد کے لیے خصوصی کارکردگی کی ضرورت ہوتی ہے، TPUs اب بھی بہترین انتخاب ہیں۔
مستقبل میں کیا انعقاد ہے؟
پروسیسرز مستقبل قریب میں تیار ہوتے رہیں گے۔
ہم ان سے اعلی کارکردگی، توانائی کی معیشت، اور تیز رفتار گھڑی کی شرح کی توقع کرتے ہیں۔
مصنوعی ذہانت اور مشین لرننگ کی ترقی کچھ ایپلی کیشنز کے لیے حسب ضرورت پروسیسرز کی تخلیق پر زور دے گی۔
یہ بھی اندازہ لگایا گیا ہے کہ ملٹی کور CPUs اور زیادہ کیشے کی صلاحیتوں کی طرف رجحان۔
جواب دیجئے