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बच्चों को समझाया गया जी पी यू कंप्यूटिंग

अक्टूबर 22, 2021

जीपीयू कंप्यूटिंग

This post is also available in: English (English)

एक केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई (सीपीयू) एक कंप्यूटर के भीतर इलेक्ट्रॉनिक सर्किटरी है जो निर्देशों द्वारा निर्दिष्ट बुनियादी अंकगणित, तार्किक, नियंत्रण और इनपुट / आउटपुट (आई / ओ) संचालन करके कंप्यूटर प्रोग्राम के निर्देशों को पूरा करती है। कम से कम 1960 के दशक की शुरुआत से ही इस शब्द का इस्तेमाल कंप्यूटर उद्योग में किया जाता रहा है। परंपरागत रूप से, “सीपीयू” शब्द एक प्रोसेसर को संदर्भित करता है, विशेष रूप से इसकी प्रसंस्करण इकाई और नियंत्रण इकाई (सीयू) के लिए, कंप्यूटर के इन मुख्य तत्वों को मुख्य मेमोरी और आई / ओ सर्किटरी जैसे बाहरी घटकों से अलग करता है।

सीपीयू का रूप, डिजाइन और कार्यान्वयन उनके इतिहास के दौरान बदल गया है, लेकिन उनका मौलिक संचालन लगभग अपरिवर्तित रहता है। एक सीपीयू के प्रमुख घटकों में अंकगणितीय तर्क इकाई (एएलयू) शामिल है जो अंकगणित और तर्क संचालन करता है, प्रोसेसर रजिस्टर करता है जो संचालन को आपूर्ति करता है ALUऔर ALU संचालन के परिणामों को संग्रहीत करता है, और एक नियंत्रण इकाई जो स्मृति से निर्देश प्राप्त करती है और ALU, रजिस्टरों और अन्य घटकों के समन्वित संचालन को निर्देशित करके उन्हें “निष्पादित” करती है।

जीपीयू क्या है?

(ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग यूनिट) कंप्यूटर की स्क्रीन पर सभी छवियों को प्रस्तुत करने के लिए विशेष प्रोग्राम योग्य प्रोसेसर। एक GPU सबसे तेज़ ग्राफिक्स प्रोसेसिंग प्रदान करता है, और गेमर्स के लिए, GPU PCI एक्सप्रेस (PCIe) बस में प्लग किया गया एक स्टैंड-अलोन कार्ड है। GPU सर्किटरी भी मदरबोर्ड चिपसेट का हिस्सा हो सकता है या CPU चिप पर ही हो सकता है।


GPU Computing

एक GPU समानांतर संचालन करता है। हालाँकि इसका उपयोग 2D डेटा के साथ-साथ स्क्रीन को ज़ूम और पैन करने के लिए किया जाता है, 3D एनिमेशन और वीडियो के सुचारू डिकोडिंग और रेंडरिंग के लिए एक GPU आवश्यक है। GPU जितना अधिक परिष्कृत होगा, रिज़ॉल्यूशन उतना ही अधिक होगा और गति उतनी ही तेज़ और चिकनी होगी। स्टैंड-अलोन कार्ड पर GPU में उनकी अपनी मेमोरी शामिल होती है, जबकि चिपसेट या CPU चिप में निर्मित GPU मुख्य मेमोरी को CPU के साथ साझा करते हैं।

एक GPU क्या करता है?

ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट, या GPU, व्यक्तिगत और व्यावसायिक कंप्यूटिंग दोनों के लिए सबसे महत्वपूर्ण प्रकार की कंप्यूटिंग तकनीक में से एक बन गया है। समानांतर प्रसंस्करण के लिए डिज़ाइन किया गया, GPU का उपयोग ग्राफिक्स और वीडियो रेंडरिंग सहित अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में किया जाता है। हालांकि वे गेमिंग में अपनी क्षमताओं के लिए सबसे अच्छी तरह से जाने जाते हैं, जीपीयू रचनात्मक उत्पादन और आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस (एआई) में उपयोग के लिए अधिक लोकप्रिय हो रहे हैं।

GPU को मूल रूप से 3D ग्राफिक्स के प्रतिपादन में तेजी लाने के लिए डिज़ाइन किया गया था। समय के साथ, वे अपनी क्षमताओं को बढ़ाते हुए अधिक लचीले और प्रोग्राम करने योग्य बन गए। इसने ग्राफिक्स प्रोग्रामर को उन्नत प्रकाश व्यवस्था और छायांकन तकनीकों के साथ अधिक दिलचस्प दृश्य प्रभाव और यथार्थवादी दृश्य बनाने की अनुमति दी। अन्य डेवलपर्स ने भी उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग (एचपीसी), डीप लर्निंग, और बहुत कुछ में अतिरिक्त कार्यभार में नाटकीय रूप से तेजी लाने के लिए जीपीयू की शक्ति का दोहन करना शुरू कर दिया।

GPU का इतिहास

1999 में , NVIDIA ने “GPU” शब्द को ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट के लिए एक संक्षिप्त नाम के रूप में लोकप्रिय बनाया, हालांकि इस शब्द का उपयोग GeForce 256 के विपणन से कम से कम एक दशक पहले किया गया था। हालाँकि, GPU का आविष्कार वास्तव में NVIDIA ने अपना मालिकाना NV1 लॉन्च करने से पहले किया था और बाद में, उन सभी पर शासन करने के लिए वीडियो कार्ड।

1980 का दशक: इससे पहले कि आज हम जानते हैं कि ग्राफिक्स कार्ड था, वीडियो डिस्प्ले कार्ड से थोड़ा अधिक था। आईबीएम ने 1981 में मोनोक्रोम डिस्प्ले एडेप्टर (एमडीए) बनाया और पेश किया। एमडीए कार्ड में 80 x 25 वर्णों पर उच्च-रिज़ॉल्यूशन टेक्स्ट और प्रतीक प्रदर्शन की अनुमति देने के लिए एक मोनोक्रोम टेक्स्ट मोड था, जो ड्राइंग फॉर्म के लिए उपयोगी था। हालांकि, एमडीए ने किसी भी तरह के ग्राफिक्स का समर्थन नहीं किया। एक साल बाद, हरक्यूलिस कंप्यूटर टेक्नोलॉजी ने हरक्यूलिस ग्राफिक्स कार्ड (एचजीसी) की शुरुआत की, जिसने आईबीएम के टेक्स्ट-ओनली एमडीए डिस्प्ले मानक को बिटमैप्ड ग्राफिक्स मोड के साथ एकीकृत किया। 1983 तक, इंटेल ने आईएसबीएक्स 275 वीडियो ग्राफिक्स कंट्रोलर मल्टीमॉड्यूल बोर्ड पेश किया, जो 256 x 256 रिज़ॉल्यूशन पर आठ अद्वितीय रंगों को प्रदर्शित करने में सक्षम था।

एमडीए वीडियो डिस्प्ले कार्ड जारी होने के ठीक बाद, आईबीएम ने पूर्ण-रंगीन डिस्प्ले वाला पहला ग्राफिक्स कार्ड बनाया। कलर ग्राफिक्स कार्ड (सीजीसी) को 16 केबी वीडियो मेमोरी, दो टेक्स्ट मोड और डायरेक्ट-ड्राइव सीआरटी मॉनिटर या एनटीएससी-संगत टेलीविजन से कनेक्ट करने की क्षमता के साथ डिजाइन किया गया था। इसके तुरंत बाद, आईबीएम ने एन्हांस्ड ग्राफिक्स एडेप्टर (ईजीए) का आविष्कार किया जो 640 x 350 पिक्सल के स्क्रीन रिज़ॉल्यूशन पर एक साथ 16 रंगों का प्रदर्शन कर सकता था।

ठीक तीन साल बाद, आईबीएम के वीडियो ग्राफिक्स एडेप्टर (वीजीए) द्वारा ईजीए मानक को अप्रचलित कर दिया गया था। वीजीए ने एड्रेसेबल (एपीए) ग्राफिक्स और अल्फ़ान्यूमेरिक टेक्स्ट मोड के सभी बिंदुओं का समर्थन किया। वीजीए को इसके सिंगल-चिप डिज़ाइन के परिणामस्वरूप वीडियो ग्राफ़िक्स ऐरे के रूप में भी जाना जाता है। क्लोन निर्माताओं को अपने स्वयं के वीजीए संस्करणों का उत्पादन शुरू करने में देर नहीं लगी। 1988 में, अति टेक्नोलॉजीज ने आईबीएम कंप्यूटरों के लिए ऐड-ऑन उत्पादों की एक श्रृंखला के हिस्से के रूप में अति वंडर विकसित किया।

1990 का दशक: एक बार जब आईबीएम प्रारंभिक पीसी विकास में सबसे आगे से फीका पड़ गया, तो कई कंपनियों ने अधिक रिज़ॉल्यूशन और रंग की गहराई वाले कार्ड विकसित करना शुरू कर दिया। इन वीडियो कार्डों को सुपर वीजीए (एसवीजीए) या अल्ट्रा वीजीए (यूवीजीए) के रूप में विज्ञापित किया गया था, लेकिन दोनों शब्द बहुत अस्पष्ट और सरल थे। 3dfx इंटरएक्टिव ने 1996 में वूडू1 ग्राफिक्स चिप की शुरुआत की, आर्केड बाजार में प्रारंभिक प्रसिद्धि प्राप्त की और 2डी ग्राफिक्स को पूरी तरह से छोड़ दिया। इस हार्डकोर हार्डवेयर ने 3डी क्रांति को जन्म दिया।

एक साल के भीतर, वूडू 2 को एक पीसी के भीतर दो कार्डों के समानांतर काम का समर्थन करने वाले पहले वीडियो कार्डों में से एक के रूप में जारी किया गया था। NVIDIA ने 1993 में दृश्य में प्रवेश किया, लेकिन 1997 तक उन्होंने प्रतिष्ठा अर्जित नहीं की जब उन्होंने पारंपरिक 2D और वीडियो त्वरण के साथ 3D त्वरण को संयोजित करने वाला पहला GPU जारी किया। RIVA 128 ने NV1 की द्विघात बनावट मानचित्रण तकनीक को समाप्त कर दिया और उन्नत ड्राइवरों को चित्रित किया।

अंत में, “GPU” शब्द का जन्म हुआ। NVIDIA ने GeForce 256 की शुरुआत करके आधुनिक ग्राफिक्स प्रोसेसिंग के भविष्य को आकार दिया। NVIDIA परिभाषा के अनुसार, ग्राफिक्स प्रोसेसर एक “एकल-चिप प्रोसेसर है जिसमें एकीकृत परिवर्तन, प्रकाश व्यवस्था, त्रिकोण सेटअप / क्लिपिंग और रेंडरिंग इंजन हैं जो प्रति सेकंड न्यूनतम 10 मिलियन पॉलीगॉन को संसाधित करने में सक्षम हैं।” GeForce 256 ने 3D गेमिंग प्रदर्शन में बड़ी छलांग लगाकर RIVA प्रोसेसर द्वारा पेश की जाने वाली तकनीक में सुधार किया।

2000 का दशक: NVIDIA ने GeForce 8800 GTX को 36.8 बिलियन प्रति सेकंड की बनावट-भरने की दर के साथ जारी किया। 2009 तक, ATI ने AMD द्वारा अधिग्रहित किए जाने से पहले विशाल Radeon HD 5970 डुअल-GPU कार्ड जारी किया। उपभोक्ता प्रौद्योगिकी में आभासी वास्तविकता की शुरुआत में, NVIDIA ने GeForce टाइटन विकसित किया, जो तब से ग्राफिक्स प्रौद्योगिकी का अग्रदूत बन गया है। NVIDIA मल्टी-चिप GPU आर्किटेक्चर को ग्राफिक्स प्रोसेसिंग के भविष्य के रूप में देखता है, लेकिन संभावनाएं अनंत हैं।

जीपीयू कैसे काम करता है?

एक GPU एक ही इलेक्ट्रॉनिक सर्किट पर, एक ग्राफिक्स कार्ड पर, या किसी पर्सनल कंप्यूटर या सर्वर के मदरबोर्ड में CPU के साथ एकीकृत पाया जा सकता है। GPU और CPU निर्माण में काफी समान हैं। हालाँकि, GPU को विशेष रूप से अधिक जटिल गणितीय और ज्यामितीय गणना करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। ग्राफिक्स प्रस्तुत करने के लिए ये गणना आवश्यक हैं। GPU में CPU से अधिक ट्रांजिस्टर हो सकते हैं।

जीपीयू समानांतर प्रसंस्करण का उपयोग करेंगे, जहां कई प्रोसेसर एक ही कार्य के अलग-अलग हिस्सों को संभालते हैं। एक GPU के पास अपनी स्वयं की RAM (रैंडम एक्सेस मेमोरी) भी होगी जो इसे संसाधित होने वाली छवियों पर डेटा संग्रहीत करने के लिए होगी। डिस्प्ले पर इसके स्थान सहित प्रत्येक पिक्सेल के बारे में जानकारी संग्रहीत की जाती है। एक डिजिटल-से-एनालॉग कनवर्टर (डीएसी) रैम से जुड़ा है और छवि को एनालॉग सिग्नल में बदल देगा ताकि मॉनिटर इसे प्रदर्शित कर सके। वीडियो रैम आमतौर पर उच्च गति पर काम करेगा।

GPU दो प्रकार में आएगा: एकीकृत और असतत। एकीकृत GPU GPU के साथ एम्बेडेड होते हैं, जबकि असतत GPU को एक अलग सर्किट बोर्ड पर लगाया जा सकता है।

उन कंपनियों के लिए जिन्हें भारी कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है, या मशीन लर्निंग या 3D विज़ुअलाइज़ेशन के साथ काम करते हैं, क्लाउड में GPU को ठीक करना एक अच्छा विकल्प हो सकता है। इसका एक उदाहरण Google का क्लाउड GPU है, जो Google क्लाउड पर उच्च-प्रदर्शन वाले GPU प्रदान करता है। क्लाउड में GPU को होस्ट करने से स्थानीय संसाधनों को मुक्त करने, समय, लागत और मापनीयता की बचत करने के लाभ होंगे। उपयोगकर्ता अपनी आवश्यकताओं के आधार पर लचीला प्रदर्शन प्राप्त करते हुए कई प्रकार के GPU के बीच चयन कर सकते हैं।

सीपीयू और जीपीयू के बीच अंतर

CPU और GPU में बहुत कुछ समान है। दोनों महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग इंजन हैं। दोनों सिलिकॉन आधारित माइक्रोप्रोसेसर हैं। और दोनों डेटा संभालते हैं। लेकिन सीपीयू और जीपीयू में अलग-अलग आर्किटेक्चर होते हैं और अलग-अलग उद्देश्यों के लिए बनाए जाते हैं।

सीपीयू विभिन्न प्रकार के वर्कलोड के अनुकूल है, विशेष रूप से वे जिनके लिए विलंबता या प्रति-कोर प्रदर्शन महत्वपूर्ण है। एक शक्तिशाली निष्पादन इंजन, सीपीयू व्यक्तिगत कार्यों पर और चीजों को जल्दी से प्राप्त करने पर अपनी छोटी संख्या में कोर केंद्रित करता है। यह इसे सीरियल कंप्यूटिंग से लेकर रनिंग डेटाबेस तक की नौकरियों के लिए विशिष्ट रूप से सुसज्जित बनाता है।

GPU की शुरुआत विशिष्ट 3D रेंडरिंग कार्यों में तेजी लाने के लिए विकसित विशेष ASIC के रूप में हुई। समय के साथ, ये फिक्स्ड-फंक्शन इंजन अधिक प्रोग्राम करने योग्य और अधिक लचीले हो गए। जबकि ग्राफिक्स और आज के शीर्ष खेलों के तेजी से जीवंत दृश्य उनके प्रमुख कार्य हैं, जीपीयू अधिक सामान्य-उद्देश्य वाले समानांतर प्रोसेसर बनने के लिए विकसित हुए हैं, साथ ही अनुप्रयोगों की बढ़ती श्रृंखला को संभाल रहे हैं।

सीपीयू बनाम जीपीयू कंप्यूटिंग

जबकि GPU बड़े पैमाने पर समानता के कारण CPU की तुलना में परिमाण के कई आदेशों को तेजी से संसाधित कर सकते हैं, GPU CPU के रूप में बहुमुखी नहीं हैं। CPU में बड़े और व्यापक निर्देश सेट होते हैं, जो कंप्यूटर के प्रत्येक इनपुट और आउटपुट को प्रबंधित करते हैं, जो कि एक GPU नहीं कर सकता। सर्वर वातावरण में, 24 से 48 बहुत तेज़ CPU कोर हो सकते हैं। इसी सर्वर में 4 से 8 GPU जोड़ने से 40,000 अतिरिक्त कोर मिल सकते हैं।

जबकि अलग-अलग सीपीयू कोर तेज होते हैं (जैसा कि सीपीयू क्लॉक स्पीड द्वारा मापा जाता है) और अलग-अलग जीपीयू कोर (जैसा कि उपलब्ध इंस्ट्रक्शन सेट द्वारा मापा जाता है) की तुलना में अधिक स्मार्ट होता है, जीपीयू कोर की भारी संख्या और समानांतरता की भारी मात्रा जो वे एकल बनाने से अधिक प्रदान करते हैं -कोर क्लॉक स्पीड अंतर और सीमित निर्देश सेट।

GPU दोहराए जाने वाले और अत्यधिक समानांतर कंप्यूटिंग कार्यों के लिए सबसे उपयुक्त हैं। वीडियो रेंडरिंग से परे, GPU मशीन लर्निंग, वित्तीय सिमुलेशन और जोखिम मॉडलिंग और कई अन्य प्रकार की वैज्ञानिक गणनाओं में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। जबकि पिछले वर्षों में, GPU का उपयोग बिटकॉइन या एथेरियम जैसे खनन क्रिप्टोकरेंसी के लिए किया जाता था, GPU का आमतौर पर अब बड़े पैमाने पर उपयोग नहीं किया जाता है, जिससे विशेष हार्डवेयर जैसे कि फील्ड-प्रोग्रामेबल ग्रिड एरेज़ (FPGA) और फिर एप्लिकेशन-स्पेसिफिक इंटीग्रेटेड सर्किट (ASIC) का उपयोग किया जाता है। )

क्या किसी सिस्टम में CPU और GPU दोनों हो सकते हैं?

एक सीपीयू (सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट) डेटा के थ्रूपुट और एक एप्लिकेशन के भीतर समवर्ती गणनाओं की संख्या को बढ़ाने के लिए एक GPU (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) के साथ मिलकर काम करता है। GPU को मूल रूप से कंप्यूटर ग्राफिक्स और वीडियो गेम कंसोल के लिए चित्र बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया था, लेकिन 2010 की शुरुआत से, GPU का उपयोग भारी मात्रा में डेटा को शामिल करने वाली गणना में तेजी लाने के लिए भी किया जा सकता है।

एक सीपीयू को कभी भी एक जीपीयू द्वारा पूरी तरह से प्रतिस्थापित नहीं किया जा सकता है: एक जीपीयू सीपीयू आर्किटेक्चर को एक एप्लिकेशन के भीतर दोहराए जाने वाले गणनाओं को समानांतर में चलाने की इजाजत देता है जबकि मुख्य प्रोग्राम सीपीयू पर चलता रहता है। सीपीयू को पूरे सिस्टम के टास्कमास्टर के रूप में माना जा सकता है, जो सामान्य-उद्देश्य कंप्यूटिंग कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला का समन्वय करता है, जिसमें GPU अधिक विशिष्ट कार्यों (आमतौर पर गणितीय) की एक संकीर्ण श्रेणी का प्रदर्शन करता है। समानांतरवाद की शक्ति का उपयोग करते हुए, एक GPU CPU की तुलना में समान समय में अधिक कार्य पूरा कर सकता है।

GPU के अनुप्रयोग

आज, ग्राफिक्स चिप्स को मूल रूप से डिज़ाइन किए गए कार्यों की तुलना में व्यापक विविधता के लिए अनुकूलित किया जा रहा है, आंशिक रूप से क्योंकि आधुनिक जीपीयू अतीत की तुलना में अधिक प्रोग्राम करने योग्य हैं।


GPU Computing

GPU उपयोग मामलों के कुछ उदाहरणों में शामिल हैं:

  • GPU रीयल-टाइम 2D और 3D ग्राफ़िक्स अनुप्रयोगों के प्रतिपादन में तेजी ला सकता है।
  • Video editing and the creation of video content have improved with GPUs. वीडियो संपादक और ग्राफिक डिजाइनर, उदाहरण के लिए, उच्च-परिभाषा वीडियो और ग्राफिक्स के प्रतिपादन को तेज करने के लिए GPU के समानांतर प्रसंस्करण का उपयोग कर सकते हैं।
  • वीडियो गेम ग्राफिक्स कम्प्यूटेशनल रूप से अधिक गहन हो गए हैं, इसलिए 4K और उच्च ताज़ा दरों जैसी प्रदर्शन तकनीकों के साथ बने रहने के लिए, उच्च-प्रदर्शन वाले GPU पर जोर दिया गया है।
  • GPU मशीन सीखने में तेजी ला सकता है। GPU की उच्च कम्प्यूटेशनल क्षमता के साथ, छवि पहचान जैसे कार्यभार में सुधार किया जा सकता है।
  • जीपीयू सीपीयू के काम को साझा कर सकते हैं और एआई अनुप्रयोगों के लिए गहन शिक्षण तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित कर सकते हैं। तंत्रिका नेटवर्क में प्रत्येक नोड एक विश्लेषणात्मक मॉडल के हिस्से के रूप में गणना करता है। प्रोग्रामरों ने अंततः महसूस किया कि वे एक गहन शिक्षण मैट्रिक्स में मॉडल के प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए GPU की शक्ति का उपयोग कर सकते हैं – पारंपरिक सीपीयू की तुलना में कहीं अधिक समानता का लाभ उठा सकते हैं। GPU विक्रेताओं ने इस पर ध्यान दिया है और अब विशेष रूप से गहन शिक्षण उपयोग के लिए GPU बनाते हैं।
  • GPU का उपयोग बिटकॉइन और एथेरियम जैसी अन्य क्रिप्टोकरेंसी को माइन करने के लिए भी किया गया है।

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