ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU)

ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) के संबंध में

• ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) एक विशिष्टीकृत संगणकीय प्रोसेसर है, जिसे बहुसंख्यक सरल गणनाओं को एक साथ (समानांतर प्रसंस्करण) संपादित करने के लिए अभिकल्पित किया गया है।
• CPU प्रणाली के विपरीत, जो जटिल एवं क्रमिक कार्यों के निष्पादन में दक्ष होती है, GPU विशाल पैमाने पर आवृत्तिमूलक गणनात्मक कार्यों के लिए अनुकूलित होता है।
• प्रारंभ में वीडियो गेम ग्राफिक्स हेतु विकसित, GPUs वर्तमान में AI, डेटा सेंटर, सिमुलेशन तथा उच्च-प्रदर्शन संगणना (HPC) के केंद्रीय अवसंरचनात्मक घटक बन चुके हैं।
• प्रमुख निर्माता: NVIDIA, AMD तथा इंटेल।

उद्गम एवं विकास

• वर्ष 1999 में NVIDIA द्वारा GeForce 256 का शुभारंभ किया गया, जिसे विश्व के प्रथम GPU के रूप में अभिहित किया गया था और जिसका प्रारंभिक उपयोग वीडियो गेम ग्राफिक्स तक सीमित था।
• पिछले 25 वर्षों में GPUs ग्राफिक्स रेंडरिंग (Rendering) से विकसित होकर डिजिटल अर्थव्यवस्था की मूलभूत अधोसंरचना में रूपांतरित हो चुके हैं।
• वर्तमान में, AI, मशीन लर्निंग, सिमुलेशन तथा उच्च-प्रदर्शन संगणना के लिए GPUs अपरिहार्य माने जाते हैं।

GPU के अनुप्रयोग

• कृत्रिम बुद्धिमत्ता एवं गहन अधिगम: GPUs का उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडलों के प्रशिक्षण तथा परिनियोजन में किया जाता है, क्योंकि वे विशाल समानांतर संगणनाओं का दक्षतापूर्वक निष्पादन करने में सक्षम होती हैं।
  • उदाहरणार्थ: OpenAI द्वारा विकसित मॉडल ग्राफिक्स प्रसंस्करण इकाई क्लस्टरों की सहायता से प्रशिक्षित किए जाते हैं।
• वैज्ञानिक अनुसंधान एवं सुपरकंप्यूटिंग: GPUs जटिल वैज्ञानिक सिमुलेशन—जैसे जलवायु प्रतिरूपण, जीनोमिक्स तथा आणविक गतिकी—को तीव्र गति प्रदान करती हैं; अनेक सुपरकंप्यूटर NVIDIA द्वारा विकसित GPUs का उपयोग करते हैं।
• गेमिंग एवं ग्राफिक्स प्रतिपादन: GPUs का प्रारंभिक अभिकल्प उच्च-गुणवत्ता त्रि-आयामी ग्राफिक्स के प्रतिपादन हेतु किया गया था, जिससे वास्तविक-समय गेमिंग, आभासी वास्तविकता तथा ‘रे-ट्रेसिंग’ प्रौद्योगिकियाँ संभव हुईं।
• स्व-चालित वाहन: GPUs स्व-चालित वाहनों में वास्तविक-समय सेंसर एवं कैमरा डेटा का संसाधन करती हैं, जिससे वस्तु-पहचान, पथ-योजना तथा निर्णय-निर्माण प्रणालियाँ क्रियाशील होती हैं।
• क्लाउड कंप्यूटिंग एवं विशाल डेटा विश्लेषण: GPUs ‘AI-एज-ए-सर्विस’ प्लेटफॉर्म तथा डेटा विश्लेषण प्रणालियों को शक्ति प्रदान करती हैं, जहाँ क्लाउड कंप्यूटिंग प्रदाता मशीन अधिगम कार्यभार को तीव्र करने हेतु GPUs सक्षम सर्वरों का परिनियोजन करते हैं।

CPU और  GPU के बीच अंतर

पहलू	CPU	GPU
प्राथमिक कार्य	सामान्य प्रयोजन संगणना एवं नियंत्रण	ग्राफिक्स प्रतिपादन एवं समानांतर संगणना
कोर संरचना	कम संख्या में शक्तिशाली कोर (4–32)	हजारों छोटे कोर
कार्यों का प्रकार	क्रमिक एवं तर्क-प्रधान कार्य	व्यापक स्तर पर समानांतर कार्य
प्रोसेसिंग का प्रकार	निम्न विलंबता, जटिल निर्देश	उच्च, सरल पुनरावृत्तिमूलक क्रियाएँ
मेमोरी प्रबंधन	कम मात्रा के डेटा तक तीव्र अभिगम हेतु अनुकूलित	उच्च स्मृति बैंडविड्थ हेतु अनुकूलित
लचीलापन	अत्यधिक बहुउद्देश्यीय	विशिष्ट कार्य-उन्मुख (समानांतर कार्यभार)
ऊर्जा दक्षता	सामान्य कार्यों हेतु दक्ष	संगणन-गहन कार्यभार हेतु दक्ष
प्रोग्रामिंग फोकस	नियंत्रण प्रवाह एवं शाखाकरण	डेटा-समानांतर संगणना
सामान्य उदाहरण	प्रचालन तंत्र, ब्राउजर, डेटाबेस का संचालन	कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रशिक्षण, गेमिंग, सिमुलेशन।

GPU बनाम ग्राफिक्स कार्ड के बीच अंतर

पहलू	GPU (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट)	ग्राफिक्स कार्ड (वीडियो कार्ड)
परिभाषा	समानांतर गणना और ग्राफिक्स प्रोसेसिंग के लिए डिजाइन किया गया एक विशिष्ट प्रोसेसर है।	एक हार्डवेयर उपकरण है, जो GPU को समाहित करता है और ग्राफिक्स आउटपुट सक्षम करता है।
प्रकृति	एक एकल प्रोसेसिंग चिप	कंप्यूटर में स्थापित एक पूर्ण हार्डवेयर इकाई
मुख्य कार्य	रेंडरिंग, AI और समानांतर कार्यों के लिए गणितीय गणनाएँ करता है।	डिस्प्ले आउटपुट प्रदान करता है और GPU-त्वरित कार्यों का समर्थन करता है।
स्वतंत्रता	स्वतंत्र रूप से कार्य नहीं कर सकता; किसी प्रणाली में एकीकरण की आवश्यकता होती है।	डेस्कटॉप/सर्वर में ‘प्लग-एंड-प्ले’ उपकरण के रूप में कार्य करता है।
उपयोग का क्षेत्र	AI, गेमिंग और सिमुलेशन के लिए मुख्य गणना इंजन	गेमिंग, पेशेवर ग्राफिक्स और AI कार्यभार के लिए कंप्यूटरों में उपयोग किया जाता है।
उदाहरण	NVIDIA जैसे उन्नत प्रोसेसरों के भीतर स्थित GPU चिप।	PC में स्थापित RTX या Radeon शृंखला जैसे ग्राफिक्स कार्ड।

DOWNLOAD PDF