ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट - कम्प्यूटेशनल फ़ंक्शंस और इसकी वास्तुकला

कंप्यूटिंग डिवाइस में, हमारे पास एक प्रोसेसिंग यूनिट होती है जो डेटा को प्रोसेस करती है। इस इकाई को केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई के रूप में जाना जाता है। इस इकाई के मुख्य कार्यों में डेटा की एन्कोडिंग और डिकोडिंग, डेटा का भंडारण, प्रसंस्करण और डेटा का संकलन, डेटा का निष्पादन, आदि शामिल हैं। सी पी यू डिवाइस के प्रसंस्करण या काम करने की गति निर्धारित करता है। बड़ी मात्रा में डेटा पर काम करते समय इसके लिए बड़े मेमोरी स्टोरेज की आवश्यकता होती है। आज इमेज प्रोसेसिंग तकनीकों में वृद्धि के साथ हम हाई डेफिनिशन पिक्चर्स, स्पष्ट ग्राफिक्स आदि का आनंद ले रहे हैं। इन तकनीकों के लिए आवश्यक गणितीय ऑपरेशन बहुत विशाल हैं और इसके लिए एक तेज़ प्रोसेसिंग यूनिट की आवश्यकता होती है। इसे दूर करने के लिए, ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) सुर्खियों में आया।

ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट क्या है?

प्रसंस्करण इकाइयों को एक कंप्यूटिंग डिवाइस में गणना करने के लिए नियोजित किया जाता है। 3 डी इमेजरी, हाई डेफिनिशन वीडियो स्ट्रीमिंग, ग्राफिक्स आदि जैसी प्रौद्योगिकी अवधारणाओं के आगमन के साथ। एक हार्डवेयर डिवाइस पर इन अवधारणाओं को लागू करने के लिए बड़े और जटिल गणितीय संचालन किए जाने चाहिए और अधिक गति के साथ।

केंद्रीय प्रसंस्करण इकाई, हालांकि इसकी उच्च आवृत्ति है, इतने बड़े पैमाने पर गणना प्रभावी ढंग से नहीं कर सकती है। तो, उच्च आवृत्ति के साथ बड़ी गणना को निष्पादित करने के लिए एक समर्पित प्रसंस्करण इकाई शुरू की गई थी। इस प्रोसेसिंग यूनिट को ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट कहा जाता था। GPU एक विशेष इलेक्ट्रॉनिक उपकरण है जिसका उपयोग मुख्य रूप से कंप्यूटर ग्राफिक्स और इमेज प्रोसेसिंग के आधार पर गणना के लिए किया जाता है। ये या तो एम्बेडेड हैं समाज माइक्रोप्रोसेसर या मुख्य प्रोसेसर के साथ या समर्पित मेमोरी इकाइयों के साथ स्टैंड-अलोन चिप्स के रूप में उपलब्ध है।

कम्प्यूटेशनल फ़ंक्शंस

3 डी कंप्यूटर ग्राफिक्स से संबंधित गणना के लिए, GPU अपने डिजाइन में मौजूद ट्रांजिस्टर का उपयोग करता है। 3 डी ग्राफिक्स के आस-पास की गणना में ज्यामितीय संक्रियाएं शामिल हैं जैसे कि विभिन्न समन्वय प्रणालियों में रोटेशन और ट्रांसलेशन ऑफ वर्टिक्स, टेक्सचर मैपिंग, और पॉलीगॉन को रेंडर करना। कई हालिया जीपीयू कार्यों में अलियासिंग को कम करने के लिए सीपीयू, ओवरसैंपलिंग और इंटरपोलेशन तकनीकों की कार्यक्षमता भी शामिल है।

आज डीप लर्निंग और मशीन लर्निंग टेक्नोलॉजी में वृद्धि के साथ GPU के उपयोग में जबरदस्त वृद्धि देखी गई है। गहन शिक्षण मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए बड़ी संख्या में जटिल गणनाएँ करनी पड़ती हैं। GPU के उपयोग ने मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण को आसान काम बना दिया है।

सीपीयू की तुलना में ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट 250 गुना तेज पाए जाते हैं। GPU त्वरित वीडियो डिकोडिंग में, GPU वीडियो डिकोडिंग प्रक्रिया और वीडियो पोस्ट-प्रोसेसिंग के कुछ हिस्सों को निष्पादित करता है। इस उद्देश्य के लिए आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले एपीआई DxVA, VDPAU, VAAPI, XvMC, XvBA हैं। यहाँ DxVA विंडोज़-आधारित ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए है और शेष लिनक्स आधारित और यूनिक्स जैसे ऑपरेटिंग सिस्टम के लिए हैं। XvMC केवल MPEG-1 और MPEG-2 के साथ एन्कोड किए गए वीडियो को डीकोड कर सकता है।

GPU द्वारा प्रदर्शन की जाने वाली वीडियो डिकोडिंग प्रक्रियाएं इस प्रकार हैं-

• मोशन मुआवजा
• उलटा असतत कोसाइन ट्रांसफॉर्म
• उलटा संशोधित असतत कोसाइन रूपांतरण।
• इन-लूप डीबॉकिंग फ़िल्टर
• इंट्रा फ्रेम भविष्यवाणी
• उलटा मात्रा का ठहराव
• चर-लंबाई डिकोडिंग
• स्थानिक-लौकिक निर्बाध
• स्वचालित जिल्द स्रोत का पता लगाने
• बिटस्ट्रीम प्रसंस्करण
• बिल्कुल सही पिक्सेल स्थिति

ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट आर्किटेक्चर

GPU का उपयोग आमतौर पर CPU के साथ-साथ एक प्रोसेसर के रूप में किया जाता है। इसके द्वारा, सीपीयू उच्च आवृत्ति के साथ सामान्य-उद्देश्य वाले वैज्ञानिक और इंजीनियरिंग कंप्यूटिंग का प्रदर्शन कर सकता है। यहां, कोड का समय लेने और गणना करने वाला गहन भाग GPU पर ले जाया जाता है, जबकि शेष कोड अभी भी CPU पर काम करता है। GPU कोड के समानांतर प्रसंस्करण करता है जिससे सिस्टम के प्रदर्शन को बढ़ावा मिलता है। इस प्रकार की कंप्यूटिंग को हाइब्रिड कम्प्यूटिंग के रूप में जाना जाता है।

ग्राफिकल प्रोसेसिंग यूनिट आर्किटेक्चर

सीपीयू के विपरीत जिसमें दो से आठ सीपीयू कोर होते हैं, जीपीयू सैकड़ों छोटे कोर से बना होता है। ये सभी कोर समानांतर प्रसंस्करण में एक साथ काम करते हैं। GPU के समानांतर कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर के कार्यों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए, NVIDIA के एप्लिकेशन डेवलपर्स ने एक समानांतर प्रोग्रामिंग मॉडल तैयार किया है जिसे 'CUDA' कहा जाता है।

GPU वास्तुकला अपने मॉडल के आधार पर अलग है। GPU के सामान्य आर्किटेक्चर में कई प्रोसेसिंग क्लस्टर होते हैं। इन समूहों में कई स्ट्रीमिंग मल्टीप्रोसेसर होते हैं। यहाँ, प्रत्येक स्ट्रीमिंग मल्टीप्रोसेसर इसके संबद्ध कोर के साथ परत -1 अनुदेश कैश की एक परत होती है।

GPU प्रपत्र

उनकी कार्यक्षमता और प्रसंस्करण विधियों के आधार पर बाजार में उपलब्ध GPU के विभिन्न रूप हैं। GPUin पर्सनल कंप्यूटर के दो मुख्य रूप हैं - समर्पित ग्राफिक्स कार्ड, एकीकृत ग्राफिक्स। समर्पित ग्राफिक्स कार्ड को डिस्क्रीट जीपीयू के रूप में भी जाना जाता है। एकीकृत ग्राफिक्स को यूनिफाइड मेमोरी आर्किटेक्चर, साझा ग्राफिक्स समाधान के रूप में भी जाना जाता है।

अधिकांश GPU अपने एप्लिकेशन जैसे 3D ग्राफिक्स प्रोसेसिंग, गेमिंग आदि के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। GeForceGTX विशेष रूप से गेमिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है, एनवीडिया टाइटन क्लाउड कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है, एनवीडिया क्वाड्रो को वर्कस्टेशन और 3 डी क्षमताओं के लिए डिज़ाइन किया गया है, एनवीडिया टेस्ला क्लाउड के लिए डिज़ाइन किया गया है। कार्य केंद्र और कृत्रिम बुद्धि प्रशिक्षण, एनवीडिया ड्राइव पीएक्स को स्वचालित कार आदि के लिए डिज़ाइन किया गया है।

समर्पित ग्राफिक्स कार्ड

समर्पित GPU वाले सिस्टम को Systems DIS सिस्टम ”के रूप में जाना जाता है। यहां समर्पित इस तथ्य को संदर्भित करता है कि इन GPU चिप्स में एक समर्पित है Ram कार्ड द्वारा विशेष रूप से उपयोग किया जाता है। ये आम तौर पर PCI स्लॉट या त्वरित ग्राफिक्स पोर्ट जैसे विस्तार स्लॉट का उपयोग करके मदरबोर्ड के साथ हस्तक्षेप किया जाता है। इन चिप्स को आसानी से बदल दिया जाता है या अपग्रेड कर दिया जाता है। आकार और वजन की कमी के कारण पोर्टेबल कंप्यूटर पर समर्पित जीपीयू एक गैर-मानक स्लॉट के माध्यम से हस्तक्षेप किया जाता है।

इंटीग्रेटेड ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट

इस प्रकार के जीपीयू में एक समर्पित रैम यूनिट नहीं है। इसके बजाय, यह इसके संचालन के लिए कंप्यूटर मेमोरी के एक हिस्से का उपयोग करता है। इस GPU को मदरबोर्ड पर या तो इसके चिपसेट के हिस्से के रूप में एकीकृत किया जा सकता है या सीपीयू के साथ एक ही डाई पर बनाया जा सकता है। इनमें समर्पित ग्राफिक्स कार्ड की तुलना में कम क्षमता है लेकिन इसे लागू करने के लिए कम खर्चीला है। इंटेल एचडी ग्राफिक्स और एएमडी त्वरित प्रसंस्करण इकाई इस जीपीयू के उदाहरण हैं।

हाइब्रिड ग्राफिक्स प्रोसेसिंग

इस GPU की कार्यक्षमता समर्पित ग्राफिक्स कार्ड और एकीकृत ग्राफिक्स कार्ड के बीच है। यह सिस्टम मेमोरी के एक हिस्से का उपयोग करता है और इसमें एक छोटा समर्पित मेमोरी कैश भी होता है। यह समर्पित कैश रैम की उच्च विलंबता के लिए बनाता है। अति की हाइपर मेमोरी और एनवीडिया की टर्बोचैच आमतौर पर उपयोग की जाने वाली हाइब्रिड ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट हैं।

स्ट्रीम प्रोसेसिंग और जनरल प्रोसेसिंग जीपीयू

इन्हें लोकप्रिय रूप से जीपीजीपीयू कहा जाता है। सामान्य प्रयोजन के ग्राफिक्स प्रसंस्करण इकाई को आमतौर पर कंप्यूटर गुठली प्रदर्शन करने के लिए संशोधित स्ट्रीम प्रोसेसर के रूप में उपयोग किया जाता है। इस अवधारणा का उपयोग करते हुए आधुनिक ग्राफिक्स त्वरक की शडर की विशाल कम्प्यूटेशनल शक्ति का उपयोग सामान्य प्रयोजन कंप्यूटिंग शक्ति के रूप में किया जाता है। बड़े पैमाने पर वेक्टर संचालन के लिए, यह विधि एक साधारण सीपीयू की तुलना में उच्च प्रदर्शन देती है।

बाहरी GPU

एक बड़ी बाहरी हार्ड ड्राइव के समान, यह ग्राफिक प्रोसेसिंग यूनिट कंप्यूटर यूनिट के बाहर भी मौजूद है। ये बाहरी रूप से लैपटॉप कंप्यूटर से भी जुड़े होते हैं। लैपटॉप में आमतौर पर एक अच्छी मात्रा में रैम और एक पर्याप्त शक्तिशाली सीपीयू होता है। एक शक्तिशाली ग्राफिक्स प्रोसेसर के बजाय लैपटॉप कम शक्तिशाली लेकिन अधिक ऊर्जा-कुशल जहाज पर ग्राफिक्स चिप के साथ एम्बेडेड होते हैं। ये गेम ग्राफिक्स प्रदर्शन करने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली नहीं हैं और उच्च ग्राफिक्स गेम का समर्थन नहीं करते हैं। तो, यह बाहरी GPU उच्च प्रदर्शन के लिए लैपटॉप के साथ प्रयोग किया जाता है।

उच्च ग्राफिक्स और अच्छी छवि के प्रस्तावों की बढ़ती मांग के साथ, अधिक शक्तिशाली जीपीयू की मांग भी बढ़ रही है। शक्तिशाली GPU की उपलब्धता के साथ, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग जैसी उच्च प्रसंस्करण प्रौद्योगिकियों के क्षेत्र में बहुत कुछ हासिल किया जा सकता है। जीपीयू ने गेमिंग इंडस्ट्री में भी जबरदस्त उछाल दर्ज किया है। कई उच्च ग्राफिक गेम लॉन्च किए गए हैं जो पूरी तरह से GPU की शक्ति का उपयोग करते हैं। किस प्रकार के जीपीयू को लैपटॉप से ​​बाहरी रूप से जोड़ा जा सकता है?

पूछे जाने वाले प्रश्न

1)। क्या GPU एक ग्राफिक कार्ड है?

कंप्यूटिंग डिवाइस पर मौजूद एक ग्राफिक कार्ड एक संपूर्ण हार्डवेयर हिस्सा है। जबकि जीपीयू ग्राफिक कार्ड पर मौजूद एक चिप है।

२)। कौन सा तेज CPU या GPU है?

आज GPU पारंपरिक मेमोरी की तुलना में बड़ी मेमोरी यूनिट, अधिक प्रोसेसिंग पावर और बड़ी मेमोरी बैंडविड्थ के साथ उपलब्ध है। तो, सीपीयू सीपीयू की तुलना में लगभग 50 से 100 गुना तेज पाया जाता है।

३)। GPU में कितने कोर हैं?

GPU समानांतर कंप्यूटिंग करता है। इसमें सैकड़ों छोटे कोर एक साथ काम कर रहे हैं। यह बड़े पैमाने पर समानांतर कंप्यूटिंग GPU को अपनी बेहतर कंप्यूटिंग शक्ति देता है।

4)। क्या RTX या GTX बेहतर है?

जब GTX 1080 Ti की तुलना में, RTX 2080 में नई तकनीक है और बेहतर, तेज प्रदर्शन प्रदान करता है। GTX की तुलना में RTX लागत में कम है।

5)। क्या कोई CPU CPU की जगह ले सकता है?

GPU CPU की तुलना में तेज है। वे एक समय में कई कार्य करके बहुत तेजी से कार्य पूरा करते हैं। लेकिन यह केवल कुछ उच्च आवृत्ति ऑपरेशन कर सकता है और अन्य सभी निष्पादन जैसे कि इंटरप्ट का उपयोग, डेटा भंडारण सीपीयू द्वारा किया जाता है। नहीं, GPU CPU को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है।