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GPU की फुल फॉर्म Graphics Processing Unit होती है. GPU को हिंदी में ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग युनिट कहते है. GPU, ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट एक विशेष इलेक्ट्रॉनिक सर्किट है जिसे CPU के साथ 2D और 3D ग्राफिक्स को एक साथ प्रस्तुत करने के लिए डिज़ाइन किया गया है. गेमर की संस्कृति में GPU को ग्राफिक्स कार्ड के रूप में भी जाना जाता है. अब वित्तीय मॉडलिंग, अत्याधुनिक वैज्ञानिक अनुसंधान, गहन शिक्षण, विश्लेषण और तेल और गैस की खोज आदि जैसे क्षेत्रों में कम्प्यूटेशनल वर्कलोड में तेजी लाने के लिए GPU का अधिक व्यापक रूप से उपयोग किया जा रहा है. GPU प्रति चक्र हज़ारों ऑपरेशन को संभाल सकता है, ग्राफिक्स के प्रतिपादन में तेजी लाने के लिए डिज़ाइन किया गया एक प्रोसेसर.
चाहे गहन शिक्षण अनुप्रयोगों के लिए, बड़े पैमाने पर समानता, गहन 3D गेमिंग, या किसी अन्य मांग वाले कार्यभार के लिए, आज सिस्टम को पहले से कहीं अधिक करने के लिए कहा जा रहा है. एक सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट (CPU) और एक ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) की बहुत अलग भूमिकाएँ होती हैं. CPU का उपयोग किसके लिए किया जाता है? GPU का उपयोग किसके लिए किया जाता है? नए कंप्यूटर की खरीदारी और विनिर्देशों की तुलना करते समय प्रत्येक भूमिका की भूमिका जानना महत्वपूर्ण 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 कृत्रिम बुद्धि (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 को नाटकीय रूप से तेज करने के लिए जीपीयू की शक्ति का दोहन करना शुरू कर दिया.
एक Graphics processing unit (जीपीयू) एक विशेष Electronic सर्किट है. जिसे डिस्प्ले डिवाइस के आउटपुट के लिए फ्रेम बफर में छवियों के निर्माण में तेजी लाने के लिए मेमोरी में तेजी से हेरफेर करने और बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है. GPU का उपयोग एम्बेडेड सिस्टम, मोबाइल फोन, पर्सनल कंप्यूटर, वर्कस्टेशन और गेम कंसोल में किया जाता है.
आधुनिक जीपीयू कंप्यूटर ग्राफिक्स और इमेज प्रोसेसिंग में हेरफेर करने में बहुत कुशल हैं. उनकी अत्यधिक Parallel structure उन्हें एल्गोरिदम के लिए General purpose centralप्रसंस्करण इकाइयों (सीपीयू) की तुलना में अधिक कुशल बनाती है जो समानांतर में डेटा के बड़े ब्लॉक को संसाधित करती है. एक पर्सनल कंप्यूटर में, एक GPU वीडियो कार्ड पर मौजूद हो सकता है या मदरबोर्ड पर एम्बेडेड हो सकता है. कुछ CPU में, वे CPU डाई पर Embedded होते हैं.
1970 के दशक में, "जीपीयू" शब्द मूल रूप से ग्राफिक्स प्रोसेसर यूनिट के लिए खड़ा था और एक प्रोग्रामेबल प्रोसेसिंग यूनिट का वर्णन करता है जो सीपीयू से स्वतंत्र रूप से काम कर रही है और ग्राफिक्स हेरफेर और आउटपुट के लिए जिम्मेदार है. बाद में, 1994 में, सोनी ने 1994 में PlayStation कंसोल के तोशिबा-डिज़ाइन किए गए Sony GPU के संदर्भ में (अब ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट के लिए खड़ा है) शब्द का इस्तेमाल किया. इस शब्द को 1999 में Nvidia द्वारा लोकप्रिय बनाया गया, जिसने GeForce 256 को "दुनिया का पहला GPU" के रूप में विपणन किया. इसे "integrated change, प्रकाश व्यवस्था, triangle setup/clipping, और रेंडरिंग इंजन के साथ एकल-चिप प्रोसेसर" के रूप में प्रस्तुत किया गया था. प्रतिद्वंद्वी ATI टेक्नोलॉजीज ने 2002 में Radeon 9700 की रिलीज के साथ "विजुअल प्रोसेसिंग यूनिट" या VPU शब्द गढ़ा.
जबकि GPU (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट) अब उन पीसी की तुलना में बहुत अधिक हैं जिनमें वे पहली बार दिखाई दिए थे, वे समानांतर कंप्यूटिंग नामक एक बहुत पुराने विचार में लंगर डाले हुए हैं. और यही GPU को इतना शक्तिशाली बनाता है. सीपीयू, सुनिश्चित करने के लिए, आवश्यक बने रहें. तेज और बहुमुखी, सीपीयू कार्यों की एक श्रृंखला के माध्यम से दौड़ते हैं जिसमें बहुत सारी अन्तरक्रियाशीलता की आवश्यकता होती है. उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता के कीस्ट्रोक्स के जवाब में हार्ड ड्राइव से जानकारी को कॉल करना. इसके विपरीत, GPU जटिल समस्याओं को हजारों या लाखों अलग-अलग कार्यों में तोड़ते हैं और उन्हें एक ही बार में हल करते हैं. यह उन्हें ग्राफिक्स के लिए आदर्श बनाता है, जहां छवियों को स्क्रीन पर उड़ते रहने के लिए बनावट, प्रकाश व्यवस्था और आकृतियों का प्रतिपादन एक ही बार में करना पड़ता है.
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 हैं. एक शक्तिशाली निष्पादन इंजन, सीपीयू व्यक्तिगत कार्यों पर और चीजों को जल्दी से प्राप्त करने पर अपनी छोटी संख्या में कोर को 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 संभालते हैं.
एकीकृत या साझा ग्राफिक्स सीपीयू के समान चिप पर बनाए जाते हैं. कुछ सीपीयू एक समर्पित या असतत ग्राफिक्स पर निर्भर बनाम निर्मित जीपीयू के साथ आ सकते हैं. कभी-कभी आईजीपी या एकीकृत ग्राफिक्स प्रोसेसर के रूप में भी जाना जाता है, वे सीपीयू के साथ मेमोरी साझा करते हैं. एकीकृत ग्राफिक्स प्रोसेसर कई लाभ प्रदान करते हैं. सीपीयू के साथ उनका एकीकरण उन्हें समर्पित ग्राफिक्स प्रोसेसर पर स्थान, लागत और ऊर्जा दक्षता लाभ देने की अनुमति देता है. वे ग्राफिक्स से संबंधित डेटा के प्रसंस्करण को संभालने की शक्ति लाते हैं और वेब की खोज, 4K फिल्में स्ट्रीमिंग और आकस्मिक गेमिंग जैसे सामान्य कार्यों के लिए निर्देश देते हैं. इस तरह के दृष्टिकोण को अक्सर उन उपकरणों के साथ नियोजित किया जाता है जिनके लिए एक कॉम्पैक्ट आकार और ऊर्जा दक्षता महत्वपूर्ण होती है, जैसे लैपटॉप, टैबलेट, स्मार्टफोन और कुछ डेस्कटॉप.
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 दोहराव की गणना 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 प्रयोजन कंप्यूटिंग कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला का समन्वय करता है, जिसमें जीपीयू 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.
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 जैसी खनन क्रिप्टोकरेंसी के लिए किया जाता था, GPU का आमतौर पर अब बड़े पैमाने पर उपयोग नहीं किया जाता है, जो विशेष हार्डवेयर जैसे फील्ड-प्रोग्रामेबल ग्रिड एरेज़ (FPGA) और फिर एप्लिकेशन स्पेसिफिक इंटीग्रेटेड सर्किट (ASIC) को रास्ता देता है.
यह शब्द पहली बार सोनी द्वारा 1994 में गढ़ा गया था, लेकिन एनवीडिया ने अपने GeForce 256 मार्केटिंग के साथ दुनिया के पहले GPU के रूप में इस शब्द को लोकप्रिय बनाया.
जब इसका आविष्कार किया गया था तो इसका उपयोग 3D ग्राफिक्स के लिए किया गया था, लेकिन जैसे-जैसे तकनीकों का आधुनिकीकरण हुआ, वे लचीले और उन्नत होते गए, वे प्रोग्राम के लिए भी बहुत आसान हो गए. GPU का उपयोग गहन यथार्थवादी दृश्य प्रभाव और दृश्य बनाने के लिए किया जाता है, वे समानांतर प्रसंस्करण के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, व्यापक रूप से वीडियो गेम में उपयोग किए जाते हैं और अब उनका उपयोग कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की सहायता के लिए भी किया जा रहा है.
एक GPU SIMD (सिंगल इंस्ट्रक्शन मल्टीपल डेटा) या SIMT (सिंगल इंस्ट्रक्शन मल्टीपल थ्रेड्स) पर काम करता है और CPU के विपरीत इसकी कोर या प्रोसेसर की संख्या अधिक होती है, जिसका अर्थ है कि यह GPU को थ्रूपुट बढ़ाने में सक्षम बनाता है, भले ही एक कार्य की तुलना में अधिक समय लगता है एक सीपीयू. GPU में एक उच्च मेमोरी बैंडविड्थ और बस की चौड़ाई भी होती है जो बड़ी संख्या में प्रोसेसिंग कोर को जानकारी फीड करने में मदद करती है.
ग्राफिक्स कार्ड एक ऐड-इन बोर्ड है जिसमें GPU शामिल होता है.
ग्राफिक्स कार्ड डिस्प्ले यूनिट पर चित्र प्रस्तुत करता है और GPU उन ग्राफिक्स से संबंधित वास्तविक प्रसंस्करण करता है.
ग्राफिक्स कार्ड डिवाइस में एक एक्सपेंशन कार्ड है लेकिन GPU मुख्य प्रोसेसर के काम के बोझ को कुछ कम कर देता है.
कंप्यूटर में GPU कितने प्रकार का होता है?
इंटीग्रेटेड ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट - सीपीयू अपने मदरबोर्ड पर एक एकीकृत जीपीयू के साथ जो पतले और हल्के सिस्टम की अनुमति देता है.
असतत ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट - समर्पित मेमोरी के साथ बाहरी जीपीयू के साथ सीपीयू.
GPU अपने करीबी चचेरे भाई, CPU (सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट) के पूरक के रूप में विकसित हुआ. जबकि सीपीयू ने वास्तुशिल्प नवाचारों, तेज घड़ी की गति और कोर के अतिरिक्त के माध्यम से प्रदर्शन में वृद्धि जारी रखी है, जीपीयू को विशेष रूप से कंप्यूटर ग्राफिक्स वर्कलोड में तेजी लाने के लिए डिज़ाइन किया गया है. सिस्टम के लिए खरीदारी करते समय, सीपीयू बनाम जीपीयू की भूमिका जानने में मदद मिल सकती है ताकि आप दोनों का अधिकतम लाभ उठा सकें.
दो दशक पहले, GPU का उपयोग मुख्य रूप से गेम जैसे रीयल-टाइम 3D ग्राफ़िक्स अनुप्रयोगों में तेजी लाने के लिए किया जाता था. हालाँकि, जैसे ही २१वीं सदी शुरू हुई, कंप्यूटर वैज्ञानिकों ने महसूस किया कि GPU में दुनिया की कुछ सबसे कठिन कंप्यूटिंग समस्याओं को हल करने की क्षमता है. इस अहसास ने सामान्य प्रयोजन GPU युग को जन्म दिया. अब, ग्राफ़िक्स तकनीक का उपयोग अधिक व्यापक रूप से समस्याओं के व्यापक सेट पर किया जा रहा है. आज के GPU पहले से कहीं अधिक प्रोग्राम करने योग्य हैं, जो उन्हें पारंपरिक ग्राफिक्स रेंडरिंग से परे जाने वाले अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में तेजी लाने के लिए लचीलापन प्रदान करते हैं.
अतियथार्थवादी ग्राफिक्स और विशाल, जटिल इन-गेम दुनिया के साथ वीडियो गेम अधिक कम्प्यूटेशनल रूप से गहन हो गए हैं. उन्नत प्रदर्शन तकनीकों के साथ, जैसे कि 4K स्क्रीन और उच्च ताज़ा दर, आभासी वास्तविकता गेमिंग के उदय के साथ, ग्राफिक्स प्रसंस्करण की मांग तेजी से बढ़ रही है. GPU 2D और 3D दोनों में ग्राफ़िक्स प्रदान करने में सक्षम हैं. बेहतर ग्राफ़िक्स प्रदर्शन के साथ, गेम उच्च रिज़ॉल्यूशन पर, तेज़ फ़्रेम दर पर, या दोनों पर खेले जा सकते हैं.
वर्षों से, वीडियो संपादकों, ग्राफिक डिजाइनरों और अन्य रचनात्मक पेशेवरों ने लंबे समय तक प्रतिपादन समय के साथ संघर्ष किया है जो कंप्यूटिंग संसाधनों को बांधता है और रचनात्मक प्रवाह को रोकता है. अब, GPU द्वारा दी जाने वाली समानांतर प्रोसेसिंग से वीडियो और ग्राफिक्स को उच्च-परिभाषा प्रारूपों में प्रस्तुत करना तेज़ और आसान हो जाता है. जब प्रदर्शन की बात आती है, तो इंटेल सीपीयू और जीपीयू दोनों के लिए कोई समझौता नहीं करता है. Intel® Iris® Xe ग्राफिक्स के साथ, गेमर्स और सामग्री निर्माता अब और भी बेहतर प्रदर्शन और नई क्षमताएं प्राप्त कर सकते हैं. 11वीं पीढ़ी के Intel® Core™ प्रोसेसर के लिए अनुकूलित और अल्ट्रा-थिन और हल्के लैपटॉप के लिए एकदम सही, Intel® Iris® Xe ग्राफिक्स प्रोसेसर के साथ एकीकृत होते हैं. चुनिंदा लैपटॉप में Intel® Iris® Xe MAX, Intel का 20 वर्षों में पहला असतत ग्राफिक्स उत्पाद भी शामिल है. Intel® Iris® Xe MAX को उन्नत ग्राफिक्स प्रदर्शन और मीडिया क्षमताएं प्रदान करने के साथ-साथ 1080p में कहीं भी निर्बाध, इमर्सिव गेमप्ले का आनंद लेने के लिए डिज़ाइन किया गया था. सभी एक हल्के हल्के लैपटॉप पर. इसके अतिरिक्त, 11वीं पीढ़ी के Intel® Core™ प्रोसेसर, Iris® Xe MAX असतत ग्राफिक्स, और Intel® डीप लिंक टेक्नोलॉजी को मिलाकर, आप तृतीय पक्ष असतत ग्राफिक्स की तुलना में 1.4X AI1 प्रदर्शन और 2X बेहतर प्रदर्शन एन्कोडिंग सिंगल स्ट्रीम वीडियो 2 का अनुभव कर सकते हैं.
GPU प्रौद्योगिकी के लिए सबसे रोमांचक अनुप्रयोगों में से कुछ में AI और मशीन लर्निंग शामिल हैं. चूंकि GPU में असाधारण मात्रा में कम्प्यूटेशनल क्षमता शामिल होती है, इसलिए वे कार्यभार में अविश्वसनीय त्वरण प्रदान कर सकते हैं जो GPU की अत्यधिक समानांतर प्रकृति का लाभ उठाते हैं, जैसे कि छवि पहचान. आज की कई गहन शिक्षण प्रौद्योगिकियां सीपीयू के साथ मिलकर काम करने वाले जीपीयू पर निर्भर करती हैं.
सीपीयू और जीपीयू वीडियो रेंडरिंग - ग्राफिक्स कार्ड सीपीयू पर निर्भर होने की तुलना में वीडियो को एक ग्राफिक्स प्रारूप से दूसरे में तेजी से ट्रांसकोड करने में मदद करता है.
डेटा को तेज करना - एक GPU में उन्नत गणना क्षमता होती है जो एक निश्चित समय में CPU द्वारा संसाधित किए जा सकने वाले डेटा की मात्रा को तेज करता है. जब ऐसे विशेष प्रोग्राम होते हैं जिनमें जटिल गणितीय गणनाओं की आवश्यकता होती है, जैसे कि गहन शिक्षण या मशीन लर्निंग, तो उन गणनाओं को GPU द्वारा लोड किया जा सकता है. यह सीपीयू के लिए अन्य कार्यों को अधिक कुशलता से पूरा करने के लिए समय और संसाधनों को मुक्त करता है.
क्रिप्टोक्यूरेंसी खनन - बिटकॉइन जैसी आभासी मुद्राओं को प्राप्त करने में कंप्यूटर का उपयोग लेनदेन को संसाधित करने के लिए रिले के रूप में करना शामिल है. जबकि एक सीपीयू इस कार्य को संभाल सकता है, एक ग्राफिक्स कार्ड पर एक जीपीयू कंप्यूटर को बहुत तेजी से मुद्रा उत्पन्न करने में मदद कर सकता है.