NPU क्या है और कैसे काम करता है

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आप ये जरुर जानना चाहेंगे के NPU क्या है (What’s NPU in Hindi) ये कैसे काम करता हैं और इसे कहाँ इस्तमाल में लाया गया है के बारे में आप में बहुतों को शायद कुछ पता भी न हो. इसमें दुःख करने वाली कोई बात नहीं है क्यूंकि यह microprocessor अपने श्रिंखला में बहुत ही नया है.

केवल कुछ ही corporations ने इसे इस्तमाल में लाया हुआ है. जैसे जैसे हमारा संसार generation के box में तरक्की कर रहा है वैसे वैसे नए और अद्भुत applied sciences का आविस्कर हो रहा है. वो कहते हैं न की “Necessity is the mum of Invention”.

इसका अर्थ है की जरूरतें ही हम इंसानों को नयी नयी चीज़ों की खोज करने के लिए बाध्य करती है. वैसे ही Knowledge Processing की दुनिया में भी लगातार velocity बढ़ाने की कोशिश के कारण नए Processing Gadgets को बनाया जाता है. ये इस काम को आसानी से और सठीक ढंग से पूरा कर सके.

चूँकि अभी के generation की बात करें तब अभी Absolutely Automation के ऊपर ज्यादा analysis चल रहा है. कई Industries और Corporations ने अपने कामों को लोगों के बदले मशीनों से करवाना ठीक समझ रहे हैं. इससे उनका काम बहुत ही जल्द हो जाता है, कम पैसों में हो जाता है और इसके साथ साथ इसमें गलतियों का होना न के बराबर होता है.

इसी काम को करने के लिए जिस generation का इस्तमाल होता है उसे Synthetic Intellegence कहा जाता है. जहाँ की मशीनों को कृत्रिम बुद्धि प्रदान की जाती है जो की खुद ही अपने intellegence की मदद से बहुत से duties को पूरा कर देते हैं.

अक्सर ये देखा गया है की इस प्रकार के applied sciences के लिए complicated system studying algorithms की जरुरत होती है उसे ठीक ढंग से perform करने के लिए. ये algorithms को जल्द से जल्द run करने के लिए अच्छी Microprocessor की जरुरत होती है उनकी processing energy को बढ़ाने के लिए. और इसे करने के लिए Neural Processing Gadgets का इस्तमाल किया जाता है.

अब तो आपको कुछ न कुछ जरुर समझ में आ ही गया होगा की आज हम किस विषय में बात करने वाले हैं. तो फिर बिना देरी किये चलिए शरू करते हैं और जानते हैं की आखिर ये NPU क्या होता है और इसे कहाँ इस्तमाल में लाया जाता है.

NPU क्या है (What’s NPU in Hindi)

NPU Kya Hai Hindi

NPU एक प्रकार का Processing Unit होता है. यह एक ख़ास तरीके का microprocessor होता है जिसे की कुछ ऐसा design किया गया है की जिससे ये system studying algorithms को boost up कराने में मदद करता है. इस काम के लिए ये predictive fashions जैसे की synthetic neural networks (ANNs) or random forests (RFs) पर perform करता है.

NPU का Complete Shape क्या है ?

NPU का Complete Shape होता है Neural Processing Unit. इसे neural processor भी कहा जाता है.

NPU के दुसरे नाम क्या क्या हैं ?

NPU के बहुत से नाम मेह्जुद हैं. NPUs को लोग बहुत से नाम जैसे की tensor processing unit (TPU), neural community processor (NNP), intelligence processing unit (IPU), imaginative and prescient processing unit (VPU) और Graphics processing unit (GPU) के नाम से भी जानते हैं.

Neural Community क्या है?

यह एक ऐसा software या instrument program होता है जिसमें की बहुत से interconnected parts data को procedure करते रहते हैं concurrently और इसके साथ वो previous patterns के हिसाब से उससे adapting और be informed भी करते रहते हैं.

Device studying processors की checklist

Dressmaker NPU
Alibaba Ali-NPU
Baidu Kunlun
Bitmain Sophon
Cambricon MLU
Google TPU
Graphcore IPU
Intel NNP Myriad EyeQ
Nvidia Volta

ये Neural Community Processing क्या है?

यदि हम किसी भी shopper electronics की बात करें तब सभी में आपको AI की गूंज महसूस होगी. जहाँ इस time period का ज्यादा इस्तमाल Advertising crew ही किया करते हैं वहीँ जब हम AI (Synthetic Intelligence) की जिक्र करते हैं तब वहीँ हम in particular Device Studying की ही बात कर रहे होते हैं.

ज्यादातर applied sciences जैसे की Silicon IPs में जो specialised {hardware} block का इस्तमाल किया गया है उन्हें ख़ास तोर से optimize किया गया है ताकि उसमें convolutional neural networks (CNNs) आसानी से run हो सके.

एक बात तो इससे साफ़ हो ही चुकी है की Neural Networks का इस्तमाल मुख्य रूप से velocity और accuracy को बढ़ाने के लिए किया जाता है.

Neural Networks को चलाने का मुख्य रूप से दो ही Facets हैं :

पहला की आपके पास एक educated type होना चाहिए जो की precise data रखता हो और जो उस information को describe करता हो जो की वह type में बाद में run होता हो. इन fashions की coaching processor in depth होती है – न केवल इसे करने में बहुत सारा काम करना होगा इसे get started करने के लिए, बल्कि इसे करने के लिए higher ranges of precision की जरुरत है, उन fashions के execution की तुलना में.

इससे हमें ये समझ आता है की एक environment friendly neural community coaching के लिए ज्यादा tough और complicated {hardware} की जरुरत होती है, neural networks को execute करने की तुलना में. और ख़ास इसी करनवास इन fashions की bulk को excessive efficiency {hardware}, जैसे की server-class GPUs के द्वारा teach किया जाता है और specialised {hardware} जैसे की Google की TPUs का इस्तमाल servers पर किया जाता है cloud में.

वहीँ दूसरा side Neural Community (NN) यह है की इन fashions की execution. यदि हम इन finished fashions की बात करूँ तब उसमें उन्हें new information से feed करना, और ऐसे effects generate करना जो की वो type perceives करते हैं सम्मिलित हैं.

ऐसा procedure जिसमें की neural community type की execution करना उन्हें enter information प्रदान कर जिससे की आपको एक output end result प्राप्त हो, ऐसे procedure को inferencing कहते हैं. Coaching और interfacing में केवल conceptual variations ही नहीं है बल्कि इसमें compute necessities भी अलग अलग हैं.

भले ही इसका नाम extremely parallel compute हो, लेकिन फिर भी इसे decrease precision computations से किया जा सकता है और well timed execution के लिए जो general quantity की efficiency चाहिए वो कम होने से भी ज्यादा फर्क नहीं पड़ता है.

इसका मतलब है की हम inference को करने के लिए less expensive {hardware} का इस्तमाल कर सकते हैं और इसके साथ इसे बहुत से places में और situations में किया जा सकता है.

NPU को क्यूँ लाया गया?

हमारा तो पहले से ही ये function था की कैसे हम neural community को in the community inferencing करके run कर सकें in the community किसी एक edge software पर, जिसके लिए हमारे पास इस implementation को run करने के लिए बहुत से अलग अलग processing blocks units पर जैसे की एक smartphone.

CPU, GPU और यहाँ तक की DSPs सभी सक्षम हैं inferencing duties को run करने के लिए, लेकिन इनमें बहुत ज्यादा potency variations है. जहाँ Basic goal CPUs को बहुत ही कम इस्तमाल में लाया जाता है ऐसे कामों के लिए क्यूंकि उन्हें huge parallelised execution in thoughts को चिंता करके designed नहीं किया गया है.

वहीँ GPUs और DSPs ज्यादा बेहतर विकल्प है लेकिन फिर भी इनमें अभी और भी काम करना बाकि है. खास इसीलिए इन processor के वाबजूद भी एक नयी category की processing accelerator जिसे की NPU कहा जाता है उसे इस्तमाल में लाया गया.

चूँकि ये नए IP blocks अभी तक भी नए हैं business में इसलिए अभी तक भी एक commonplace nomenclature इसे प्रदान नहीं किया गया है. HiSilicon/Huawei ने इसे NPU/neural processing unit का नाम दिया है वहीँ Apple ने publicly इसे NE/neural engine कहा है.

इन NPU का इस्तमाल कहाँ किया गया है ?

जैसे की हम जानते ही हैं की अब तो Synthetic intelligence हमारे telephone में भी उपलब्ध होने लगा है. यदि हम इनकी sensible use की बात करें तब नए iPhone X में Neural Engine इसकी A11 Bionic chip का हिस्सा रही है.

वहीँ Huawei Kiri 970 chip में भी एक Neural Processing Unit or NPU मेह्जुद होता है; और इसके साथ Pixel 2 में भी एक secret AI-powered imaging chip को turn on कर दिया गया है.

इन Subsequent-gen chips को क्यूँ Design किया गया है ?

अब सवाल आता है की आखिर इन नये subsequent gen chips का असल में क्या मकसद है. जैसे की cell chipsets धीरे धीरे छोटे होते जा रहे हैं और इसके साथ ज्यादा refined भी, और इसके साथ वो ज्यादा काम भी कर रहे हैं, ठीक से कहें तो बहुत से अलग अलग प्रकार के jobs.

नज़र में आया है की अब built-in graphics—GPUs अब CPU के साथ ही set हो रहे हैं किसी high-end smartphones के center में. इससे ये सभी heavy lifting कर रहे हैं visuals के जिससे primary processor को थोडा कम काम करना पड़ता है और वो दुसरे काम में ज्यादा समय लगाते हैं.

ये नए प्रजाति के AI chips और भी ज्यादा good बन जा रहे हैं और बड़े ही easily कई प्रकार के complicated duties को भी आसानी से maintain कर पा रहे हैं.

क्या सच में NPU compete कर रहा है GPU के साथ?

भले ही यह time period बहुत बार entrepreneurs और media में इस्तमाल होता रहा है, लेकिन neural processing unit (NPU) की definition अभी तक भी obscure और immature रही है.

David Schatsky, जो की managing director हैं Deloitte LLP के, उनके अनुसार अभी तक NPU की कोई unmarried definition मेह्जुद नहीं है. वहीँ उनके अनुसार ” ये एक ऐसा processor structure है जिसे की कुछ ऐसा design किया गया है जो की system studying को ज्यादा environment friendly बनाता हो – ज्यादा sooner करता हो और इसके साथ कम energy intake करता हो“.

साथ ही नए processor architectures जो की neural processing unit जैसे phrases के साथ connect हों, वो ज्यादा helpful साबित हुए हैं जब AI algorithms के साथ deal किया जता है क्यूंकि coaching और operating neural networks दोनों computationally बहुत ही challenging होते हैं.

CPUs, जो की mathematical calculations sequentially carry out करते हैं, वो सारे ill-equipped होते हैं ऐसे calls for को successfully maintain करने के लिए.

इससे graphics processing gadgets (GPUs) के लिए एक बहुत बड़ा अवसर है, chips जो की parallel processing का इस्तमाल करते हैं temporarily mathematical calculations carry out करने के लिए.

चूँकि GPU इस box में अकेले हैं और केवल दो corporations Nvidia और AMD ही है जो की पुरे marketplace को dominate कर रहे हैं. यहाँ सभी semiconductor distributors ऐसे ही oppourtunity के तलाश में हैं जिससे कोई NPUs को release कर सकें जो की इन GPUs को compete कर सकें.

तो क्या हैं ये Neural Processing Unit?

यहाँ पर Nvidia और AMD के बिच differentiate करने के लिए, बहुत से corporations कुछ ऐसे aggregate का इस्तमाल करते हैं “any aggregate of ‘N,’ ‘P’ और ‘U’ जिससे वो qualify हो सकें की ये chips focused हैं AI algorithms को execute करने के लिए और GPU के towards compete करने के लिए जिन्हें की पहले ही marketplace के इस sector में इस्तमाल किया जा रहा है.

इस pageant में बहुत से बड़े corporations जैसे की wi-fi generation distributors Qualcomm, Huawei Applied sciences और Apple मुख्य हैं. और ये सभी NPU या उसके कुछ variation का इस्तमाल करते हैं अपने newest tech को describe करने के लिए.

जहाँ Huawei’s Kirin 970 chip का इस्तमाल करती है एक neural processing unit के तोर पर वहीँ Qualcomm’s Snapdragon 845 cell platform भी एक neural processing engine का इस्तमाल करता है. और दूसरी और Apple A11 Bionic processor, जो की एक neural engine है जो की system studying algorithms को चलाता है.

इसके अलावा एक और confusion भी कईओं के मन में बैठा हुआ है. जो की है एक GPU या CPU के evaluate में एक neural processing unit या neural engine किसी standardized {hardware} या किसी particular AI capability को refer नहीं करता है.

बल्कि analysts के अनुसार ये उनकी talent है जो की information को procedure करती है parallel में और कुछ commonalities होते हैं जो की इन phrases को एक साथ जोड़ते हैं.

क्यूँ हमें इन AI CHIPS की जरुरत होती है?

जो मुख्य कारण है इन AI chips को इस्तमाल करने के लिए वो ये की अभी के common cpu जो की आप telephones, laptops, और desktops में देख सकते हैं वो सारे अभी के system studying calls for को fulfil नहीं कर सकते हैं, और इनके इस्तमाल से अभी के issues जैसे की sluggish carrier और fast-draining battery को जड़ से हटाया जा सकता है.

इसके अलावा parallel processing के होने से हम अपने software में multi-tasking कर सकते हैं. इसके साथ बड़े बड़े video games या video instrument का भी इस्तमाल कर सकते हैं जिन्हें एक साथ काम करना पहले बड़ा मुस्किल काम हुआ करता था. Software की calculation velocity, processing velocity कई हद तक बढ़ जाती है.

तो क्या आपको भी अपने Telephone में यह AI CHIP रखना जरुरी है ?

नहीं, यह जरुरी नहीं है. क्यूंकि ऐसे बहुत से duties को हमारे devides खुद करने के लिए सक्षम हैं. पर अगर आप एक energy consumer हैं तब तो जरुर अन्यथा इसके बारे में आपको ज्यादा सोचने की जरुरत नहीं है.

दोनों Huawei और Apple के instances में, इस नए {hardware} का इस्तमाल करने का मुख्य इस्तमाल इन telephones को बेहतर बनाने का है. जहाँ Huawei में इसका इस्तमाल सिर्फ इसलिए हुआ था क्यूंकि ये Mate 10 के efficiency को परखना चाहते थे, इसके काम करने के तरीके को report करना चाहते थे. वहीँ Apple में चूँकि दो नए options जो की हैं Face ID और animoji को energy up करने के लिए इस्तमाल किया गया था.

इसके अलावा अगर आपके telephones में ऐसे नए options हैं जिन्हें की perform होने के लिए बहुत सारा computational energy की जरुरत है, processing velocity की जरुरत हैं और इसके साथ बेहतर battery की भी जरुरत है तब आपको इन AI chips की जरुरत होती है.

आज आपने क्या सीखा

मुझे पूर्ण आशा है की मैंने आप लोगों को NPU क्या होता है और ये कैसे काम करता है? के बारे में पूरी जानकारी दी और में आशा करता हूँ आप लोगों को NPU क्या है (What’s NPU in Hindi) के बारे में समझ आ गया होगा.

मेरा आप सभी पाठकों से गुजारिस है की आप लोग भी इस जानकारी को अपने आस-पड़ोस, रिश्तेदारों, अपने मित्रों में Percentage करें, जिससे की हमारे बिच जागरूकता होगी और इससे सबको बहुत लाभ होगा. मुझे आप लोगों की सहयोग की आवश्यकता है जिससे मैं और भी नयी जानकारी आप लोगों तक पहुंचा सकूँ.

मेरा हमेशा से यही कोशिश रहा है की मैं हमेशा अपने readers या पाठकों का हर तरफ से हेल्प करूँ, यदि आप लोगों को किसी भी तरह की कोई भी doubt है तो आप मुझे बेझिजक पूछ सकते हैं. मैं जरुर उन Doubts का हल निकलने की कोशिश करूँगा.

आपको यह लेख NPU क्या है? और ये कैसे काम करता है? कैसा लगा हमें remark लिखकर जरूर बताएं ताकि हमें भी आपके विचारों से कुछ सीखने और कुछ सुधारने का मोका मिले. मेरे पोस्ट के प्रति अपनी प्रसन्नता और उत्त्सुकता को दर्शाने के लिए कृपया इस पोस्ट को Social Networks जैसे कि Fb, Twitter इत्यादि पर proportion कीजिये.

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