▷ npu क्या है और यह आपके मोबाइल प्रदर्शन को कैसे मदद करता है

सीपीयू, जीपीयू और अब एनपीयू। अब कुछ समय के लिए, विभिन्न टेलीफोन निर्माताओं ने एक नए घटक को सबसे अधिक अज्ञात करने पर जोर दिया है। एनपीयू, या बेहतर कहा जाता है, तंत्रिका प्रसंस्करण इकाई या तटस्थ प्रसंस्करण इकाई, एक घटक है जो सीधे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से संबंधित गतिविधियों में हस्तक्षेप करता है। लेकिन वास्तव में NPU क्या है और यह CPU और GPU से क्या अंतर करता है? हम इसे नीचे देखते हैं।

GPU, CPU और NPU क्या हैं और उनके अंतर क्या हैं?

सीपीयू और जीपीयू के रूप में हम जो जानते हैं, वह कंप्यूटर और स्मार्टफोन के दो सबसे महत्वपूर्ण घटक हैं। मोटे तौर पर, सीपीयू पृष्ठभूमि में लंगर डाले गए अनुप्रयोगों, कार्यक्रमों और सिस्टम प्रक्रियाओं से डेटा से संबंधित सभी सूचनाओं को संसाधित करने की इकाई है ।

एक भौतिक विमान पर यह एक इकाई से अधिक कुछ नहीं है जो गणितीय कार्यों को हल करता है और निर्देशों के रूप में उनकी व्याख्या करता है । अन्य घटकों के साथ, आवृत्ति और कोर जितना अधिक होता है, सूचना को संसाधित करने की अधिक क्षमता होने से प्रदर्शन उतना ही अधिक होता है।

GPU के लिए, ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट 3 डी और 2 डी ग्राफिक्स से संबंधित सभी सूचनाओं को संसाधित करने के लिए है । चूंकि आज के इंटरफेस जटिल 2 डी और 3 डी मानचित्रों पर आधारित हैं, इसलिए टीम को एक विलायक तरीके से डेटा के साथ काम करने के लिए दूसरी इकाई की आवश्यकता होती है।

गेम और वीडियो के अलावा, GPU सिस्टम के एनिमेशन और उच्च गुणवत्ता वाले वीडियो रिकॉर्डिंग के प्रबंधन के लिए बेहद उपयोगी है, अन्य अन्य सतही कार्यों के बीच।

तो NPU के लिए क्या है? इस घटक का उद्देश्य सीपीयू से निर्देश प्राप्त करना है जिसके लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग की आवश्यकता होती है ताकि इसे और अधिक कुशलता से संसाधित किया जा सके, और इसका संचालन मस्तिष्क के कार्यों के समान करने की कोशिश करता है।

जिन कार्यों के लिए एनपीयू जिम्मेदार है, उन्हें कम समय में गणितीय गणनाओं की उच्च मात्रा के संकल्प के साथ करना है। इस प्रकार की चिप की कुंजी सीपीयू और जीपीयू की तुलना में बहुत अधिक यात्रा के साथ गति और ऊर्जा दक्षता पर आधारित है।

एनपीयू, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग

हमने पहले ही देखा है कि एनपीयू क्या है और इसका मुख्य कार्य क्या है, लेकिन एनपीयू के उपयोग के लिए किन कार्यों की आवश्यकता होती है और मोबाइल फोन पर इसका वास्तविक अनुप्रयोग क्या है? विस्तार से जाने के लिए, हमें पहले यह जानना होगा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मार्चाइन लर्निंग और डीप लर्निंग क्या हैं ।

पहली अवधारणा को भौतिक स्तर पर, एक निश्चित प्रकार के सॉफ़्टवेयर के उपयोग के आधार पर भिन्न होने वाली सभी गतिविधि के साथ करना है। और यह है कि जबकि सीपीयू और जीपीयू ऑपरेशनों को हल करते हैं जो सिस्टम द्वारा पूर्वनिर्धारित होते हैं, एनपीयू गणनाओं को हल करता है जो उपयोगकर्ता के आधार पर भिन्न हो सकते हैं ।

ये गणना पोर्ट्रेट मोड में तस्वीरों के प्रसंस्करण, वास्तविक समय में एक वीडियो के स्थिरीकरण, कैमरे के माध्यम से विभिन्न वस्तुओं की दूरी की 3 डी में गणना या कीबोर्ड पर भाषा की भविष्यवाणी से संबंधित हो सकती हैं। ऐसे कार्य जिन्हें संक्षेप में, बहुत कम समय में चर गणना के संकल्प की आवश्यकता होती है ।

लेकिन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की असली कुंजी मशीन लर्निंग के साथ ठीक करना है। यह शब्द समय के साथ डिवाइस के उपयोग की आदतों को सीखने के लिए एक निश्चित प्रकार की प्रणाली की क्षमता को संदर्भित करता है । एनपीयू इन आदतों को हल करने और तदनुसार कार्य करने के लिए ठीक है। एक निश्चित समय में कुछ कार्यों को सक्रिय करें, उन अनुप्रयोगों के लोडिंग को तेज करें जो हम मोबाइल फोन पर सबसे अधिक उपयोग करते हैं, कीबोर्ड पर इमोटिकॉन्स की भविष्यवाणी करते हैं, दिन के समय के आधार पर बैटरी के उपयोग को समायोजित करते हैं…

तो गहरी सीख क्या है? यह अवधारणा बिना किसी संदेह के तीनों में सबसे दिलचस्प है। डीप लर्निंग एनपीयू संचालन को संदर्भित करता है जिसे हल करने के लिए मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं है ।

इसका संचालन एक मस्तिष्क और एक इन्सेफेलॉन के समान है जो प्रति प्रोसेसर से अधिक है , जो उपयोगकर्ता द्वारा निर्धारित किए बिना समीकरणों को हल करने में सक्षम है, लेकिन पर्यावरण द्वारा। वर्तमान में इसका एप्लिकेशन वर्तमान मोबाइल सिस्टम में बहुत व्यापक नहीं है, इसलिए उपयोगकर्ता को सक्रिय रूप से हस्तक्षेप किए बिना उपयोगकर्ता की जरूरतों के लिए सभी सॉफ़्टवेयर को समायोजित करने के लिए डीप लर्निंग के कार्यों को लागू करने के लिए एंड्रॉइड और आईओएस के लिए इंतजार करना आवश्यक होगा।