NPU શું છે અને શું કામ કરે છે


આનો અર્થ એ કે જરૂરિયાતો ફક્ત મનુષ્યને નવી વસ્તુઓ શોધવા માટે ફરજ પાડે છે. તેવી જ રીતે, ડેટા પ્રોસેસિંગની દુનિયામાં, ગતિ વધારવાના સતત પ્રયત્નોને કારણે નવા પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ બનાવવામાં આવે છે. તે આ કાર્ય સરળતાથી અને યોગ્ય રીતે પૂર્ણ કરી શકશે.

હાલની તકનીકીને કારણે, ફુલી ઓટોમેશન પર વધુ સંશોધન ચાલી રહ્યું છે. ઘણા ઉદ્યોગો અને કંપનીઓ લોકોની જગ્યાએ મશીનો દ્વારા પોતાનું કામ કરાવવાનું યોગ્ય માને છે. આની સાથે, તેમનું કાર્ય ખૂબ ઝડપથી થાય છે, ઓછા પૈસામાં થાય છે, અને આની સાથે, તેમાં લગભગ કોઈ ભૂલો નથી.

આ કાર્ય કરવા માટે જે તકનીકનો ઉપયોગ થાય છે તેને કૃત્રિમ ઇન્ટેલેજન્સ કહેવામાં આવે છે. જ્યાં મશીનોને કૃત્રિમ બુદ્ધિ પૂરી પાડવામાં આવે છે, જે પોતે તેના બુદ્ધિની સહાયથી ઘણા કાર્યો પૂર્ણ કરી શકે છે.

તે હંમેશાં જોવામાં આવ્યું છે કે આવી પ્રકારની તકનીકીઓને યોગ્ય રીતે સંચાલિત કરવા માટે જટિલ મશીન લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સની જરૂર હોય છે. આ અલ્ગોરિધમ્સને વહેલી તકે ચલાવવા માટે, તેમની પ્રોસેસિંગ પાવર વધારવા માટે એક સારા માઇક્રોપ્રોસેસરની જરૂર છે. અને આ કરવા માટે, ન્યુરલ પ્રોસેસીંગ યુનિટ્સનો ઉપયોગ થાય છે.

હવે તમે ક્યા વિષય વિશે વાત કરવા જઈ રહ્યા છો તે વિશે તમારે ઓછામાં ઓછું કંઈક સમજાયું હશે. પછી વિલંબ કર્યા વિના, ચાલો શરૂ કરીએ અને જાણીએ કે આ એનપીયુ શું છે અને તેનો ઉપયોગ ક્યાં થાય છે.

એનપીયુ એ એક પ્રકારનું પ્રોસેસિંગ એકમ છે. આ એક ખાસ રીતનો માઇક્રોપ્રોસેસર છે જે મશીન લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સને વેગ આપવા માટે બનાવવામાં આવી છે. આ કાર્ય માટે, તે કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્ક (એએનએન) અથવા રેન્ડમ ફોરેસ્ટ્સ (આરએફ) જેવા આગાહી મોડેલો પર કાર્ય કરે છે.

એનપીયુનું પુરૂ નામ શું છે?


એનપીયુનું પૂર્ણ સ્વરૂપ ન્યુરલ પ્રોસેસિંગ એકમ છે. તેને ન્યુરલ પ્રોસેસર પણ કહેવામાં આવે છે.

સીવીવી શું છે અને તે કેવી રીતે કાર્ય કરે છે

એનએફસી શું છે અને તે કેવી રીતે કાર્ય કરે છે

એનપીયુના અન્ય નામો શું છે?


એનપીયુનાં ઘણાં નામ મેઝુદ છે. ટેન્સર પ્રોસેસિંગ યુનિટ (ટીપીયુ), ન્યુરલ નેટવર્ક પ્રોસેસર (એનએનપી), ઇન્ટેલિજન્સ પ્રોસેસિંગ યુનિટ (આઈપીયુ), વિઝન પ્રોસેસિંગ યુનિટ (વીપીયુ) અને ગ્રાફિક્સ પ્રોસેસિંગ યુનિટ (જીપીયુ) જેવા ઘણા નામોથી એનપીયુ પણ જાણીતા છે.

ન્યુરલ નેટવર્ક શું છે?


તે એક ડિવાઇસ અથવા software પ્રોગ્રામ છે જેમાં ઘણાં એકબીજા સાથે જોડાયેલા તત્વો માહિતીની એક સાથે પ્રક્રિયા કરવાનું ચાલુ રાખે છે અને તેની સાથે તેઓ ભૂતકાળના દાખલાઓ અનુસાર તેને સ્વીકારવાનું અને શીખવાનું ચાલુ રાખે છે.

મશીન લર્નિંગ પ્રોસેસરોની સૂચિ

ડિઝાઇનર એન.પી.યુ.

અલીબાબા અલી-એનપીયુ

બાયડુ કુનલૂન

બિટમેન સોફન

કેમ્બ્રિકન મલૂ

ગૂગલ ટી.પી.યુ.

ગ્રાફકોર આઈ.પી.યુ.

ઇન્ટેલ એનએનપી અસંખ્ય આઇક્યૂ

એનવીડિયા વોલ્ટા

આ ન્યુરલ નેટવર્ક પ્રોસેસીંગ શું છે?


જો આપણે કોઈ પણ કન્ઝ્યુમર ઇલેક્ટ્રોનિક્સ વિશે વાત કરીશું, તો તમે બધામાં એઆઈનો અનુભવો છો. જ્યાં માર્કેટિંગ ટીમ મોટે ભાગે આ શબ્દનો ઉપયોગ કરે છે, જ્યારે આપણે એઆઈ (આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ) નો ઉલ્લેખ કરીએ છીએ, ત્યારે અમે ખાસ મશીન લર્નિંગ વિશે વાત કરી રહ્યા છીએ.

સિલિકોન આઇપી જેવી મોટાભાગની તકનીકમાં ઉપયોગમાં લેવામાં આવતા વિશિષ્ટ હાર્ડવેર બ્લોક્સ, સરળતા સાથે કન્વોલિશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક (સીએનએન) ચલાવવા માટે ખાસ કરવામાં આવ્યા છે.

આમાંથી એક વાત સ્પષ્ટ થઈ ગઈ છે કે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ મુખ્યત્વે ગતિ અને ચોકસાઈ વધારવા માટે વપરાય છે.

ન્યુરલ નેટવર્ક ચલાવવા માટે મુખ્યત્વે બે પાસાં છે:


પ્રથમ તે છે કે તમારી પાસે પ્રશિક્ષિત મોડેલ હોવું જોઈએ જેમાં વાસ્તવિક માહિતી હોય અને જે મોડેલમાં પાછળથી ચાલતા ડેટાનું વર્ણન કરે. આ મોડેલોની તાલીમ પ્રોસેસર સઘન છે - તેને પ્રારંભ કરવા માટે માત્ર ઘણું કામ કરવું જરૂરી નથી, પરંતુ તે મોડેલોના અમલની તુલનામાં, આ કરવા માટે વધુ પ્રમાણમાં ચોકસાઇ જરૂરી છે.

આ અમને સમજવા માટે બનાવે છે કે ન્યુરલ નેટવર્કને ચલાવવાની તુલનામાં, કાર્યક્ષમ ન્યુરલ નેટવર્ક તાલીમ માટે વધુ કાર્યક્ષમ અને જટિલ હાર્ડવેર જરૂરી છે. અને ખાસ કરીને, આ મોડેલોનો મોટા ભાગને ઉચ્ચ પ્રદર્શન હાર્ડવેર, જેમ કે સર્વર-ક્લાસ GPUS દ્વારા તાલીમ આપવામાં આવે છે, અને ગૂગલના TPU જેવા વિશિષ્ટ હાર્ડવેરનો ઉપયોગ ક્લાઉડમાં સર્વર પર થાય છે.

બીજો પાસું ન્યુરલ નેટવર્ક (એનએન) એ છે કે આ મોડેલોનું અમલ. જો આપણે આ પૂર્ણ થયેલા મોડેલો વિશે વાત કરીશું, તો તેમા તેમને નવા ડેટા સાથે ખવડાવવા અને મોડેલ દ્વારા પ્રાપ્ત પરિણામો ઉત્પન્ન કરવાનો સમાવેશ થાય છે.

પ્રક્રિયા કે જેમાં ન્યુરલ નેટવર્ક મોડેલનું અમલ તેમને ઇનપુટ ડેટા પ્રદાન કરીને કરવામાં આવે છે જેથી તમને આઉટપુટ પરિણામ મળે, આવી પ્રક્રિયાને ઇન્ફરન્સિંગ કહેવામાં આવે છે. તાલીમ અને ઇન્ટરફેસીંગમાં ફક્ત વૈચારિક તફાવતો જ નથી, પરંતુ ગણતરીની વિવિધ આવશ્યકતાઓ પણ છે.

તેમ છતાં તેને ખૂબ સમાંતર ગણતરી નામ આપવામાં આવ્યું છે, તે હજી પણ નીચી ચોકસાઇવાળા ગણતરીઓ સાથે કરી શકાય છે અને સમયસર અમલ માટે જરૂરી કામગીરીની એકંદર રકમ ઓછી હોવા છતાં પણ તે ખૂબ ફરક પાડતી નથી.

આનો અર્થ એ છે કે અમે અનુમાન કરવા માટે સસ્તા હાર્ડવેરનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ અને તેની સાથે તે ઘણા સ્થળો અને દૃશ્યોમાં થઈ શકે છે.

એનપીયુ કેમ લાવવામાં આવ્યું?


અમારું લક્ષ્ય પહેલાથી જ હતું કે કેવી રીતે ન્યુરલ નેટવર્કને કોઈ એક ધાર ડિવાઇસ પર સ્થાનિક રૂપે ઇન્ફરન્સ કરીને ચલાવવું, જેના માટે અમારી પાસે સ્માર્ટફોન જેવા આ અમલીકરણને ચલાવવા માટે ઘણાં વિવિધ પ્રોસેસિંગ blocks ઉપકરણો છે. .

સીપીયુ, જીપીયુ અને તે પણ ડીએસપી બધા અનુક્રમણિકા કાર્યો ચલાવવા માટે સક્ષમ છે, પરંતુ તેમાં કાર્યક્ષમતામાં ઘણો વધારે તફાવત છે. જ્યાં સામાન્ય હેતુ સીપીયુનો ઉપયોગ આવા કાર્યો માટે ભાગ્યે જ થાય છે કારણ કે તેઓ મોટાભાગે સમાંતર અમલને ધ્યાનમાં રાખીને ચિંતા કરીને રચાયેલ નથી.

જીપીયુ અને ડીએસપી એ એક વધુ સારો વિકલ્પ છે, પરંતુ હજી હજી વધુ કામ કરવાનું બાકી છે. ખાસ કરીને, આ પ્રોસેસરો હોવા છતાં, એનપીયુ નામનો નવો વર્ગ પ્રોસેસિંગ એક્સિલરેટર પણ ઉપયોગમાં લેવાયો હતો.

આ નવા આઇપી બ્લોક્સ ઉદ્યોગમાં હજી પણ નવા છે, તેથી હજી સુધી તેને સામાન્ય નામ આપવામાં આવ્યું નથી. હાયસિલીકોન / હ્યુઆવેઇએ તેનું નામ એનપીયુ / ન્યુરલ પ્રોસેસિંગ યુનિટ રાખ્યું છે જ્યારે એપલે જાહેરમાં તેને એનઇ / ન્યુરલ એન્જિન નામ આપ્યું છે.

આ એનપીયુ ક્યાં વપરાય છે?


આપણે જાણીએ છીએ કે હવે આપણા ફોનમાં કૃત્રિમ બુદ્ધિ પણ ઉપલબ્ધ છે. જો આપણે તેમના વ્યવહારિક ઉપયોગ વિશે વાત કરીએ, તો ન્યુરલ એન્જિન નવા આઇફોન એક્સમાં તેના એ 11 બાયોનિક ચિપનો એક ભાગ રહ્યો છે.

હ્યુઆવેઇ કિરી 970 ચિપમાં ન્યુરલ પ્રોસેસીંગ યુનિટ અથવા એનપીયુ મેઝુદ પણ છે; અને આની સાથે, પિક્સેલ 2 માં એક ગુપ્ત એઆઈ સંચાલિત ઇમેજિંગ ચિપ પણ સક્રિય કરવામાં આવી છે.

આ નેક્સ્ટ-જેન ચિપ્સ કેમ બનાવવામાં આવી છે?


હવે સવાલ એ આવે છે કે આ નવી નેક્સ્ટ જેન ચિપ્સનો હેતુ બરાબર છે. મોબાઇલ ચિપસેટ્સ ધીમે ધીમે તેનાથી નાના અને વધુ વ્યવહારદક્ષ બનવા લાગ્યા છે, અને તેઓ તેની સાથે વધુ કામ પણ કરી રહ્યા છે, સાચું કહેવા માટે, ઘણી વિવિધ પ્રકારની જોબ્સ.

એવું જોવામાં આવે છે કે હવે કોઈપણ હાઇ-એન્ડ સ્માર્ટફોનના હૃદયમાં સીપીયુની સાથે જ સંકલિત ગ્રાફિક્સ - જીપીયુ ગોઠવવામાં આવી રહ્યા છે. આ દ્રશ્યોનું આ તમામ ભારે પ્રશિક્ષણ બનાવે છે જેથી મુખ્ય પ્રોસેસરને થોડું ઓછું કામ કરવું પડે અને તેઓ અન્ય કાર્યમાં વધુ સમય લે.

એ.આઇ. ચિપ્સની આ નવી પ્રજાતિઓ વધુ સ્માર્ટ બની રહી છે અને ઘણા પ્રકારનાં જટિલ કાર્યો સરળતાથી સંચાલિત કરવામાં સક્ષમ છે.

શું એનપીયુ ખરેખર જીપીયુ સાથે સ્પર્ધા કરે છે?


તેમ છતાં આ શબ્દનો ઉપયોગ માર્કેટર્સ અને મીડિયામાં વારંવાર કરવામાં આવે છે, પરંતુ ન્યુરલ પ્રોસેસિંગ યુનિટ (એનપીયુ) ની વ્યાખ્યા અત્યાર સુધી અયોગ્ય અને અપરિપક્વ છે.

ડેલોઇટ એલએલપીના મેનેજિંગ ડિરેક્ટર ડેવિડ સ્કેટ્સકીના જણાવ્યા મુજબ, એનપીયુની હજી સુધી એક પણ વ્યાખ્યા નથી. તેમના મતે, "આ એક પ્રોસેસર આર્કિટેક્ચર છે જે મશીન લર્નિંગને વધુ કાર્યક્ષમ - ઝડપી બનાવવા માટે બનાવવામાં આવી છે અને તેની સાથે ઓછી શક્તિનો વપરાશ કરે છે".

એયુ અલ્ગોરિધમનો સાથે વ્યવહાર કરતી વખતે ન્યુરલ પ્રોસેસિંગ યુનિટ જેવી શરતો સાથે જોડાયેલા નવા પ્રોસેસર આર્કિટેક્ચરો વધુ ઉપયોગી સાબિત થયા છે કેમ કે તાલીમ અને ન્યુરલ નેટવર્ક ચલાવવું બંને ગણતરીત્મક રૂપે ખૂબ માંગ કરે છે.

સી.પી.યુ., જે અનુક્રમે ગાણિતિક ગણતરીઓ કરે છે, આવી માંગણીઓને અસરકારક રીતે હેન્ડલ કરવા માટે બધા સજ્જ નથી.

ગ્રાફિક્સ પ્રોસેસિંગ યુનિટ્સ (જીપીયુ), ચીપ્સ કે જે ગાણિતિક ગણતરીઓ ઝડપથી કરવા સમાંતર પ્રક્રિયાનો ઉપયોગ કરે છે, માટે આ એક વિશાળ તક છે.

જી.પી.યુ. આ ક્ષેત્રમાં એકલા હોવાથી અને એનવીડિયા અને એએમડી માત્ર બે કંપનીઓ છે જે આખા બજારમાં પ્રભુત્વ ધરાવે છે. અહીં બધા સેમિકન્ડક્ટર વિક્રેતાઓ સમાન વિશિષ્ટતા શોધી રહ્યા છે જેથી કોઈ એનપીયુ શરૂ કરી શકે કે જે આ જી.પી.યુ.ને સ્પર્ધા કરી શકે.

તો આ ન્યુરલ પ્રોસેસીંગ યુનિટ શું છે?


અહીં એનવીડિયા અને એએમડી વચ્ચે તફાવત જોવા માટે, ઘણી કંપનીઓ "એન, 'પી' અને 'યુ' ના કોઈપણ સંયોજનના કેટલાક સંયોજનનો ઉપયોગ કરે છે જેથી તેઓ લાયક થઈ શકે કે આ ચિપ્સ એઆઈ એલ્ગોરિધમ્સને લક્ષ્યમાં રાખે છે." માર્કેટના આ ક્ષેત્રમાં પહેલેથી જ ઉપયોગમાં લેવાતા જી.પી.યુ. સામે અમલ અને સ્પર્ધા કરવા.

આ સ્પર્ધામાં વાયરલેસ ટેક્નોલજી વિક્રેતાઓ ક્વાલકોમ, હ્યુઆવેઇ ટેકનોલોજીઓ અને Apple ઘણી મોટી કંપનીઓ મુખ્ય છે. અને તેઓ બધા તેમની નવીનતમ તકનીકીનું વર્ણન કરવા માટે એનપીયુ અથવા તેના કેટલાક ભિન્નતાનો ઉપયોગ કરે છે.

જ્યારે હ્યુઆવેઇની કિરીન 970 ચિપ ન્યુરલ પ્રોસેસિંગ યુનિટનો ઉપયોગ કરે છે, તો ક્યુઅલકોમનો સ્નેપડ્રેગન 845 મોબાઇલ પ્લેટફોર્મ પણ ન્યુરલ પ્રોસેસિંગ એન્જિનનો ઉપયોગ કરે છે. અને બીજો Apple એ 11 બાયોનિક પ્રોસેસર, જે ન્યુરલ એન્જિન છે જે મશીન લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સ ચલાવે છે.

આ સિવાય બીજી મુંઝવણ પણ ઘણા મનમાં બેઠી છે. જે તે છે કે ન્યુરલ પ્રોસેસિંગ યુનિટ અથવા ન્યુરલ એન્જિન, GPU અથવા સીપીયુની તુલનામાં કોઈ માનક હાર્ડવેર અથવા કોઈ ચોક્કસ એઆઈ વિધેયનો સંદર્ભ લેતો નથી.

એનાલિસ્ટ્સના કહેવા મુજબ, તે તેમની ક્ષમતા છે જે ડેટાને સમાંતર પર પ્રક્રિયા કરે છે અને કેટલીક સામાન્યતાઓ પણ છે જે આ શરતોને સાથે જોડે છે.

આપણને આ એ.આઇ. ચીપ્સની કેમ જરૂર છે?


આ એ.આઇ. ચિપ્સનો ઉપયોગ કરવા માટેનું મુખ્ય કારણ એ છે કે તમે નિયમિત સીપીયુ કે જે તમે ફોન, લેપટોપ અને ડેસ્કટોપ પર જોઈ શકો છો તે વર્તમાન મશીન લર્નિંગની બધી માંગને પૂર્ણ કરી શકતા નથી, અને તેનો ઉપયોગ કરી શકો છો. ધીમી સર્વિસ અને ફાસ્ટ ડ્રેઇનિંગ બેટરી જેવી વર્તમાન સમસ્યાઓ મૂળમાંથી દૂર કરી શકાય છે.

સમાંતર પ્રક્રિયા સિવાય, અમે અમારા ડિવાઇસમાં મલ્ટિ-ટાસ્કિંગ કરી શકીએ છીએ. આ સાથે, તમે મોટી રમતો અથવા વિડિઓ software નો પણ ઉપયોગ કરી શકો છો, જે એક સાથે કામ કરવા માટે વપરાય છે તે ખૂબ જ સરળ હતું. ઉપકરણની ગણતરીની ગતિ, પ્રક્રિયાની ગતિ ઘણી હદ સુધી વધી જાય છે.

તો શું તમારે પણ આ એઆઈ ચીપ તમારા ફોનમાં રાખવી પડશે?


ના, તે જરૂરી નથી. કારણ કે આપણા લક્ષ્યાંક લોકો આવા ઘણા કાર્યો જાતે કરવા સક્ષમ છે. પરંતુ જો તમે પાવર યુઝર છો તો ચોક્કસ તમારે તેના વિશે વધારે વિચારવાની જરૂર નથી.

હ્યુઆવેઇ અને Apple બંને કિસ્સાઓમાં, આ નવા હાર્ડવેરનો ઉપયોગ કરવાનો મુખ્ય ઉપયોગ આ ફોન્સને સુધારવાનો છે. જ્યાં તેનો ઉપયોગ હ્યુઆવેઇમાં એટલા માટે થયો કે તેઓ મેટ 10 ના પ્રભાવને ચકાસવા માગે છે, તેઓ જે રીતે કામ કરે છે તે રેકોર્ડ કરવા માંગે છે. તે જ સમયે, કારણ કે Apple પાસે બે નવી સુવિધાઓ છે, ફેસ આઈડી અને એનિમોજીનો ઉપયોગ પાવર અપ કરવા માટે કરવામાં આવ્યો હતો.

આ સિવાય, જો તમારા ફોનમાં એવી નવી સુવિધાઓ છે કે જેને ઓપરેટ કરવા માટે ઘણી ગણતરીની શક્તિની જરૂર હોય, પ્રોસેસિંગ સ્પીડની જરૂર હોય અને તેની સાથે વધુ સારી બેટરી પણ જરૂરી હોય, તો તમારે આ એઆઇ ચિપ્સની જરૂર છે.