What is GPU in Hindi, आज के समय में मुश्किल से ही ऐसा कोई घर होगा जहा Computer और Smart Phone का इस्तेमाल ना किया जाता हो. जैसे जैसे Technology विकसित हो रही है साथ साथ उसको इस्तेमाल करने वाले लोगो की संख्या भी बढ़ती जा रही है. अगर पुराने समय की बात की जाए तो कंप्यूटर और फ़ोन के बारे में ज्यादा लोग नहीं जानते थे पर अब ऐसा बिलकुल भी नहीं है. आज ज्यादातर लोग इन चीजों के बारे में जानते है और जो नहीं जानते वो इनके बारे में सीख रहे है, जैसे की आप जो हमारे इस लेख को इस समय पढ़ रहे है. आप भी तो यह यही जानने आये है की GPU क्या होता है और GPU की Full Form क्या है. क्या आप जानते है की हमारी दुनिया की जनसँख्या जो की 7.9 अरब है उसमे से 4.33 अरब लोग Internet को Phone और Computer की सहायता से इस्तेमाल करते है. तो अब चलिए जानते है की GPU क्या होता है.
GPU एक Co-Processor है जो ग्राफिकल कैलकुलेशन करता है. इसकी वजह से हमारे कंप्यूटर व फोन में फोटो और वीडियो बहुत जल्दी एवं अच्छे से चलते है. कंप्यूटर ग्राफिक्स का मतलब कंप्यूटर द्वारा बनाई गई Pictures और Movies को कहा जाता है. हमारे फोन और कंप्यूटर की स्क्रीन पर जो भी इमेजेस या विजुअल हमें दिखाई देते है उसे Graphics कहते है. कंप्यूटर में पहले यह काम CPU करता था, परन्तु जब से बड़े-बड़े ग्राफिक्स वाली Application आने लगी है तब से मोबाइल और कंप्यूटर में तेज़ प्रोसेसिंग करने के लिए CPU पर बहुत लोड पड़ने लगा और इसे कम करने के लिए GPU का निर्माण किया गया. अगर बात करे मोबाइल डिवाइसेस की तो इसमें जो एप्लीकेशन और प्रोग्रम चलते है उसे कण्ट्रोल करने का कार्य प्रोसेसर करता है और जो स्क्रीन पर दिखाई देते है जैसे- Image, Video, Games, इनको GPU कण्ट्रोल करता है.
GPU का क्या काम है: 1990 के दशक में , जब चिप निर्माता NVIDIA ने इसे गढ़ा, तो GPU उस हिस्से के लिए एक सामान्य शब्द बन गया जो एक सिस्टम पर Graphics संचालित करता था. कंपनी के Graphics card की GeForce रेंज सबसे पहले लोकप्रिय और सुनिश्चित की जाने वाली संबद्ध तकनीक है, programmable shading, hardware acceleration, और stream processing शामिल है. हालाँकि Operating System के डेस्कटॉप वातावरण जैसी सरल वस्तुओं को प्रस्तुत करना, आमतौर पर CPU में निर्मित Graphics processing के सीमित लचीलेपन द्वारा नियंत्रित किया जा सकता है . अतिरिक्त वर्कलोड के लिए अतिरिक्त GPU की आवश्यकता होती है जो एक समर्पित GPU के साथ आता है. व्यक्तिगत और व्यावसायिक प्रणाली के लिए, Graphics Processing Unit (GPU) सबसे महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकी प्रकार है. GPU को समानांतर प्रसंस्करण के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसका उपयोग विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है, जिसमें Video Rendering और Graphics शामिल हैं.
GPU का काम मूल रूप से, GPU को 3D Graphics rendering में तेजी लाने के लिए डिज़ाइन किया गया था. वे समय के साथ अधिक मॉड्यूलर और प्रोग्राम योग्य हो गए हैं, जिससे उनकी क्षमताओं में सुधार हुआ है. यह छायांकन तकनीक और उन्नत प्रकाश व्यवस्था के साथ Graphics Processor को अधिक रोमांचक दृश्य प्रभाव और अधिक यथार्थवादी दृश्य बनाने में सक्षम बनाता है. अन्य डेवलपर्स ने भी अतिरिक्त कार्यभार में तेजी लाने के लिए उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग, गहन शिक्षा आदि में GPU की शक्ति का दोहन करना शुरू कर दिया है.
GPU का उपयोग आम तौर पर high-quality gaming experiences को चलाने के लिए किया जाता है , जिससे super-slick rendering और graphic design होता है . हालांकि, कई व्यावसायिक अनुप्रयोग भी हैं, जो मजबूत graphics chips पर निर्भर करते हैं. आज, GPU पहले से कहीं अधिक प्रोग्राम योग्य है, जो उन्हें पारंपरिक graphics rendering से परे जाने वाले विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों को गति देने की क्षमता प्रदान करता है. विभिन्न एप्लिकेशन हैं जहां हम GPU का उपयोग कर सकते हैं.
GPU उन्हीं सिद्धांतों के साथ काम करता है जिनपर CPU करता है . सॉफ्टवेयर एप्लीकेशन के साथ मिलकर काम करने वाला सीपीयू, फोटो के बारे में जानकारी GPU को भेजता है. चित्र बनाने के लिए GPU स्क्रीन पर पिक्सल का उपयोग करने का तरीका तय करता है. यह तब उस सूचना को एक केबल के माध्यम से मॉनिटर को भेजता है.
GPU,ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट के लिए खड़ा है. GPU को वीडियो कार्ड या ग्राफिक्स कार्ड के रूप में भी जाना जाता है. चित्र, वीडियो और 2D या 3D एनिमेशन प्रदर्शित करने के लिए, प्रत्येक डिवाइस एक GPU का उपयोग करता है. एक जीपीयू अंकगणित की तेजी से गणना करता है और सीपीयू को अलग-अलग काम करने के लिए मुक्त करता है. एक GPU में मल्टी-टास्किंग के लिए बहुत सारे छोटे कोर होते हैं, जबकि एक CPU मुख्य रूप से अनुक्रमिक सीरियल प्रोसेसिंग के आधार पर कुछ कोर का उपयोग करता है. कंप्यूटिंग की दुनिया में, ग्राफिक्स प्रोसेसिंग तकनीक विशिष्ट लाभ प्रदान करने के लिए उन्नत हुई है. आधुनिक जीपीयू सामग्री निर्माण, मशीन लर्निंग, गेमिंग आदि में नई संभावनाओं को सक्षम बनाता है.
1990 के दशक में, जब चिप निर्माता एनवीडिया ने इसे गढ़ा, तो GPU उस हिस्से के लिए एक सामान्य शब्द बन गया, जो एक सिस्टम पर ग्राफिक्स को संचालित करता है. कंपनी के ग्राफिक्स कार्ड की GeForce रेंज प्रोग्रामेबल शेडिंग, हार्डवेयर एक्सेलेरेशन और स्ट्रीम प्रोसेसिंग सहित सबसे पहले लोकप्रिय और सुनिश्चित संबद्ध तकनीक रही है. यद्यपि साधारण वस्तुओं का प्रतिपादन, जैसे कि एक ऑपरेटिंग सिस्टम का डेस्कटॉप वातावरण, आमतौर पर सीपीयू में निर्मित ग्राफिक्स प्रसंस्करण के सीमित लचीलेपन द्वारा नियंत्रित किया जा सकता है. अतिरिक्त कार्यभार के लिए अतिरिक्त अश्वशक्ति की आवश्यकता होती है जो एक समर्पित GPU के साथ आती है. व्यक्तिगत और व्यावसायिक प्रणाली के लिए, ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) सबसे महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकी प्रकार है. GPU को समानांतर प्रसंस्करण के लिए डिज़ाइन किया गया है और इसका उपयोग वीडियो रेंडरिंग और ग्राफिक्स सहित विभिन्न अनुप्रयोगों में किया जाता है. मूल रूप से, GPU को 3D ग्राफिक्स रेंडरिंग में तेजी लाने के लिए डिज़ाइन किया गया था. वे समय के साथ अधिक मॉड्यूलर और प्रोग्राम करने योग्य बन गए हैं, जिससे उनकी क्षमताओं में सुधार हुआ है. यह ग्राफिक्स प्रोग्रामर को अधिक रोमांचक दृश्य प्रभाव और अधिक यथार्थवादी दृश्य बनाने के लिए छायांकन तकनीकों और उन्नत प्रकाश व्यवस्था के साथ सक्षम बनाता है. अन्य डेवलपर्स ने भी अतिरिक्त कार्यभार को तेज करने के लिए उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग, गहन शिक्षण आदि में GPU की शक्ति का उपयोग करना शुरू कर दिया है.
GPU का उपयोग आमतौर पर उच्च-गुणवत्ता वाले गेमिंग अनुभवों को चलाने के लिए किया जाता है, जिससे जीवन-जैसा सुपर-स्लिक रेंडरिंग और ग्राफिक डिज़ाइन तैयार होता है. हालांकि, कई व्यावसायिक अनुप्रयोग भी हैं, जो मजबूत ग्राफिक्स चिप्स पर निर्भर करते हैं. आज, GPU पहले से कहीं अधिक प्रोग्राम योग्य है, जिससे उन्हें विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों को गति देने की क्षमता मिलती है जो पारंपरिक ग्राफिक्स रेंडरिंग से आगे जाते हैं. ऐसे कई एप्लिकेशन हैं जहां हम GPU का उपयोग कर सकते हैं.
विशाल और अति-यथार्थवादी, जटिल इन-गेम दुनिया के साथ, वीडियो गेम गेमिंग के लिए अतिरिक्त कम्प्यूटेशनल रूप से गहन हो गए हैं. नई डिस्प्ले तकनीक के साथ, जैसे 4K डिस्प्ले और उच्च रिफ्रेश रेट, और वर्चुअल रियलिटी गेमिंग की वृद्धि, ग्राफिक्स प्रोसेसिंग की मांग तेजी से बढ़ती है. गेम बेहतर रिज़ॉल्यूशन, बेहतर फ़्रेम दर, या प्रत्येक उन्नत ग्राफ़िक्स प्रदर्शन के साथ खेले जा सकते हैं.
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग GPU तकनीक के लिए कई रोमांचक पैकेज पेश करते हैं. चूंकि GPU में असाधारण मात्रा में कम्प्यूटेशनल शक्ति होती है, इसलिए वे कार्यभार में जबरदस्त त्वरण प्रदान कर सकते हैं जो GPU के अत्यधिक समानांतर डिज़ाइन, जैसे छवि पहचान का लाभ उठाते हैं. कई उन्नत शिक्षण प्रौद्योगिकियां सीपीयू के साथ संयोजन में काम करने वाले जीपीयू पर निर्भर करती हैं.
कई वर्षों से, वीडियो संपादकों, ग्राफिक्स डिजाइनरों और विभिन्न पेशेवरों ने वीडियो संपादन और सामग्री निर्माण के लिए लंबे समय से संघर्ष किया है, जिसने सिस्टम संसाधनों को बांध दिया और रचनात्मक प्रवाह को बाधित कर दिया. अब, GPU का समानांतर प्रसंस्करण उच्च गुणवत्ता वाले प्रारूपों में वीडियो और ग्राफिक्स को आसान और तेज़ बनाता है. इसके अलावा, आधुनिक जीपीयू में विशिष्ट मीडिया और डिस्प्ले इंजन होते हैं, जो वीडियो उत्पादन और प्लेबैक को अधिक शक्ति-कुशल बनाने में मदद करते हैं.
सीपीयू (सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट) को पीसी का दिमाग कहा गया है. GPU इसकी आत्मा. हालांकि, पिछले एक दशक में, GPU पीसी के बॉक्सी दायरे से बाहर हो गए हैं. GPUs ने दुनिया भर में AI बूम को प्रज्वलित किया है. वे आधुनिक सुपरकंप्यूटिंग का एक महत्वपूर्ण हिस्सा बन गए हैं. उन्हें बड़े पैमाने पर नए हाइपरस्केल डेटा केंद्रों में बुना गया है. गेमर्स द्वारा अभी भी बेशकीमती, वे एन्क्रिप्शन से नेटवर्किंग से लेकर एआई तक सभी प्रकार के कार्यों को गति देने वाले त्वरक बन गए हैं. और वे वर्कस्टेशन, डेस्कटॉप पीसी और लैपटॉप की एक नई पीढ़ी के अंदर गेमिंग और प्रो ग्राफिक्स में प्रगति करना जारी रखते हैं. 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 तोड़ देता है और उन्हें एक ही बार में हल कर देता है. 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.
वह एप्लिकेशन - कंप्यूटर ग्राफिक्स - कई हत्यारे ऐप्स में से पहला था. और इसने GPU के पीछे विशाल R&D इंजन को आगे बढ़ाया है. यह सब GPU को आला बाजारों की सेवा करने वाले अधिक विशिष्ट, फिक्स्ड-फ़ंक्शन चिप्स से आगे दौड़ने में सक्षम बनाता है. उस सारी शक्ति को सुलभ बनाने वाला एक अन्य कारक: CUDA. पहली बार 2007 में जारी किया गया, समानांतर कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म कोडर्स को अपने कोड में कुछ सरल कमांड डालकर सामान्य प्रयोजन प्रसंस्करण के लिए GPU की कंप्यूटिंग शक्ति का लाभ उठाने देता है. यह GPU को आश्चर्यजनक नए क्षेत्रों में बढ़ने देता है. और तेजी से बढ़ते मानकों के समर्थन के साथ - जैसे कुबेरनेट्स और डॉकर्स - अनुप्रयोगों का परीक्षण कम लागत वाले डेस्कटॉप जीपीयू पर किया जा सकता है और तेज, अधिक परिष्कृत सर्वर जीपीयू के साथ-साथ हर प्रमुख क्लाउड सेवा प्रदाता तक बढ़ाया जा सकता है.
मूर के कानून के समाप्त होने के साथ, 1999 में NVIDIA द्वारा आविष्कार किए गए GPU, ठीक समय पर आए मूर का नियम बताता है कि एक एकीकृत सर्किट में बंद किए जा सकने वाले ट्रांजिस्टर की संख्या हर दो साल में दोगुनी हो जाएगी. दशकों से, इसने कंप्यूटिंग शक्ति में तेजी से वृद्धि की है. हालाँकि, वह कानून कठिन भौतिक सीमाओं के विरुद्ध चला है. जीपीयू कई प्रोसेसर के बीच कार्यों को विभाजित करके अनुप्रयोगों को तेज करने का एक तरीका प्रदान करता है - जैसे ग्राफिक्स, सुपरकंप्यूटिंग और एआई. 2017 एएम के विजेता जॉन हेनेसी और डेविड पैटरसन के मुताबिक, ऐसे त्वरक अर्धचालक के भविष्य के लिए महत्वपूर्ण हैं. ट्यूरिंग अवार्ड और कंप्यूटर आर्किटेक्चर के लेखक: माइक्रोप्रोसेसरों पर मौलिक पाठ्यपुस्तक का एक मात्रात्मक दृष्टिकोण.
GPU: AI की कुंजी, कंप्यूटर विज़न, सुपरकंप्यूटिंग और बहुत कुछ, पिछले एक दशक में यह अनुप्रयोगों की बढ़ती रेंज के लिए महत्वपूर्ण साबित हुआ है. CPU की तुलना में GPU ऊर्जा की प्रत्येक इकाई के लिए बहुत अधिक कार्य करता है. यह उन्हें सुपर कंप्यूटरों की कुंजी बनाता है जो अन्यथा आज के विद्युत ग्रिड की सीमाओं से आगे निकल जाते हैं. एआई में, जीपीयू "डीप लर्निंग" नामक तकनीक की कुंजी बन गए हैं. डीप लर्निंग न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से बड़ी मात्रा में डेटा डालता है, उन्हें ऐसे कार्यों को करने के लिए प्रशिक्षित करता है जो किसी भी मानव कोडर के वर्णन के लिए बहुत जटिल हैं.
कंप्यूटिंग की दुनिया में अद्वितीय लाभ देने के लिए ग्राफिक्स प्रोसेसिंग तकनीक विकसित हुई है. नवीनतम ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) गेमिंग, सामग्री निर्माण, मशीन लर्निंग, और बहुत कुछ में नई संभावनाओं को अनलॉक करती हैं.
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.
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.
जबकि GPU और ग्राफ़िक्स कार्ड (या वीडियो कार्ड) शब्द अक्सर एक दूसरे के स्थान पर उपयोग किए जाते हैं, इन शब्दों के बीच एक सूक्ष्म अंतर होता है. जैसे मदरबोर्ड में सीपीयू होता है, वैसे ही ग्राफिक्स कार्ड एक ऐड-इन बोर्ड को संदर्भित करता है जिसमें जीपीयू शामिल होता है. इस बोर्ड में GPU को कार्य करने और बाकी सिस्टम से कनेक्ट करने की अनुमति देने के लिए आवश्यक घटकों का बेड़ा भी शामिल है. GPU दो बुनियादी प्रकारों में आते हैं: एकीकृत और असतत. एक एकीकृत जीपीयू अपने अलग कार्ड पर बिल्कुल नहीं आता है और इसके बजाय सीपीयू के साथ एम्बेडेड होता है. असतत जीपीयू एक अलग चिप है जो अपने स्वयं के सर्किट बोर्ड पर लगा होता है और आमतौर पर पीसीआई एक्सप्रेस स्लॉट से जुड़ा होता है.
बाजार में अधिकांश GPU वास्तव में एकीकृत ग्राफिक्स हैं. तो, एकीकृत ग्राफिक्स क्या हैं, और यह आपके कंप्यूटर में कैसे काम करता है? एक सीपीयू जो अपने मदरबोर्ड पर पूरी तरह से एकीकृत जीपीयू के साथ आता है, पतले और हल्के सिस्टम, कम बिजली की खपत और कम सिस्टम लागत की अनुमति देता है. Intel ग्राफ़िक्स टेक्नोलॉजी, जिसमें Intel Iris Plus और Intel Iris Xe ग्राफ़िक्स शामिल हैं, एकीकृत ग्राफ़िक्स तकनीक में सबसे आगे हैं. Intel ग्राफ़िक्स के साथ, उपयोगकर्ता ऐसे सिस्टम में इमर्सिव ग्राफ़िक्स का अनुभव कर सकते हैं जो कूलर चलाते हैं और लंबी बैटरी लाइफ प्रदान करते हैं.
कई कंप्यूटिंग एप्लिकेशन एकीकृत GPU के साथ अच्छी तरह से चल सकते हैं. हालांकि, व्यापक प्रदर्शन मांगों के साथ अधिक संसाधन-गहन अनुप्रयोगों के लिए, एक असतत GPU (कभी-कभी एक समर्पित ग्राफिक्स कार्ड कहा जाता है) नौकरी के लिए बेहतर अनुकूल है. ये GPU अतिरिक्त ऊर्जा खपत और गर्मी निर्माण की कीमत पर प्रसंस्करण शक्ति जोड़ते हैं. असतत GPU को आमतौर पर अधिकतम प्रदर्शन के लिए समर्पित कूलिंग की आवश्यकता होती है.
GPU का उपयोग किस लिए किया जाता है?
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 21वीं 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.
GPU गेमिंग के लिए ?
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.
GPU वीडियो संपादन और सामग्री निर्माण के लिए -
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 पेश की 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.
मशीन लर्निंग के लिए GPU -
GPU प्रौद्योगिकी के लिए सबसे रोमांचक अनुप्रयोगों में से कुछ में AI और मशीन लर्निंग शामिल हैं. चूंकि GPU में कम्प्यूटेशनल क्षमता की एक असाधारण मात्रा 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.