ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU)

ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU)

प्रसंग

ग्राफ़िक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (GPUs) खास गेमिंग कॉम्पोनेंट्स से ग्लोबल डिजिटल इंफ्रास्ट्रक्चर की ज़रूरी रीढ़ बन गए हैं। वे अभी जेनरेटिव AI , रियल-टाइम इंडस्ट्रियल "डिजिटल ट्विन्स," और बड़े क्लाउड-बेस्ड हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग (HPC) क्लस्टर्स के मुख्य ड्राइवर हैं।

ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (GPU) के बारे में

परिभाषा: GPU एक खास इलेक्ट्रॉनिक सर्किट है जिसे मेमोरी में तेज़ी से बदलाव करने और उसे बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है, ताकि डिस्प्ले पर आउटपुट के लिए फ्रेम बफर में इमेज बनने में तेज़ी आए।

• कोर फिलॉसफी: जबकि एक CPU (सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट) एक "जनरलिस्ट" है जिसे सीक्वेंशियल लॉजिक और कॉम्प्लेक्स ब्रांचिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है, एक GPU एक "स्पेशलिस्ट" है जिसे बड़े पैमाने पर पैरेललिज़्म के लिए डिज़ाइन किया गया है ।

ओरिजिन: यह शब्द 1999 में Nvidia द्वारा GeForce 256 के रिलीज़ के साथ पॉपुलर हुआ , यह पहला चिप था जिसने एक ही प्रोसेसर पर ट्रांसफ़ॉर्म, लाइटिंग, ट्रायंगल सेटअप/क्लिपिंग और रेंडरिंग इंजन को इंटीग्रेट किया था।

यह कैसे काम करता है: रेंडरिंग और कंप्यूट पाइपलाइन

GPU एक बड़े टास्क को हज़ारों छोटे, एक साथ होने वाले ऑपरेशन में तोड़कर "शर्मनाक पैरेलल" वर्कलोड को हैंडल करता है:

1. वर्टेक्स प्रोसेसिंग: वर्चुअल स्पेस में 3D ऑब्जेक्ट्स की पोजीशन कैलकुलेट करने के लिए मैट्रिक्स मैथ का इस्तेमाल करता है।
2. रैस्टराइज़ेशन: उन ज्योमेट्रिक शेप्स (आमतौर पर ट्रायंगल) को पिक्सल या "फ़्रैगमेंट्स" के ग्रिड में बदलता है।
3. शेडिंग: हज़ारों छोटे कोर का इस्तेमाल करके हर पिक्सेल के लिए रंग, लाइट और शैडो को एक साथ कैलकुलेट करता है।
4. आउटपुट: फ़ाइनल फ़्रेम VRAM (वीडियो RAM) में स्टोर होता है और डिस्प्ले पर भेजा जाता है।

AI पिवट: AI एप्लीकेशन में, GPU विज़ुअल रेंडरिंग स्टेप्स को छोड़ देता है। इसके बजाय, यह अपने कोर को मैट्रिक्स मल्टीप्लिकेशन करने के लिए रीपर्पस करता है , जो न्यूरल नेटवर्क को ट्रेन और चलाने के लिए ज़रूरी बेसिक मैथ है।

प्रमुख विशेषताऐं

• पैरेलल आर्किटेक्चर: मॉडर्न GPU में हज़ारों CUDA कोर (Nvidia) या स्ट्रीम प्रोसेसर (AMD) होते हैं। डीप लर्निंग मैथ को तेज़ करने के लिए अब खास तौर पर स्पेशलाइज़्ड टेंसर कोर शामिल किए गए हैं।
• हाई मेमोरी बैंडविड्थ: यह GDDR6X या HBM3 (हाई बैंडविड्थ मेमोरी) जैसी अल्ट्रा-फास्ट मेमोरी का इस्तेमाल करता है ताकि डेटा बिना किसी रुकावट के प्रोसेसर तक पहुंच सके।
• प्रोग्रामेबिलिटी: CUDA या OpenCL जैसे फ्रेमवर्क के ज़रिए , GPU अब सिर्फ़ ग्राफ़िक्स तक ही सीमित नहीं हैं; वे कोई भी मैथमेटिकल काम कर सकते हैं ( GPGPU - GPU पर जनरल-पर्पस कंप्यूटिंग)।
• थर्मल और एनर्जी की मांग: 2026 में हाई-एंड AI GPU (जैसे ब्लैकवेल या रुबिन आर्किटेक्चर) हर चिप पर 1000W से ज़्यादा हो सकते हैं , जिससे डेटा सेंटर में एडवांस्ड लिक्विड-कूलिंग सॉल्यूशन की ज़रूरत होगी।

अनुप्रयोग

चुनौतियां

• सप्लाई चेन कंसंट्रेशन: प्रोडक्शन कुछ प्लेयर्स (डिज़ाइन के लिए Nvidia, फैब्रिकेशन के लिए TSMC) पर बहुत ज़्यादा निर्भर है, जिससे "GPU की कमी" होती है और सेमीकंडक्टर एक्सेस को लेकर जियोपॉलिटिकल टेंशन होती है।
• बिजली की खपत: GPU-हैवी डेटा सेंटर का बहुत ज़्यादा एनर्जी फुटप्रिंट ग्लोबल नेट-ज़ीरो सस्टेनेबिलिटी लक्ष्यों के लिए एक चुनौती है।
• सॉफ्टवेयर कॉम्प्लेक्सिटी: GPU के लिए कोड लिखना CPU के मुकाबले काफी ज़्यादा कॉम्प्लेक्स है, जिसके लिए पैरेलल प्रोग्रामिंग की खास जानकारी की ज़रूरत होती है।

निष्कर्ष

GPU चौथी इंडस्ट्रियल क्रांति का "इंजन" बन गया है। जैसे-जैसे AI मॉडल की कॉम्प्लेक्सिटी बढ़ रही है, GPU कंप्यूट पावर की मांग डिजिटल करेंसी का एक नया रूप बन गई है, जो हर साइंटिफिक और कमर्शियल फील्ड में इनोवेशन की रफ़्तार तय कर रही है।