हमारे तेजी से विकसित हो रहे तकनीकी परिदृश्य में, फास्ट, आसानी से उपलब्ध जानकारी की मांग पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। जैसे-जैसे स्मार्टफोन पर हमारी निर्भरता बढ़ती है, वैसे-वैसे एआई चैटबॉट्स पर भी हमारी निर्भरता बढ़ती है। एआई में वैश्विक दिग्गजों के बीच, भारत का Ola’s Krutrim AI assistant एक उभरता हुआ सितारा है।
इस लेख में, मैंने भारत के कृत्रिम एआई की तुलना चैटजीपीटी, गूगल जेमिनी और माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट जैसे लोकप्रिय चैटबॉट्स से की है।
मैंने कृत्रिम, चैटजीपीटी, गूगल जेमिनी और माइक्रोसॉफ्ट कोपायलट से पूछा: प्रोसेसर में एनपीयू की अवधारणा को समझाएं। आइए देखें कि उन्होंने किस प्रकार का उत्तर दिया है।
न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट (एनपीयू) एक विशेष हार्डवेयर त्वरक है जिसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन सीखने के कार्यों के प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पारंपरिक सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट्स (सीपीयू) और ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (जीपीयू) के विपरीत, एनपीयू को विशेष रूप से गहन शिक्षण एल्गोरिदम के लिए आवश्यक जटिल गणितीय गणनाओं को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे नेचुरल भाषा प्रसंस्करण, छवि विश्लेषण और अन्य जैसे एआई कार्यों को संसाधित करने में अत्यधिक कुशल हैं। तंत्रिका नेटवर्क अनुप्रयोगों के प्रदर्शन को बढ़ाने, सीपीयू को मुक्त करने और बिजली दक्षता प्रदान करने के लिए एनपीयू को चिपसेट प्रोसेसर के भीतर एम्बेडेड किया जाता है। बड़े एसओसी में एनपीयू का एकीकरण एआई कार्यों में तेजी लाने और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क संचालन के कुशल निष्पादन को सक्षम बनाता है।
एनपीयू, या न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट, एक विशेष प्रसंस्करण इकाई है जिसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) से संबंधित कार्यों को कुशलतापूर्वक करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पारंपरिक प्रोसेसर, जैसे सीपीयू (सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट) और जीपीयू (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट), सामान्य-उद्देश्य वाले होते हैं और कई प्रकार के कार्यों को संभाल सकते हैं, लेकिन उन्हें एआई और एमएल गणना की विशिष्ट मांगों के लिए अनुकूलित नहीं किया जा सकता है।
एनपीयू को तंत्रिका नेटवर्क संचालन में शामिल गणनाओं में तेजी लाने के लिए तैयार किया गया है, जैसे कि मैट्रिक्स गुणन और कनवल्शन, जो गहन शिक्षण एल्गोरिदम के लिए मौलिक हैं। इन इकाइयों को आम तौर पर उच्च समानता और कम परिशुद्धता अंकगणित के लिए अनुकूलित किया जाता है, जो तंत्रिका नेटवर्क गणना की सामान्य विशेषताएं हैं।
सामान्य प्रयोजन प्रोसेसर पर चलाने की तुलना में एनपीयू एआई और एमएल वर्कलोड को काफी तेज कर सकते हैं। वे आमतौर पर स्मार्टफोन, स्मार्ट कैमरा, स्वायत्त वाहन और डेटा सेंटर जैसे विभिन्न उपकरणों में पाए जाते हैं, जहां एआई और एमएल कार्य तेजी से महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। इन कार्यों को समर्पित एनपीयू में स्थानांतरित करके, बिजली की खपत को कम करते हुए समग्र सिस्टम प्रदर्शन में सुधार किया जा सकता है, जिससे उन्हें एज कंप्यूटिंग और मोबाइल अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से मूल्यवान बनाया जा सकता है, जहां ऊर्जा दक्षता महत्वपूर्ण है।
एनपीयू (न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट) एक विशेष प्रोसेसर है जिसे स्पष्ट रूप से मशीन लर्निंग एल्गोरिदम निष्पादित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पारंपरिक सीपीयू और जीपीयू के विपरीत, एनपीयू को कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क से अभिन्न जटिल गणितीय गणनाओं को संभालने के लिए अनुकूलित किया गया है। यहां एनपीयू के बारे में कुछ मुख्य बिंदु दिए गए हैं:
सीपीयू कंप्यूटर के वर्कहॉर्स हैं, जो कई प्रकार के कार्यों को संभालते हैं। जीपीयू ग्राफिक्स और जटिल गणनाओं को प्रस्तुत करने में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं। लेकिन विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से जुड़े कार्यों के लिए, टीम में एक नया खिलाड़ी है: एनपीयू, या न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट।
यहाँ डिटेल्स दी गई हैं:
मेरी राय में, जेमिनी ने तुलनात्मक एआई चैटबॉट्स के बीच एनपीयू (न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट्स) की सबसे स्पष्ट और सबसे सीधी व्याख्या की है। तकनीकी शब्दजाल से बचते हुए जेमिनी का स्पष्टीकरण समझना आसान था। इसके अलावा यहाँ आपको बता देते है कि यह सभी जवाब अंग्रेजी भाषा में पूछे गए थे, हालांकि हम यहाँ आपको उसकी हिन्दी बता रहे हैं जो आपको ज्यादा उलझा सकती है। इसी कारण हम आपको सलाह देते है कि अगर आप अपने आप से अंग्रेजी में इसकी जांच करें तो सही होगा।