విషయ సూచిక:
- GPU, CPU మరియు NPU అంటే ఏమిటి మరియు వాటి తేడాలు ఏమిటి?
- ఎన్‌పియు, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్, డీప్ లెర్నింగ్
CPU, GPU మరియు ఇప్పుడు NPU. కొంతకాలంగా, వివిధ టెలిఫోన్ తయారీదారులు ఇప్పటివరకు చాలా మందికి తెలియని కొత్త భాగాన్ని నొక్కిచెప్పారు. కృత్రిమ మేధస్సుకు సంబంధించిన కార్యకలాపాలలో నేరుగా జోక్యం చేసుకునే ఒక భాగం న్యూరల్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ లేదా న్యూట్రల్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్. కానీ నిజంగా NPU అంటే ఏమిటి మరియు దానిని CPU మరియు GPU నుండి వేరు చేస్తుంది? మేము దానిని క్రింద చూస్తాము.
GPU, CPU మరియు NPU అంటే ఏమిటి మరియు వాటి తేడాలు ఏమిటి?
CPU మరియు GPU గా మనకు తెలిసినవి కంప్యూటర్ మరియు స్మార్ట్‌ఫోన్ యొక్క రెండు ముఖ్యమైన భాగాలు. స్థూలంగా చెప్పాలంటే, అనువర్తనాలు, ప్రోగ్రామ్‌లు మరియు సిస్టమ్ ప్రాసెస్‌ల నుండి డేటాకు సంబంధించిన మొత్తం సమాచారాన్ని నేపథ్యంలో ఎంకరేజ్ చేసే బాధ్యత CPU.
భౌతిక విమానంలో ఇది గణిత కార్యకలాపాలను పరిష్కరించే మరియు సూచనల రూపంలో వాటిని వివరించే యూనిట్ తప్ప మరొకటి కాదు. ఇతర భాగాల మాదిరిగా, అధిక పౌన frequency పున్యం మరియు కోర్లు, సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి ఎక్కువ సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్నందున ఎక్కువ పనితీరు.
GPU విషయానికొస్తే, 3D మరియు 2D గ్రాఫిక్‌లకు సంబంధించిన మొత్తం సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ ఉద్దేశించబడింది. నేటి ఇంటర్‌ఫేస్‌లు సంక్లిష్టమైన 2 డి మరియు 3 డి మ్యాప్‌లపై ఆధారపడి ఉంటాయి కాబట్టి, డేటాతో ద్రావణి మార్గంలో పనిచేయడానికి జట్టుకు రెండవ యూనిట్ అవసరం.
ఆటలు మరియు వీడియోలతో పాటు, సిస్టమ్ యానిమేషన్లు మరియు అధిక-నాణ్యత వీడియో రికార్డింగ్‌ను నిర్వహించడానికి GPU చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది.
కాబట్టి NPU దేనికి? కృత్రిమ మేధస్సును మరింత సమర్థవంతంగా ప్రాసెస్ చేయాల్సిన సిపియు నుండి సూచనలను స్వీకరించడానికి ఈ భాగం ఉద్దేశించబడింది మరియు దాని ఆపరేషన్ మెదడు యొక్క విధులను పోలి ఉంటుంది.
NPU బాధ్యత వహించే విధులు తక్కువ వ్యవధిలో అధిక మొత్తంలో గణిత గణనల పరిష్కారంతో సంబంధం కలిగి ఉంటాయి. ఈ రకమైన చిప్ యొక్క కీ వేగం మరియు శక్తి సామర్థ్యంపై ఆధారపడి ఉంటుంది, CPU లు మరియు GPU ల కంటే చాలా ఎక్కువ ప్రయాణం ఉంటుంది.
ఎన్‌పియు, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, మెషిన్ లెర్నింగ్, డీప్ లెర్నింగ్
ఎన్‌పియు అంటే ఏమిటి మరియు దాని ప్రధాన విధి ఏమిటి అని మేము ఇప్పటికే చూశాము, అయితే ఏ పనులకు ఎన్‌పియు వాడకం అవసరం మరియు మొబైల్ ఫోన్‌లో దాని అసలు అప్లికేషన్ ఏమిటి? వివరంగా చెప్పాలంటే, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్, మార్చిన్ లెర్నింగ్ మరియు డీప్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటో మనం మొదట తెలుసుకోవాలి.
మొదటి భావన భౌతిక స్థాయిలో, ఒక నిర్దిష్ట రకం సాఫ్ట్‌వేర్ వాడకాన్ని బట్టి మారుతున్న అన్ని కార్యాచరణలతో చేయాలి. CPU మరియు GPU సిస్టమ్ ద్వారా ముందే నిర్వచించబడిన కార్యకలాపాలను పరిష్కరిస్తుండగా , NPU వినియోగదారుని బట్టి మారగల లెక్కలను పరిష్కరిస్తుంది.
ఈ లెక్కలు పోర్ట్రెయిట్ మోడ్‌లో ఫోటోల ప్రాసెసింగ్, నిజ సమయంలో వీడియో యొక్క స్థిరీకరణ, కెమెరా ద్వారా వివిధ వస్తువుల దూరం యొక్క 3D లో లెక్కింపు లేదా కీబోర్డ్‌లోని భాష యొక్క అంచనాకు సంబంధించినవి. సంక్షిప్తంగా, చాలా తక్కువ వ్యవధిలో వేరియబుల్ లెక్కల తీర్మానం అవసరమయ్యే పనులు.
కానీ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్‌కు నిజమైన కీ మెషిన్ లెర్నింగ్‌తో ఖచ్చితంగా చేయాలి. ఈ పదం కాలక్రమేణా పరికరం యొక్క అలవాట్లను తెలుసుకోవడానికి ఒక నిర్దిష్ట రకం వ్యవస్థ యొక్క సామర్థ్యాన్ని సూచిస్తుంది. ఈ అలవాట్లను పరిష్కరించడానికి మరియు దాని ప్రకారం పనిచేయడానికి NPU ఖచ్చితంగా బాధ్యత వహిస్తుంది. ఒక నిర్దిష్ట సమయంలో కొన్ని విధులను సక్రియం చేయండి, మొబైల్ ఫోన్‌లో మనం ఎక్కువగా ఉపయోగించే అనువర్తనాల లోడింగ్‌ను వేగవంతం చేయండి, కీబోర్డ్‌లో ఎమోటికాన్‌లను అంచనా వేయండి, రోజు సమయాన్ని బట్టి బ్యాటరీ వాడకాన్ని సర్దుబాటు చేయండి…
కాబట్టి లోతైన అభ్యాసం అంటే ఏమిటి? ఈ భావన మూడింటిలో అత్యంత ఆసక్తికరంగా ఉంటుంది. డీప్ లెర్నింగ్ అనేది పరిష్కరించడానికి మానవ జోక్యం అవసరం లేని NPU ఆపరేషన్లను సూచిస్తుంది.
దీని ఆపరేషన్ ఒక మెదడు మరియు ఒక ప్రాసెసర్ కంటే ఒక encephalon ఆ మరింత పోలి ఉంటుంది SE ప్రతి ఉండటం యూజర్ ద్వారా సెట్ చేయకుండా సమీకరణాలను పరిష్కరించేందుకు సామర్థ్యం, కానీ పర్యావరణం. ప్రస్తుత మొబైల్ సిస్టమ్స్‌లో దాని అప్లికేషన్ చాలా విస్తృతంగా లేదు, కాబట్టి వినియోగదారు చురుకుగా జోక్యం చేసుకోకుండా యూజర్ యొక్క అవసరాలకు అనుగుణంగా అన్ని సాఫ్ట్‌వేర్‌లను సర్దుబాటు చేయడానికి డీప్ లెర్నింగ్ లక్ష్యంగా ఫంక్షన్లను అమలు చేయడానికి ఆండ్రాయిడ్ మరియు ఐఓఎస్ కోసం వేచి ఉండాల్సిన అవసరం ఉంది.
