कंप्यूटर की भाषा में CPU ,GPU, TPU क्या होते हैं ?
CPU (सेंट्रल प्रोसेसिंग यूनिट)
- सामान्य उपयोग के लिए प्रोसेसर: यह विभिन्न प्रकार के कार्यों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जैसे कि ऑपरेटिंग सिस्टम चलाना, सॉफ्टवेयर निष्पादित करना आदि।
- कोर संरचना: इसमें कुछ शक्तिशाली कोर होते हैं (जैसे 2, 4, 8, 16 या अधिक)।
- प्रदर्शन: एकल-थ्रेडेड कार्यों और अनुक्रमिक (sequential) प्रोसेसिंग के लिए अच्छा होता है, लेकिन समानांतर (parallel) कार्यों के लिए आदर्श नहीं होता।
- उपयोग: सामान्य कंप्यूटिंग, गेमिंग, सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट, वेब ब्राउज़िंग आदि।
GPU (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट)
- समानांतर प्रोसेसिंग में माहिर: हजारों छोटे कार्यों को एक साथ संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
- कोर संरचना: इसमें हजारों छोटे कोर होते हैं जो तेज़ समानांतर (parallel) प्रोसेसिंग के लिए डिज़ाइन किए गए होते हैं।
- प्रदर्शन: ग्राफिक्स रेंडरिंग, मशीन लर्निंग और वैज्ञानिक गणनाओं के लिए बेहतरीन।
- उपयोग: गेमिंग, वीडियो एडिटिंग, मशीन लर्निंग (ML), 3D रेंडरिंग, क्रिप्टोकरेंसी माइनिंग आदि।
TPU (टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट)
- एआई और मशीन लर्निंग के लिए विशेष प्रोसेसर: गूगल द्वारा विकसित किया गया, खासतौर पर AI और गहन शिक्षण (deep learning) के लिए।
- कोर संरचना: टेंसर ऑपरेशंस (tensor operations) के लिए डिज़ाइन किया गया, मैट्रिक्स गुणा और न्यूरल नेटवर्क वर्कलोड को ऑप्टिमाइज़ करता है।
- प्रदर्शन: AI-आधारित कार्यों में GPU से भी अधिक कुशल और तेज़।
- उपयोग: गूगल क्लाउड में AI मॉडल प्रशिक्षण, डीप लर्निंग और बड़े पैमाने पर न्यूरल नेटवर्क प्रोसेसिंग।
तुलनात्मक सारणी
| विशेषता | CPU | GPU | TPU |
|---|---|---|---|
| उद्देश्य | सामान्य कंप्यूटिंग | ग्राफिक्स और समानांतर प्रोसेसिंग | AI/ML कार्य |
| कोर की संख्या | कुछ (2-64 कोर) | हजारों कोर | AI-विशिष्ट कोर |
| प्रोसेसिंग प्रकार | अनुक्रमिक (Sequential) | समानांतर (Parallel) | टेंसर गणना (Matrix Operations) |
| सर्वश्रेष्ठ उपयोग | सॉफ्टवेयर, OS, सामान्य कार्य | गेमिंग, ML, ग्राफिक्स, वीडियो एडिटिंग | AI मॉडल प्रशिक्षण, मशीन लर्निंग |
| ऊर्जा खपत | मध्यम से उच्च | उच्च | कम (AI कार्यों के लिए अनुकूल) |
| लचीलापन | बहुत लचीला | कुछ हद तक लचीला | केवल AI के लिए विशेष |
संक्षेप में
- CPU का उपयोग सामान्य कंप्यूटिंग और सॉफ्टवेयर चलाने के लिए करें।
- GPU का उपयोग ग्राफिक्स, गेमिंग और मशीन लर्निंग में करें।
- TPU का उपयोग AI और डीप लर्निंग कार्यों के लिए करें।
सीपीयू, जीपीयू और टीपीयू वाले मशीनों की कीमतें
सीपीयू (CPU), जीपीयू (GPU) और टीपीयू (TPU) वाले कंप्यूटर मुख्य रूप से गेमिंग, मशीन लर्निंग, एआई और हाई-परफॉर्मेंस कंप्यूटिंग के लिए उपयोग किए जाते हैं। इनकी कीमतें कॉन्फ़िगरेशन और उपयोग के अनुसार भिन्न होती हैं।
1. सीपीयू और जीपीयू वाली मशीनें
ये मशीनें गेमिंग, ग्राफिक्स डिज़ाइन और मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण के लिए उपयुक्त होती हैं।
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बेसिक लेवल (एंट्री-लेवल) मशीनें
- सीपीयू: Intel Core i5 / AMD Ryzen 5
- जीपीयू: NVIDIA GTX 1650 / RTX 3050
- कीमत: ₹66,000 से शुरू (braintechpc.in)
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मिड-रेंज मशीनें
- सीपीयू: Intel Core i7 / AMD Ryzen 7
- जीपीयू: NVIDIA RTX 4070 / RTX 4080
- कीमत: ₹2,08,000 से ₹4,38,000 तक
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हाई-एंड मशीनें (वर्कस्टेशन लेवल)
- सीपीयू: AMD Ryzen Threadripper / Intel Xeon
- जीपीयू: NVIDIA RTX A4000 / A6000
- कीमत: ₹4,26,000 से ₹5,60,000 तक
2. सीपीयू, जीपीयू और टीपीयू वाली मशीनें
टीपीयू (TPU) विशेष रूप से AI और मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। टीपीयू हार्डवेयर का ऑन-प्रिमाइसेस (अपने सिस्टम में) उपयोग बहुत कम होता है, क्योंकि ये मुख्य रूप से Google Cloud पर उपलब्ध होते हैं।
टीपीयू कहां मिलता है?
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Google Cloud TPU (क्लाउड-आधारित सेवाएं)
- TPU v2 कोर: लगभग $6.50 (₹540) प्रति घंटे
- TPU v3 कोर: लगभग $8.50 (₹700) प्रति घंटे
- (स्रोत: dataknobs.com)
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ऑन-प्रिमाइसेस (अपने सिस्टम में TPU खरीदना)
- आमतौर पर, बड़े संगठनों को ही यह हार्डवेयर मिलता है।
- इसकी कीमतें Google और अन्य हार्डवेयर विक्रेताओं से सीधे संपर्क करने पर मिलती हैं।
क्या चुनें?
✔ गेमिंग और वीडियो एडिटिंग: CPU + GPU वाली मशीनें पर्याप्त हैं।
✔ मशीन लर्निंग और एआई मॉडल ट्रेनिंग: GPU या क्लाउड TPU सबसे अच्छा रहेगा।
✔ बड़े AI प्रोजेक्ट्स: Google Cloud TPU सस्ता और स्केलेबल है।
⚠️ नोट: हार्डवेयर की कीमतें समय-समय पर बदलती रहती हैं, इसलिए लेटेस्ट जानकारी के लिए विक्रेताओं से संपर्क करें। 🚀
