সুচিপত্র:
- জিপিইউ, সিপিইউ এবং এনপিইউ কী এবং তাদের পার্থক্য কী?
- এনপিইউ, কৃত্রিম বুদ্ধি, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং
সিপিইউ, জিপিইউ এবং এখন এনপিইউ। কিছু সময়ের জন্য, বিভিন্ন টেলিফোন নির্মাতারা এখন পর্যন্ত বেশিরভাগ অজানা একটি নতুন উপাদানকে জোর দিয়েছিলেন। এনপিইউ, বা আরও ভালভাবে বলা হয়েছে, নিউরাল প্রসেসিং ইউনিট বা নিউট্রাল প্রসেসিং ইউনিট, এমন একটি উপাদান যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সম্পর্কিত ক্রিয়াকলাপগুলিতে সরাসরি হস্তক্ষেপ করে। তবে এনপিইউ আসলে কী এবং এটি সিপিইউ এবং জিপিইউ থেকে আলাদা কী? আমরা এটি নীচে দেখতে।
জিপিইউ, সিপিইউ এবং এনপিইউ কী এবং তাদের পার্থক্য কী?
আমরা সিপিইউ এবং জিপিইউ হিসাবে যা জানি তা একটি কম্পিউটার এবং স্মার্টফোনের দুটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। মোটামুটিভাবে বলতে গেলে, ব্যাকগ্রাউন্ডে অ্যাঙ্কার্ড থাকা অ্যাপ্লিকেশন, প্রোগ্রাম এবং সিস্টেম প্রসেস থেকে ডেটা সম্পর্কিত সমস্ত তথ্য প্রসেসিংয়ের দায়িত্বে থাকা সিপিইউ একক ।
দৈহিক বিমানে এটি একক ছাড়া কিছুই নয় যা গাণিতিক ক্রিয়াকলাপগুলি সমাধান করে এবং নির্দেশের আকারে তাদের ব্যাখ্যা করে । অন্যান্য উপাদানগুলির মতো, যত বেশি ফ্রিকোয়েন্সি এবং কোরগুলি তত বেশি তত কার্যকারিতা যেমন তথ্য প্রক্রিয়াকরণের ক্ষমতা বেশি।
জিপিইউ সম্বন্ধে গ্রাফিক্স প্রসেসিং ইউনিট উদ্দেশ্যে 3D এবং 2D গ্রাফিক্স এর সাথে সম্পর্কিত সকল তথ্য প্রক্রিয়া । যেহেতু আজকের ইন্টারফেসগুলি জটিল 2 ডি এবং 3 ডি মানচিত্রের উপর ভিত্তি করে, একটি দ্রাবক উপায়ে ডেটা নিয়ে কাজ করার জন্য দলের একটি দ্বিতীয় ইউনিট প্রয়োজন।
গেমস এবং ভিডিওগুলি ছাড়াও, জিপিইউ সিস্টেম অ্যানিমেশন এবং উচ্চমানের ভিডিও রেকর্ডিং পরিচালনার জন্য, আরও অন্যান্য পৃষ্ঠপোষক কাজের জন্য অত্যন্ত দরকারী ।
তাহলে এনপিইউ কীসের জন্য? এই উপাদানটি সিপিইউর কাছ থেকে প্রাপ্ত নির্দেশাবলী পাওয়ার জন্য যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহারকে আরও বেশি দক্ষতার সাথে প্রক্রিয়াজাত করা প্রয়োজন এবং এর ক্রিয়াকলাপটি মস্তিষ্কের অনুরূপ ক্রিয়াগুলির সাথে চেষ্টা করে।
এনপিইউ যে কাজগুলির জন্য দায়বদ্ধ তা অল্প সময়ের মধ্যে একটি উচ্চ পরিমাণে গাণিতিক গণনার সমাধানের সাথে সম্পর্কিত। এই জাতীয় চিপের মূল চাবিকাঠি গতি এবং শক্তি দক্ষতার উপর ভিত্তি করে সিপিইউ এবং জিপিইউ-র তুলনায় অনেক বেশি ভ্রমণ travel
এনপিইউ, কৃত্রিম বুদ্ধি, মেশিন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং
আমরা ইতিমধ্যে দেখেছি এনপিইউ কী এবং এর মূল কাজটি কী, তবে কোন কাজগুলিতে এনপিইউ ব্যবহার করা প্রয়োজন এবং মোবাইল ফোনে এর আসল প্রয়োগ কী? বিস্তারিত জানার জন্য প্রথমে আমাদের জানতে হবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, মার্চাইন লার্নিং এবং ডিপ লার্নিং কী ।
একটি নির্দিষ্ট ধরণের সফ্টওয়্যার ব্যবহারের ভিত্তিতে পরিবর্তিত হয় এমন সমস্ত ক্রিয়াকলাপ সহ প্রথম ধারণাটি শারীরিক স্তরে করতে হয়। এবং সিপিইউ এবং জিপিইউ সিস্টেম দ্বারা পূর্বনির্ধারিত অপারেশনগুলি সমাধান করার সময়, এনপিইউ গণনার সমাধান করে যা ব্যবহারকারীর উপর নির্ভর করে পৃথক হতে পারে ।
এই গণনাগুলি প্রতিকৃতি মোডে ফটোগ্রাফের প্রক্রিয়াজাতকরণ, বাস্তব সময়ে কোনও ভিডিও স্থিতিশীলকরণ, ক্যামেরার মাধ্যমে বিভিন্ন অবজেক্টের দূরত্বের 3 ডি মধ্যে গণনা বা কীবোর্ডে ভাষার ভবিষ্যদ্বাণী সম্পর্কিত হতে পারে। সংক্ষেপে, খুব অল্প সময়ের মধ্যে পরিবর্তনশীল গণনার সমাধানের জন্য প্রয়োজনীয় কাজগুলি ।
কিন্তু আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্সের আসল কীটি অবশ্যই মেশিন লার্নিংয়ের সাথে করতে হবে। এই শব্দটি সময়ের সাথে সাথে কোনও ডিভাইস ব্যবহারের অভ্যাসগুলি শিখতে নির্দিষ্ট ধরণের সিস্টেমের সক্ষমতা বোঝায় । এনপিইউ এই অভ্যাসগুলি সমাধান করার এবং সে অনুযায়ী কাজ করার জন্য দায়িত্বে রয়েছে। একটি নির্দিষ্ট সময়ে নির্দিষ্ট ফাংশন সক্রিয় করুন, আমরা মোবাইল ফোনে যে অ্যাপ্লিকেশনগুলি সর্বাধিক ব্যবহার করি তা লোড করার গতি বাড়ান, কীবোর্ডে ইমোটিকনগুলির পূর্বাভাস দিন, দিনের সময় অনুসারে ব্যাটারির ব্যবহার সামঞ্জস্য করুন…
তাহলে গভীর শিক্ষা কি? এই ধারণাটি সন্দেহ ছাড়াই তিনজনের মধ্যে সবচেয়ে আকর্ষণীয়। ডিপ লার্নিং বলতে এনপিইউ অপারেশনগুলিকে বোঝায় যেগুলি সমাধান করার জন্য মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজন হয় না ।
তার অপারেশন আরো একটি মস্তিষ্ক এবং একটি প্রসেসর যে এর চেয়ে ঝিকুট যে অনুরূপ SE প্রতি যেমন তা না হয়, ব্যবহারকারী দ্বারা সেট করা যেতে করেও সমীকরণ সমাধানে সক্ষম, কিন্তু পরিবেশ দ্বারা। এই মুহুর্তে বর্তমান অ্যাপ্লিকেশন সিস্টেমগুলিতে এর অ্যাপ্লিকেশন খুব বেশি বিস্তৃত নয়, সুতরাং ব্যবহারকারীরা সক্রিয়ভাবে হস্তক্ষেপ না করে সমস্ত সফ্টওয়্যার ব্যবহারকারীর প্রয়োজনের সাথে সামঞ্জস্য করতে ডিপ লার্নিংয়ের লক্ষ্যগুলি ফাংশনগুলি বাস্তবায়নের জন্য অ্যান্ড্রয়েড এবং আইওএসের জন্য অপেক্ষা করা প্রয়োজন।
