CPU vs GPU vs TPU vs NPU vs LPU vs DPU: తేడా ఏమిటి, వాటిని ఎప్పుడు ఉపయోగిస్తారు?

ఆరు రకాల ప్రాసెసర్లను రోజువారీ భాషలో వివరించే గైడ్. ఫోన్లు, కంప్యూటర్లు, AI వ్యవస్థల నుంచి ఉదాహరణలు ఉన్నాయి.

ఆరు రకాల ప్రాసెసర్లను చూపే AI సృష్టించిన భావనాత్మక చిత్రణ. చిప్‌లు, డివైస్‌లు, చిత్రంలోని లేబుళ్లు కళాత్మక చిత్రణలు మాత్రమే, నిజమైన ఉత్పత్తుల ఫోటోలు కావు. చిత్రంలోని ఆంగ్ల వచనం చిత్రణలో భాగం.

మీరు బ్రౌజర్ తెరిచినప్పుడు, గేమ్ ఆడినప్పుడు, ఫోన్‌లో ఫోటోను మెరుగుపరచినప్పుడు లేదా AI అసిస్టెంట్‌ను ప్రశ్న అడిగినప్పుడు, మీ డివైస్ లేదా ఆన్‌లైన్ సేవ వేర్వేరు రకాల పనులు చేయాలి. కొన్ని పనులకు వెసులుబాటు కావాలి. కొన్ని పనుల్లో ఒకే తరహా లెక్కలను వేల సార్లు చేయాలి. మరికొన్నిటికి చాలా తక్కువ విద్యుత్తు వాడాలి, లేదా సర్వర్ల మధ్య సమాచారాన్ని సమర్థంగా తరలించాలి.

అందుకే కంప్యూటర్లు, AI సేవలు వేర్వేరు ప్రాసెసర్లను ఉపయోగిస్తాయి. CPU, GPU గురించి మీరు వినే ఉంటారు. TPU, NPU, LPU, DPU అంతగా తెలియవు, వాటి పేర్లు ఒకే ఉత్పత్తికి పోటీ రూపాల్లా అనిపించవచ్చు. కానీ అవి అలా కావు.

కొన్ని AI మోడళ్లను నడుపుతాయి, కొన్ని సాధారణ అప్లికేషన్ పనులను చూస్తాయి, కొన్ని ఆ మోడళ్లకు ఆధారంగా ఉండే మౌలిక వసతులను చూసుకుంటాయి. ఒక్కొక్కటి ఎలా పనిచేస్తుందో, మీరు ఎక్కడ ఎదుర్కొనవచ్చో చూద్దాం.

CPU: సాధారణ ప్రయోజన ప్రాసెసర్

CPU అంటే Central Processing Unit. ఇది విస్తృతమైన కంప్యూటర్ సూచనలను నిర్వహించే, వెసులుబాటు ఉన్న ప్రాసెసర్. మీ ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్, బ్రౌజర్, వ్యాపార అప్లికేషన్లు, అనేక సర్వర్ ప్రక్రియలు CPUలపై ఆధారపడతాయి.

CPUకి అనేక కోర్లు ఉంటాయి. ప్రతి కోర్ వేర్వేరు సూచనలను అమలు చేయగలదు, ప్రోగ్రామ్‌లోని నిర్ణయాలకు స్పందించగలదు, మెమరీ, ఇతర భాగాలతో పనిని సమన్వయం చేయగలదు. ఆర్డర్లను చదివి, వంటకాల మధ్య మారుతూ, ఊహించని అభ్యర్థనలను కూడా చూసుకోగల నైపుణ్యం ఉన్న వంటవాడిని ఊహించండి. ఇది కేవలం ఒక పోలిక మాత్రమే, కానీ వెసులుబాటు ఎందుకు ముఖ్యమో ఇది చెబుతుంది.

సాధారణ ఉపయోగాలు: Windows, macOS లేదా Linux వంటి ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్‌ను నడపడం, అప్లికేషన్, డేటాబేస్ లాజిక్‌ను అమలు చేయడం, వెబ్ అభ్యర్థనలను ప్రాసెస్ చేయడం, AI అప్లికేషన్లను సమన్వయం చేయడం. పనితీరు సరిపోతే CPUలు చిన్న AI మోడళ్లను కూడా నడపగలవు.

బలం: రకరకాల పనులను బాగా నిర్వహిస్తుంది. పరిమితి: సమాంతరంగా చేయదగిన భారీ AI లెక్కల విషయంలో, ప్రత్యేక యాక్సిలరేటర్ల కంటే సాధారణంగా తక్కువ సమర్థత.

GPU: సమాంతర ప్రాసెసింగ్ నిపుణుడు

GPU అంటే Graphics Processing Unit. ఇది గ్రాఫిక్స్ కోసం మొదలైన హార్డ్‌వేర్. పిక్సెల్స్, 3D వస్తువుల అంతటా ఒకే తరహా అనేక లెక్కలను చేయాల్సి ఉంటుంది. అదే సామర్థ్యం దీన్ని AIకి ఉపయోగపడేలా చేస్తుంది.

ఒకే వంటవాడు సంబంధం లేని పనుల మధ్య మారడానికి బదులు, వందల సంఖ్యలో ఒకే రకమైన వంటకాలను ఒకేసారి తయారు చేసే వంట బృందాన్ని ఊహించండి. GPUలు అనువైన పనిని అనేక సమాంతర ఆపరేషన్లుగా విభజిస్తాయి. ఆధునిక GPUలలో మ్యాట్రిక్స్ లెక్కల కోసం ప్రత్యేక హార్డ్‌వేర్ కూడా ఉంటుంది, అంటే న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లలో ఎక్కువగా వాడే సంఖ్యాపరమైన ఆపరేషన్ల కోసం.

సాధారణ ఉపయోగాలు: గేమ్‌లు, 3D గ్రాఫిక్స్, శాస్త్రీయ సిమ్యులేషన్లు, AI మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం, శిక్షణ పొందిన మోడళ్లను నడిపి టెక్స్ట్, చిత్రాలు, ఇతర ఫలితాలను సృష్టించడం.

క్లౌడ్ AI సేవలో, వినియోగదారు అభ్యర్థనను CPU నిర్వహించగా మోడల్‌ను GPU నడపవచ్చు. GPUలు ముఖ్యమైనవి ఎందుకంటే అవి గణనీయమైన సమాంతర కంప్యూటింగ్ శక్తిని, విస్తృతమైన సాఫ్ట్‌వేర్ వ్యవస్థను కలిపి అందిస్తాయి.

బలం: అనువైన అనేక లెక్కలను సమాంతరంగా చేస్తుంది. పరిమితి: పని చిన్నదైనా, లేదా అందుబాటులో ఉన్న సమాంతరత్వాన్ని వాడుకోలేకపోయినా, అధిక విద్యుత్తు వాడే హార్డ్‌వేర్ వృథా కావచ్చు. సమాంతర అమలు నమూనాను మరింత లోతుగా NVIDIA CUDA ప్రోగ్రామింగ్ గైడ్ వివరిస్తుంది.

TPU: Google ప్రత్యేక AI యాక్సిలరేటర్

TPU అంటే Tensor Processing Unit. ఇది మెషీన్-లెర్నింగ్ గణన కోసం రూపొందిన Google ప్రాసెసర్ల కుటుంబం. టెన్సర్ అంటే సంఖ్యల సముదాయం, మనకు పరిచయమైన మ్యాట్రిక్స్ దానికి ఒక ఉదాహరణ.

న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు ఈ సంఖ్యల సముదాయాలతో మళ్లీ మళ్లీ లెక్కలు చేస్తాయి. ఆ పనిని వేగవంతం చేయడానికి TPUలు ప్రత్యేక మ్యాట్రిక్స్-ప్రాసెసింగ్ హార్డ్‌వేర్‌ను వాడతాయి. ఒక ముఖ్యమైన డిజైన్‌లో, లెక్కల యూనిట్ల గ్రిడ్ ఒక యూనిట్ నుంచి మరొక యూనిట్‌కు విలువలను అందిస్తుంది, ఇది కొంతవరకు అసెంబ్లీ లైన్ లాంటిది. దీని సాంకేతిక పేరు సిస్టోలిక్ అరే. ఆధునిక TPUలలో ఇతర ప్రాసెసింగ్, మెమరీ, కమ్యూనికేషన్ భాగాలు కూడా ఉంటాయి.

సాధారణ ఉపయోగాలు: మెషీన్-లెర్నింగ్ మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం, AI ఇన్ఫరెన్స్ నడపడం, Google Cloud ద్వారా మద్దతు ఉన్న వర్క్‌లోడ్‌లను అమలు చేయడం.

బలం: మద్దతు ఉన్న మెషీన్-లెర్నింగ్ ఆపరేషన్లను సమర్థంగా అమలు చేస్తుంది. పరిమితి: మద్దతు ఉన్న సాఫ్ట్‌వేర్‌ను, వర్క్‌లోడ్‌ను పరిగణనలోకి తీసుకోవాలి, ఎందుకంటే TPU తప్పనిసరిగా GPU కంటే మంచి ఎంపిక కాదు. కొన్ని సందర్భాల్లో CPUలు లేదా GPUలు మెరుగ్గా ఉండవచ్చని Google Cloud TPU పరిచయం స్పష్టంగా చర్చిస్తుంది.

NPU: డివైస్‌లలో సమర్థమైన AI ప్రాసెసింగ్

NPU అంటే Neural Processing Unit. ఇది న్యూరల్-నెట్‌వర్క్ వేగవంతానికి ప్రత్యేకమైన హార్డ్‌వేర్, తరచుగా ఫోన్లు, ల్యాప్‌టాప్‌లు, ఎంబెడెడ్ డివైస్‌లలో అంతర్భాగంగా ఉంటుంది. అనేక NPUలు, మద్దతు ఉన్న AI ఆపరేషన్లను పెద్ద, సాధారణ ప్రయోజన ప్రాసెసర్ అంత విద్యుత్తు వాడకుండా చేయడానికి రూపొందుతాయి.

ఫోన్ ఫోటోలను మెరుగుపరచడానికి లేదా ప్రసంగాన్ని ప్రాసెస్ చేయడానికి ప్రత్యేక AI హార్డ్‌వేర్‌ను వాడవచ్చు. ల్యాప్‌టాప్ అనుకూలమైన వీడియో-కాల్ లేదా యాక్సెసిబిలిటీ ఫీచర్ల కోసం NPUని వాడవచ్చు. NPUపై వాస్తవంగా ఏ పనులు నడుస్తాయన్నది డివైస్, మోడల్, సాఫ్ట్‌వేర్‌పై ఆధారపడి ఉంటుంది. మిగిలిన భాగాలను CPU లేదా GPU చూడవచ్చు.

సాధారణ ఉపయోగాలు: ఫోన్ కెమెరాలు, మద్దతు ఉన్న ప్రసంగ, భాషా ఫీచర్లు, వీడియో-కాల్ ఎఫెక్ట్‌లు, ఎంబెడెడ్, ఎడ్జ్ AI.

బలం: అనుకూలమైన ఆన్-డివైస్ వర్క్‌లోడ్‌లకు తక్కువ విద్యుత్తుతో AI వేగవంతం. పరిమితి: మోడల్ పరిమాణం, మెమరీ, మద్దతు ఉన్న ఆపరేషన్లు డివైస్‌ను బట్టి మారతాయి.

AIని స్థానికంగా నడపడం వల్ల డేటాను రిమోట్ సేవకు పంపాల్సిన అవసరం తగ్గవచ్చు, కానీ NPU ఉన్నంత మాత్రాన ఒక అప్లికేషన్ తప్పనిసరిగా ప్రైవేట్ అయిపోదు. ఆ యాప్ ఇంకా సమాచారాన్ని ఎక్కడికో పంపవచ్చు. మద్దతు ఉన్న మోడళ్లు డివైస్‌లోని వివిధ ప్రాసెసర్లను ఎలా వాడగలవో Apple Core ML డాక్యుమెంటేషన్ వివరిస్తుంది.

LPU: Groq భాషా-మోడల్ ఇన్ఫరెన్స్ ఆర్కిటెక్చర్

LPU అంటే Groq పరిభాషలో Language Processing Unit. CPU లేదా GPU లా కాకుండా, ఇది పరిశ్రమ అంతటా ఉన్న సాధారణ ప్రాసెసర్ కుటుంబం కాదు, ఒక నిర్దిష్ట సంస్థ ఇన్ఫరెన్స్ ఆర్కిటెక్చర్‌తో ముడిపడిన పేరు.

ఇన్ఫరెన్స్ అంటే ఇప్పటికే శిక్షణ పొందిన మోడల్‌ను ఉపయోగించి ఫలితాన్ని తయారు చేయడం. మద్దతు ఉన్న మోడళ్లను వేగంగా, ఊహించదగిన విధంగా అమలు చేయడానికి Groq తన LPU సాంకేతికతను రూపొందిస్తుంది. దాని కంపైలర్ ఏ లెక్క ఎప్పుడు జరగాలో, సమాచారం ఎక్కడికి కదలాలో ముందే ప్రణాళిక వేస్తుంది. ఈ ఆర్కిటెక్చర్ వేగవంతమైన ఆన్-చిప్ మెమరీపై కూడా ఎక్కువగా ఆధారపడుతుంది.

ప్రతి స్టేషన్‌కూ సమాచారం ఎప్పుడు వస్తుందో, ఏం చేయాలో తెలిసిన, జాగ్రత్తగా షెడ్యూల్ చేసిన అసెంబ్లీ లైన్‌ను ఊహించండి. ఈ డిజైన్ గురించి ఆలోచించడానికి అది ఒక ప్రాథమిక మార్గం, ప్రతి ఆపరేషన్‌కూ సరిపోయే అక్షరార్థ వివరణ కాదు.

సాధారణ ఉపయోగాలు: మద్దతు ఉన్న భాషా-మోడల్ సేవలు, ఇంటరాక్టివ్ AI అప్లికేషన్లు, తక్కువ ప్రతిస్పందన ఆలస్యం ముఖ్యమైన వ్యవస్థలు.

బలం: అనుకూలమైన వర్క్‌లోడ్‌లపై ఊహించదగిన అమలు, చాలా వేగవంతమైన ఇన్ఫరెన్స్‌కు అవకాశం. పరిమితి: మోడల్ అనుకూలత, మెమరీ సామర్థ్యం, అనేక చిప్‌లను అనుసంధానించాల్సిన అవసరం ఆచరణాత్మక పనితీరును ప్రభావితం చేస్తాయి. టోకెన్లను వేగంగా తయారు చేయడం అంటే పూర్తి అప్లికేషన్ చౌకగా లేదా వేగంగా ఉంటుందని అర్థం కాదు. సంస్థ ఆర్కిటెక్చర్ వివరణ కోసం Groq LPU వివరణ చూడండి.

DPU: మౌలిక వసతుల ఆఫ్‌లోడ్ ప్రాసెసర్

DPU అంటే Data Processing Unit. ఇది పైన చెప్పిన ప్రాసెసర్ల కంటే భిన్నమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. పెద్ద సర్వర్లు, డేటా సెంటర్లు అప్లికేషన్లు నడుస్తున్నప్పుడే నెట్‌వర్క్ ట్రాఫిక్‌ను తరలించాలి, స్టోరేజ్ ఆపరేషన్లను చూడాలి, భద్రతా నియంత్రణలను అమలు చేయాలి.

DPU, హోస్ట్ CPU నుంచి ఎంపిక చేసిన మౌలిక వసతుల పనులను తీసుకోగలదు. ఆర్డర్లు సిద్ధం చేసే వారు తమ పనిపై దృష్టి పెట్టేలా, డెలివరీలు, యాక్సెస్ తనిఖీలు, సరుకుల తరలింపును చూసుకునే లాజిస్టిక్స్ బృందాన్ని ఊహించండి.

సాధారణ ఉపయోగాలు: డేటా-సెంటర్ నెట్‌వర్కింగ్, ఎంపిక చేసిన ఎన్‌క్రిప్షన్, భద్రతా ప్రాసెసింగ్, స్టోరేజ్ I/O, మౌలిక వసతుల వేరుచేత, పెద్ద AI క్లస్టర్లకు మద్దతు.

బలం: సహాయక మౌలిక వసతుల ఆపరేషన్లను ఆఫ్‌లోడ్ చేస్తుంది. పరిమితి: AI మోడల్ ప్రధాన లెక్కలను చేసే ప్రాసెసర్ సాధారణంగా ఇది కాదు. ఒక అమలు ఉదాహరణగా NVIDIA BlueField ప్లాట్‌ఫామ్ డాక్యుమెంటేషన్ ఉంది.

ఆరింటినీ ఒకేచోట చూద్దాం

ఆరు ప్రాసెసర్లు: ప్రధాన పని, మీరు ఎక్కడ చూడవచ్చు, AIలో పాత్ర ఆధారంగా పోలిక

ప్రాసెసర్	ప్రధాన పని	మీరు ఎక్కడ చూడవచ్చు	AIలో పాత్ర
CPU	సాధారణ ప్రయోజన కంప్యూటింగ్	ఫోన్లు, ల్యాప్‌టాప్‌లు, సర్వర్లు	అప్లికేషన్లను నడుపుతుంది, ప్రాసెసింగ్‌ను సమన్వయం చేస్తుంది, మోడళ్లను కూడా అమలు చేయగలదు
GPU	సమాంతర కంప్యూటింగ్	PCలు, వర్క్‌స్టేషన్లు, AI సర్వర్లు	శిక్షణ, ఇన్ఫరెన్స్
TPU	ప్రత్యేక మెషీన్-లెర్నింగ్ గణన	Google మౌలిక వసతులు, Google Cloud	శిక్షణ, ఇన్ఫరెన్స్
NPU	సమర్థమైన న్యూరల్-నెట్‌వర్క్ వేగవంతం	ఫోన్లు, ల్యాప్‌టాప్‌లు, స్మార్ట్ డివైస్‌లు	మద్దతు ఉన్న ఆన్-డివైస్ AI
LPU	Groq ప్రత్యేక ఇన్ఫరెన్స్ అమలు	AI ఇన్ఫరెన్స్ మౌలిక వసతులు	మద్దతు ఉన్న తక్కువ-ఆలస్య మోడల్ సేవలు
DPU	నెట్‌వర్క్, స్టోరేజ్, భద్రత ఆఫ్‌లోడ్	డేటా సెంటర్లు, పెద్ద సర్వర్లు	AI వర్క్‌లోడ్‌ల చుట్టూ ఉన్న మౌలిక వసతులకు మద్దతు

ఈ పేర్లన్నీ సమానం కావు. CPU, GPU, NPU, DPU విస్తృత వర్గాలను సూచిస్తాయి. TPU అనేది Google ప్రాసెసర్ కుటుంబం, LPU అనేది Groq పరిభాష. AWS Trainium సహా ఇతర AI యాక్సిలరేటర్లు కూడా ఉన్నాయి. ఈ పట్టిక ఒక పరిచయం మాత్రమే, సమగ్ర జాబితా కాదు.

రోజువారీ టెక్నాలజీలో వాటిని ఎక్కడ చూస్తాం

స్మార్ట్‌ఫోన్‌లో: CPU సాధారణ అప్లికేషన్ పనులను చూస్తుంది, GPU గ్రాఫిక్స్‌ను, అనుకూలమైన లెక్కలను చూస్తుంది, NPU లేదా అలాంటి న్యూరల్ యాక్సిలరేటర్ మద్దతు ఉన్న AI ఫీచర్లను నడపవచ్చు. ప్రతి ఫోన్‌లో ఒకే భాగాలు, ఒకే సామర్థ్యాలు ఉండవు.

ల్యాప్‌టాప్ లేదా డెస్క్‌టాప్‌లో: CPU ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్‌ను, అప్లికేషన్లను నడుపుతుంది. GPU గ్రాఫిక్స్‌ను వేగవంతం చేస్తుంది, అనుకూలమైతే AI మోడళ్లను కూడా. కొన్ని కొత్త ల్యాప్‌టాప్‌లలో స్థానిక AI ఫీచర్ల కోసం NPUలు ఉంటాయి.

క్లౌడ్ AI సేవలో: CPUలు అప్లికేషన్లను, వినియోగదారు అభ్యర్థనలను నిర్వహిస్తాయి. GPUలు, TPUలు, LPUలు లేదా ఇతర మద్దతు ఉన్న యాక్సిలరేటర్లు మోడల్‌ను నడపవచ్చు. పెద్ద స్థాయిలో, సర్వర్ల చుట్టూ ఉండే కొన్ని నెట్‌వర్కింగ్, భద్రత, స్టోరేజ్ పనులకు DPUలు సహాయపడతాయి.

ఈ చిత్రానికి యాక్సెసిబుల్ టెక్స్ట్ ప్రత్యామ్నాయం

Figure 1 ప్రాసెసర్ బాధ్యతల మూడు సమూహాలను చూపుతుంది. సమూహాలు కలుస్తాయి, కాబట్టి ఇది అన్ని ప్రాసెసర్లు ఉన్న ఒకే వ్యవస్థ రేఖాచిత్రం కాదు.

డివైస్‌లు, యాప్‌లు, రోజువారీ కంప్యూటింగ్: CPU, GPU, NPU. అప్లికేషన్లు, గ్రాఫిక్స్, మద్దతు ఉన్న స్థానిక AI.

AI మోడల్ అమలు, శిక్షణ లేదా ఇన్ఫరెన్స్: GPU, TPU, LPU. మోడల్, వర్క్‌లోడ్‌కు అనుకూలమైన హార్డ్‌వేర్‌ను ఎంచుకోండి.

మౌలిక వసతులు, పెద్ద వ్యవస్థలకు మద్దతు: CPU, DPU. సర్వర్ నిర్వహణ, నెట్‌వర్క్, భద్రత, స్టోరేజ్.

CPU డివైస్‌ల సమూహంలో, మౌలిక వసతుల సమూహంలో కనిపిస్తుంది. GPU డివైస్‌ల సమూహంలో, AI మోడల్ అమలు సమూహంలో కనిపిస్తుంది.

ప్రతి ప్రాసెసర్‌కు ఒక చిన్న పని లేబుల్ ఉంది: CPU సాధారణ పని, GPU సమాంతర గణిత, TPU టెన్సర్ గణిత, NPU ఆన్-డివైస్ AI, LPU షెడ్యూల్ చేసిన ఇన్ఫరెన్స్, DPU నెట్‌వర్క్, స్టోరేజ్ ఆఫ్‌లోడ్.

ఈ వర్గాలు ఉదాహరణ మాత్రమే. వాడే ప్రాసెసర్లు డివైస్, డిప్లాయ్‌మెంట్‌ను బట్టి మారతాయి.

వేర్వేరు ప్రాసెసర్లు కలిసి ఎలా పనిచేస్తాయి

అవును, అవి కలిసి పనిచేయగలవు. ఒక క్లౌడ్ AI అసిస్టెంట్‌ను పత్రాన్ని సంక్షిప్తం చేయమని అడిగారనుకోండి.

మీ డివైస్ అప్లికేషన్‌ను నడుపుతుంది. క్లౌడ్ సర్వర్ అభ్యర్థనను స్వీకరించి, అనుమతులను తనిఖీ చేసి, సమాచారాన్ని సిద్ధం చేస్తుంది. అనుకూలమైన ఒక యాక్సిలరేటర్ మోడల్ లెక్కలను చేస్తుంది. ఆ తర్వాత సర్వర్ ఫలితాన్ని తిరిగి పంపుతుంది.

పెద్ద డిప్లాయ్‌మెంట్ కొన్ని నెట్‌వర్క్ లేదా భద్రతా పనులకు మౌలిక వసతుల ప్రాసెసర్లను కూడా వాడవచ్చు. మీ ఫోన్ లేదా ల్యాప్‌టాప్‌లోని స్థానిక AI ఫీచర్లు బదులుగా NPUని వాడవచ్చు.

ఈ చిత్రానికి యాక్సెసిబుల్ టెక్స్ట్ ప్రత్యామ్నాయం

Figure 2 ఒక AI అభ్యర్థన సాధ్యమైన మార్గాన్ని సరళంగా చూపుతుంది.

దశ 1. వినియోగదారు డివైస్ యాప్‌ను CPUపై నడుపుతుంది. స్థానిక GPU లేదా NPU ఐచ్ఛికం. అభ్యర్థన క్లౌడ్ యాప్ సర్వర్‌కు వెళ్తుంది.

దశ 2. క్లౌడ్ యాప్ సర్వర్‌లో CPU అభ్యర్థనను, అనుమతులను నిర్వహిస్తుంది. తర్వాత అభ్యర్థన ఒక AI యాక్సిలరేటర్‌కు వెళ్తుంది.

AI యాక్సిలరేటర్ అనేది GPU, TPU లేదా LPU నుంచి ఎంచుకున్న ఒక అనుకూలమైన ఎంపిక. అవి ప్రత్యామ్నాయాలు, తప్పనిసరి మూడు దశలు కావు.

దశ 3. తయారైన ఫలితం వినియోగదారుకు తిరిగి వస్తుంది.

ఐచ్ఛిక మౌలిక వసతుల మద్దతు: సర్వర్ల చుట్టూ ఎంపిక చేసిన నెట్‌వర్క్, స్టోరేజ్, భద్రత పనులను DPU చూసుకోగలదు.

ముఖ్యమైన విషయం ఏమిటంటే, ప్రతి AI అప్లికేషన్‌కు ఆరు రకాల ప్రాసెసర్లూ అవసరం లేదు. చిన్న మోడల్‌కు సాధారణ CPU సరిపోవచ్చు. శక్తివంతమైన AI సేవ అనేక రకాల హార్డ్‌వేర్‌ను కలపవచ్చు.

మొదట ఏ ప్రాసెసర్ గురించి తెలుసుకోవాలి

మీరు కంప్యూటింగ్‌కు కొత్త అయితే CPU, GPUతో మొదలుపెట్టండి. సాధారణ ప్రయోజన కంప్యూటింగ్‌ను, సమాంతర కంప్యూటింగ్‌ను అర్థం చేసుకోవడం మంచి పునాది ఇస్తుంది.

మీరు మొబైల్ లేదా ఎంబెడెడ్ అప్లికేషన్లను నిర్మిస్తే, సాఫ్ట్‌వేర్ NPUని ఎప్పుడు వాడగలదో, దాని పరిమితులేమిటో తెలుసుకోండి. మీరు AI మోడళ్లు, క్లౌడ్ డిప్లాయ్‌మెంట్ లేదా మెషీన్ లెర్నింగ్‌లో పనిచేస్తే, GPUలను, TPUల వంటి ప్రత్యేక యాక్సిలరేటర్లను అర్థం చేసుకోండి. మీరు డేటా-సెంటర్ నెట్‌వర్కింగ్ లేదా మౌలిక వసతులలో పనిచేస్తే DPUలు మరింత సంబంధితమవుతాయి. తక్కువ-ఆలస్య మోడల్ సేవలను మీరు అంచనా వేస్తుంటే, Groq LPU తెలుసుకోదగిన ఒక ఆర్కిటెక్చర్.

AI చర్చల్లో కనిపిస్తున్నాయన్న కారణంతో ఆరు పేర్లనూ పూర్తిగా నేర్చుకోవాల్సిన అవసరం లేదు. ప్రతిదీ ఏం చేస్తుందో గుర్తించడానికి సరిపడా నేర్చుకోండి, ఆ తర్వాత మీ పనికి అవసరమైన చోట లోతుగా వెళ్లండి.

గుర్తుంచుకోవాల్సిన ప్రధాన తేడా

CPUలు వెసులుబాటు ఉన్న సాధారణ ప్రయోజన ప్రాసెసర్లు. GPUలు అనువైన సమాంతర పనిలో రాణిస్తాయి. Google TPUలు మెషీన్-లెర్నింగ్ గణనను వేగవంతం చేస్తాయి. NPUలు డివైస్‌లలో సమర్థమైన AI ప్రాసెసింగ్‌ను సాధ్యం చేస్తాయి. Groq LPUలు మోడల్ ఇన్ఫరెన్స్‌కు ప్రత్యేక విధానాన్ని తీసుకుంటాయి. DPUలు ఎంపిక చేసిన మౌలిక వసతుల పనులను ఆఫ్‌లోడ్ చేస్తాయి.

ఈ సాంకేతికతలు ఒకదానికొకటి పూరకంగా ఉండగలవు, ఏదీ ప్రతి అప్లికేషన్‌కూ సార్వత్రిక ఎంపిక కాదు.

ఉత్తమ ప్రాసెసర్ అంటే కేవలం అత్యంత శక్తివంతమైనది కాదు. చేయాల్సిన పనికి సరిపోయేదే ఉత్తమమైనది.

మూలాలు, మరింత చదవడానికి

సంపాదకీయ మూలాల కట్‌ఆఫ్: 17 October 2026. ప్రతి మూలాన్ని 17 October 2026న తెరిచి తనిఖీ చేశాం. కొన్ని సంస్థల సొంత డాక్యుమెంట్లు, అవి ఆ సంస్థల ఉత్పత్తులనే వివరిస్తాయి, స్వతంత్ర పోలికలు కావు.

1. Intel: CPU vs GPU. సాధారణ ప్రయోజన, సమాంతర ప్రాసెసింగ్‌కు పరిచయం.
2. NVIDIA: CUDA Programming Guide. GPU అమలు నమూనా, సమాంతర ప్రోగ్రామింగ్.
3. Google Cloud: Introduction to Cloud TPU. TPU ప్రయోజనం, అనువైన వర్క్‌లోడ్‌లు, పరిమితులు.
4. Apple: Core ML. Apple డివైస్ హార్డ్‌వేర్‌పై మెషీన్-లెర్నింగ్ మోడళ్లను వాడటం.
5. Groq: What is a Language Processing Unit?. Groq తన ఆర్కిటెక్చర్‌పై ఇచ్చిన సొంత వివరణ. ప్రచార పనితీరు వాదనలను స్వతంత్ర బెంచ్‌మార్క్ ఫలితాలుగా పరిగణించకూడదు.
6. NVIDIA: BlueField Networking Platform. DPU నెట్‌వర్కింగ్, భద్రత, స్టోరేజ్ ఉపయోగాలు.
7. AWS: Trainium. ఈ ఆరు పరిచయ పేర్లకు వెలుపల ఉన్న AI యాక్సిలరేటర్‌కు ఒక ఉదాహరణ.

సాంకేతిక మూలాలను 17 October 2026న సమీక్షించాం. ఉత్పత్తుల సామర్థ్యాలు మారుతుంటాయి, కాబట్టి తాజా వివరాల కోసం లింక్ చేసిన డాక్యుమెంటేషన్‌ను చూడండి.