టెక్ ప్రపంచంలో GPUs అత్యంత డిమాండ్ ఉన్న యంత్రాలుగా ఎలా మారాయి?
ప్రపంచ ఆర్థిక వ్యవస్థ ఇప్పుడు ఒకప్పుడు టీనేజ్ గేమర్లకు మాత్రమే ఇష్టమైన ఒక ప్రత్యేక రకమైన సిలికాన్ మీద నడుస్తోంది. గ్రాఫిక్స్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్లు (GPUs), ఒకప్పటి చిన్న హార్డ్వేర్ నుండి నేటి ఆధునిక పారిశ్రామిక వ్యవస్థలో అత్యంత కీలకమైన ఆస్తిగా మారాయి. ఇది కేవలం తాత్కాలిక డిమాండ్ కాదు, ఇరవై ఒకటవ శతాబ్దంలో శక్తి ఎలా ప్రదర్శించబడుతుందో తెలిపే ప్రాథమిక మార్పు. దశాబ్దాలుగా, సెంట్రల్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్ (CPU) కంప్యూటర్ ప్రపంచానికి తిరుగులేని రాజుగా ఉండేది. ఇది లాజిక్ మరియు వరుస పనులను ఖచ్చితత్వంతో నిర్వహించేది. అయితే, భారీ డేటా సెట్లు మరియు సంక్లిష్టమైన న్యూరల్ నెట్వర్క్ల పెరుగుదల ఆ పాత ఆర్కిటెక్చర్లోని బలహీనతను బయటపెట్టింది. ప్రపంచానికి ఒకే సమయంలో మిలియన్ల కొద్దీ సాధారణ గణిత కార్యకలాపాలను చేయగల యంత్రం అవసరమైంది. ఆ పనికి GPU మాత్రమే సరైన సాధనంగా నిలిచింది. నేడు, ఈ చిప్లను పొందడానికి జరుగుతున్న పోరాటం సార్వభౌమ దేశాల వ్యూహాలను మరియు ప్రపంచంలోని అతిపెద్ద కార్పొరేషన్ల బ్యాలెన్స్ షీట్లను నిర్ణయిస్తోంది. మీ దగ్గర చిప్స్ లేకపోతే, మీ దగ్గర భవిష్యత్తు లేనట్టే. ఈ కొరత మేధస్సు ప్రవాహాన్ని నియంత్రించే కొత్త రకమైన గేట్కీపర్లను సృష్టించింది.
కొరత వెనుక ఉన్న గణిత ఇంజిన్
NVIDIA వంటి ఒకే కంపెనీ మొత్తం దేశాల ఆర్థిక వ్యవస్థలతో సమానమైన వాల్యుయేషన్ను ఎందుకు కలిగి ఉందో అర్థం చేసుకోవాలంటే, GPU నిజానికి ఏమి చేస్తుందో తెలియాలి. ఒక సాధారణ ప్రాసెసర్ చాలా కష్టమైన సమస్యలను ఒక్కొక్కటిగా పరిష్కరించగల పండితుడి వంటిది. GPU అనేది ఒకేసారి చాలా సులభమైన అడిషన్ సమస్యలను పరిష్కరించగల విద్యార్థులతో నిండిన స్టేడియం వంటిది. మీరు ఒక లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ను ట్రైన్ చేస్తున్నప్పుడు, మీరు ట్రిలియన్ల కొద్దీ ఇలాంటి సాధారణ అడిషన్లను చేస్తున్నారు. GPU ఆర్కిటెక్చర్ ఈ పనిభారాన్ని వేలకొద్దీ చిన్న కోర్లకు పంచుతుంది. దీనినే పారలల్ ప్రాసెసింగ్ అంటారు. ఆధునిక సాఫ్ట్వేర్ తెలివైనదిగా అనిపించడానికి అవసరమైన భారీ డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఇది ఏకైక మార్గం. ఈ ప్రత్యేక హార్డ్వేర్ లేకపోతే, ఆటోమేటెడ్ రీజనింగ్లో ప్రస్తుత పురోగతి ఆగిపోతుంది, ఎందుకంటే సంప్రదాయ ప్రాసెసర్లు GPU క్లస్టర్ వారాల్లో చేసే పనిని పూర్తి చేయడానికి దశాబ్దాలు తీసుకుంటాయి.
హార్డ్వేర్ అనేది కథలో ఒక భాగం మాత్రమే. అసలైన విలువ సిలికాన్ చుట్టూ ఉన్న ఎకోసిస్టమ్ లో ఉంది. ఆధునిక GPUs హై బ్యాండ్విడ్త్ మెమరీ మరియు ప్రత్యేకమైన ఇంటర్కనెక్ట్లతో జత చేయబడతాయి, ఇవి వేలకొద్దీ చిప్లు ఒకే భారీ మెదడులా ఒకదానితో ఒకటి మాట్లాడుకోవడానికి అనుమతిస్తాయి. ఇక్కడే
