AI चिप्स अब सिर्फ बड़े डाटा सेंटर तक सीमित नहीं रहे। आपके फोन, स्मार्ट कैमरा और कार तक में छोटे-छोटे न्यूरल प्रोसेसिंग यूनिट (NPU) काम कर रहे हैं। ये चिप्स मॉडल चलाते हैं, इमेज-रिकग्निशन करते हैं और रीयल-टाइम निर्णय लेते हैं। क्या आपने सोचा है कि आपका फोन इतनी तेज़ी से चेहरे पहचान लेता है? इसके पीछे AI चिप्स होते हैं।
एक सामान्य सवाल: AI चिप्स में फर्क कहाँ आता है? मुख्य अंतर है आर्किटेक्चर और सॉफ़्टवेयर सपोर्ट। कुछ चिप्स मल्टी-टास्किंग और लो-लेटेंसी के लिए बने होते हैं, तो कुछ भारी मॉडल ट्रेनिंग के लिए।
GPU (Graphics Processing Unit) — सामान्य-purpose, पैरेलल कैलकुलेशन के लिए बेस्ट। NVIDIA और AMD के GPU सर्वर व ट्रेनिंग में लोकप्रिय हैं।
TPU (Tensor Processing Unit) — Google का स्पेशल चिप, टेन्सर ऑपरेशन के लिए अनुकूल। क्लाउड-आधारित AI वर्कलोड में अच्छा परफॉर्म करता है।
NPU/Edge AI चिप — मोबाइल और IoT के लिए: Qualcomm, Apple Neural Engine और MediaTek के NPU फोन में तेज AI फीचर देते हैं। ये कम पावर में रीयल-टाइम फीचर संभालते हैं।
ASIC और FPGA — विशेष कामों के लिए कस्टम चिप्स; जहाँ ऊर्जा दक्षता और प्रदर्शन दोनों चाहिए।
चुनाव करते समय चार चीज़ों पर ध्यान दें: परफॉर्मेंस (TOPS/TFLOPS), मेमोरी बैंडविड्थ, पावर कंजम्पशन और सॉफ़्टवेयर इकोसिस्टम (CUDA, ROCm, TensorFlow, ONNX)। अगर आप ऐप डेवलपर हैं, तो SDK और लाइब्रेरी का सपोर्ट सबसे जरूरी होगा।
सॉफ़्टवेयर भी उतना ही मायने रखता है जितना हार्डवेयर। NVIDIA की CUDA, ROCm, TensorRT, और ONNX जैसे टूलकिट आपकी रफ़्तार और कम्पैटिबिलिटी तय करते हैं।
भारत में भी AI चिप ekosystem तेजी से बदल रहा है — लोकल स्टार्टअप, क्लाउड सर्विसेस और मोबाइल ब्रांड्स अपनी-अपनी AI क्षमता बढ़ा रहे हैं। इससे कीमत और उपलब्धता पर असर पड़ेगा।
अंत में, अगर आप खरीदने या निवेश करने का सोच रहे हैं, तो पहले अपना उपयोग केस स्पष्ट करें: क्या आपको बैच ट्रेनिंग चाहिए या रीयल-टाइम इन्फ्रेंस? कितना बिजली खर्च सहन कर सकते हैं? और कौन सा सॉफ्टवेयर स्टैक आपके प्रोजेक्ट के साथ काम करेगा? इन सवालों के जवाब आपको सही AI चिप चुनने में तुरंत मदद कर देंगे।
अगर चाहें तो मैं आपके उपयोग केस के हिसाब से 2-3 चिप मॉडल सुझा सकता हूँ—बताइए आप किस तरह का प्रोजेक्ट बना रहे हैं।
Nvidia, एक अमेरिकी चिप डिज़ाइनर ने Apple की बाजार वैल्यू को पछाड़ते हुए दुनिया की दूसरी सबसे मूल्यवान सूचीबद्ध कंपनी बन गई है। यह सफलता Nvidia के AI चिप्स की अत्यधिक मांग के कारण संभव हो सकी। कंपनियों जैसे Google, Microsoft और Meta ने Nvidia के चिप्स में भारी निवेश किया है।
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