10 Nov 2026, 09:02 PM

<p style="text-align: justify;"><strong>CPU vs GPU:</strong> दुनिया में एआई क्रांति के बीच चिप निर्माता कंपनी NVIDIA के सीईओ जेनसेन हुआंग को लेकर उपजा ताजा विवाद अंतरराष्ट्रीय स्तर पर सुर्खियों में बना हुआ है. अमेरिकी खुफिया एजेंसियों की एक रिपोर्ट के बाद NVIDIA के बोर्ड ने जेनसेन हुआंग के खिलाफ एक स्वतंत्र जांच शुरू कर दी है. दरअसल, हुआंग ने एक चीनी बिजनेस महिला के साथ अपने विवाहेतर संबंधों की बात कबूल की है, जिस पर अमेरिकी एजेंसियों को बीजिंग के लिए जासूसी करने का संदेह है.</p>
<p style="text-align: justify;">इस खुलासे के बाद अमेरिका और चीन के बीच जारी AI टेक वॉर के चलते अमेरिकी राष्ट्रीय सुरक्षा और NVIDIA की संवेदनशील तकनीकों के लीक होने की चिंताएं बढ़ गई हैं. इस बड़े विवाद ने एक बार फिर पूरी दुनिया का ध्यान इस बात पर खींच लिया है कि आखिर NVIDIA की चिप तकनीक में ऐसा क्या है, जिसने इसे वैश्विक महाशक्तियों के बीच टकराव का सबसे बड़ा केंद्र बना दिया है.</p>
<h3 style="text-align: justify;">GPU और CPU का बुनियादी अंतर</h3>
<p style="text-align: justify;">कंप्यूटर हार्डवेयर की दुनिया में CPU और GPU दोनों का काम प्रोसेसिंग करना है, लेकिन इनके काम करने का तरीका एक-दूसरे से बिल्कुल अलग होता है. CPU को कंप्यूटर का दिमाग माना जाता है, जो सामान्य कार्यों, ऑपरेटिंग सिस्टम को चलाने और जटिल लॉजिकल गणनाओं को एक के बाद एक निपटाने के लिए डिजाइन किया गया है. ,</p>
<p style="text-align: justify;">एक शक्तिशाली सर्वर CPU में आमतौर पर 8 से 64 बड़े और बेहद तेज कोर होते हैं, जो किसी एक काम को बेहद कम समय में पूरा करने की क्षमता रखते हैं. इसके विपरित, GPU में हजारों छोटे और सरल कोर होते हैं, जिन्हें एक साथ हजारों गणनाओं को एक ही समय में करने के लिए बनाया जाता है. </p>
<h3 style="text-align: justify;">एआई की दुनिया में GPU क्यों बना हथियार</h3>
<p style="text-align: justify;">एआई, डीप लर्निंग और ChatGPT जैसे बड़ें लैंग्वेज मॉडल्स के बैकएंड पर अरबों-खरबों गणितीय कैलकुलेशन एक साथ चलती है. इन मॉडल्स को ट्रेन करने के लिए डेटा के विशाल भंडारों को एक ही समय में प्रोसेस करना पड़ता है. यहां पर CPU की कार्यप्रणाली बहुत धीमी साबित होती है, जबकि हजारों कोर से लैस GPU इस भारी-भरकम गणित को परक झपकते ही पूरा कर देता है.</p>
<p style="text-align: justify;">NVIDIA के GPU में विशेष रूप से टेन्सर कोर दिए जाते हैं, जो विशेष तौर पर पर एआई एल्गोरिदम की रफ्तार को कई सौ गुना बढ़ा देते हैं. आज के समय में किसी बड़े एआई मॉडल को CPU पर ट्रेन करना तकनीकी रूप से एक बड़ी आर्थिक और समय की बर्बादी माना जाता है, यही वजह है कि एआई सिस्टम के विकास के लिए GPU सबसे प्राथमिक और शक्तिशाली हथियार बन चुका है.</p>
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<h3 style="text-align: justify;">दोनों चिप का आपसी तालमेल </h3>
<p style="text-align: justify;">इसका मतलब यह कतई नहीं है कि GPU आने के बाद CPU की उपयोगिता खत्म हो गई है, क्योंकि कोई भी एआई सर्वर बिना CPU के काम नहीं कर सकता. आधुनिक एआई आर्किटेक्चर में CPU एक मुख्य प्रबंधक या मास्टर आर्केस्ट्रेटर की भूमिका निभाता है. जब कोई यूजर एआई से सवाल पूछता है, तो लॉगिन चेक करना, यूजर के इनपुट टेक्स्ट को कंप्यूटर की गणितीय भाषा यानी टोकन्स में बदलना और पूरे सिस्टम के नियमों को मैनेज करने का काम सीपीयू ही करता है.</p>
<p style="text-align: justify;">इसके बाद, वह उस भारी डेटा को आगे GPU के पास भेजता है, जहां GPU मुख्य गणनाएं करता है. गणना पूरी होने के बाद GPU उस रिजल्ट को वापस सीपीयू को सौंपता है, जिसे सीपीयू दोबारा इंसानी भाषा में बदलकर यूजर के स्क्रीन पर दिखाता है.</p>
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