మా కొత్త ఉపన్యాసానికి స్వాగతం
ఈ ఉపన్యాసంలో మనం దీని గురించి మాట్లాడుకుందాం.
సిపియు వర్సెస్ జిపియు
మునుపటి ఉపన్యాసాలలో CPU గురించి మనం చూశాం.
మనం చూశాం.
సిపియు అంటే ఏమిటి మరియు దాని విధి ఏమిటి
సీపీయూ అంటే..
సెంట్రల్ ప్రాసెసింగ్ యూనిట్
ఇది ఏమి చేస్తుంది?
ఇది మీ మెషిన్ కోడ్ ను అమలు చేస్తుంది
ఇది దానిని లైన్ బై లైన్ ద్వారా చదువుతుంది.
ఒక ఉదాహరణతో అర్థం చేసుకుందాం.
నాకు వాట్సప్ అప్లికేషన్ ఉంది.
ఆ తర్వాత ఏదో ఉన్నత స్థాయి భాషలో వాట్సప్ అప్లికేషన్ రాశారు.
కంపైలర్ దానిని మెషిన్ కోడ్ గా మార్చినప్పుడు అది అమలు
చేయదగిన ఫైల్ గా మారుతుంది.
నన్ను చూపించనివ్వండి
వైట్ బోర్డ్ ఓపెన్ చేద్దాం ఇక్కడ రాస్తాను.
అప్లికేషన్ ఎలా నడుస్తుంది?
దాని గురించి మాట్లాడుకుందాం.
ఇక్కడ నాకు వాట్సప్ అప్లికేషన్ ఉంది.
వాట్సప్ ఏం చేస్తుందంటే..
వాట్సప్ ఏం చేస్తుంది?
నేను దేనిలో రాశాను?
ఇంజనీర్లు దేనిలో రాశారు?
ఉన్నత స్థాయి భాషలో రాశారు.
ఇప్పుడు ఆ ఉన్నత స్థాయి భాష ఏ భాష అయినా కావచ్చు.
అది మీ సి కావచ్చు
ఇది మీ సి++ కావచ్చు
అది మీ కావచ్చు
జావా స్క్రిప్ట్ ఇది మీ పైథాన్ కావచ్చు
ఉన్నత స్థాయి భాషలో అప్లికేషన్ రాశాను.
ఆ తర్వాత ఏం జరుగుతుంది?
ఆ తర్వాత..
మా కంపైలర్ ఈ కోడ్ ను మెషిన్ కోడ్ గా మారుస్తుంది
Compiler దీనిని మార్చింది
అది కన్వర్ట్ చేసినప్పుడు, అమలు చేయదగిన ఫైల్ జనరేట్ అవుతుంది.
వాట్సప్ .exe ఇది ప్రతి అప్లికేషన్ తో జరుగుతుంది.
WhatsApp.exe ఈ విషయం ఎక్కడ చూసినా..
WhatsApp.exe ఇది ఎగ్జిక్యూటబుల్ ఫైల్ అని అర్థం.
మీరు ఉన్నత స్థాయి భాషలో రాసిన కోడ్
ఉన్నత స్థాయి భాష అంటే ఇంగ్లిష్ భాషతో సమానం.
మీరు 10 లైన్ల కోడ్ రాశారనుకుందాం.
మొదటి లైన్ ఇది
రెండో లైన్ ఇది.
అలా మీరు 10 లైన్ల కోడ్ రాశారు.
ఇప్పుడు ఉన్నత స్థాయి భాష
అందుకు అనుగుణంగా ఇక్కడ ఏం జరుగుతుంది?
కంపైలర్ మారినప్పుడు
ఇక్కడ ఏం జరుగుతుంది?
ఇలా లైన్లు జనరేట్ అవుతాయి.
10 వరకు
మీరు ఇక్కడ ఏం రాసినా..
ఇది ఆంగ్ల భాషలో వ్రాయబడింది.
ఉదాహరణకు రాస్తాను.
హాష్ ఇందులో
నేనేం రాశానో మీరు అర్థం చేసుకోగలరు.
హాష్ ఇందులో
కానీ అది మారినప్పుడు..
ఇది ఇలా మారుతుంది.
ఇది ఇలా కోడ్ గా మారుతుంది.
అదేవిధంగా రెండవ లైన్
సంబంధిత మెషిన్ కోడ్
మెషిన్ కోడ్ ఈ కోడ్
దోషం లేనట్లయితే నా CPU అమలు చేస్తుంది నా CPU అమలు చేస్తుంది
నేను ఎప్పుడు
WhatsApp.exe మనం ఏం చేస్తాం?
ఏ ఐకాన్ మీదైనా క్లిక్ చేస్తాం.
మొబైల్ ఫోన్ ఐకాన్ డెస్క్ టాప్ ఐకాన్
నేను ఏదైనా ఐకాన్ మీద క్లిక్ చేసినప్పుడు
CPU RAM సాధారణంగా బ్లాక్ డయాగ్రమ్
హార్డ్ డిస్క్
నేను హార్డ్ డిస్క్ తయారు చేశాను
When I click on any icon, the file WhatsApp.exe is here on
the HDD (hard disk drive).
నేను ర్యామ్ కు రావాలి
అది ఎక్కడి నుంచి వచ్చింది?
ఇక్కడకు వచ్చినప్పుడు ర్యామ్ లో..
ఇది ఏ ఫైల్?
ఈ 10101 లో రాయబడింది. అందువల్ల CPU దీనిని లైన్ లైనుగా అమలు
చేస్తుంది.
ఇదీ సీపీయూ పని..
CPU చేస్తుంది
కంప్యూటేషన్ ఎలాంటి సంక్లిష్ట సమస్యలు చేసినా..
గణన ఆ తరువాత అది ఫలితాన్ని చూపుతుంది
మేము కూడా చూశాము
సిపియుకు రెండు యూనిట్లు ఉన్నాయి
ఒక యూనిట్ ఎ.ఎల్.యు.
ఒక యూనిట్ CU
ఏఎల్ యూ యూనిట్ ఏం చేస్తుంది?
ALU యూనిట్ అర్థమెటిక్ మరియు లాజికల్ యూనిట్ చేస్తుంది
అరిథ్మెటిక్ మరియు లాజిక్ కు సంబంధించిన ఏదైనా
ఇది ఏమి చేస్తుంది?
దీన్ని ఈ యూనిట్ హ్యాండిల్ చేస్తుంది.
సియు ఏమి చేస్తుంది?
CU డేటా బదిలీని చూస్తుంది
రెండు వనరుల మధ్య
సియు వీటన్నిటినీ చూస్తుంది.
ఇది నాకు బాగా అర్థమైంది.
సిపియుతో సమస్య
సిపియు అనేది సాధారణ ప్రయోజనం
ఇక్కడ రాస్తున్నాము.
సిపియు అనేది సాధారణ ప్రయోజనం
అంటే మీరు ఇస్తారు.
ఏదైనా గణన పని
ఇది మీ కోసం చేస్తుంది
కానీ ఇక్కడ సమస్య ఏంటంటే..
గ్రాఫికల్ వర్క్ అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నిద్దాం.
గ్రాఫికల్ వర్క్ యొక్క అర్థం ఏమిటి?
ఇందులో రెండు రకాల విషయాలు ఉన్నాయి.
ఒకటి అంటే..
టెక్స్ట్ ఆధారిత
ఇక్కడ రాస్తున్నాను.
టెక్స్ట్ ఆధారిత
రెండోది..
గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యం
లేదా అని చెప్పొచ్చు.
ఇది నీది
వచన ప్రాతినిధ్యం[మార్చు]
ఇది మీ గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యం
గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యంలోని విషయాలు ఏమిటి?
ఒక ఇమేజ్ చూపించాలనుకుంటే లైక్ చేయండి
లేదా ఫోటో చూపించాలని అనుకుంటున్నారా.
ఫొటో లేదా ఇమేజ్ చూపించాలనుకుంటే..
గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యంలోని విషయాలు ఏమిటి?
దాన్ని నేను విజువల్ గా చూడగలను.
ఏ కళ్ళు ఆకర్షణీయంగా కనిపిస్తాయి
ఫొటో లేదా ఇమేజ్ చూపించాలనుకుంటే..
లేదా వీడియో చూపించాలనుకుంటున్నారా.
లేదా వీడియో గేమ్ చూపించాలనుకుంటున్నారు.
ఈ విషయాలన్నీ..
గేమ్, వీడియో
లేదా చిత్రాలు
ఇందులో చాలా గ్రాఫిక్స్ ఉన్నాయి.
చాలా గ్రాఫిక్స్ అంటే..
ఒక వీడియోలో..
చాలా ఫ్రేమ్స్ ఉన్నాయి.
కానీ ఫ్రేమ్స్ లో..
ఒకేసారి చాలా పనులు నడుస్తున్నాయి.
మీ చెట్టు ఆకులను నరికినట్లుగా ఉంది
ఇద్దరు వ్యక్తులు డ్యాన్స్ చేస్తున్నారు.
ఒక వ్యక్తి పక్కకు తప్పుకుంటున్నాడు.
ముందు నుంచి రెండు కార్లు బయటకు వస్తున్నాయి.
వర్షం కురుస్తోంది
ఇలా ఎన్నో విషయాలు ఆ వీడియోలో ఉన్నాయి.
కాబట్టి ఇది ఏమిటో నేను అర్థం చేసుకున్నాను.
గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యం
కాబట్టి మేము గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యం గురించి ఎక్కడ
మాట్లాడుతున్నాము
భారీ పని
ఇది గ్రాఫికల్ ప్రాతినిధ్యానికి సంబంధించినది
అక్కడ సిపియు చేయలేకపోయాడు.
ఎందుకు చేయలేకపోయారు?
చిన్న ప్రాబ్లమ్ వచ్చింది.
సిపియుతో సమస్య ఏమిటంటే
సిపియులో మాకు పరిమిత కోర్ లు ఉన్నాయి
కోర్స్ యొక్క అర్థం ఏమిటి?
నేను చెబితే..
నాకు రెండు చేతులు ఉన్నాయి.
మరియు నేను ఒకేసారి రెండు పనులు చేయగలను
నేను రెండు కోర్స్ చెబుతాను.
నాకు నాలుగు చేతులు ఉంటే..
నేను ఒకేసారి నాలుగు పనులు చేయగలను
నాలుగు కోర్ లు
నాకు ఎనిమిది చేతులు ఉంటే..
నేను ఒకేసారి ఎనిమిది పనులు చేయగలను.
దీనిని ఆక్టాకోర్ అని పిలుస్తాను.
నాకు పది చేతులు ఉంటే..
నేను డెకా-కోర్ చెబుతాను
ఈ విధంగా నేను అర్థం చేసుకున్నాను
కోర్ అర్థం చేతులు. కంప్యూటర్ భాషలో కోర్స్ ఉన్నట్లు పనులు
చేయగలిగే సామర్థ్యం ఉంటుంది.
అదే సమయంలో సిపియు ఆర్కిటెక్చర్ గురించి మాట్లాడుతూ..
సిపియు ఆర్కిటెక్చర్ గురించి మాట్లాడుతూ
మొబైల్ ఫోన్ లో మాదిరిగా..
ఆపిల్ మాదిరిగానే..
బయోనిక్ చిప్
ఏ17, ఏ16
ఆండ్రాయిడ్ ప్రాసెసర్లు[మార్చు]
స్నాప్ డ్రాగన్ మీడియాటెక్ వీటికి ఆర్కిటెక్చర్ ఉంది.
మీరు ఇక్కడ చూడవచ్చు
ఆర్కిటెక్చర్ విషయానికి వస్తాం.
ఈ ఆర్కిటెక్చర్ లో కొన్ని విషయాలు ఇవ్వబడ్డాయి.
మీ ఇంటిలాగే మీరు ఎవరికైనా వెళతారు
మీరు ఇల్లు కట్టుకోవాలనుకుంటున్నారు.
మీరు ఆర్కిటెక్ట్ వద్దకు వెళ్లండి
మీరు చెప్పారు
నేను భూమిని ఉపయోగించాలనుకుంటున్నాను
ఏమి చేయాలో నాకు చెప్పండి
మీరు నాకు ఒక ఆవశ్యకతను చెబుతారు
నా దగ్గర ఒక చిప్ ఉంది, దానిని నేను కొన్ని భాగాలుగా
విభజించాను, ఇక్కడ నేను ఇంత ప్రాంతాన్ని కంట్రోల్ యూనిట్ గా
ఇచ్చాను, ఆ తరువాత ఇక్కడ ALU యూనిట్ కూడా ఉంది, ఇక్కడ ALU
యూనిట్ కూడా ఉంది, ఇక్కడ ALU యూనిట్ కూడా ఉంది, ఇది క్యాచీ
మెమరీ ఇది
DRAM ఈ విధంగా నేను 1,2,3,4 విషయాలు రాశాను, ఇప్పుడు ఈ 4
విషయాలలో మీరు చూస్తారు ఇక్కడ ALU 4 సార్లు వ్రాయబడింది ALU 4
సార్లు వ్రాయబడింది.
దీనిని నేను ఇప్పుడు నా మొబైల్ ఫోన్ యొక్క ప్రాసెసర్ లేదా
కొన్నిసార్లు కంప్యూటర్ అని చెప్పగలను
అధిక పనితీరును ఉపయోగించడం ద్వారా
a game computer GPU GPU GPU GPU GPU GPU GPU GPU GPU GPU GPU
GPU GPU GPU GPU GPU GPU GPU GPU
నేను ఈ రేఖాచిత్రాన్ని మీకు వివరించబోతున్నాను.
ఇది నా కంట్రోల్ యూనిట్ అని ఇక్కడ నేను అర్థం చేసుకున్నాను
ఇది నా కంట్రోల్ యూనిట్ అని ఇక్కడ రాశాను.
మరియు ఇది నా ALU
ఇదీ మీ కోర్సు
ఇది మీ పనిని ఒక్కొక్కటిగా నిర్వహిస్తుంది
ఇక్కడ మీరు నాలుగు అప్లికేషన్ లను రన్ చేస్తారు.
ఇది మీ ఎఫిషియెన్సీ కోర్
ఇది మీ క్యాచీ
ఇది మీ తాత్కాలిక డేటా
ఇది ఏదైనా అప్లికేషన్ కు సంబంధించినది
ఇది ఇక్కడకు వచ్చి క్యాచీలో నిల్వ చేస్తుంది.
ఇది చాలా వేగంగా ఉంటుంది.
ఇది మీ డైనమిక్ ర్యామ్
అందుకే దాన్ని ఇలా విభజించాం.
కాబట్టి సిపియులో సమస్య ఏమిటని నేను కనుగొన్నాను
అక్కడ కోర్ల సంఖ్య తక్కువగా ఉంటుంది.
అదే సాధారణ ఉద్దేశం.
దాంతో పని లేకుండా పోయింది.
ఒక నిర్దిష్ట ప్రయోజనం కాదు, ఒక సాధారణ ప్రయోజనం ఉంది.
అందుకే అలా చెప్పాం.
కొన్ని అవసరాలు తీరుతున్నాయి.
ఆవశ్యకత ఏమిటి?
మరో చిప్ ఇన్ స్టాల్ చేయాలని..
రెండో విషయం ఏంటంటే కోర్ల సంఖ్య తక్కువగా ఉండటం.
What we need is to handle multiple things at once. We have
to handle many things simultaneously. So how can we do that?
దీని సాయంతో ఆ పని చేస్తాం.
అంటే జీపీయూలో చాలా కోర్స్ పెట్టాం.
ఉదాహరణకు, మీరు ఈ ఆకుపచ్చ రంగును చూడగలరు. ఇది ఏమి జరిగింది?
ఇక్కడ గ్రీన్ బాక్స్ ఇచ్చిన వెంటనే తెలుసుకున్నాను.
కాబట్టి ఇది ఏఎల్యూ.
కాబట్టి ఈ విధంగా నాకు చాలా ALU ఉంది
ఇది కూడా జరిగిందని నేను అర్థం చేసుకున్నాను ఇది కూడా
చేయబడింది
ఇప్పుడు ఎక్కడ చూసినా..
మీరు ఏమి చూస్తారు
మీరు ఆకుపచ్చ రంగును మాత్రమే చూస్తారు
ఈ విషయం తెలుసుకున్నాను.
ఈ మొత్తం వరసను నేను కనుగొన్నాను
ఈ మొత్తం వరుసలో నా వస్తువులన్నీ ఇలానే వచ్చాయి నా
వస్తువులన్నీ ఇక్కడే వచ్చాయి.
ఆ తరువాత, DRAM ఇక్కడ ఇవ్వబడుతుంది కాబట్టి, నా DRAM కూడా
ఇక్కడ ఇవ్వబడుతుంది.
మిగిలినవి ఏంటంటే..
నేను ఈ భాగాన్ని బయటకు తీస్తే..
కాబట్టి మీరు రెండు విషయాలు చూస్తారు.
ఇలా రెండు విషయాలు ఉన్నాయి.
మరి ఇది ఇలా ఉంది.
నా కంట్రోల్ మరియు క్యాచీ లాంటిది
ఇది ఒకే రంగులో ఉంటుంది.
పైన ఉన్న ఈ పసుపు రంగు
ఇది మీ నియంత్రణ
మీకు జరిగిన రెండవ విషయం మీకు ఏమి జరిగింది
రెండింటి ఆర్కిటెక్చర్ లో తేడా ఉందని ఎలా తెలుసుకున్నాను తేడా
ఏమిటి
ఇక్కడ ALU నా GPUలో నేను చాలా చూస్తాను
కానీ అవతలి వైపు చూస్తే..
నేను CPUలో తక్కువగా చూస్తాను.
ప్రయోజనం ఏమిటో నేను ఇప్పుడు కనుగొన్నాను
మరింత ముతకగా ఉండటం వల్ల ప్రయోజనం ఏమిటి
మరింత ముతకగా ఉండటం వల్ల కలిగే ప్రయోజనం
ఎందుకంటే ఇది బహుళ విషయాలను హ్యాండిల్ చేయగలదు.
ఇప్పుడు ఒక విషయం కూడా వస్తుంది.
ఇది బహుళ విషయాలను నిర్వహిస్తోంది.
ఒక విషయంతో పాటు..
థ్రెడ్ లాంటిది
ఇక్కడ అర్థం చేసుకోవడానికి ప్రయత్నిద్దాం.
నాకు ఇక్కడ నాలుగు కోర్స్ ఉన్నాయి
ఈ నాలుగు కోర్ లు నా నాలుగు అప్లికేషన్ లను హ్యాండిల్ చేయగలవు
కాబట్టి ఇక్కడ చెబుతున్నాను.
నాకు ఒక జ్ఞాపకం ఉంది
నా వద్ద ఏమి ఉంది
నాకు ర్యామ్ ఉంది ఈ ర్యామ్ లో నాలుగు అప్లికేషన్ లు రన్
అవుతున్నాయి
ఒక అప్లికేషన్ ఇక్కడ రన్ అవుతోంది
మరియు ఒక అప్లికేషన్ ఇక్కడ రన్ అవుతోంది
అలా ఒకటిగా మారింది.
మూడు అనుకుందాం కాబట్టి ఇది ఇక్కడ నడుస్తోంది.
ఇప్పుడు ఈ ఒక్క ఈ అప్లికేషన్
ఎంత స్పేస్ తీసుకున్నా..
మెమరీలో రన్ అవ్వాలంటే..
మనం ఏమి చేయగలం
మనం దానిని త్రెడ్ లుగా విభజించవచ్చు.
దీన్ని ఇలా విభజించండి.
థ్రెడ్ T1లో ఈ కోడ్ వ్రాయబడింది
మేము ఈ కోడ్ ను అన్ని భాగాలుగా విభజించాము
థ్రెడ్ 1
థ్రెడ్ 2
థ్రెడ్ 3
థ్రెడ్ అంటే అర్థం ఏంటని అడిగితే..
ఇది ఒక కోడ్ ముక్క.
ఇది అదే పని చేస్తుంది
థ్రెడ్ 1, థ్రెడ్ 2, థ్రెడ్ 3
కాబట్టి నా కోర్ ఏమి చేస్తుంది
నా కోర్ అంటే ఇక్కడ కోర్ చేద్దాం.
కాబట్టి నా మొదటి కోర్
ఈ కోర్ ఏదైనా చేయగలిగే విషయాన్ని నిర్వహిస్తుంది. నా రెండవ
అప్లికేషన్ ని ఈ కోర్ హ్యాండిల్ చేస్తుంది.
The third core will handle my Instagram and the fourth core
will handle my presentation. Now, each core has threads.
థ్రెడ్ అంటే..
మెమరీ కూడా అదే పంచుకుంటోంది.
సాధారణం కానీ ఈ థ్రెడ్ ఒక కోడ్ ముక్క చేస్తుంది
ఇది ఏకకాలంలో నడుస్తుంది ఇది నడుస్తుంది
ఇది నడుస్తోంది
అంటే..
మా వద్ద ఉన్న కోడ్
చిన్న చిన్న భాగాలుగా విభజించండి.
థ్రెడ్ 1 కొంత భాగాన్ని అమలు చేస్తుంది
థ్రెడ్ 2 కొంత భాగాన్ని అమలు చేస్తుంది
థ్రెడ్ 3 కొంత భాగాన్ని అమలు చేస్తుంది
మరి ఏం జరుగుతుందో..
మీకు ఏ కోడ్ ఉన్నా..
ఇది వేగంగా నడుస్తుంది.
మీరు చూస్తారు కాబట్టి అది లోపల ఉన్నందున నేను ఇప్పుడు అర్థం
చేసుకున్నాను
మీరు దానిలో ఈ పనిని చేయగలరా? నేను ఇప్పటికే చాలా కోడ్ ఉంది.
అది లోపల థ్రెడ్ ఉపయోగించి పని చేయడం సాధ్యంగా ఉంది.
నాకు తెలిసింది.
ఈత మరింత త్వరగా పని చేసేటప్పుడు నా CPU అంటే ఏమిటో అని నేను
అర్థం చేసుకున్నాను.
మరియు నా జిపియు అంటే ఏమిటి
నేను CPUని ఉపయోగించడానికి ఉపయోగించిన CPUను చూశాను
అప్పుడు మేము జిపియు అవసరాన్ని గుర్తించాము కాబట్టి మేము
జిపియు తీసుకువచ్చాము
ఇప్పుడు చూద్దాం.
వాటిని పోల్చి చూస్తే..
ఫంక్షనాలిటీ ఆర్కిటెక్చర్ సమాంతరత మెమరీ శ్రేణి ఆధారంగా
ప్రోగ్రామింగ్ మోడల్
కేసులను ఉపయోగించండి
విద్యుత్ వినియోగం[మార్చు]
చూద్దాం
నా సిపియు మెరుగ్గా ఉందా
ఇంతకంటే గొప్పగా నేను చెప్పను.
ఎందుకంటే వాడకం కేసులు భిన్నంగా ఉంటాయి.
చూద్దాం
కాబట్టి ప్రారంభిద్దాం.
పనితీరు నుండి
పెన్ను మార్చుదాం
ముందుగా సీపీయూ గురించి మాట్లాడుకుందాం.
సిపియు సాధారణ ప్రయోజనం కోసం అని మనకు ఇప్పటికే తెలుసు
మరియు జిపియు నిర్దిష్ట ప్రయోజనం కోసం
మీరు ఇక్కడ అదే విషయాన్ని చూస్తారు, వ్రాసిన విధంగా.
మీరు దీన్ని చదవవచ్చు
లైన్ల మధ్య CPU రీడింగ్
నేను మీకు చూపించాను
నేను సీపీయూ గురించి మాట్లాడితే..
అది ఇక్కడ స్పష్టంగా వ్రాయబడింది.
సిపియు రూపొందించబడింది
సాధారణ ప్రయోజనం కోసం సాధారణ CPU ఉంది. సాధారణ ప్రయోజనం అంటే
మీరు ఏ అనేక అప్లికేషన్లను ఏ విధంగానైనా హాండిల్ చేస్తారు.
GPU డిజైన్ చేస్తున్నామని మేము చూస్తున్నాము.
It should be a chip that can handle all graphics-related
tasks efficiently.
I learned that CPU is for general purposes and GPU is for
specific purposes.
నేను అవును అన్నాను, ఇది గ్రాఫిక్స్ కోసం మాత్రమే
కనిపిస్తుంది. కాబట్టి, మీ కంప్యూటింగ్ పనులు ప్రకృతిలో
సాధారణ ఉద్దేశం కావాలి.
అవన్నీ ఏం చేస్తాయి?
వీటన్నింటికీ సీపీయూ ఎందుకు బాధ్యత వహిస్తుంది? ఇది సాధారణ
ప్రయోజన కంప్యూటింగ్ పనులకు మాత్రమే బాధ్యత వహిస్తుందా?
నేను కాదని చెప్పాను
మిగిలిన సూచనలు[మార్చు]
In your program, there are many instructions. First, you
have to do this, and then you have to do that.
మూడవది మీరు దీన్ని చేయాలి
కాబట్టి, మీ ప్రోగ్రామ్‌లో మరిన్ని సూచనలను అమలు చేయడం కూడా
మీ CPU యొక్క జవాబ్దారిగా ఉంటుంది.
సో, నా సిపియు
నా CPUలో రెండు యూనిట్లు ఉన్నాయి - ఒకటి అంకగణిత యూనిట్ మరియు
మరొకటి తార్కిక యూనిట్. కాబట్టి, నా అంకగణిత కార్యకలాపాలు
లేదా తార్కిక కార్యకలాపాలను ALU యూనిట్ సులభంగా
నిర్వహిస్తుంది.
అలా నాకు ఈ విషయం తెలిసింది.
కాబట్టి, డేటాను రెండు వనరుల మధ్య బదిలీ చేయవచ్చు.
రెండు వనరుల మధ్య డేటాను ఎలా ట్రాన్స్ఫర్ చేయగలరు? నేను నా
ఫ్రెండ్కు వాట్సాప్లో ఒక సందేశం పంపాలనుకుంటున్నాను.
So, when I send a message on WhatsApp, it will appear on my
friend's display and also on my own display when I type the
message. How can we transfer data between two resources?
నేను కీబోర్డులో టైప్ చేస్తున్నాను. అందువల్ల కీబోర్డులో ఏమి
జరుగుతుంది?
కీబోర్డు ఒక వనరుగా మారుతుంది మరియు మానిటర్ రెండవ వనరుగా
మారుతుంది కాబట్టి, ఈ రెండు వనరుల మధ్య ఏమి జరుగుతోంది? డేటా
బదిలీ చేయబడుతుంది మరియు డేటా ప్రవహిస్తోంది
ఈ విషయం కూడా CPU ద్వారా చేయబడుతుంది. CPU యొక్క ఏ భాగం
చేస్తుంది అందుకు వచ్చిన భాగం కంట్రోల్ యూనిట్ అంటారు.
అప్పుడు నాకు అర్థమైంది.
ఇది నేను ఇంతకు ముందు చూశాను
GPU యొక్క ఫంక్షనాలిటీ గురించి నాకు చెప్పండి GPU ఏమి
చేస్తుంది?
నేను మొదట్లో డిజైన్ చేసిన జిపియును నా గ్రాఫిక్స్ ను
అందించడానికి ఉపయోగించాను, గ్రాఫిక్స్ చూపించడానికి నా
గ్రాఫిక్స్ ను అందించడానికి నేను దానిని ఉపయోగించాను.
నేను అభివృద్ధి చేసిన జిపియులు
నేను క్రమంగా పరిణామం చెందాను.
నేను ఎందుకు అభివృద్ధి చెందాను?
ఇంటర్నెట్ లాగా..
ఇప్పుడు మనం వెబ్ 3.0 గురించి మాట్లాడుకుందాం.
ఇది ఎక్కడ ప్రారంభమైంది?
స్థిర సమాచారం చూపించబడిన వెబ్ 1.0 నుండి తరువాత వెబ్ 2.0
వచ్చింది.
నీకెక్కడ తెలుసు?
ఏదో డైనమిక్ లాంటిది ఉంది.
పాటలు వీరు పంజాబీ పాటలను తీసుకువచ్చారు.
మీరు సంభాషించవచ్చు
ఇప్పుడు వెబ్ 3.0 రాబోతోంది.
అక్కడ విషయాలు కనిపిస్తాయి.
ఒక పరిణామ క్రమం ఉంది.
జీపీయూ మొదటింటిలో గ్రాఫిక్స్ రెండర్ చేయడానికి తీసుకొచ్చారు.
కానీ పరిణామం జరిగినప్పుడు..
ఇది నిర్వహించడం ప్రారంభించింది.
సమాంతర ప్రాసెసింగ్ పనులు
నిర్వహించడానికి జిపియులు అభివృద్ధి చెందాయి
సమాంతర ప్రాసెసింగ్ పనులు సమర్థవంతంగా
I said it efficiently handles your parallel processing
tasks.
కొంచెం వివరించండి.
నేను చెప్పాను
నాకు ఏ పనులు ఉన్నాయి?
నాకు చాలా టాస్క్ లు ఉన్నాయి.
ఆకులు రాలడాన్ని చూపించాలి.
నేను వర్షం చూపించాలి
నేను నడకను చూపించాలి
నేను 4-5 పనులు చేయాలి
ఈ పనులన్నీ..
ప్రాసెసింగ్ ఉంటుంది.
వాటిని సమర్థంగా నిర్వహించేందుకు..
GPU evolved
GPU handles
అది ఇక్కడ వ్రాయబడింది.
పునరావృతమయ్యే పనులను చేయడంలో వీరు రాణిస్తారు.
ఏదైనా టాస్క్ ఉంటే..
తుపాకీతో కాల్పులు జరపాలి.
మళ్లీ మళ్లీ అదే పని చేస్తున్నారు.
లేదా సమాంతర గణన చేయండి
బుల్లెట్ పరుగెత్తుతోంది.
నేను పరుగెత్తాలి.
ఈ రెండూ కలిసి జరుగుతున్నాయి.
మీ రెండు విషయాలు సమాంతరంగా నడుస్తున్నాయి
అదే సమయంలో ఇది జిపియు యొక్క విధి.
జీపీయూ దీన్ని సులభంగా హ్యాండిల్ చేస్తుంది.
చివర్లో ఏం రాశారంటే..
కొన్ని రకాల పనిభారానికి వాటిని అత్యంత ప్రభావవంతంగా మార్చడం
నాకు GPU లేని పనిభారం ఏది
ఇప్పుడు జీపీయూ వచ్చాక..
ఏం చేసినా..
ఇది చాలా ఎఫెక్టివ్ గా పనిచేస్తుంది.
మీ పనిభారం ఎలా ఉన్నా..
అది దానిని నిర్వహిస్తుంది.
నేను CPU యొక్క విధిని అర్థం చేస్తున్నాను. నా GPU యొక్క విధి
కూడా అర్థం చేస్తున్నాను.
ఇక రెండో పాయింట్ గురించి మాట్లాడుకుందాం.
రెండు వివరాల ఆర్కిటెక్చర్ చాలా విభిన్నంగా ఉంటుంది. మీరు ఎలా
తెలుసుకోగలరు?
మీరు ఇక్కడ చూడవచ్చు
ఇదీ ఆర్కిటెక్చర్..
దీనిని ఎలా విభజిస్తారు
ఇదిగో మీ కంట్రోల్
ఇక్కడ ఏఎల్యూ ఉంది.
కాబట్టి మీరు దీన్ని ఇలా విభజించాలి ఇక్కడ క్యాచీ ఉంది
ఇక్కడ సెక్షన్ 1,2,3,4,5,6,7 ఉన్నాయి. సిపియు ఆర్కిటెక్చర్ లో
మొత్తం 7 విభాగాలు ఉన్నాయి.
Here, you will see sections 1,2,3,4,5,6,7 in the CPU
architecture.
కాబట్టి మనకు తెలుసు.
రెండింటి నిర్మాణ శైలి భిన్నంగా ఉంటుంది.
ఇప్పుడు మీరే చూస్తారు.
మీడియాటెక్ ప్రాసెసర్ ఉంది.
రెండింటిలోనూ స్నాప్ డ్రాగన్ ప్రాసెసర్ ఉంది.
పరిస్థితులు ఒకేలా ఉన్నాయి.
However, it's possible that the Snapdragon processor may
outperform the MediaTek processor.
ఆర్కిటెక్చర్ కారణంగా..
ప్రాసెసర్ యొక్క ఆర్కిటెక్చర్ విభిన్నంగా ఉంటుంది కానీ ఇది
ఆర్కిటెక్చర్ మీద ఆధారపడి ఉంటుంది
ఆపిల్ ఆర్కిటెక్చర్ మాదిరిగా..
సొంతంగా పనులు చేసుకుంటారు.
కాబట్టి వారు దానిని సమర్థవంతంగా ఉపయోగించుకోగలరు.
మరి ఆర్కిటెక్చర్ లో ఏం చూస్తామో చూద్దాం.
ముందుగా మనం సిపియును చూస్తాము.
సాధారణంగా కొన్ని శక్తివంతమైన కోర్ లను కలిగి ఉంటుంది
మీకు శక్తివంతమైన కోర్ లు ఉన్నాయి
సిపియులో అలాంటిదేమీ లేదు కానీ ఏదో ఉంది.
మనం ఇక్కడ చూసినట్లుగా..
ల్యాప్ టాప్ లో 8 కోర్స్ చూస్తారు, వాటిలో కొన్ని ఉన్నాయి
అధిక పని చేసే కోర్స్ కొన్ని ఎఫిషియెన్సీ కోర్స్ కూడా ఉన్నాయి.
అలా తెలుసుకున్నాను.
నా ఎఫిషియెన్సీ కోర్ లు నా బ్యాటరీని ఆదా చేస్తాయి
మరియు నా సాధారణ పనులు చేయండి
అధిక పనితీరు కోర్ లు
బరువైన పనులను వీరు నిర్వహిస్తారు.
ఇక్కడ చూశాను.
కొన్ని శక్తివంతమైన కోర్ లు
సిపియులో ఎక్కువ కోర్ లు ఉంటాయి ఇది అదే విషయం
అది ఒకదానిలో కాకపోతే మరొకటి ఉంటుంది.
ఇదీ కనిపిస్తుంది.
మీ శక్తివంతమైన కోర్లలో కొన్ని
అవి మీ సీక్వెన్షియల్ ప్రాసెసింగ్ ను ఆప్టిమైజ్ చేస్తాయి
లైన్ బై లైన్
వారు దానిని ఆప్టిమైజ్ చేస్తారు.
వాటిని త్వరగా ఆప్టిమైజ్ చేస్తాయి.
కాబట్టి ఇది పవర్ ఫుల్ కోర్స్ యొక్క పని.
కాబట్టి ఈ శక్తివంతమైన కోర్ ను మనం ఎక్కడ చూడగలం
దాన్ని ఆర్కిటెక్చర్ లో చూస్తాం.
ఇవి విస్తృత శ్రేణి పనులను నిర్వహించడానికి రూపొందించబడ్డాయి.
ఎందుకంటే ఇది ఒక సాధారణ ప్రయోజనం.
కాబట్టి ఇది అనేక రకాల పనులను నిర్వహిస్తుంది.
ఇది నాకు అర్థమైంది.
మరి టాస్క్ లు..
పనులకు బాగా సరిపోతుంది.
అందుకు త్వరితగతిన నిర్ణయం తీసుకోవాల్సి ఉంటుంది.
నేటి కాలాన్ని గమనిస్తే..
కృత్రిమ మేధ లేదా మెషిన్ లెర్నింగ్
జీపీయూను ఎక్కువగా వాడతారు.
అయితే సీపీయూ విషయంలో ఏం రాశారంటే..
సిపియు పనులకు బాగా సరిపోతుంది.
పనులు ఎలా చేయాలి
ఇందులో చాలా నిర్ణయాలు తీసుకుంటారు.
సంక్లిష్ట బ్రాంచింగ్
కానీ మీరు చూసే వాటిలో ఎక్కువ భాగం
AIలో నా GPU ఉపయోగించబడుతుంది
దాంతో నాకు ఓ చిన్న ఐడియా వచ్చింది.
సీపీయూ ఆర్కిటెక్చర్ ఇలా ఉంటుంది.
కొన్ని పవర్ ఫుల్ కోర్స్ కనిపిస్తాయి.
వీరు అనేక రకాల పనులను నిర్వహిస్తారు.
మరి ఈ విషయం ఏమిటి? ఇప్పుడు ఇన్ని పనులు కలిసి ఉన్నప్పుడు మన
పని ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. కాబట్టి, ఈ థ్రెడ్ విషయం ఉప-టాస్క్
లుగా విభజించబడింది అందువల్ల గ్రాఫిక్స్ అందించడం మరియు పెద్ద
డేటా సెట్ ను ప్రాసెస్ చేయడం వంటి సమాంతర ఉప-పనులు అమలు
చేయబడతాయి.
డేటా సెట్ లు మీరు దానిని ప్రాసెస్ చేయాలనుకుంటే, మీరు దానిని
చిన్న భాగాలుగా విభజిస్తారు మరియు మీరు గ్రాఫిక్స్ రెండరును
అందించాలనుకుంటే అదే సమాంతరంగా ఉంటుంది, అంటే ఇది విషయం అని
చూపించండి కాబట్టి ఈ సందర్భంలో కూడా ఏమి జరుగుతుంది అంటే
విషయాలు విభజించబడతాయి.
చిన్న సబ్ టాస్క్ లు కాబట్టి CPUలో కొన్ని శక్తివంతమైన కోడ్
లు ఉన్నాయని నేను తెలుసుకున్నాను మరియు నేను ఆ శక్తివంతమైన
కోడ్ లను త్రెడ్ చేయగలను, కానీ మీరు దానిని థ్రెడ్ లో చేస్తే
100x లేదా 1000xలో మీకు అటువంటి కోడ్ లు లభించవు కాబట్టి
ఆర్కిటెక్చర్ లో చాలా తేడా ఉందని నేను తెలుసుకున్నాను.
మేము ఇక్కడ చూసినదాన్ని చెప్పినట్లుగా, మాకు చిన్న ప్రత్యేక
కోర్లు ఉన్నాయని మేము చూశాము
నేను స్పెషలైజ్డ్ కోర్లను అర్థం చేసుకున్నాను, అప్పుడు
ఆర్కిటెక్చర్ లో కూడా ఇలాంటి ప్రత్యేకమైన కోర్లు చూడాను.
ఈ లెక్చర్ లో మేము CPU vs GPU గురించి మాట్లాడబోతున్నాము.
మేము CPU గురించి చూసినందున, మనం అలాగే GPU లో కూడా చూడగలిగే
విషయాలను చూడగలమా లేదా అని ప్రయత్నిస్తాము. మనం ఇక్కడ చూసినవి
కనీసం విశేషించబడిన కోర్స్ లు. సమాంతరవాదం తో కలిగి ఉన్నాను
అని నేను అర్థం చేసుకోవచ్చు. GPU లో మనం అనేక కోర్స్ లతో
పనిచేయగలవు.
మనం CPU గురించి మాట్లాడితే, ఇది టాస్క్ స్విచ్చింగ్ కోసం
రూపొందించబడినది మరియు బహుళ థ్రెడ్ లను సమర్థవంతంగా
నిర్వహించడానికి డిజైన్ చేయబడింది. అందుకే సమాంతరత ఇలా ఉంది:
నేను మెమరీలో రెండు విషయాలను రన్ చేస్తున్నాను. వాట్సాప్ రన్
అలాగే ఇక్కడ రన్ అవుతోంది. కానీ, GPU లో మీరు సమాంతరత లేదా
కారకాలంలో ఏదైనా చేయగల కోర్స్ ఉన్నాయి అంటే ఏమిటి? మనం
సమాంతరతను పరిశీలించాలనుకుంటున్నాము.
ఇక్కడ అది నడుస్తోంది మరియు ఇక్కడ ఈ భాగంలో అది నడుస్తోంది
ఇన్ స్టాగ్రామ్ ఇన్ స్టాగ్రామ్ ఈ రెండు పనులు కలిసి
నడుస్తున్నాయి ఆ టాస్క్ స్విచ్చింగ్ జరిగిన తర్వాత మీరు
గ్యాలరీ నుండి గ్యాలరీ ఇంపోర్ట్ కు వెళ్ళే ముందు మీరు
ఎక్కడికి వెళతారు ఇది ఇన్ పుట్ అవుట్ పుట్.
నేను అక్కడ నుండి ఒక ఫైల్ పొందుకున్నాను, అప్పుడు టాస్క్
స్విచ్ అవుతుంది, అప్పుడు మీరు దీన్ని చేయవచ్చు.
CPU ఇప్పుడు వాట్సాప్ కార్యాన్ని నిర్వహిస్తుంది. అందువల్ల
మరికొన్ని థ్రెడ్స్ నిర్వహించాలి. వాట్సాప్లో నేను ఇక్కడ
చేసినట్లుగా ఈ థ్రెడ్ టి 1, ఈ థ్రెడ్ టి 2, ఈ థ్రెడ్ టి 3
మరియు ఇది టి 4 అని ఉంటుంది. గుంపును మెమరీ పంచుకోవచ్చు.
ఇది మీ ఇన్ స్టాగ్రామ్ లాగా మీ వాట్సప్ విభిన్న మెమరీని
ఉపయోగిస్తోంది కానీ థ్రెడ్ నా ప్రత్యేక పని వాట్సాప్ కోడ్ 10
లైన్లు ఉంటేనే మేము చేసిన అదే మెమరీని అమలు చేస్తున్నాం మేము
దానిని 3 లైన్లుగా విభజించాము మరియు మేము ఉన్నాము
ఆ లైన్లన్నింటినీ అమలు చేయడానికి ప్రయత్నించడం థ్రెడ్ 1 3
లైన్ల థ్రెడ్ ను అమలు చేస్తుంది 2 3 లైన్ల థ్రెడ్ ను అమలు
చేస్తుంది 3 లైన్ల థ్రెడ్ ను అమలు చేస్తుంది 1 లైన్ ను ఇలా
అమలు చేస్తుంది థ్రెడ్ సహాయంతో థ్రెడ్ ఏమి చేస్తుందో నేను
అర్థం చేసుకున్నాను
In this lecture, we will discuss CPU vs GPU. We have
already talked about CPUs in the previous lecture. We
divided 10 lines into 3 and tried to execute them using
threads. Thread 1 executed 3 lines, thread 2 executed 3
lines, and thread 3 executed 3 lines. Then, thread 1
executed the remaining line. This helped me understand what
threads do.
మీరు ఒకేసారి మార్చగల విషయాలు మీరు బహుళ థ్రెడ్ లను చూడవచ్చు,
ఇవి సమర్థవంతంగా పనిచేస్తాయి, కానీ ఒక లైన్ చాలా ముఖ్యమైనది
మేము దానిని హైలైట్ చేయగలమా అని నేను మీకు
చెప్పాలనుకుంటున్నాను అవును ఈ లైన్ చాలా ముఖ్యమైనది అని మేము
చెప్పగలము కాని అంత బాగా పనిచేయకపోవచ్చు.
ఈ లెక్చర్ లో మేము CPU vs GPU గురించి మాట్లాడబోతున్నాము.
మేము ఈ ప్రయోజనం కోసం జిపియులను తయారు చేసాము. జిపియులు బహుళ
థ్రెడ్స్ ను ఉపయోగించి మహాసమాన పని భారం ను నిర్వహించగలరు
కానీ మీరు మీ CPU వలె అది బాగా పని చేయలేరు.
When it comes to graphics-related tasks, it's obvious that
GPUs handle them better than CPUs. GPUs are specifically
designed for massively parallel workloads, which is why
they outperform CPUs.
సిపియు భారీగా సమాంతర పనిభారం చేయలేకపోయాడు
CPU అనేక కోర్లు లేకుండా చేయలేరు కాబట్టి GPUలో మీరు చూడగల
చిన్న కోర్లను కలిగి ఉన్నారు.
I couldn't see them in the GPU, but when we talk about the
GPU, its negative point is that it can't handle massively
parallel workloads. However, it is designed for massive
parallelism here, and what you see as a negative point is
actually a positive point of the GPU, which I have come to
know.
ఈ లెక్చర్లో మేము CPU vs GPU గురించి మాట్లాడబోతున్నాం. CPU
గురించి మేము ఈ లెక్చర్లో చూసాం. GPU లో సమాంతరతను మీరు
చూడవచ్చు. CPU లో సమాంతరతను మీరు చూడవచ్చు కానీ GPU లో
సమాంతరత కనుగొనలేరు. GPU కోసం డిజైన్ చేయబడినది భారీ సమాంతరత
కోసం. CPU కోసం అది నిర్వహించగలదు.
ఇక్కడ మీరు చాలా థ్రెడ్లను ఒకేసారి పరిచయం చేసుకోవచ్చు.
స్పష్టంగా మీరు సైకిల్ ప్రక్రియలను కూడా చూడవచ్చు, కానీ చాలా
థ్రెడ్లను ఒకేసారి పరిచయం చేసే విషయంలో, ఇది జిపియు అని
చెప్పవచ్చు, కాబట్టి మేము దీనిని ప్రత్యేకంగా తయారు చేసాము.
ఈ ప్రయోజనం కోసం CPU కి అనుగుణంగా లేదా GPU కి అనుగుణంగా ఏ
రకమైన పనికి ఇది బాగా సరిపోతుంది కాబట్టి నేను
తెలుసుకున్నాను. ఉదాహరణకు, ఈ ప్రయోజనం కోసం చిత్రం ప్రాసెస్
చేయడం లేదా శాస్త్రీయ అనుకరణ కోసం ఇది బాగా సరిపోతుంది.
నేను సిపియులో సమాంతరతను చూడగలను కాని జిపియులో భారీ స్థాయిలో
మనం చూసినది ఇప్పుడు మెమరీ శ్రేణి గురించి మాట్లాడుకుందాం
ఇప్పుడు మెమరీ శ్రేణి గురించి మాట్లాడుకుందాం ఇప్పుడు మెమరీ
శ్రేణి గురించి మాట్లాడుకుందాం ఇప్పుడు మెమరీ శ్రేణి గురించి
మాట్లాడుకుందాం.
ఇప్పుడు మెమరీ శ్రేణి గురించి మాట్లాడుకుందాం ఇప్పుడు మెమరీ
శ్రేణి గురించి మాట్లాడుకుందాం ఇప్పుడు మెమరీ శ్రేణి గురించి
మాట్లాడుకుందాం ఇప్పుడు మెమరీ శ్రేణి గురించి మాట్లాడుకుందాం
ఇప్పుడు మెమరీ శ్రేణి గురించి మాట్లాడుకుందాం ఇప్పుడు మెమరీ
శ్రేణి గురించి మాట్లాడుకుందాం.
క్రమక్రమం ఇప్పుడు మెమరీ శ్రేణి గురించి మాట్లాడుకుందాం
ఇప్పుడు మెమరీ శ్రేణి గురించి మాట్లాడుకుందాం ఇప్పుడు మెమరీ
శ్రేణి గురించి మాట్లాడుకుందాం.
I am going to learn about CUDA. CUDA is not just CUDA, it
stands for C U D A. Then I realized that there is also
OpenCL, so I have to learn that too. In other words, CUDA
and OpenCL are specialized languages for it, while in CPU
programming models, you get to work with C, C++, and Python.
ఇప్పుడు మనం యూజ్ కేసుల గురించి మాట్లాడాలి, సిపియు ఎప్పటికీ
ఉపయోగించాలి అని మరియు ఎక్కడ ఉపయోగించాలి అని తెలుసుకోవాలి,
సిపియు యొక్క అవసరం ఏమిటి, జిపియు యొక్క అవసరం ఏమిటి, నేను
ఎవరు, నేను ల్యాప్టాప్ ఎవరిను తీసుకువస్తాను అని
తెలుసుకోవాలి, అది సరేనా?
మీరు ఒక పని చేయండి, డెడికేటెడ్ డిపి ఇవ్వండి, కానీ, అవసరం
లేదు, నేను బేసిక టాస్క్ చేస్తున్నాను.
నేను బేసిక్ జాబ్ చేస్తున్నాను, కాబట్టి నాకు అది ఎందుకు
కావాలి, అవసరం లేదు, నేను అలాంటి పనులు చేస్తుంటే, అప్పుడు
నాకు అవసరం లేదు, ఇక్కడ మనం వినియోగ కేసులను చూస్తాము, ఉపయోగ
సందర్భాల్లో మనం ఏమి చూస్తాము, మొదటి విషయం మా సిపియు,
సిపియులో, ఇది సాధారణ ప్రయోజనం కోసం బాగా సరిపోతుందని మేము
చూశాము,
In this lecture, we will be discussing CPU vs GPU. We have
already covered CPU in the previous lecture. You might be
wondering why you need it for basic tasks. However, in this
lecture, we will discuss use cases where CPU is well-suited
for general-purpose computing.
In this lecture, we will discuss CPU vs GPU. As we learned
in the first point, CPUs are well-suited for
general-purpose computing tasks. So, if you need to listen
to songs, edit documents, or play light games, I would
recommend using a CPU.
జీపీయూను తీసుకోవడం అవసరం లేదు, అక్కడికి వచ్చే ఇంటిగ్రేటెడ్
జీపీయూ మీ అన్ని టాస్క్లను పరిష్కరిస్తుంది, అందువల్ల మీరు
ఎందుకు తగినంత కారణం లేకుండా దానిని తీసుకోవాలి, కానీ మీ
కంప్యూటింగ్ టాస్క్ ఏమిటి, జనరల్ పర్పస్ కంప్యూటింగ్ కావాలంటే
CPU తీసుకోండి.
In this lecture, we'll be discussing CPU vs GPU. When it
comes to general computing tasks like running an operating
system or office applications such as Word, the CPU can
handle it without the need for a separate GPU. So, why
bother getting one if you don't need it?
Excel, PowerPoint ఈ అన్నిటిని నాలుగోలు రన్ చేయడానికి, మీరు
సాధారణంగా ఉపయోగించవచ్చు. మీరు CPU ను తీసుకుంటే చాలా మంచిది,
మీరు GPU కు వెళ్లకూడదు. మీరు ఉపయోగించే ఇంటిగ్రేటెడ్ GPU కు
మీరు సరిపడా ఉపయోగించవచ్చు.
In this lecture, we will be discussing CPU vs GPU. For
tasks with simple logic like running applications such as
Word, Excel, and PowerPoint, you can simply use the CPU and
not the integrated GPU. However, for tasks with complex
logic, you will need to use the CPU and go for the
integrated GPU.
Go for the integrated GPU instead of the dedicated one. But
if you're wondering about the use of GPU, it's particularly
effective for graphic rendering. If you want to do graphics
rendering or scientific simulation, you need to do
something on the machine.
నేర్చుకోవడం, మీరు వీడియో ప్రాసెసింగ్ పై ఏదైనా చేయాలి, మరియు
మీరు ఇతర పనులు చేయాలి, దీనిలో సమాంతర గణన జరుగుతోంది,
కాబట్టి అక్కడ నా ఇంటిగ్రేటెడ్ జిపియు ఇక్కడ పనిచేయదని మీరు
అనుకుంటారు, కాబట్టి ఇంటిగ్రేటెడ్ జిపియు పనిచేయనప్పుడు,
కాబట్టి అక్కడ నేను ఆటోమేటిక్ గా ఎవరి వద్దకు వెళతాను, అక్కడ
నేను డెడికేటెడ్ GPUకు వెళతాను, కాబట్టి నేను విద్యుత్
వినియోగం గురించి మాట్లాడితే, CPU యొక్క ఉపయోగం ఏమిటి మరియు
GPU యొక్క ఉపయోగం ఏమిటో నేను కనుగొన్నాను, కాబట్టి నాకు ఇన్ని
కోడ్ లు ఉన్నప్పుడు, విద్యుత్ వినియోగం గురించి చెప్పాను,
మరియు అవి కలిసి నడుస్తాయి, కాబట్టి ఇది ఒకటే విషయం, మీరు
ఎక్కువ పని చేస్తే, మీరు మరింత అలసిపోతారు, అదే విషయం, అంటే,
మీరు ఎక్కువ శక్తిని ఉంచాలి, కాబట్టి ఇక్కడ మా చిన్న చిన్న
కోడ్లు, అవి ఏమి చేస్తాయి, అవి పనిచేస్తాయి, అంటే అవి
పనిచేస్తాయి.
ఈ లెక్చర్ లో మేము CPU vs GPU గురించి మాట్లాడబోతున్నాము.
మేము CPU గురించి చూస్తున్నప్పుడు, విద్యుత్ వినియోగం
ఎక్కువగా ఉంటుంది కాబట్టి సాధారణంగా శక్తి సామర్థ్యం కోసం
డిజైన్ చేయబడిన CPU యొక్క విద్యుత్ వినియోగాన్ని చూడండి.
మరింత శక్తి అవగాహన కలిగి ఉండవచ్చు, అంటే, దానిలో ఎక్కువ
శక్తి లేదు, వారికి శక్తి తెలుసు.
In this lecture, we will be discussing CPU vs GPU. We have
already learned about CPUs and how they work efficiently
while consuming less power, especially in mobile and
battery-powered devices. They are designed to be
power-efficient and power-aware. On the other hand, when it
comes to GPUs, they consume more power.
వారు అధికార దాహంతో ఉన్నప్పటికీ, వారు అధికారం కోసం చాలా
ఆకలితో ఉంటారు,
పనితీరు కొరకు GPUలు ఆప్టిమైజ్ చేయబడ్డాయి, మీరు పనితీరును
పొందాలి, గేమ్ చాలా బాగా నడవాలి, మీరు ఏమి చేస్తారు, మీరు
GPUని ఉపయోగిస్తారు,