व्रातिस्लाव होलूब जब Apple ने अपने कंप्यूटरों के लिए Intel प्रोसेसर से Apple सिलिकॉन चिप्स के रूप में अपने स्वयं के समाधान पर स्विच किया, तो इससे प्रदर्शन और ऊर्जा खपत में उल्लेखनीय सुधार हुआ। प्रेजेंटेशन के दौरान भी उन्होंने मुख्य प्रोसेसर पर प्रकाश डाला, जो मिलकर समग्र चिप बनाते हैं और इसकी क्षमताओं के पीछे हैं। बेशक, इस संबंध में हमारा मतलब सीपीयू, जीपीयू, न्यूरल इंजन और बहुत कुछ है। जबकि सीपीयू और जीपीयू की भूमिका आम तौर पर ज्ञात है, कुछ ऐप्पल उपयोगकर्ता अभी भी स्पष्ट नहीं हैं कि न्यूरल इंजन का उपयोग वास्तव में किस लिए किया जाता है।
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पावेल जेलिक ऐप्पल सिलिकॉन में क्यूपर्टिनो की दिग्गज कंपनी आईफोन (ए-सीरीज़) के लिए अपने चिप्स पर आधारित है, जो उपरोक्त न्यूरल एंगिन सहित लगभग समान प्रोसेसर से लैस हैं। हालाँकि, एक भी उपकरण पूरी तरह से स्पष्ट नहीं है कि वास्तव में इसका उपयोग किस लिए किया जाता है और हमें इसकी आवश्यकता क्यों है। जबकि हम सीपीयू और जीपीयू के बारे में काफी स्पष्ट हैं, यह घटक कमोबेश छिपा हुआ है, जबकि यह पृष्ठभूमि में अपेक्षाकृत महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं को सुनिश्चित करता है।
न्यूरल इंजन रखना क्यों अच्छा है?
लेकिन आइए उस आवश्यक या वास्तव में अच्छी बात पर कुछ प्रकाश डालें कि Apple सिलिकॉन चिप्स वाले हमारे Mac एक विशेष न्यूरल इंजन प्रोसेसर से लैस हैं। जैसा कि आप जानते होंगे, यह अनुभाग विशेष रूप से कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के साथ काम करने के लिए है। लेकिन यह अपने आप में इतना कुछ प्रकट करने की आवश्यकता नहीं है। हालाँकि, अगर हम इसे सामान्य रूप से सारांशित करें, तो हम कह सकते हैं कि प्रोसेसर प्रासंगिक कार्यों को गति देने का काम करता है, जो क्लासिक जीपीयू के काम को काफी आसान बनाता है और दिए गए कंप्यूटर पर हमारे सभी काम को गति देता है।
इस तरह Apple ने M1 चिप पेश किया
विशेष रूप से, न्यूरल इंजन का उपयोग संबंधित कार्यों के लिए किया जाता है, जो पहली नज़र में, सामान्य लोगों से किसी भी तरह से भिन्न नहीं होता है। यह वीडियो विश्लेषण या आवाज पहचान हो सकता है। ऐसे मामलों में, मशीन लर्निंग काम आती है, जो प्रदर्शन और ऊर्जा खपत पर स्पष्ट रूप से मांग डालती है। इसलिए इस मुद्दे पर स्पष्ट फोकस के साथ एक व्यावहारिक सहायक होने से निश्चित रूप से कोई नुकसान नहीं होगा।
कोर एमएल के साथ सहयोग
ऐप्पल का कोर एमएल फ्रेमवर्क भी प्रोसेसर के साथ-साथ चलता है। इसके माध्यम से, डेवलपर्स मशीन लर्निंग मॉडल के साथ काम कर सकते हैं और दिलचस्प एप्लिकेशन बना सकते हैं जो अपनी कार्यक्षमता के लिए सभी उपलब्ध संसाधनों का उपयोग करेंगे। Apple सिलिकॉन चिप्स वाले आधुनिक iPhone और Mac पर, न्यूरल इंजन इसमें उनकी मदद करेगा। आख़िरकार, यह भी एक कारण है (एकमात्र नहीं) कि मैक वीडियो के साथ काम करने के क्षेत्र में इतने अच्छे और शक्तिशाली क्यों हैं। ऐसे मामले में, वे केवल ग्राफिक्स प्रोसेसर के प्रदर्शन पर निर्भर नहीं रहते हैं, बल्कि प्रोरेस वीडियो त्वरण के लिए न्यूरल इंजन या अन्य मीडिया इंजनों से भी मदद लेते हैं।
व्यवहार में तंत्रिका इंजन
ऊपर, हमने पहले ही हल्के से रेखांकित किया है कि वास्तव में न्यूरल इंजन का उपयोग किस लिए किया जाता है। मशीन लर्निंग के साथ काम करने वाले अनुप्रयोगों, वीडियो संपादित करने या आवाज पहचानने के कार्यक्रमों के अलावा, हम इसकी क्षमताओं का स्वागत करेंगे, उदाहरण के लिए, मूल एप्लिकेशन फ़ोटो में। यदि आप समय-समय पर लाइव टेक्स्ट फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं, जहां आप किसी भी छवि से लिखित पाठ की प्रतिलिपि बना सकते हैं, तो इसके पीछे न्यूरल इंजन है।
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