Um zu verstehen, was eine Sprachverarbeitungseinheit (LPU) ist, müssen Sie zunächst große Sprachmodelle oder LLMs verstehen. Sie sind ein einfaches Konzept, das ausreicht: Durch die Nutzung großer Datenmengen prognostizieren LLMs das nächste Wort, das in einer Sequenz kommen sollte. Einfach im Konzept, aber extrem komplex in der Praxis können LLMs Text mit Kohärenz und Genauigkeit erstellen, klassifizieren und zusammenfassen, die mit dem von Menschen produzierten Text vergleichbar ist. In der praktischen Anwendung können LLMs Kundensupport-Chatbots erstellen, maßgeschneiderte Produktempfehlungen generieren, einzigartige Marketinginhalte schreiben und aufschlussreiche Marktforschung liefern.
Bis vor Kurzem wurden LLMs von bestehenden Chips und Verarbeitungssystemen unterstützt. Aber Sprachverarbeitungseinheiten (LPUs) sind maßgeschneiderte Chips und Computersysteme, die versprechen, die LLM-Entwicklung mit nie dagewesenen Geschwindigkeiten und Präzision zu beschleunigen. Ausgestattet mit Storage-Infrastrukturen, die in der Lage sind, ihre unglaubliche Geschwindigkeit und ihren unglaublichen Durchsatz zu bewältigen, sind LPUs die Zukunft der Verarbeitung natürlicher Sprache – mit dem Potenzial, Branchen wie Cybersicherheit, Behörden, Forschung und Finanzen radikal neu zu gestalten.
Was ist eine Sprachverarbeitungseinheit (LPU)?
LPU steht für Language Processing Unit; es handelt sich um einen proprietären und spezialisierten Chip, der von einem Unternehmen namens Groq entwickelt wurde (und nicht zu verwechseln mit dem Unternehmen für künstliche Intelligenz, das von Elon Musk geleitet wird). Groq hat LPUs speziell für die einzigartigen Geschwindigkeits- und Speicheranforderungen von LLMs entwickelt. Und zwar ist eine LPU ein besonders schneller Prozessor, der für rechenintensive Anwendungen entwickelt wurde, die sequenziell statt parallel sind – und LLMs sind insbesondere sequenziell.
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Der LLM-Markt ist derzeit ein wettbewerbsorientierter Markt, wobei riesige Unternehmen wie Nvidia um die Produktion der besten Modelle für allgemeine und spezifische Anwendungen konkurrieren. Groq entschied sich dafür, anstatt in diesem Bereich mitzuspielen, doppelt so viel zu produzieren, wie der beste Chipsatz und das beste Verarbeitungssystem für den Betrieb dieser LLMs.
Das wichtigste Unterscheidungsmerkmal zwischen einer LPU und herkömmlichen Prozessoren besteht darin, dass LPUs die sequenzielle Verarbeitung betonen. Moderne CPUs eignen sich hervorragend für numerische Berechnungen, und GPUs zeichnen sich durch parallele Berechnungen aus. LPUs wurden jedoch speziell dafür entwickelt, den komplexen und sequentiellen Charakter von Sprache zu adressieren und dabei zu helfen, Modelle zu trainieren, die in der Lage sind, den Kontext zu verstehen, kohärente Antworten zu generieren und Muster zu erkennen.
Wie funktioniert eine Sprachverarbeitungseinheit (LPU)?
Die proprietäre LPU von Groq ist eine wesentliche Komponente seiner LPU-Inferenz-Engine, einer neuartigen Art von Verarbeitungssystem. Eine LPU-Inferenz-Engine ist eine spezialisierte Rechenumgebung, die Engpässe bei Rechen- und Speicherbandbreiten beseitigt, die LLMs belasten.
Da eine LPU-Inferenz-Engine über so viel oder mehr Rechenkapazität verfügt wie eine GPU, aber nicht durch Engpässe bei der externen Speicherbandbreite belastet ist, kann eine LPU-Inferenz-Engine eine Performance liefern, die beim Training und Betrieb von LLMs messbar um ein Vielfaches besser ist als herkömmliche Verarbeitungssysteme. Dieser phänomenale Durchsatz muss jedoch irgendwo hingehen, und herkömmliche lokale Daten-Storage-Lösungen können Schwierigkeiten haben, mit den Anforderungen einer LPU-Inferenz-Engine Schritt zu halten.
LPU-Inferenz-Engines arbeiten auf einer Single-Core-Architektur und synchronem Netzwerk, selbst bei großen Implementierungen, und sie behalten ein hohes Maß an Genauigkeit auch bei niedrigeren Präzisionsniveaus bei. Mit einer ausgezeichneten sequenziellen Performance und einem nahezu sofortigen Speicherzugriff ist Groq der Ansicht, dass die LPU Inference Engine LLMs mit mehr als 50 Milliarden Parametern automatisch kompilieren kann.
Vorteile der Verwendung einer Sprachverarbeitungseinheit (LPU)
Der Vorteil einer LPU ist ganz einfach: Es handelt sich um ein speziell entwickeltes Chip- und Verarbeitungssystem zum Trainieren von LLMs. Ohne Sie an ein bestimmtes Modell oder Trainingsprogramm zu binden, ist die LPU darauf ausgelegt, die Effizienz und Performance von LLMs unabhängig von der Architektur zu optimieren. KIAI/MLForscher und -Entwickler, die mit verschiedenen Modellarchitekturen, Datensatzgrößen und Trainingsmethoden experimentieren, können LPUs verwenden, um ihre Forschung zu beschleunigen und mit verschiedenen Ansätzen zu experimentieren, ohne durch Allzweckhardware eingeschränkt zu sein.
Aktuelle Prozessoren und sogar einige Daten-Storage-Lösungen können nicht mit der Geschwindigkeit und Nachfrage umgehen, die LLMs benötigen. Und wenn LLMs noch schneller werden, wird die Verwendung von GPUs zum Trainieren wahrscheinlich zu einer weniger praktikablen Lösung. Da sich eine LPU neben den CPUs und GPUs im Rechenzentrum befindet, ist es möglich, die LLM-Entwicklung vollständig in bestehende Netzwerkumgebungen zu integrieren. Mit ausreichend schnellem Flash-basiertem Unternehmens-Storage kann eine LPU LLMs von beispielloser Größe und Komplexität trainieren und bereitstellen.
Wenn Sie eine spezielle Architektur nutzen, die speziell auf eine bestimmte Aufgabe zugeschnitten ist, können Sie schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeiten, einen höheren Durchsatz und eine höhere Präzision erzielen. Unabhängig vom Endziel des LLM, unabhängig davon, ob er für Spracherkennung, Sprachübersetzung oder Stimmungsanalyse entwickelt wird, bietet ein LPU eine höhere Effizienz und Genauigkeit als Allzweckhardware.
Anwendungen von Sprachverarbeitungseinheiten (LPUs)
LPUs beschleunigen die Entwicklung und Nutzung von LLM. Überall dort, wo LLMs eingesetzt werden, kann die Integration von LPUs die Effizienz, Skalierbarkeit und Gesamtleistung drastisch verbessern. Es ist nicht nur der Trainingsprozess, der durch LPUs drastisch beschleunigt werden kann, sondern auch bei immer größeren Modellen können schnellere Inferenzgeschwindigkeiten erzielt werden.
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LPUs beschleunigen und optimieren den Entwicklungszyklus für LLMs. Sie eröffnen neue Möglichkeiten für Echtzeitanwendungen für Verarbeitungsaufgaben in natürlicher Sprache wie Chatbots und virtuelle Assistenten, Sprachübersetzung und -lokalisierung, Stimmungsanalysen und mehr. LPUs verbessern die Verarbeitungsleistung und -effizienz und erhöhen das Datenvolumen, das verarbeitet werden kann, sowie die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Ergebnisse.
All diese Geschwindigkeit und dieser Durchsatz bringen jedoch einen natürlichen Nachteil mit sich: ob das Rechenzentrum Daten schnell genug bereitstellen kann oder ob es seine Ergebnisse speichern und analysieren kann. Engpässe sind bei der Verwendung von LPUs eine echte Möglichkeit, was die allgemeine Effizienz und Performance des Systems beeinträchtigt.
Durchgängige, gemeinsam genutzte und skalierbare Daten-Storage-Architekturen wie Pure Storage ® FlashBlade//S™ sind in der Lage, die Lücke zu schließen, die Chips und Verarbeitungssysteme wie LPUs und die LPU Inference Engine geschaffen haben. Oder wenn ein Unternehmen nach einer ausgewachsenen Infrastrukturlösung sucht, kann die bedarfsorientierte, KI-fähige Infrastruktur AIRI ® jede Komponente der AI-Implementierung verarbeiten, einschließlich LPU-optimierter LLMs.
Fazit
Vielleicht haben Sie schon von der Autobahn gehört, einer deutschen Autobahn, die für ihre langen Strecken ohne effektive Geschwindigkeitsbegrenzungen bekannt ist. Einige Fahrer freuen sich sehr darauf, Deutschland zu besuchen und damit zu reisen. Aber stellen Sie sich vor, Sie fahren die Autobahn in einem ausgefallenen alten Auto – Sie könnten sie nie voll ausschöpfen.
Der Prozess des Trainings und der Bereitstellung von großsprachigen Modellen ähnelt zunehmend dem Fahren auf der Autobahn auf einem Reitrasenmäher: Das Potenzial besteht, aber Hardware fehlt.
LPUs wurden so entwickelt, dass sie diesen Mangel erfüllen und bemerkenswerte Verarbeitungsgeschwindigkeiten und -durchsätze bieten, die speziell auf das Training von LLMs zugeschnitten sind. Aber ein einfaches Upgrade auf eine LPU-Inferenz-Engine reicht nicht aus, wenn die unterstützende Infrastruktur mit diesen verarbeiteten Informationen nicht Schritt halten kann. Full-Flash-Storage-Lösungen wie AIRI und FlashBlade//S können Probleme bei Storage und Geschwindigkeit effektiv angehen und gleichzeitig das Potenzial von LPUs maximieren.
