Per capire cos'è un'unità di elaborazione del linguaggio (LPU), è necessario innanzitutto comprendere i modelli di linguaggio di grandi dimensioni o LLM. Sono un concetto abbastanza semplice: Attingendo a grandi quantità di dati, gli LLM prevedono la parola successiva che dovrebbe essere fornita in sequenza. Semplicità di concetto, ma estremamente complesse nella pratica, le LLM possono creare, classificare e riassumere il testo con coerenza e precisione che compete con il testo prodotto dagli esseri umani. Nell'applicazione pratica, gli LLM possono produrre chatbot di assistenza clienti, generare consigli di prodotto personalizzati, scrivere contenuti di marketing univoci e fornire ricerche di mercato approfondite.
Fino a poco tempo fa, gli LLM erano basati su chip e sistemi di elaborazione esistenti. Ma le unità di elaborazione del linguaggio (LPU) sono chip e sistemi informatici personalizzati che promettono di accelerare lo sviluppo LLM con velocità e precisione mai viste prima. Dotate di infrastrutture di storage in grado di gestire velocità e velocità di trasmissione incredibili, le LPU sono il futuro dell'elaborazione del linguaggio naturale, con il potenziale di ridefinire radicalmente settori come la sicurezza informatica, la pubblica amministrazione, la ricerca e la finanza.
Che cos'è un'unità di elaborazione del linguaggio (LPU)?
LPU è l'acronimo di Language Processing Unit; si tratta di un chip proprietario e specializzato sviluppato da un'azienda chiamata Groq (da non confondere con l'azienda di intelligenza artificiale Grok diretta da Elon Musk). Groq ha progettato le LPU in modo specifico per gestire le esigenze di velocità e memoria specifiche delle LLM. In particolare, una LPU è un processore particolarmente veloce progettato per le applicazioni a elaborazione intensiva che sono sequenziali in natura piuttosto che parallele, e le LLM sono particolarmente sequenziali.
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Al momento il mercato LLM è competitivo, con aziende giganti come Nvidia che competono per produrre i modelli migliori per applicazioni generali e specifiche. Groq ha deciso di, invece di competere in questo spazio, raddoppiare la produzione del miglior chipset e sistema di elaborazione per l'esecuzione di tali LLM.
Il principale fattore di differenziazione tra una LPU e i processori tradizionali è che le LPU mettono in evidenza l'elaborazione sequenziale. Le CPU di oggi sono ideali per i calcoli numerici e le GPU eccellono per i calcoli paralleli. Tuttavia, le LPU sono progettate specificamente per affrontare la natura complessa e sequenziale del linguaggio, aiutando a formare modelli in grado di comprendere il contesto, generare risposte coerenti e riconoscere i modelli.
Come funziona un'unità di elaborazione del linguaggio (LPU)?
La LPU proprietaria di Groq è un componente essenziale del suo motore di inferenza LPU, che è un nuovo tipo di sistema di elaborazione. Un motore di inferenza LPU è un ambiente computazionale specializzato che affronta i colli di bottiglia della larghezza di banda di calcolo e memoria che affliggono gli LLM.
Poiché un motore di inferenza LPU ha una capacità di elaborazione pari o superiore a quella di una GPU, ma non è gravato da colli di bottiglia della larghezza di banda della memoria esterna, un motore di inferenza LPU può fornire performance notevolmente superiori agli ordini di grandezza dei sistemi di elaborazione tradizionali durante l'addestramento e l'utilizzo di LLM. Questa velocità di trasmissione fenomenale deve andare da qualche parte, tuttavia, e le soluzioni di data storage on-premise tradizionali possono avere difficoltà a stare al passo con le richieste di un motore di inferenza LPU.
I motori di inferenza LPU operano su un'architettura a core singolo e rete sincrona anche in deployment su larga scala, e mantengono un elevato grado di precisione anche a livelli di precisione inferiori. Grazie alle eccellenti performance sequenziali e all'accesso quasi istantaneo alla memoria, Groq vanta che il motore di inferenza LPU è in grado di compilare automaticamente LLM di dimensioni superiori a 50 miliardi di parametri.
Vantaggi dell'utilizzo di un'unità di elaborazione del linguaggio (LPU)
Il vantaggio di utilizzare una LPU è piuttosto semplice: È un sistema di elaborazione e chip appositamente progettato per l'addestramento degli LLM. Senza legarti a un particolare modello o regime di addestramento, l'LPU è progettata per ottimizzare l'efficienza e le performance degli LLM, indipendentemente dall'architettura. I ricercatori e gli sviluppatori di AI/ML che stanno sperimentando diverse architetture di modelli, dimensioni dei set di dati e metodologie di addestramento possono utilizzare le LPU per accelerare la ricerca e sperimentare diversi approcci senza essere vincolati dall'hardware generico.
Gli attuali processori e anche alcune soluzioni di data storage non sono in grado di gestire la velocità e la domanda di cui gli LLM hanno bisogno. E man mano che gli LLM diventano ancora più veloci, l'utilizzo delle GPU per addestrarli diventerà probabilmente una soluzione meno fattibile. Poiché una LPU risiede nel data center insieme alle CPU e alle GPU, è possibile integrare completamente lo sviluppo LLM negli ambienti di rete esistenti. Con uno storage enterprise sufficientemente veloce basato su flash, una LPU può addestrare e implementare LLM di dimensioni e complessità senza precedenti.
Quando si utilizza un'architettura specializzata su misura per una determinata attività, è possibile ottenere velocità di elaborazione più elevate, velocità di trasmissione più elevata e precisione migliorata. Indipendentemente dall'obiettivo finale dell'LLM, che sia stato sviluppato per il riconoscimento vocale, la traduzione linguistica o l'analisi del sentiment, un'LPU fornirà maggiore efficienza e precisione rispetto all'hardware generico.
Applicazioni delle unità di elaborazione del linguaggio (LPU)
Le LPU accelerano lo sviluppo e l'utilizzo di LLM. Ovunque vengano distribuiti gli LLM, l'integrazione delle LPU può migliorare notevolmente l'efficienza, la scalabilità e le performance complessive. Non è solo il processo di addestramento che può essere accelerato drasticamente dalle LPU, ma anche le velocità di inferenza più elevate possono essere raggiunte su modelli sempre più grandi.
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Le LPU accelerano e semplificano il ciclo di sviluppo per gli LLM. Sbloccano nuove possibilità per le applicazioni in tempo reale di attività di elaborazione del linguaggio naturale come chatbot e assistenti virtuali, traduzione e localizzazione del linguaggio, analisi del sentiment e altro ancora. Le LPU migliorano la potenza di elaborazione e l'efficienza, oltre ad aumentare il volume di dati che possono essere elaborati, nonché la velocità e la precisione dei risultati.
Tuttavia, tutta questa velocità e velocità di trasmissione hanno un naturale svantaggio: indipendentemente dal fatto che il data center possa fornire dati abbastanza veloci o memorizzare e analizzare i risultati. I colli di bottiglia sono una possibilità reale quando si utilizzano le LPU, ostacolando l'efficienza e le performance complessive del sistema.
Architetture di data storage a throughput, condivise e scale-out come Pure Storage ® FlashBlade//S™ sono in grado di colmare il divario creato da chip e sistemi di elaborazione come LPU e LPU Inference Engine. Oppure, quando un'organizzazione è alla ricerca di una soluzione di infrastruttura completa, l'AI-Ready Infrastructure, AIRI ®, può gestire ogni componente del deployment AI, compresi gli LLM con LPU.
Conclusione
Forse avrai sentito parlare dell'Autobahn, un'autostrada tedesca famosa per i suoi lunghi tratti senza limiti di velocità effettivi. Alcuni piloti sono entusiasti di visitare la Germania e viaggiare. Ma immagina di guidare l'autostrada in una vecchia auto rotta: non sareste mai in grado di sfruttarla appieno.
Sempre più spesso, il processo di addestramento e implementazione di modelli linguistici di grandi dimensioni sta diventando simile a quello dell'autostrada su un tosaerba: Il potenziale è presente, ma manca l'hardware.
Le LPU sono state progettate per colmare questa mancanza e fornire velocità di elaborazione e velocità di trasmissione notevoli, appositamente personalizzate per l'addestramento degli LLM. Tuttavia, se l'infrastruttura di supporto non riesce a tenere il passo con le informazioni elaborate, non sarà sufficiente eseguire semplicemente l'upgrade a un motore di inferenza LPU. Le soluzioni di storage full-flash come AIRI e FlashBlade//S sono in grado di risolvere efficacemente i problemi di storage e velocità, massimizzando al contempo il potenziale delle LPU.
