언어 처리 장치(LPU)가 무엇인지 이해하려면 먼저 대형 언어 모델 또는 LLM을 이해해야 합니다. 간단한 개념입니다. LLM은 방대한 양의 데이터를 바탕으로 순서에 따라 다음 단어를 예측합니다. 개념은 간단하지만, 실제로는 매우 복잡한 LLM은 인간이 생성한 텍스트와 비교할 수 있는 일관성과 정확성으로 텍스트를 생성, 분류 및 요약할 수 있습니다. LLM은 실용적인 애플리케이션에서 고객 지원 챗봇을 생성하고, 맞춤형 제품 추천을 생성하고, 고유한 마케팅 콘텐츠를 작성하고, 통찰력 있는 시장 조사를 제공할 수 있습니다.
최근까지 LLM은 기존 칩 및 처리 시스템으로 구동되었습니다. 그러나 언어 처리 장치(LPU)는 이전에는 볼 수 없었던 속도와 정밀도로 LLM 개발을 가속화할 수 있는 맞춤형 칩 및 컴퓨팅 시스템입니다. 놀라운 속도와 처리량을 처리할 수 있는 스토리지 인프라가 탑재된 LPU는 자연어 처리의 미래이며, 사이버 보안, 정부, 연구 및 금융과 같은 산업을 근본적으로 변화시킬 수 있습니다.
언어 처리 장치(LPU)란?
LPU는 언어 처리 장치를 의미합니다. 이는 Groq(Elon Musk가 이끄는 인공지능 기업인 Grok의 오해를 받지 않음)라는 회사가 개발한 독점적이고 특수한 칩입니다. Groq는 LLM의 고유한 속도 및 메모리 요구를 처리할 수 있도록 특별히 LPU를 설계했습니다. 즉, LPU는 병렬가 아닌 순차로 연산 집약적인 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 고속 프로세서이며, LLM은 특히 순차입니다.
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현재 LLM 시장은 경쟁이 치열하며, Nvidia와 같은 대기업들이 일반 및 특정 애플리케이션에 가장 적합한 모델을 생산하기 위해 경쟁하고 있습니다. Groq는 해당 분야에서 경쟁하기 보다는 이러한 LLM을 실행하기 위한 최고의 칩셋 및 처리 시스템을 두 배로 줄이기로 결정했습니다.
LPU와 기존 프로세서의 주요 차별화 요소는 LPU가 순차적 처리를 강조한다는 점입니다. 오늘날의 CPU는 수치 계산에 탁월하며 GPU는 병렬 계산에서 탁월합니다. 그러나 LPU는 언어의 복잡하고 순차적인 특성을 다루기 위해 특별히 설계되었으며, 맥락을 이해하고, 일관성 있는 응답을 생성하며, 패턴을 인식할 수 있는 모델을 교육하는 데 도움이 됩니다.
언어 처리 장치(LPU)는 어떻게 작동하나요?
Groq의 독점적인 LPU는 새로운 유형의 처리 시스템인 LPU 추론 엔진의 필수 구성 요소입니다. LPU 추론 엔진은 LLM을 괴롭히는 컴퓨팅 및 메모리 대역폭 병목현상을 해결하는 전문 컴퓨팅 환경입니다.
LPU 추론 엔진은 GPU보다 컴퓨팅 용량이 많지만 외부 메모리 대역폭 병목 현상이 발생하지 않기 때문에, LPU 추론 엔진은 LLM을 트레이닝 및 운영할 때 기존 처리 시스템보다 훨씬 우수한 성능을 제공할 수 있습니다. 그러나 이러한 놀라운 처리량은 어딘가에 있어야 하며, 기존의 온-프레미스 데이터 스토리지 솔루션 LPU 추론 엔진의 수요를 따라잡는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
LPU 추론 엔진은 대규모 구축에서도 단일 코어 아키텍처와 동기 네트워킹에서 작동하며, 정밀도가 낮은 경우에도 높은 정확도를 유지합니다. 탁월한 순차 성능과 거의 즉각적인 메모리 액세스를 제공하는 Groq는 LPU 추론 엔진이 500억 개 이상의 LLM을 자동 컴파일할 수 있음을 자랑합니다.
언어 처리 장치(LPU) 사용의 이점
LPU를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다. LLM 트레이닝을 위해 특별히 설계된 칩 및 프로세싱 시스템입니다. LPU는 특정 모델이나 교육 체계와 연결되지 않고 아키텍처에 관계없이 LLM의 효율성과 성능을 최적화하도록 설계되었습니다. 다양한 모델 아키텍처, 데이터 세트 크기 및 교육 방법론을 실험하는 AI/ML 연구원 및 개발자는 LPU를 사용하여 범용 하드웨어에 구속되지 않고 다양한 접근 방식으로 연구 및 실험을 가속화할 수 있습니다.
현재의 프로세서와 일부 데이터 스토리지 솔루션 LLM이 필요로 하는 속도와 수요를 처리할 수 없습니다. 그리고 LLM이 훨씬 더 빨라지면서 GPU를 사용해 트레이닝하면 실행성이 떨어지는 솔루션이 될 수 있습니다. LPU는 CPU 및 GPU와 함께 데이터센터에 있기 때문에 LLM 개발을 기존 네트워크 환경에 완전히 통합할 수 있습니다. LPU는 플래시 기반 엔터프라이즈 스토리지의 속도가 빠르기 때문에 전례 없는 규모와 복잡성을 가진 LLM을 트레이닝하고 배포할 수 있습니다.
특정 작업에 맞게 특별히 맞춤화된 전문 아키텍처를 활용하면 처리 속도 향상, 처리량 향상 및 정밀도 향상이 가능합니다. 음성 인식, 언어 번역 또는 감정 분석을 위해 개발되는 LLM의 최종 목표에 상관없이, LPU는 범용 하드웨어보다 더 높은 효율성과 정확성을 제공합니다.
언어 처리 장치(LPU)의 적용
LPU는 LLM 개발 및 사용을 가속화합니다. LLM이 구축되는 모든 곳에서 LPU를 통합하면 효율성, 확장성 및 전반적인 성능이 크게 향상될 수 있습니다. 이는 LPU에 의해 대폭 가속화될 수 있는 트레이닝 프로세스일 뿐만 아니라, 점점 더 커지는 모델에서도 더 빠른 추론 속도를 달성할 수 있습니다.
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LPU는 LLM의 개발 주기를 가속화하고 간소화합니다. 챗봇 및 가상 어시스턴트, 언어 번역 및 현지화, 감정 분석 등과 같은 자연어 처리 작업을 실시간으로 적용할 수 있는 새로운 가능성을 제공합니다. LPU는 처리 능력과 효율성을 향상시키고 처리 가능한 데이터의 양과 결과의 속도와 정확성을 향상시킵니다.
그러나 데이터 센터가 데이터를 충분히 빠르게 제공하거나 결과를 저장 및 분석할 수 있는지 여부에 관계없이 이러한 모든 속도와 처리량은 자연스러운 단점을 수반합니다. 병목 현상은 LPU를 사용할 때 발생할 수 있는 실질적인 가능성으로, 시스템의 전반적인 효율성과 성능을 저해합니다.
퓨어스토리지 ® FlashBlade//S™와 같은 처리량, 공유 및 스케일-아웃 데이터 스토리지 아키텍처는 LPU 및 LPU 추론 엔진과 같은 칩 및 처리 시스템이 만들어낸 격차를 메울 수 있습니다. 또는 조직이 풀 블로운 인프라 솔루션을 찾고 있을 때 온디맨드 풀스택 완벽하게 준비된 AI 인프라에이리(AIRI) ®는 LPU 향상 LLM을 포함한 AI 배포의 모든 구성 요소를 처리할 수 있습니다.
결론
독일의 고속도로인 오토반은 유효 속도 제한 없이 긴 구간으로 유명합니다. 독일을 방문하고 독일을 여행하게 되어 매우 기쁩니다. 하지만 고장난 고전차로 오토반을 운전하는 것은 결코 최대의 이점을 누릴 수 없습니다.
대규모 언어 모델을 트레이닝하고 배포하는 프로세스는 자동차 기지에서 오토반을 타는 것과 비슷해지고 있습니다. 잠재력은 존재하지만 하드웨어는 부족합니다.
LPU는 부족한 부분을 채우고, 특히 교육 LLM에 맞게 조정된 놀라운 처리 속도와 처리량을 제공하도록 설계되었습니다. 그러나 단순히 LPU 추론 엔진으로 업그레이드하는 것만으로는 지원 인프라가 처리된 정보를 따라갈 수 없다면 충분하지 않습니다. 에이리(AIRI) 및 FlashBlade//S와 같은 풀플래시 스토리지 솔루션은 스토리지 및 속도 문제를 효과적으로 해결하면서 LPU의 잠재력을 극대화할 수 있습니다.
