Para comprender qué es una unidad de procesamiento de idiomas (LPU), primero debe comprender los modelos de idiomas grandes o LLM. Son un concepto lo suficientemente simple: Al aprovechar grandes cantidades de datos, los LLM predicen la siguiente palabra que debería aparecer en una secuencia. Simples en concepto, pero extremadamente complejos en la práctica, los LLM pueden crear, clasificar y resumir texto con coherencia y precisión que compiten con el texto producido por los humanos. En aplicaciones prácticas, los LLM pueden producir chatbots de asistencia al cliente, generar recomendaciones de productos a medida, escribir contenido de marketing único y proporcionar una investigación de mercado perspicaz.
Hasta hace poco, los LLM se vieron impulsados por chips y sistemas de procesamiento existentes. Pero las unidades de procesamiento de idiomas (LPU) son chips y sistemas informáticos personalizados que prometen acelerar el desarrollo de LLM con velocidades y precisión nunca antes vistas. Equipadas con infraestructuras de almacenamiento capaces de manejar su increíble velocidad y rendimiento, las LPU son el futuro del procesamiento de lenguaje natural, con el potencial de reformar radicalmente industrias como la ciberseguridad, el gobierno, la investigación y las finanzas.
¿Qué es una unidad de procesamiento de idiomas (LPU)?
LPU significa Unidad de Procesamiento de Idiomas; es un chip patentado y especializado desarrollado por una empresa llamada Groq (no se debe confundir con la empresa de inteligencia artificial Grok dirigida por Elon Musk). Groq diseñó LPU específicamente para manejar las demandas únicas de velocidad y memoria de los LLM. Específicamente, un LPU es un procesador especialmente rápido diseñado para aplicaciones con uso intensivo de computación que son de naturaleza secuencial en lugar de paralelas, y los LLM son notablemente secuenciales.
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El mercado de LLM es competitivo en este momento, con empresas gigantes como Nvidia que compiten para producir los mejores modelos para aplicaciones generales y específicas. Groq decidió, en lugar de competir en ese espacio, duplicar la producción del mejor conjunto de chips y sistema de procesamiento para ejecutar esos LLM.
El diferenciador clave entre un LPU y los procesadores tradicionales es que los LPU enfatizan el procesamiento secuencial. Las CPU actuales son excelentes para los cálculos numéricos, y las GPU se destacan en los cálculos paralelos. Pero las LPU están diseñadas específicamente para abordar la naturaleza compleja y secuencial del lenguaje, ayudando a capacitar modelos capaces de comprender el contexto, generar respuestas coherentes y reconocer patrones.
¿Cómo funciona una unidad de procesamiento de idiomas (LPU)?
El LPU patentado de Groq es un componente esencial de su motor de inferencia de LPU, que es un nuevo tipo de sistema de procesamiento. Un motor de inferencia de LPU es un entorno informático especializado que aborda los cuellos de botella de ancho de banda de memoria y computación que afectan a los LLM.
Debido a que un motor de inferencia de LPU tiene tanta o más capacidad de procesamiento como una GPU, pero no está cargado de cuellos de botella de ancho de banda de memoria externa, un motor de inferencia de LPU puede ofrecer un rendimiento que es mediblemente de orden de magnitud superior a los sistemas de procesamiento convencionales al entrenar y operar LLM. Sin embargo, ese rendimiento fenomenal tiene que ir a algún lugar, y las soluciones de almacenamiento de datos en las instalaciones pueden tener dificultades para mantenerse al día con las demandas de un motor de inferencia de LPU.
Los motores de inferencia de LPU operan en una arquitectura de un solo núcleo y una red sincrónica, incluso en implementaciones a gran escala, y mantienen un alto grado de precisión incluso a niveles de precisión más bajos. Con un excelente rendimiento secuencial y acceso a la memoria casi instantáneo, Groq cuenta con que el motor de inferencia de LPU puede compilar automáticamente LLM con más de 50 mil millones de parámetros.
Beneficios de usar una unidad de procesamiento de idiomas (LPU)
El beneficio de usar una LPU es bastante simple: Es un sistema de procesamiento y chip diseñado específicamente para capacitar a los LLM. Sin vincularlo con un modelo o régimen de capacitación en particular, la LPU está diseñada para optimizar la eficiencia y el rendimiento de los LLM, independientemente de la arquitectura. Los investigadores y desarrolladores de AI/ML que están experimentando con diferentes arquitecturas de modelos, tamaños de conjuntos de datos y metodologías de capacitación pueden usar LPU para acelerar su investigación y experimentar con diferentes enfoques sin verse limitados por hardware de uso general.
Los procesadores actuales e incluso algunas soluciones de almacenamiento de datos no pueden manejar la velocidad y la demanda que los LLM necesitan. Y a medida que los LLM se vuelven aún más rápidos, el uso de GPU para entrenarlos probablemente se convertirá en una solución menos viable. Dado que una LPU reside en el centro de datos junto con las CPU y GPU, es posible integrar completamente el desarrollo de LLM en los entornos de red existentes. Con un almacenamiento empresarial basado en flash lo suficientemente rápido, un LPU puede capacitar e implementar LLM de tamaño y complejidad sin precedentes.
Al aprovechar una arquitectura especializada que se adapta específicamente a una determinada tarea, es posible lograr velocidades de procesamiento más rápidas, mayor rendimiento y precisión mejorada. Independientemente del objetivo final de la LLM, ya sea que se desarrolle para el reconocimiento del habla, la traducción del idioma o el análisis de sentimientos, una LPU proporcionará mayor eficiencia y precisión que el hardware de uso general.
Aplicaciones de unidades de procesamiento de idiomas (LPU)
Las LPU aceleran el desarrollo y el uso de LLM. En cualquier lugar donde se implementen los LLM, la incorporación de LPU puede mejorar drásticamente la eficiencia, escalabilidad y rendimiento general. No se trata solo del proceso de capacitación que los LPU pueden acelerar drásticamente, sino que también se pueden lograr velocidades de inferencia más rápidas en modelos cada vez más grandes.
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Las LPU aceleran y optimizan el ciclo de desarrollo de las LLM. Desbloquean nuevas posibilidades para aplicaciones en tiempo real de tareas de procesamiento de lenguaje natural, como chatbots y asistentes virtuales, traducción y localización de idiomas, análisis de sentimientos y más. Las LPU mejoran la potencia y la eficiencia del procesamiento y aumentan el volumen de datos que se pueden procesar, así como la velocidad y precisión de los resultados.
Sin embargo, toda esa velocidad y rendimiento conllevan una desventaja natural: ya sea que el centro de datos pueda proporcionarle datos lo suficientemente rápido o almacenar y analizar sus resultados. Los cuellos de botella son una posibilidad real cuando se usan LPU, lo que dificulta la eficiencia y el rendimiento general del sistema.
Las arquitecturas de almacenamiento de datos a escala horizontal, compartidas y de rendimiento continuo, como Pure Storage ® FlashBlade//S son capaces de llenar la brecha que los chips y los sistemas de procesamiento, como los LPU y el motor de inferencia de LPU, han creado. O, cuando una organización busca una solución de infraestructura completa, la Infraestructura lista para la AI, AIRI ®, puede manejar cada componente de la implementación de AI, incluidos los LLM mejorados con LPU.
Conclusiones
Es posible que haya oído hablar de Autobahn, una autopista alemana famosa por sus largos tramos sin límites de velocidad efectivos. Algunos conductores están muy emocionados de visitar Alemania y viajar en ella. Pero imagínese conducir el Autobahn en un auto viejo roto, nunca podría aprovecharlo al máximo.
Cada vez más, el proceso de capacitación e implementación de grandes modelos de lenguaje se está volviendo similar al de Autobahn en un cortacésped: Existe el potencial, pero falta hardware.
Los LPU han sido diseñados para llenar esa falta y ofrecer velocidades de procesamiento y rendimiento notables, específicamente diseñados para capacitar a los LLM. Pero simplemente actualizar a un motor de inferencia de LPU no será suficiente si la infraestructura de soporte no puede seguir el ritmo de esa información procesada. Las soluciones de almacenamiento en flash completo como AIRI y FlashBlade//S pueden abordar de manera eficaz los problemas de almacenamiento y velocidad, al mismo tiempo que maximizan el potencial de los LPU.
