Om te begrijpen wat een Language Processing Unit (of LPU) is, moet u eerst grote taalmodellen of LLM's begrijpen. Ze zijn een eenvoudig concept: Door te putten uit enorme hoeveelheden data voorspellen LLM's het volgende woord dat in een rij moet komen. Eenvoudig in concept, maar extreem complex in de praktijk, LLM's kunnen tekst creëren, classificeren en samenvatten met samenhang en nauwkeurigheid die rivaliseren met tekst die door mensen wordt geproduceerd. In de praktijk kunnen LLM's chatbots voor klantenondersteuning produceren, op maat gemaakte productaanbevelingen genereren, unieke marketingcontent schrijven en inzichtelijk marktonderzoek bieden.
Tot voor kort werden LLM's aangedreven door bestaande chips en verwerkingssystemen. Maar Language Processing Units (LPU's) zijn op maat gemaakte chips en computersystemen die beloven de ontwikkeling van LLM te versnellen met ongekende snelheden en precisie. Uitgerust met opslaginfrastructuren die hun ongelooflijke snelheid en verwerkingscapaciteit aankunnen, zijn LPU's de toekomst van natuurlijke taalverwerking - met het potentieel om industrieën zoals cybersecurity, overheid, onderzoek en financiën radicaal te hervormen.
Wat is een Language Processing Unit (LPU)?
LPU staat voor Language Processing Unit; het is een bedrijfseigen en gespecialiseerde chip die is ontwikkeld door een bedrijf genaamd Groq (niet te verwarren met het artificiële intelligentiebedrijf Grok onder leiding van Elon Musk). Groq ontwierp LPU's specifiek om te voldoen aan de unieke snelheid en geheugenvereisten van LLM's. Een LPU is namelijk een bijzonder snelle processor die is ontworpen voor rekenintensieve toepassingen die sequentieel van aard zijn in plaats van parallel - en LLM's zijn met name sequentieel.
Gerelateerd lezen: LPU vs GPU: Wat is het verschil?
De LLM-markt is op dit moment concurrerend, waarbij reusachtige bedrijven zoals Nvidia concurreren om de beste modellen voor algemene en specifieke toepassingen te produceren. Groq besloot om, in plaats van te concurreren op dat gebied, te verdubbelen op het produceren van de beste chipset en het beste verwerkingssysteem voor het runnen van die LLM's.
De belangrijkste onderscheidende factor tussen een LPU en traditionele processors is dat LPU's de nadruk leggen op sequentiële verwerking. De huidige CPU's zijn geweldig in numerieke berekeningen en GPU's blinken uit in parallelle berekeningen. Maar LPU's zijn specifiek ontworpen om het complexe en sequentiële karakter van taal aan te pakken, door modellen te helpen die in staat zijn de context te begrijpen, coherente reacties te genereren en patronen te herkennen.
Hoe werkt een Language Processing Unit (LPU)?
Groq's eigen LPU is een essentieel onderdeel van zijn LPU Inference Engine, een nieuw type verwerkingssysteem. Een LPU-inferentiemotor is een gespecialiseerde computeromgeving die knelpunten in de reken- en geheugenbandbreedte aanpakt die LLM's bedreigen.
Aangezien een LPU Inference Engine evenveel of meer rekencapaciteit heeft als een GPU, maar niet belast is met knelpunten in de externe geheugenbandbreedte, kan een LPU Inference Engine prestaties leveren die meetbaar orde van grootte zijn die superieur zijn aan conventionele verwerkingssystemen bij het trainen en bedienen van LLM's. Die fenomenale verwerkingscapaciteit moet echter ergens naartoe, en traditionele on-prem data-opslag oplossingen kunnen moeite hebben om de eisen van een LPU-inferentiemotor bij te houden.
LPU Inference Engines werken op een single-core architectuur en synchrone netwerken, zelfs bij grootschalige implementaties, en ze behouden een hoge mate van nauwkeurigheid, zelfs bij lagere precisieniveaus. Met uitstekende sequentiële prestaties en bijna onmiddellijke geheugentoegang heeft Groq het voordeel dat de LPU-inferentiemotor LLM's met meer dan 50 miljard parameters automatisch kan compileren.
Voordelen van het gebruik van een Language Processing Unit (LPU)
Het voordeel van het gebruik van een LPU is vrij eenvoudig: Het is een speciaal gebouwd chip- en verwerkingssysteem voor het trainen van LLM's. Zonder u te koppelen aan een bepaald model of trainingsschema, is de LPU ontworpen om de efficiëntie en prestaties van LLM's te optimaliseren, ongeacht de architectuur. AI/ML-onderzoekers en -ontwikkelaars die experimenteren met verschillende modelarchitecturen, datasetgroottes en trainingsmethodologieën kunnen LPU's gebruiken om hun onderzoek te versnellen en te experimenteren met verschillende benaderingen zonder te worden beperkt door hardware voor algemene doeleinden.
Huidige processors en zelfs sommige data-opslag oplossingen kunnen de snelheid en vraag die LLM's nodig hebben niet aan. En naarmate LLM's nog sneller worden, zal het gebruik van GPU's om ze te trainen waarschijnlijk een minder haalbare oplossing worden. Aangezien een LPU zich naast de CPU's en GPU's in het datacenter bevindt, is het mogelijk om LLM-ontwikkeling volledig te integreren in bestaande netwerkomgevingen. Met voldoende snelle flash-gebaseerde enterprise storage kan een LPU LLM's van ongekende grootte en complexiteit trainen en implementeren.
Wanneer u gebruikmaakt van een gespecialiseerde architectuur die speciaal is afgestemd op een bepaalde taak, is het mogelijk om snellere verwerkingssnelheden, een hogere verwerkingscapaciteit en een verbeterde precisie te bereiken. Ongeacht het einddoel van de LLM, of het nu wordt ontwikkeld voor spraakherkenning, taalvertaling of sentimentanalyse, een LPU biedt meer efficiëntie en nauwkeurigheid dan hardware voor algemene doeleinden.
Toepassingen van taalverwerkingseenheden (LPU's)
LPU's versnellen de ontwikkeling en het gebruik van LLM's. Overal waar LLM's worden ingezet, kan het opnemen van LPU's de efficiëntie, schaalbaarheid en algehele prestaties drastisch verbeteren. Het is niet alleen het trainingsproces dat drastisch kan worden versneld door LPU's, maar ook hogere inferentiesnelheden kunnen worden bereikt op steeds grotere modellen.
Gerelateerd lezen: Wat is opvraagbare generatie?
LPU's versnellen en stroomlijnen de ontwikkelingscyclus voor LLM's. Ze ontsluiten nieuwe mogelijkheden voor realtime toepassingen van natuurlijke taalverwerkingstaken zoals chatbots en virtuele assistenten, taalvertaling en -lokalisatie, sentimentanalyse en meer. LPU's verbeteren de verwerkingskracht en efficiëntie en verhogen het volume aan data dat kan worden verwerkt, evenals de snelheid en nauwkeurigheid van de resultaten.
Al die snelheid en doorvoer hebben echter een natuurlijk nadeel: of het datacenter het datacenter wel of niet snel genoeg van data kan voorzien, of de resultaten ervan kan opslaan en analyseren. Knelpunten zijn een echte mogelijkheid bij het gebruik van LPU's, waardoor de algehele efficiëntie en prestaties van het systeem worden belemmerd.
Doorvoer-, gedeelde en geschaalde dataopslagarchitecturen zoals Pure Storage ® FlashBlade//S™ zijn in staat om de kloof op te vullen die chips en verwerkingssystemen zoals LPU's en de LPU Inference Engine hebben gecreëerd. Of, wanneer een organisatie op zoek is naar een full-blown infrastructuuroplossing, kan de on-demand, full-stack, AI-Ready Infrastructuur, AIRI ®, elk onderdeel van AI-implementatie aan, inclusief LPU-verbeterde LLM's.
Conclusie
Misschien hebt u wel eens gehoord van de Autobahn, een Duitse snelweg die beroemd is om zijn lange strekken zonder effectieve snelheidslimieten. Sommige chauffeurs zijn erg enthousiast om Duitsland te bezoeken en ermee te reizen. Maar stel u voor dat u met de Autobahn in een oude auto rijdt - u zou er nooit volledig van kunnen profiteren.
Steeds meer wordt het proces van het trainen en implementeren van grote taalmodellen vergelijkbaar met het springen op de Autobahn op een rijdende grasmaaier: Het potentieel is er, maar hardware ontbreekt.
LPU's zijn ontworpen om dat gebrek op te vullen en opmerkelijke verwerkingssnelheden en doorvoer te leveren, speciaal afgestemd op het trainen van LLM's. Maar eenvoudigweg upgraden naar een LPU Inference Engine is niet voldoende als de ondersteunende infrastructuur die verwerkte informatie niet kan bijhouden. Full-flash storage-oplossingen zoals AIRI en FlashBlade//S kunnen problemen op het gebied van opslag en snelheid effectief aanpakken en tegelijkertijd het potentieel van LPU's maximaliseren.
