Il grande dibattito LPU vs GPU quando Groq ha recentemente mostrato le straordinarie capacità della sua unità di elaborazione linguistica, stabilendo nuovi parametri di riferimento nella velocità di elaborazione. Questa settimana, LPU di Groq ha stupito la comunità tecnologica eseguendo Large Language Models (LLM) open source come Llama-2, che vanta 70 miliardi di parametri, a una velocità impressionante di oltre 100 token al secondo.
Inoltre, ha dimostrato la sua abilità con Mixtral, raggiungendo quasi 500 token al secondo per utente. Questa svolta evidenzia il potenziale cambiamento nei paradigmi computazionali, in cui le LPU possono offrire un’alternativa specializzata e più efficiente alle GPU tradizionalmente dominanti nella gestione di attività basate sul linguaggio.
Cos’è una LPU?
Cos’è esattamente una LPU, il suo meccanismo di funzionamento e le origini di Groq (un nome che sfortunatamente si scontra con Grok, dal nome simile di Musk)? La presenza online di Groq presenta le sue LPU, o “unità di elaborazione linguistica”, come “un nuovo tipo di sistema di unità di elaborazione end-to-end che fornisce l’inferenza più rapida per applicazioni ad alta intensità di calcolo con una componente sequenziale, come le applicazioni del linguaggio AI (LLM).“
Ricordiamo lo storico incontro di Go del 2016Dove AlphaGo ha sconfitto il campione del mondo Lee Sedol? È interessante notare che, circa un mese prima del loro confronto, AlphaGo ha perso una partita di allenamento. Successivamente, il team di DeepMind ha trasformato AlphaGo in una Tensor Processing Unit (TPU), migliorandone significativamente le prestazioni per assicurarsi una vittoria con un margine sostanziale.
Questo momento ha mostrato il ruolo fondamentale della potenza di elaborazione nello sbloccare tutto il potenziale dell’informatica sofisticata, ispirando Jonathan Ross, che inizialmente aveva guidato il progetto TPU presso Google, a fondare Groq nel 2016, portando allo sviluppo della LPU. La LPU è progettata esclusivamente per affrontare rapidamente le operazioni basate sulla lingua. Contrariamente ai chip convenzionali che gestiscono numerosi compiti contemporaneamente (elaborazione parallela), la LPU elabora i compiti in sequenza (elaborazione sequenziale), rendendola altamente efficace per la comprensione e la generazione del linguaggio.
Considera l’analogia di una staffetta in cui ogni partecipante (chip) passa il testimone (dati) al successivo, accelerando significativamente il processo. L’LPU mira specificamente ad affrontare la duplice sfida della densità computazionale e della larghezza di banda della memoria nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
Groq ha adottato una strategia innovativa fin dall’inizio, dando priorità all’innovazione del software e del compilatore prima dello sviluppo dell’hardware. Questo approccio assicurava che la programmazione dirigesse la comunicazione tra chip, facilitando un’operazione coordinata ed efficiente simile a una macchina ben oliata in una linea di produzione.
Di conseguenza, il LPU eccelle nella gestione rapida ed efficiente delle attività linguistiche, rendendolo particolarmente adatto per applicazioni che richiedono l’interpretazione o la generazione di testo. Questa innovazione ha portato a un sistema che non solo supera le configurazioni convenzionali in termini di velocità, ma anche in termini di rapporto costo-efficacia e riduzione del consumo energetico. Tali progressi hanno implicazioni significative per settori come la finanza, il governo e la tecnologia, dove l’elaborazione rapida e precisa dei dati è fondamentale.Inizio modulo
Immergersi in profondità nelle Unità di elaborazione linguistica (LPU)
Per ottenere una visione più approfondita della sua architettura, Groq ha pubblicato due articoli:
- uno nel 2020 intitolato: “Pensa velocemente: un Tensor Streaming Processor (TSP) per accelerare i carichi di lavoro di deep learning“
- un altro nel 2022 chiamava: “Un multiprocessore di streaming tensore definito dal software per il machine learning su larga scala“
Appare la dicitura “LPU” è un termine più recente nel lessico di Groq, poiché non compare in nessuno dei due documenti.
Tuttavia, non è ancora il momento di scartare le tue GPU. Sebbene le LPU eccellano nei compiti di inferenza, gestendo senza sforzo l’applicazione di modelli addestrati a nuovi dati, Le GPU mantengono la loro posizione dominante nella fase di training del modello. La sinergia tra LPU e GPU potrebbe formare una formidabile partnership nell’hardware AI, con ciascuna unità specializzata e leader nel proprio dominio specifico.
LPU contro GPU
Confrontiamo LPU e GPU per comprenderne più chiaramente i vantaggi e i limiti.
GPU: potenti e versatili
Unità di elaborazione grafica o GPU hanno trasceso il loro progetto iniziale scopo di trasformare la grafica dei videogiochi in elementi chiave degli sforzi di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML). La loro architettura è un faro di capacità di elaborazione parallela, consentendo l’esecuzione di migliaia di attività contemporaneamente.
Questo attributo è particolarmente vantaggioso per gli algoritmi che prosperano sulla parallelizzazione, accelerando efficacemente attività che vanno dalle simulazioni complesse all’addestramento dei modelli di deep learning.
La versatilità delle GPU è un’altra caratteristica encomiabile; questi processori gestiscono abilmente una vasta gamma di attività, non solo limitate all’intelligenza artificiale, ma includono anche giochi e rendering video. La loro capacità di elaborazione parallela accelera in modo significativo le fasi di training e inferenza dei modelli ML, mostrando un notevole vantaggio in termini di velocità.
Tuttavia, le GPU non sono prive di limiti. I loro sforzi ad alte prestazioni vanno a scapito di un sostanziale consumo di energia, ponendo sfide in termini di efficienza energetica. Inoltre, la loro progettazione generica, sebbene flessibile, potrebbe non sempre fornire la massima efficienza per compiti specifici di intelligenza artificiale, suggerendo potenziali inefficienze in applicazioni specializzate.
LPU: gli specialisti del linguaggio
Unità di elaborazione del linguaggio rappresentano l’avanguardia nella tecnologia dei processori AI, con un’etica di progettazione profondamente radicata nelle attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). A differenza delle loro controparti GPU, le LPU lo sono ottimizzato per l’elaborazione sequenziale, una necessità per comprendere e generare accuratamente il linguaggio umano. Questa specializzazione conferisce alle LPU prestazioni superiori nelle applicazioni NLP, superando i processori generici in attività come la traduzione e la generazione di contenuti. L’efficienza delle LPU nell’elaborazione dei modelli linguistici risalta, diminuendo potenzialmente sia il tempo che l’impronta energetica delle attività di PNL.
La specializzazione delle LPU, tuttavia, è un’arma a doppio taglio. Sebbene eccellano nell’elaborazione del linguaggio, il loro ambito di applicazione è più ristretto, limitando la loro versatilità nel più ampio spettro di attività dell’IA. Inoltre, in quanto tecnologie emergenti, le LPU devono affrontare sfide in termini di supporto e disponibilità diffusi, un divario che il tempo e l’adozione tecnologica potrebbero colmare.
| Caratteristica | GPU | LPU |
| Scopo della progettazione | Originariamente per la grafica dei videogiochi | Specifico per attività di elaborazione del linguaggio naturale |
| Vantaggi | Versatilità, elaborazione parallela | Specializzazione, Efficienza nella PNL |
| Limitazioni | Consumo energetico, progettazione per scopi generali | Ambito di applicazione limitato, tecnologia emergente |
| Adatto a | Attività AI/ML, giochi, rendering video | Attività di PNL (ad esempio traduzione, generazione di contenuti) |
| Tipo di elaborazione | Parallelo | Sequenziale |
| Efficienza energetica | Inferiore a causa di compiti ad alte prestazioni | Potenzialmente più alto grazie all’ottimizzazione per compiti specifici |
Grok LPU trasformerà il futuro dell’inferenza dell’intelligenza artificiale?
Il dibattito su LPU vs GPU è in crescita. Inizialmente, Grok ha suscitato interesse quando il suo team di pubbliche relazioni lo ha annunciato come un attore chiave nello sviluppo dell’intelligenza artificiale alla fine dell’anno scorso. Nonostante la curiosità iniziale, la conversazione con la direzione dell’azienda è stata ritardata a causa di conflitti di programmazione.
L’interesse è stato riacceso dal desiderio di capire se questa azienda rappresenta un altro momento fugace nel ciclo di hype dell’IA, in cui la pubblicità sembra favorire il riconoscimento, o se le sue LPU rappresentano davvero un passo rivoluzionario nell’inferenza dell’IA. Sono sorte domande anche sulle esperienze del team relativamente piccolo dell’azienda, soprattutto dopo un significativo aumento di riconoscimento nella scena dell’hardware tecnologico.
Un momento chiave è arrivato quando a i post sui social media hanno aumentato drasticamente l’interesse per l’azienda, che ha portato a migliaia di richieste di accesso alla sua tecnologia nel giro di un solo giorno. Il fondatore dell’azienda ha condiviso questi dettagli durante una videochiamata, evidenziando la straordinaria risposta e la pratica attuale di offrire accesso gratuito alla propria tecnologia a causa dell’assenza di un sistema di fatturazione.
Il fondatore non è un principiante nell’ecosistema delle startup della Silicon Valley, essendo stato un sostenitore del potenziale tecnologico dell’azienda sin dal suo inizio nel 2016. Un precedente impegno nello sviluppo di una tecnologia computazionale chiave presso un’altra importante azienda tecnologica ha fornito le basi per il lancio di questa nuova impresa. Questa esperienza è stata fondamentale nel plasmare l’approccio unico dell’azienda allo sviluppo hardware, concentrandosi sull’esperienza dell’utente fin dall’inizio, con notevoli sforzi iniziali rivolti agli strumenti software prima di passare alla progettazione fisica del chip.
Questa narrazione evidenzia una transizione significativa verso processori specializzati come le LPU, che potrebbero avviare una nuova era nell’inferenza dell’intelligenza artificiale, offrendo soluzioni informatiche più efficienti e mirate. Mentre il settore continua a valutare l’impatto di tali innovazioni, il potenziale delle LPU di ridefinire gli approcci computazionali nelle applicazioni di intelligenza artificiale rimane un punto di discussione avvincente, suggerendo un futuro trasformativo per la tecnologia di intelligenza artificiale.
Crediti immagine: Kerem Gülen/Metà viaggio
