وحدة المعالجة المركزية (CPU)، أو وحدة المعالجة المركزية، غالبًا ما تُعتبر "عقل" الكمبيوتر. وهي مسؤولة عن تشغيل نظام التشغيل والتفاعل مع البرامج المختلفة وربط مكونات الأجهزة المختلفة. ومع ذلك، لا تتناسب وحدات المعالجة المركزية بشكل جيد مع المهام التي تتطلب حوسبة متوازية ضخمة، مثل الألعاب أو تدريب نماذج التعلم العميق.

وهنا تأتي وحدات المعالجة الرسومية (GPU) إلى اللعب. تختلف وحدات المعالجة الرسومية اختلافًا جوهريًا في البنية مقارنة بوحدات المعالجة المركزية. في حين أن وحدة المعالجة المركزية عالية المستوى مثل Intel i9 قد تحتوي على 24 نواة، يمكن أن تحتوي وحدة المعالجة الرسومية مثل Nvidia RTX 480 على ما يقرب من 10,000 نواة. يسمح هذا التوازي الهائل لوحدات المعالجة الرسومية بالتفوق في المهام التي يمكن تقسيمها إلى مهام فرعية أصغر ومستقلة يمكن تنفيذها في وقت واحد.

الاختلاف الرئيسي بين وحدات المعالجة المركزية ووحدات المعالجة الرسومية هو نهجهما في تنفيذ المهام. تم تصميم وحدات المعالجة المركزية للمعالجة المتسلسلة والخطية، حيث تنفذ المهام واحدة تلو الأخرى، على الرغم من أنها قد تبدو وكأنها متعددة المهام بسبب سرعتها. من ناحية أخرى، تم تحسين وحدات المعالجة الرسومية للمعالجة المتوازية، حيث يمكنها تنفيذ مئات المهام في وقت واحد.

يتم توضيح هذا الاختلاف في البنية في أمثلة "رسم CPU" و"رسم GPU". في عرض رسم CPU، يتم تنفيذ مهمة رسم "موناليزا" بشكل متسلسل، مع تنفيذ كل خطوة واحدة تلو الأخرى. في المقابل، يُظهر عرض رسم GPU كيف يمكن تقسيم نفس المهمة إلى آلاف المهام الفرعية المستقلة، والتي يتم تنفيذها بشكل متوازٍ، مما ينتج عنه وقت إنجاز أسرع بكثير.

السبب وراء فعالية وحدات المعالجة الرسومية في المهام مثل الألعاب والتعلم العميق هو أن هذه المهام يمكن تقسيمها بسهولة إلى مهام متوازية. على سبيل المثال، في الألعاب، يمكن حساب كل بكسل على الشاشة بشكل مستقل، مما يسمح لوحدة المعالجة الرسومية بمعالجتها في وقت واحد. وبالمثل، في التعلم العميق، يمكن تقسيم تدريب شبكة عصبية إلى حسابات فرعية مستقلة يمكن تنفيذها بشكل متوازٍ على وحدة المعالجة الرسومية.

ومع ذلك، فإن الطبيعة المتسلسلة لاستنتاج نماذج اللغة الكبيرة، حيث يعتمد توقع كل كلمة جديدة على الكلمات السابقة، تشكل تحديًا لوحدات المعالجة الرسومية. وهنا تأتي وحدة معالجة اللغة الكبيرة (Grok LPU) إلى اللعب. تم تصميم Grok LPU خصيصًا لاستنتاج نماذج اللغة الكبيرة، مع بنية أبسط وذاكرة مشتركة مباشرة بين جميع وحدات المعالجة، مما يسمح بأداء أكثر قابلية للتنبؤ وأقل إبطاءً مقارنة بوحدات المعالجة الرسومية.

وبالإجمال، تتمتع وحدات المعالجة المركزية ووحدات المعالجة الرسومية ببنى معمارية مختلفة جوهريًا وتناسب أنواع مختلفة من المهام. تتفوق وحدات المعالجة المركزية في المعالجة المتسلسلة والخطية، بينما تم تحسين وحدات المعالجة الرسومية للمعالجة المتوازية، مما يجعلها أكثر ملاءمة للمهام التي يمكن تقسيمها بسهولة إلى مهام متوازية، مثل الألعاب والتعلم العميق. من ناحية أخرى، تم تصميم Grok LPU خصيصًا لاستنتاج نماذج اللغة الكبيرة، مما يعالج التحديات التي تطرحها الطبيعة المتسلسلة لهذه المهمة.