Bauen Sie einen Echtzeit-KI-Kaltanruf-Agenten mit Groq und Vaype

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21. Februar 2025

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Wie GPU und CPU in der Parallelverarbeitung zusammenarbeiten

Die CPU, oder die zentrale Recheneinheit, wird oft als das "Gehirn" eines Computers angesehen. Sie ist dafür verantwortlich, das Betriebssystem auszuführen, mit verschiedenen Programmen zu interagieren und verschiedene Hardwarekomponenten zu verbinden. CPUs sind jedoch nicht besonders gut für Aufgaben geeignet, die massive Parallelverarbeitung erfordern, wie z.B. Gaming oder das Training von Deep-Learning-Modellen.

Dies ist der Bereich, in dem GPUs, oder Grafikprozessoren, ins Spiel kommen. GPUs haben eine grundlegend andere Architektur im Vergleich zu CPUs. Während eine High-End-CPU wie der Intel i9 möglicherweise 24 Kerne hat, kann eine GPU wie die Nvidia RTX 480 fast 10.000 Kerne haben. Diese massive Parallelität ermöglicht es GPUs, bei Aufgaben zu glänzen, die in kleinere, unabhängige Teilaufgaben zerlegt werden können, die gleichzeitig ausgeführt werden können.

Der Schlüsselunterschied zwischen CPUs und GPUs liegt in ihrem Ansatz zur Aufgabenausführung. CPUs sind für sequenzielle, lineare Verarbeitung ausgelegt, bei der sie Aufgaben nacheinander ausführen, auch wenn sie aufgrund ihrer Geschwindigkeit multitasking zu betreiben scheinen. GPUs sind dagegen für die Parallelverarbeitung optimiert, bei der sie Hunderte von Aufgaben gleichzeitig ausführen können.

Dieser Unterschied in der Architektur wird in den Beispielen "CPU-Malerei" und "GPU-Malerei" deutlich. In der CPU-Malerei-Demonstration wird die Aufgabe, die Mona Lisa zu malen, sequenziell ausgeführt, wobei jeder Schritt nacheinander durchgeführt wird. Im Gegensatz dazu zeigt die GPU-Malerei-Demonstration, wie die gleiche Aufgabe in Tausende von unabhängigen Teilaufgaben zerlegt werden kann, die dann parallel ausgeführt werden, was zu einer deutlich schnelleren Fertigstellung führt.

Der Grund, warum GPUs so effektiv für Aufgaben wie Gaming und Deep Learning sind, ist, dass diese Aufgaben leicht parallelisiert werden können. Zum Beispiel kann in Spielen jedes Pixel auf dem Bildschirm unabhängig berechnet werden, was es der GPU ermöglicht, sie gleichzeitig zu verarbeiten. Ähnlich kann das Training eines neuronalen Netzes in Deep Learning in kleinere, unabhängige Berechnungen unterteilt werden, die parallel auf einer GPU ausgeführt werden können.

Die sequenzielle Natur der Inferenz großer Sprachmodelle, bei der die Vorhersage jedes neuen Wortes von den vorherigen Worten abhängt, stellt jedoch eine Herausforderung für GPUs dar. Hier kommt der Grok LPU (Large Language Model Processing Unit) ins Spiel. Der Grok LPU ist speziell für die Inferenz großer Sprachmodelle ausgelegt, mit einer einfacheren Architektur und direktem gemeinsamen Speicher über alle Verarbeitungseinheiten hinweg, was zu einer vorhersehbareren und niedrigeren Latenz im Vergleich zu GPUs führt.

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