Le processeur central (CPU), ou unité centrale de traitement, est souvent considéré comme le "cerveau" d'un ordinateur. Il est chargé d'exécuter le système d'exploitation, d'interagir avec différents programmes et de connecter divers composants matériels. Cependant, les processeurs centraux ne sont pas particulièrement bien adaptés aux tâches nécessitant un calcul parallèle massif, comme le jeu ou l'entraînement de modèles d'apprentissage profond.

C'est là qu'interviennent les processeurs graphiques (GPU), ou unités de traitement graphique. Les GPU ont une architecture fondamentalement différente des CPU. Alors qu'un processeur haut de gamme comme l'Intel i9 peut avoir 24 cœurs, un GPU comme le Nvidia RTX 480 peut en avoir près de 10 000. Cette parallélisation massive permet aux GPU d'exceller dans les tâches qui peuvent être décomposées en sous-tâches plus petites et indépendantes, qui peuvent être exécutées simultanément.

La principale différence entre les CPU et les GPU réside dans leur approche de l'exécution des tâches. Les CPU sont conçus pour un traitement séquentiel et linéaire, où ils exécutent les tâches les unes après les autres, même s'ils peuvent sembler multitâches en raison de leur vitesse. Les GPU, en revanche, sont optimisés pour le traitement parallèle, où ils peuvent exécuter des centaines de tâches simultanément.

Cette différence d'architecture est illustrée dans les exemples de "peinture CPU" et de "peinture GPU". Dans la démonstration de peinture CPU, la tâche de peindre la Joconde est exécutée de manière séquentielle, chaque étape étant effectuée l'une après l'autre. En revanche, la démonstration de peinture GPU montre comment la même tâche peut être décomposée en milliers de sous-tâches indépendantes, qui sont ensuite exécutées en parallèle, ce qui se traduit par un temps d'exécution beaucoup plus rapide.

Les GPU ont une architecture fondamentalement différente des CPU. Alors que le CPU est conçu pour les tâches séquentielles, le GPU est optimisé pour le traitement parallèle. Le processeur haut de gamme comme l'Intel i9 a 24 cœurs, tandis qu'un GPU comme le Nvidia RTX 480 peut en avoir près de 10 000.

Cette parallélisation massive rend le GPU extrêmement puissant pour les tâches qui peuvent être décomposées en sous-tâches indépendantes, comme le jeu et le rendu graphique. Cependant, cette architecture entraîne également certains défis pour l'inférence des modèles de langage de grande taille :

1. Latence et résultats imprévisibles : La nature des modèles de langage de grande taille est séquentielle, car chaque nouvelle prédiction de mot dépend des précédentes. La logique de contrôle complexe nécessaire pour gérer le flux de données et l'ordre d'exécution sur un GPU peut entraîner une latence et des résultats imprévisibles.

2. Complexité de l'optimisation : Pour optimiser les performances de l'inférence des modèles de langage de grande taille sur un GPU, les développeurs doivent écrire un code de noyau CUDA complexe pour gérer le flux de données et l'ordre d'exécution. Il s'agit d'un processus long qui nécessite des efforts d'ingénierie importants.

Les GPU sont des unités de traitement polyvalentes conçues pour les tâches parallèles, ce qui les rend bien adaptées à l'entraînement des modèles d'IA. Cependant, pour l'inférence des modèles de langage de grande taille, les GPU présentent certaines limites :

• Latence et résultats imprévisibles : L'architecture complexe et multicoeur des GPU peut entraîner une latence et des résultats imprévisibles lors de l'exécution de tâches séquentielles comme l'inférence de modèles de langage, où l'ordre d'exécution est important.
• Complexité de l'optimisation : Optimiser les performances des GPU pour les tâches séquentielles nécessite d'écrire un code de noyau CUDA complexe, ce qui est long et nécessite des efforts d'ingénierie importants.

En revanche, l'unité de traitement du langage (LPU) de Groq est conçue spécifiquement pour les tâches séquentielles comme l'inférence des modèles de langage de grande taille :

• Architecture simplifiée : Contrairement aux GPU avec leurs milliers de cœurs, le LPU n'a qu'un seul cœur simplifié. Cette architecture est optimisée pour une exécution séquentielle prévisible.
• Mémoire partagée directe : Toutes les unités de traitement du LPU ont un accès direct à la mémoire partagée, leur permettant de savoir exactement quels jetons ont été générés auparavant, améliorant ainsi la prévisibilité et les performances.

L'introduction de l'unité de traitement des modèles de langage de grande taille (LPU) de Gro a ouvert de nouvelles possibilités pour construire des assistants vocaux en temps réel et des chatbots conversationnels. Contrairement aux GPU, qui sont conçus pour les tâches parallèles, les LPU sont optimisés pour les tâches séquentielles comme l'inférence des modèles de langage, permettant des performances à faible latence et prévisibles.

Cela débloque plusieurs cas d'utilisation intéressants :

1. Assistants vocaux en temps réel : La combinaison de modèles de reconnaissance vocale avancés comme Whisper et l'inférence à faible latence de l'unité LPU de Gro permet de créer des assistants vocaux fluides et en temps réel. Ils peuvent s'engager dans des conversations naturelles, sans les retards qui ont entravé les tentatives précédentes.

2. Agents de vente sortants : En intégrant l'IA vocale alimentée par Gro aux plateformes comme Vonage, les entreprises peuvent construire des agents de vente sortants qui peuvent appeler les clients, comprendre la conversation et répondre en temps réel, tout en consignant l'interaction dans un CRM.

L'unité de traitement du langage (LPU) de Groq n'est pas seulement conçue pour l'inférence des modèles de langage de grande taille, mais excelle également dans d'autres tâches séquentielles comme le traitement des images et des vidéos. Groq a présenté des démonstrations impressionnantes de traitement d'images en temps réel qui tirent parti de l'architecture du LPU.

Dans la démonstration, une image source est téléchargée dans le moteur d'inférence de Groq. Le moteur applique ensuite huit modèles GAN (Generative Adversarial Network) différents en parallèle à l'image, générant huit versions stylisées différentes. Ce processus se déroule en temps réel, les résultats apparaissant presque instantanément.

L'avantage clé du LPU de Groq pour ce cas d'utilisation est ses performances prévisibles et à faible latence. Contrairement aux GPU, qui sont conçus pour le traitement parallèle, l'architecture à cœur unique du LPU de Groq est optimisée pour les tâches séquentielles où l'ordre d'exécution est important. Cela lui permet de gérer efficacement les dépendances inhérentes aux charges de travail de traitement d'images et de vidéos.

Dans cette section, nous allons explorer comment construire un agent d'appel à froid en IA temps réel en utilisant la puissance de Groq et de la plateforme v.

Tout d'abord, comprenons les principales différences entre les CPU, les GPU et les unités de traitement du langage (LPU) de Groq :

• Les CPU sont le cerveau d'un ordinateur, gérant une large gamme de tâches de manière séquentielle. Ils ne sont pas optimisés pour les calculs hautement parallèles.
• Les GPU ont une architecture massivement parallèle, avec des milliers de cœurs, ce qui les rend excellents pour des tâches comme le jeu et l'entraînement de modèles d'IA. Cependant, leur conception complexe peut entraîner une latence et des performances imprévisibles pour l'inférence des modèles de langage de grande taille.
• Les LPU de Groq sont conçus spécifiquement pour l'inférence des modèles de langage de grande taille, avec une architecture plus simple et un accès direct à la mémoire partagée. Cela permet des performances très prévisibles et à faible latence, les rendant idéaux pour les applications en temps réel comme l'IA vocale.

Ensuite, nous explorerons deux cas d'utilisation clés rendus possibles par la vitesse d'inférence rapide de Groq :

1. IA vocale : La combinaison des progrès des modèles de reconnaissance vocale (comme Whisper) et de l'inférence à faible latence de Groq peut permettre la création d'assistants vocaux en temps réel, offrant une expérience de conversation plus naturelle et fluide.

2. Traitement d'images et de vidéos : Les LPU de Groq peuvent également offrir un traitement quasi instantané des images et des vidéos, ouvrant la voie à de nouvelles utilisations grand public.

La puissance de l'unité de traitement des modèles de langage de grande taille (LPU) de Gro est véritablement remarquable. Elle offre un gain de performance significatif pour l'inférence des modèles de langage de grande taille, en répondant aux limites des GPU traditionnels.

L'architecture simplifiée du LPU, conçue spécifiquement pour les tâches séquentielles comme la modélisation du langage, offre des performances prévisibles et à faible latence. Cela ouvre un large éventail d'utilisations passionnantes, des assistants vocaux en temps réel au traitement d'images et de vidéos ultra-rapide.

La démonstration a montré l'intégration de la technologie LPU de Gro avec une plateforme d'IA vocale, permettant la création d'un agent de vente très réactif et naturel. Cette intégration met en évidence le potentiel pour les entreprises d'améliorer leurs interactions avec les clients et d'obtenir de meilleurs résultats.