CPUは、コンピューターの「脳」と考えられています。オペレーティングシステムの実行、さまざまなプログラムとの対話、さまざまなハードウェアコンポーネントの接続を担当しています。しかし、CPUはゲームやディープラーニングモデルの学習など、大規模な並列計算を必要とするタスクには適していません。

ここでGPU、つまりグラフィックスプロセッシングユニットが登場します。GPUはCPUと根本的に異なるアーキテクチャを持っています。Intel i9のようなハイエンドCPUが24コアを持つのに対し、Nvidia RTX 480のようなGPUは約10,000コアを持っています。この大規模な並列性により、GPUは小さな独立したサブタスクに分割できるタスクに優れています。

CPUとGPUの主な違いは、タスク実行のアプローチにあります。CPUは順次、線形の処理に設計されており、一つずつタスクを実行します。一方、GPUは並列処理に最適化されており、数百のタスクを同時に実行できます。

この違いは「CPUペイント」と「GPUペイント」の例で示されています。CPUペイントでは、モナリザを描くタスクが順次実行されます。一方、GPUペイントでは、同じタスクを数千の独立したサブタスクに分割し、並列に実行することで、はるかに高速に完了します。

GPUがゲームやディープラーニングに適しているのは、これらのタスクが容易に並列化できるためです。ゲームでは各ピクセルを独立して計算でき、ディープラーニングでは、ニューラルネットワークの学習を小さな独立した計算に分割できます。

しかし、大規模言語モデルの推論では、各単語の予測が前の単語に依存するため、GPUの並列性が課題となります。ここでGroq LPU(Large Language Model Processing Unit)が登場します。Groq LPUは大規模言語モデルの推論に特化しており、シンプルなアーキテクチャと全処理ユニットの直接共有メモリにより、GPUに比べて予測可能性が高く、低レイテンシーのパフォーマンスを実現します。

要約すると、CPUとGPUは根本的に異なるアーキテクチャを持ち、異なるタイプのタスクに適しています。CPUは順次、線形の処理に優れ、GPUは並列処理に最適化されています。一方、Groq LPUは大規模言語モデルの推論に特化しており、この課題に取り組んでいます。