A CPU, ou unidade central de processamento, é frequentemente considerada o "cérebro" de um computador. Ela é responsável por executar o sistema operacional, interagir com diferentes programas e conectar vários componentes de hardware. No entanto, as CPUs não são particularmente adequadas para tarefas que exigem computação paralela massiva, como jogos ou treinamento de modelos de aprendizado profundo.

É aí que entram as GPUs, ou unidades de processamento gráfico. As GPUs têm uma arquitetura fundamentalmente diferente em comparação com as CPUs. Enquanto uma CPU de alta gama como o Intel i9 pode ter 24 núcleos, uma GPU como a Nvidia RTX 480 pode ter quase 10.000 núcleos. Esse paralelismo massivo permite que as GPUs se destaquem em tarefas que podem ser divididas em subtarefas menores e independentes, que podem ser executadas simultaneamente.

A principal diferença entre CPUs e GPUs é a abordagem para a execução de tarefas. As CPUs são projetadas para processamento sequencial e linear, onde elas executam as tarefas uma após a outra, mesmo que pareçam estar executando várias tarefas simultaneamente devido à sua velocidade. As GPUs, por outro lado, são otimizadas para processamento paralelo, onde elas podem executar centenas de tarefas simultaneamente.

As GPUs têm uma arquitetura fundamentalmente diferente em comparação com as CPUs. Enquanto as CPUs são projetadas para tarefas sequenciais, as GPUs são otimizadas para processamento paralelo. A CPU de última geração, como o Intel i9, tem 24 núcleos, enquanto uma GPU como a Nvidia RTX 480 pode ter quase 10.000 núcleos.

Esse paralelismo massivo torna as GPUs extremamente poderosas para tarefas que podem ser divididas em subtarefas independentes, como jogos e renderização gráfica. No entanto, essa arquitetura também leva a alguns desafios para a inferência de modelos de linguagem de grande porte:

1. Latência e Resultados Imprevisíveis: A natureza dos modelos de linguagem de grande porte é sequencial, pois cada nova previsão de palavra depende das anteriores. A lógica de controle complexa necessária para gerenciar o fluxo de dados e a ordem de execução em uma GPU pode levar a latência e resultados imprevisíveis.

2. Complexidade de Otimização: Para otimizar o desempenho da inferência de modelos de linguagem de grande porte em uma GPU, os desenvolvedores precisam escrever código de kernel CUDA complexo para gerenciar o fluxo de dados e a ordem de execução. Esse é um processo demorado que requer um esforço de engenharia significativo.

As GPUs são unidades de processamento de uso geral projetadas para tarefas paralelas, o que as torna adequadas para o treinamento de modelos de IA. No entanto, para a inferência de modelos de linguagem de grande porte, as GPUs têm algumas limitações:

• Latência e Resultados Imprevisíveis: A arquitetura complexa e multicore das GPUs pode levar a latência imprevisível e resultados quando executando tarefas sequenciais como a inferência de modelos de linguagem, onde a ordem de execução é importante.
• Complexidade de Otimização: Otimizar o desempenho da GPU para tarefas sequenciais requer escrever código de kernel CUDA complexo, o que é demorado e requer um esforço de engenharia significativo.

Em contraste, a LPU (Unidade de Processamento de Linguagem) da Groq é projetada especificamente para tarefas sequenciais como a inferência de modelos de linguagem de grande porte:

• Arquitetura Simplificada: Ao contrário das GPUs com milhares de núcleos, a LPU tem um único núcleo simplificado. Essa arquitetura é otimizada para execução sequencial e previsível.
• Memória Compartilhada Direta: Todas as unidades de processamento na LPU têm acesso direto à memória compartilhada, permitindo que elas saibam exatamente quais tokens foram gerados anteriormente, melhorando a previsibilidade e o desempenho.

A introdução da LPU (Unidade de Processamento de Modelos de Linguagem) da Gro abriu novas possibilidades para a construção de IA de voz em tempo real e chatbots conversacionais. Diferentemente das GPUs, que são projetadas para tarefas paralelas, as LPUs são otimizadas para tarefas sequenciais como a inferência de modelos de linguagem, permitindo um desempenho de baixa latência e previsível.

Isso desbloqueia vários casos de uso interessantes:

1. IA de Voz em Tempo Real: A combinação de modelos de fala para texto avançados, como o Whisper, e a inferência de baixa latência da LPU da Gro, permite a criação de assistentes de IA de voz fluentes e em tempo real. Esses podem se envolver em conversas naturais, sem os atrasos que prejudicaram tentativas anteriores.

2. Agentes de Vendas de Saída: Ao integrar a IA de voz alimentada pela Gro com plataformas como a Vonage, as empresas podem construir agentes de vendas de saída que podem ligar para os clientes, entender a conversa e responder em tempo real, tudo isso registrando a interação em um CRM.

A Groq LPU (Unidade de Processamento de Linguagem) não é projetada apenas para a inferência de modelos de linguagem de grande porte, mas também se destaca em outras tarefas sequenciais, como processamento de imagens e vídeos. A Groq apresentou demonstrações impressionantes de processamento de imagens em tempo real que aproveitam a arquitetura da LPU.

Na demonstração, uma imagem de origem é carregada no mecanismo de inferência da Groq. O mecanismo, então, aplica oito modelos GAN (Redes Adversárias Generativas) diferentes em paralelo à imagem, gerando oito versões estilizadas diferentes. Todo esse processo acontece em tempo real, com os resultados aparecendo quase instantaneamente.

A principal vantagem da LPU da Groq para esse caso de uso é seu desempenho altamente previsível e de baixa latência. Ao contrário das GPUs, que são projetadas para processamento paralelo, a arquitetura de núcleo único da LPU da Groq é otimizada para tarefas sequenciais onde a ordem de execução é importante. Isso permite que ela lide eficientemente com as dependências inerentes às cargas de trabalho de processamento de imagens e vídeos.

Nesta seção, exploraremos como construir um agente de telemarketing de IA em tempo real usando o poder da Groq e da plataforma v.

Primeiro, vamos entender as principais diferenças entre CPUs, GPUs e as LPUs (Unidades de Processamento de Linguagem) da Groq:

• CPUs são o cérebro de um computador, lidando com uma ampla gama de tarefas sequencialmente. Elas não são otimizadas para computações altamente paralelas.
• GPUs têm uma arquitetura massivamente paralela, com milhares de núcleos, o que as torna excelentes para tarefas como jogos e treinamento de modelos de IA. No entanto, seu design complexo pode levar a latência imprevisível e desempenho para a inferência de modelos de linguagem de grande porte.
• As LPUs da Groq são projetadas especificamente para a inferência de modelos de linguagem de grande porte, com uma arquitetura mais simples e acesso direto à memória compartilhada. Isso permite um desempenho altamente previsível e de baixa latência, tornando-as ideais para aplicativos em tempo real, como IA de voz.

Em seguida, exploraremos dois casos de uso-chave desbloqueados pela velocidade de inferência rápida da Groq:

1. IA de Voz: A combinação de avanços em modelos de fala para texto (como o Whisper) e a inferência de baixa latência da Groq pode permitir assistentes de IA de voz verdadeiramente em tempo real, proporcionando uma experiência conversacional mais natural e fluida.

2. Processamento de Imagens e Vídeos: As LPUs da Groq também podem oferecer processamento quase instantâneo de imagens e vídeos, desbloqueando novos casos de uso voltados para o consumidor.