CPU, eller centralprocessorn, anses ofta vara "hjärnan" i en dator. Den ansvarar för att köra operativsystemet, interagera med olika program och koppla samman olika hårdvarukomponenter. CPU:er är dock inte särskilt lämpade för uppgifter som kräver massiv parallell beräkning, som spel eller träning av djupinlärningsmodeller.

Det är här GPU:er, eller grafikkretsar, kommer in i bilden. GPU:er har en fundamentalt annorlunda arkitektur jämfört med CPU:er. Medan en toppmodern CPU som Intel i9 kan ha 24 kärnor, kan en GPU som Nvidia RTX 480 ha nästan 10 000 kärnor. Denna massiva parallellism gör att GPU:er är utmärkta på uppgifter som kan delas upp i mindre, oberoende deluppgifter som kan utföras samtidigt.

Nyckelskillnaden mellan CPU:er och GPU:er är deras tillvägagångssätt för uppgiftsutförande. CPU:er är utformade för sekvensiell, linjär bearbetning, där de utför uppgifter en efter en, även om de kan verka multitaska på grund av sin hastighet. GPU:er å andra sidan är optimerade för parallell bearbetning, där de kan utföra hundratals uppgifter samtidigt.

Denna skillnad i arkitektur visas i exemplen "CPU-målning" och "GPU-målning". I CPU-målningsdemonstrationen utförs uppgiften att måla Mona Lisa sekventiellt, där varje steg utförs ett efter det andra. I kontrast visar GPU-målningsdemonstrationen hur samma uppgift kan delas upp i tusentals oberoende deluppgifter, som sedan utförs parallellt, vilket resulterar i en mycket snabbare färdigställandetid.

GPU har en fundamentalt annorlunda arkitektur jämfört med CPU. Medan CPU är utformad för sekventiella uppgifter, är GPU optimerad för parallell bearbetning. Den senaste toppmodellen av CPU, som Intel i9, har 24 kärnor, medan en GPU som Nvidia RTX 480 kan ha nästan 10 000 kärnor.

Denna massiva parallellism gör GPU extremt kraftfull för uppgifter som kan delas upp i oberoende deluppgifter, som spel och grafisk rendering. Denna arkitektur leder dock också till vissa utmaningar för stora språkmodellsinferens:

1. Latens och oförutsägbara resultat: Naturen hos stora språkmodeller är sekvensiell, eftersom varje ny ordprediktion beror på de föregående. Den komplexa kontrolllogiken som krävs för att hantera dataflödet och exekveringsordningen på en GPU kan leda till oförutsägbar latens och resultat.

2. Optimeringskomplexitet: För att optimera prestandan för stora språkmodellsinferens på en GPU måste utvecklare skriva komplex CUDA-kärnkod för att hantera dataflödet och exekveringsordningen. Detta är en tidskrävande process som kräver betydande tekniska insatser.

GPU:er är allmänna bearbetningsenheter utformade för parallella uppgifter, vilket gör dem väl lämpade för träning av AI-modeller. För stora språkmodellsinferens har GPU:er dock vissa begränsningar:

• Latens och oförutsägbara resultat: Den komplexa, flerkärniga arkitekturen hos GPU:er kan leda till oförutsägbar latens och resultat när de utför sekventiella uppgifter som språkmodellsinferens, där exekveringsordningen är viktig.
• Optimeringskomplexitet: Att optimera GPU-prestanda för sekventiella uppgifter kräver att man skriver komplex CUDA-kärnkod, vilket är tidskrävande och kräver betydande tekniska insatser.

I kontrast är Groq's LPU (Language Processing Unit) utformad specifikt för sekventiella uppgifter som stora språkmodellsinferens:

• Förenklad arkitektur: Till skillnad från GPU:er med tusentals kärnor har LPU:n en enda, förenklad kärna. Denna arkitektur är optimerad för förutsägbar, sekvensiell exekvering.
• Direkt delat minne: Alla bearbetningsenheter i LPU:n har direkt åtkomst till delat minne, vilket gör att de exakt kan veta vilka tokens som genererats tidigare, vilket förbättrar förutsägbarheten och prestandan.
• Förutsägbar prestanda: Den höga förutsägbarheten i LPU:ns dataflöde leder till mycket högre resursanvändning och mer förutsägbar prestanda för utvecklare, utan behov av komplex optimering.

Introduktionen av Gro's LPU (Large Language Model Processing Unit) har öppnat upp nya möjligheter för att bygga röststyrda AI-system och chattbotar i realtid. Till skillnad från GPU:er, som är utformade för parallella uppgifter, är LPU:er optimerade för sekventiella uppgifter som språkmodellsinferens, vilket möjliggör låg latens och förutsägbar prestanda.

Detta låser upp flera intressanta användningsområden:

1. Röststyrda AI-system i realtid: Kombinationen av avancerade tal-till-text-modeller som Whisper och Gro's LPU:s låga latens möjliggör skapandet av flytande, röststyrda AI-assistenter i realtid. Dessa kan delta i naturliga samtal utan de fördröjningar som har plågat tidigare försök.

2. Utgående säljagenter: Genom att integrera Gro-driven röst-AI med plattformar som Vonage kan företag bygga utgående säljagenter som kan ringa kunder, förstå samtalet och svara i realtid, samtidigt som interaktionen loggas i ett CRM-system.

Groq LPU (Language Processing Unit) är inte bara utformad för stora språkmodellsinferens, utan är också utmärkt på andra sekventiella uppgifter som bild- och videobearbetning. Groq har visat upp imponerande demonstrationer av realtidsbildbearbetning som utnyttjar LPU:ns arkitektur.

I demonstrationen laddas en källbild upp till Groq-inferensmotorn. Motorn tillämpar sedan åtta olika GAN-modeller (Generative Adversarial Network) parallellt på bilden och genererar åtta olika stiliserade versioner. Hela denna process sker i realtid, där resultaten visas nästan omedelbart.

Nyckelfördelen med Groq LPU för detta användningsfall är dess mycket förutsägbara och låglatenta prestanda. Till skillnad från GPU:er, som är utformade för parallell bearbetning, är Groq LPU:ns enkelkärniga arkitektur optimerad för sekventiella uppgifter där exekveringsordningen är viktig. Detta gör att den kan hantera beroendeförhållandena som är inneboende i bild- och videobearbetningsarbetsbelastningar på ett effektivt sätt.

I det här avsnittet kommer vi att utforska hur man bygger en AI-säljagent för kalla samtal i realtid med hjälp av kraften hos Groq och v.-plattformen.

Låt oss först förstå de viktigaste skillnaderna mellan CPU:er, GPU:er och Groq's LPU:er (Language Processing Units):

• CPU:er är datorns hjärna och hanterar en bred uppsättning uppgifter sekventiellt. De är inte optimerade för starkt parallella beräkningar.
• GPU:er har en massivt parallell arkitektur, med tusentals kärnor, vilket gör dem utmärkta för uppgifter som spel och träning av AI-modeller. Deras komplexa design kan dock leda till oförutsägbar latens och prestanda för stora språkmodellsinferens.
• Groq's LPU:er är specifikt utformade för stora språkmodellsinferens, med en enklare arkitektur och direkt delat minnestillgång. Detta möjliggör mycket förutsägbar och låglatent prestanda, vilket gör dem idealiska för realtidstillämpningar som röst-AI.