CPU, hay bộ xử lý trung tâm, thường được coi là "não" của máy tính. Nó chịu trách nhiệm chạy hệ điều hành, tương tác với các chương trình khác nhau và kết nối các thành phần phần cứng khác nhau. Tuy nhiên, CPU không phù hợp đặc biệt với các tác vụ yêu cầu tính toán song song quy mô lớn, như chơi game hoặc huấn luyện các mô hình học sâu.

Đây là nơi GPU, hay đơn vị xử lý đồ họa, đóng vai trò. GPU có kiến trúc cơ bản khác so với CPU. Trong khi một CPU cao cấp như Intel i9 có thể có 24 lõi, một GPU như Nvidia RTX 480 có thể có gần 10.000 lõi. Sự song song hóa quy mô lớn này cho phép GPU vượt trội trong các tác vụ có thể được chia nhỏ thành các tiểu nhiệm vụ độc lập và có thể thực hiện đồng thời.

Sự khác biệt chính giữa CPU và GPU là cách tiếp cận của chúng đối với việc thực hiện tác vụ. CPU được thiết kế để xử lý tuần tự, tuyến tính, nơi chúng thực hiện các tác vụ lần lượt, mặc dù chúng có thể có vẻ đa nhiệm do tốc độ của chúng. Ngược lại, GPU được tối ưu hóa cho xử lý song song, nơi chúng có thể thực hiện hàng trăm tác vụ đồng thời.

Sự khác biệt về kiến trúc này được thể hiện trong các ví dụ "vẽ bằng CPU" và "vẽ bằng GPU". Trong minh họa vẽ bằng CPU, nhiệm vụ vẽ Mona Lisa được thực hiện tuần tự, với mỗi bước được thực hiện lần lượt. Ngược lại, minh họa vẽ bằng GPU cho thấy cách cùng một nhiệm vụ có thể được chia thành hàng nghìn tiểu nhiệm vụ độc lập, sau đó được thực hiện song song, dẫn đến thời gian hoàn thành nhanh hơn nhiều.

Lý do tại sao GPU lại hiệu quả đến vậy đối với các tác vụ như chơi game và học sâu là vì những tác vụ này có thể dễ dàng được song song hóa. Ví dụ, trong chơi game, mỗi điểm ảnh trên màn hình có thể được tính toán độc lập, cho phép GPU xử lý chúng đồng thời. Tương tự, trong học sâu, việc huấn luyện một mạng nơ-ron có thể được chia thành các tính toán nhỏ hơn và độc lập, có thể được thực hiện song song trên GPU.

Tuy nhiên, bản chất tuần tự của việc suy luận mô hình ngôn ngữ lớn, nơi việc dự đoán mỗi từ mới phụ thuộc vào các từ trước đó, đặt ra một thách thức cho GPU. Đây là nơi Grok LPU (Đơn vị Xử lý Mô hình Ngôn ngữ Lớn) đóng vai trò. Grok LPU được thiết kế cụ thể cho việc suy luận mô hình ngôn ngữ lớn, với một kiến trúc đơn giản hơn và bộ nhớ được chia sẻ trực tiếp giữa tất cả các đơn vị xử lý, cho phép hiệu suất dễ dự đoán và độ trễ thấp hơn so với GPU.

GPU có kiến trúc cơ bản khác so với CPU. Trong khi CPU được thiết kế cho các tác vụ tuần tự, GPU được tối ưu hóa cho xử lý song song. CPU hiện đại nhất như Intel i9 có 24 lõi, trong khi một GPU như Nvidia RTX 480 có thể có gần 10.000 lõi.

Sự song song hóa quy mô lớn này khiến GPU trở nên cực kỳ mạnh mẽ đối với các tác vụ có thể được chia thành các tiểu nhiệm vụ độc lập, như chơi game và kết xuất đồ họa. Tuy nhiên, kiến trúc này cũng dẫn đến một số thách thức đối với việc suy luận mô hình ngôn ngữ lớn:

1. Độ trễ và Kết quả Không Thể Dự Đoán: Bản chất của các mô hình ngôn ngữ lớn là tuần tự, vì mỗi dự đoán từ mới phụ thuộc vào những từ trước đó. Logic điều khiển phức tạp cần thiết để quản lý luồng dữ liệu và thứ tự thực hiện trên GPU có thể dẫn đến độ trễ và kết quả không thể dự đoán.

2. Độ phức tạp khi Tối ưu hóa: Để tối ưu hóa hiệu suất của việc suy luận mô hình ngôn ngữ lớn trên GPU, các nhà phát triển cần viết mã hạt nhân CUDA phức tạp để quản lý luồng dữ liệu và thứ tự thực hiện. Đây là một quá trình tốn thời gian và yêu cầu nỗ lực kỹ thuật đáng kể.

Ngược lại, Graphcore IPU (Đơn vị Xử lý Trí Tuệ) được thiết kế cụ thể cho các tác vụ tuần tự như suy luận mô hình ngôn ngữ lớn. IPU có một kiến trúc đơn giản hơn với một lõi duy nhất, nhưng với quyền truy cập bộ nhớ được chia sẻ trực tiếp giữa tất cả các đơn vị xử lý. Tính dự đoán được này dẫn đến độ trễ thấp hơn và sử dụng tài nguyên tốt hơn, mà không cần tối ưu hóa phức tạp.

Kiến trúc chuyên dụng của Graphcore IPU khiến nó trở thành lựa chọn phù hợp hơn cho việc suy luận mô hình ngôn ngữ lớn, mở khóa các trường hợp sử dụng yêu cầu hiệu suất thời gian thực và độ trễ thấp, như trí tuệ giọng nói và xử lý ảnh/video thời gian thực.

GPU là các đơn vị xử lý đa mục đích được thiết kế cho các tác vụ song song, điều này khiến chúng phù hợp cho việc huấn luyện các mô hình AI. Tuy nhiên, đối với việc suy luận mô hình ngôn ngữ lớn, GPU có một số hạn chế:

• Độ trễ và Kết quả Không Thể Dự Đoán: Kiến trúc đa lõi phức tạp của GPU có thể dẫn đến độ trễ và kết quả không thể dự đoán khi thực hiện các tác vụ tuần tự như suy luận mô hình ngôn ngữ, nơi thứ tự thực hiện là quan trọng.
• Độ phức tạp khi Tối ưu hóa: Tối ưu hóa hiệu suất GPU cho các tác vụ tuần tự yêu cầu phải viết mã hạt nhân CUDA phức tạp, điều này tốn thời gian và yêu cầu nỗ lực kỹ thuật đáng kể.

Ngược lại, LPU (Đơn vị Xử lý Ngôn Ngữ) của Groq được thiết kế cụ thể cho các tác vụ tuần tự như suy luận mô hình ngôn ngữ lớn:

• Kiến Trúc Đơn Giản Hóa: Khác với GPU có hàng nghìn lõi, LPU chỉ có một lõi đơn giản. Kiến trúc này được tối ưu hóa cho việc thực hiện tuần tự và dự đoán được.
• Bộ Nhớ Được Chia Sẻ Trực Tiếp: Tất cả các đơn vị xử lý trong LPU có quyền truy cập trực tiếp vào bộ nhớ được chia sẻ, cho phép chúng biết chính xác những token nào đã được tạo ra trước đó, cải thiện tính dự đoán và hiệu suất.
• Hiệu Suất Dự Đoán Được: Tính dự đoán cao của luồng dữ liệu của LPU dẫn đến việc sử dụng tài nguyên cao hơn nhiều và hiệu suất dự đoán được tốt hơn cho các nhà phát triển, mà không cần tối ưu hóa phức tạp.

Tóm lại, thiết kế tinh gọn của LPU dành cho các tác vụ tuần tự, trái ngược với kiến trúc đa mục đích và song song của GPU, khiến nó trở thành một giải pháp mạnh mẽ cho việc suy luận mô hình ngôn ngữ lớn, cho phép các ứng dụng thời gian thực, độ trễ thấp như trí tuệ giọng nói và xử lý ảnh/video.

Sự ra mắt của LPU (Đơn Vị Xử Lý Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn) của Gro đã mở ra những khả năng mới để xây dựng trí tuệ giọng nói thời gian thực và bot trò chuyện. Khác với GPU, được thiết kế cho các tác vụ song song, LPU được tối ưu hóa cho các tác vụ tuần tự như suy luận mô hình ngôn ngữ, cho phép hiệu suất độ trễ thấp và dự đoán được.

Điều này mở khóa một số trường hợp sử dụng thú vị:

1. Trí Tuệ Giọng Nói Thời Gian Thực: Sự kết hợp của các mô hình chuyển đổi giọng nói thành văn bản tiên tiến như Whisper và suy luận độ trễ thấp của LPU của Gro cho phép tạo ra các trợ lý giọng nói thời gian thực, có thể tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên, mà không có những độ trễ đã làm phiền các nỗ lực trước đây.

2. Đại Lý Bán Hàng Đi Ra: Bằng cách tích hợp trí tuệ giọng nói được cung cấp bởi Gro với các nền tảng như Vonage, các doanh nghiệp có thể xây dựng các đại lý bán hàng đi ra có thể gọi cho khách hàng, hiểu cuộc trò chuyện và phản hồi trong thời gian thực, đồng thời ghi lại tương tác trong CRM.

3. Xử Lý Ảnh/Video Thông Minh: LPU của Gro cũng có thể được tận dụng để xử lý ảnh và video nhanh chóng và song song. Điều này mở ra các trường hợp sử dụng như tăng cường ảnh thời gian thực, phát hiện đối tượng và phân tích video.

Để minh họa cách xây dựng một trợ lý giọng nói thời gian thực, diễn giả trình bày về việc tích hợp với nền tảng của Vonage. Điều này bao gồm:

1. Thiết lập một trợ lý giọng nói AI với các lời nhắc, giọng nói và mô hình ngôn ngữ có thể tùy chỉnh.
2. Mua một số điện thoại để nhận và thực hiện các cuộc gọi.
3. Tích hợp trí tuệ giọng nói vào một nền tảng đại lý trò chuyện hiện có, như Rasa.
4. Xử lý luồng cuộc gọi, bao gồm chuyển đổi giọng nói thành văn bản, suy luận mô hình ngôn ngữ và chuyển đổi văn bản thành giọng nói.

Các lợi ích chính của cách tiếp cận này là khả năng xây dựng một trải nghiệm trò chuyện đa kênh phản hồi cao, có thể chuyển đổi trơn tru giữa các tương tác dựa trên giọng nói và dựa trên văn bản.

Nói chung, sự ra mắt của công nghệ LPU của Gro đại diện cho một bước tiến đáng kể trong khả năng của các hệ thống AI thời gian thực, mở đường cho một thế hệ mới các ứng dụng thông mi