CPU,或中央處理器,通常被視為電腦的「大腦」。它負責運行作業系統、與不同程式互動,以及連接各種硬體元件。然而,CPU並不特別適合需要大量並行運算的任務,例如遊戲或訓練深度學習模型。

這就是GPU,或圖形處理器,發揮作用的地方。GPU與CPU有根本不同的架構。而像Intel i9這樣的高階CPU可能有24個核心,像Nvidia RTX 480這樣的GPU可以有近10,000個核心。這種大規模的並行性使GPU在可分解為較小、獨立子任務並同時執行的任務上表現出色。

CPU和GPU之間的關鍵差異在於它們的任務執行方式。CPU設計用於順序、線性處理,它們一個接一個地執行任務,儘管由於速度快而可能看起來在多工。相反,GPU則針對並行處理進行優化,它們可以同時執行數百個任務。

這種架構差異在「CPU繪畫」和「GPU繪畫」示例中得到體現。在CPU繪畫演示中,繪製蒙娜麗莎的任務是按順序執行的,每個步驟都是一個接一個地完成。相反,GPU繪畫演示展示了如何將同一任務分解為數千個獨立的子任務,然後並行執行,從而大大縮短了完成時間。

GPU之所以在遊戲和深度學習等任務上如此有效,是因為這些任務可以很容易地並行化。例如,在遊戲中,屏幕上的每個像素都可以獨立計算,允許GPU同時處理它們。同樣地,在深度學習中,神經網路的訓練可以分解為較小的、獨立的計算,可以在GPU上並行執行。

然而,大型語言模型推理的順序性質,其中每個新單詞的預測都依賴於前面的單詞,給GPU帶來了挑戰。這就是Grok LPU(大型語言模型處理單元)的用武之地。Grok LPU專門為大型語言模型推理而設計,具有更簡單的架構和直接的共享內存,使其相比GPU具有更可預測和更低延遲的性能。

總之,CPU和GPU有根本不同的架構,適合不同類型的任務。CPU擅長於順序、線性處理,而GPU則針對並行處理進行優化,使其更適合可輕易並行化的任務,如遊戲和深度學習。而Grok LPU則專門為大型語言模型推理而設計,解決了這一任務順序性質帶來的挑戰。