Können Groqs LPUs eine effizientere KI-Entwicklung vorantreiben?
Nvidia dominierte lange Zeit den Markt der KI-Prozessoren mit seinen leistungsstarken GPUs (Graphic Unit Processors), die weitreichende Anwendungen in der künstlichen Intelligenz fanden.
Neuerdings jedoch gerät der Markt für KI-Chips in Bewegung, angeführt von neuen Akteuren wie Groq. Laut Berichten von Trendingtopics hat sich Groq mit seinen Language Processing Units (LPUs) etabliert, die speziell für die Verarbeitung von generativer KI und Large Language Models (LLMs) konzipiert wurden. Diese LPUs könnten in der Inferenzleistung, also den Schlussfolgerungen, die KI-Modelle aus Eingaben ziehen, sogar Nvidias GPUs übertreffen. Groqs LPUs bieten eine bemerkenswerte sequenzielle Leistung und eine Single-Core-Architektur, die es ermöglicht, LLMs mit über 50 Milliarden Parametern effizient zu kompilieren.
Neue Benchmark-Tests durch ArtificialAnalysis.ai zeigen, dass Groqs LPUs in manchen Punkten den Rechenzentren von Microsoft Azure und Amazon Webservices überlegen sind, insbesondere beim Durchsatz von Token pro Sekunde (Throughput) und beim Preis für die Berechnungen.
Groq hat kürzlich Leistungsergebnisse von über 300 Token pro Sekunde pro Benutzer veröffentlicht, was die Effizienz und Geschwindigkeit im Vergleich zu herkömmlichen GPUs deutlich erhöht.
Die LPU von Groq ist also eine spezielle Art von Computerchip, die dafür gemacht ist, mit Sprache umzugehen – also zum Beispiel, um zu verstehen, was du sagst, oder um Texte zu schreiben.
Stell dir vor, du hast ein super schnelles Gehirn nur für Sprachen, das wäre wie eine LPU. Sie ist viel schneller als normale Computerchips, wenn es um Sprache geht, und kann bis zu 500 Wörter pro Sekunde verarbeiten.
Das ist viel schneller als andere Computer, die vielleicht nur 30 bis 50 Wörter in der gleichen Zeit schaffen. Die LPU ist auch so gebaut, dass sie nicht so viel Strom braucht und daher effizienter ist. Das ist besonders toll für Apps oder Spiele, die in Echtzeit mit dir reden sollen.
Beginnen wir mal mit ein paar Begriffen.
Was sind CPU, GPU und LPU?
In der sich rasant entwickelnden Welt der Technologie stehen Akronymen wie CPU, GPU und neuerdings LPU im Mittelpunkt bahnbrechender Entwicklungen. Während die meisten von uns mit den Begriffen CPU (Central Processing Unit) und GPU (Graphics Processing Unit) vertraut sind, die in unseren Alltagsgeräten allgegenwärtig sind, bleibt LPU (Least Privileged User oder Language Processing Unit) ein weniger bekanntes Akronym, das jedoch in spezialisierten Kreisen an Bedeutung gewinnt.
Stell dir vor, du spielst ein Videospiel auf deinem Computer oder Smartphone. Die flüssigen Bewegungen der Charaktere und die schnellen Reaktionen des Spiels auf deine Befehle sind grösstenteils die Arbeit der CPU (Central Processing Unit) und der GPU (Graphics Processing Unit). Die CPU ist wie das Gehirn deines Computers, das alle Befehle verarbeitet und entscheidet, was als Nächstes zu tun ist. Die GPU ist spezialisiert auf Grafiken und sorgt dafür, dass alles, was du siehst, schön und flüssig aussieht.
Jetzt kommt die LPU (Language Processing Unit) ins Spiel, die zwar weniger bekannt ist, aber eine spezielle Rolle hat. Stell dir vor, du möchtest, dass dein Computer oder Smartphone dich versteht, wenn du mit ihm sprichst, oder dass es dir Texte in natürlicher Sprache schreibt. Hier kommt die LPU ins Spiel.
Sie ist speziell dafür entwickelt, mit Sprache umzugehen – sie kann Wörter verstehen und generieren, fast so, als würde sie mit dir sprechen. Das ist so, als hättest du einen Dolmetscher, der nur darauf spezialisiert ist, Sprache zu verstehen und zu übersetzen. Stell dir vor, du sprichst Englisch, und deine Freundin spricht Spanisch. Ihr könntet ein Gerät mit einer LPU verwenden, das eure Gespräche in Echtzeit übersetzt, sodass ihr mühelos kommunizieren könnt, ohne eine gemeinsame Sprache zu sprechen. Das wäre ohne die spezialisierte Fähigkeit der LPU, Sprache schnell und effizient zu verarbeiten, nicht möglich.
Ein reales Beispiel für die Anwendung einer LPU wäre ein virtueller Assistent wie Siri oder Google Assistant. Diese Technologien müssen schnell verstehen, was du sagst, und in Echtzeit antworten. Eine LPU kann dabei helfen, diese Prozesse viel schneller und effizienter zu machen, als es eine CPU oder GPU allein könnte.
Sie ist wie ein spezialisiertes Werkzeug in einem Werkzeugkasten, das perfekt für Sprachaufgaben geeignet ist, während CPU und GPU die allgemeineren Werkzeuge sind, die für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden können.
LPU-Systeme und ihre Rolle in der KI
Einige Unternehmen, wie Groq.com, erwähnen "ultra-fast LPU™ systems" in Verbindung mit KI-Lösungen für Echtzeitanwendungen. Diese Systeme bieten möglicherweise eine aussergewöhnliche Leistung für anspruchsvolle KI-Anwendungen, indem sie spezifische Herausforderungen wie Rechenleistung und Speicherbandbreite adressieren.
Groq übertrifft die Leistung von Konkurrenten wie Habana, Nvidia, Graphcore und Cabricon Chips mit bis zu 16x besserer Latenz und IPS (Instruction per Second), 5x besserem IPS/Watt (niedrigerer Energieverbrauch) und 10x besserem TCO (Total Cost of Ownership)
Die Entwicklung von LPUs, die auf die Bedürfnisse von Large Language Models (LLMs) wie Llama-2 70B zugeschnitten sind, könnte einen Wendepunkt in der Effizienz und Geschwindigkeit der Textgenerierung darstellen, was die KI-Forschung und -Anwendung erheblich vorantreiben würde.
GROQ: Ein Game-Changer?
Groq bietet gegenüber anderen Chip Herstellern mehrere Vorteile, die es in der schnell wachsenden Welt der künstlichen Intelligenz (KI) und insbesondere in der Verarbeitung von Large Language Models (LLMs) hervorheben.
Ein zentraler Vorteil ist die Geschwindigkeit: Groq sagt, die weltweit schnellsten Large Language Models zu bieten, was eine schnellere Textgenerierung und effizientere Verarbeitung ermöglicht. Im Vergleich zu Nvidias Chips, die bisher die Branche dominierten, bietet Groq eine höhere Effizienz und Geschwindigkeit.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die spezialisierte Architektur von Groqs Language Processing Units (LPUs). Diese sind speziell für die Anforderungen von generativer KI auf Basis von LLMs entworfen und bieten eine aussergewöhnliche sequenzielle Leistung sowie eine Single-Core-Architektur. Diese Architektur ermöglicht es, LLMs mit mehr als 50 Milliarden Parametern automatisch zu kompilieren, bietet sofortigen Speicherzugriff und hohe Genauigkeit auch bei niedrigeren Präzisionsstufen.
Für die Optimierung von Arbeitslasten ermöglicht Groq das direkte Programmieren auf der Groq-Architektur und bietet eine detaillierte Kontrolle über jeden GroqChip™ Prozessor. Dies erlaubt Kunden, massgeschneiderte Anwendungen zu entwickeln und die Leistung ihrer Systeme zu maximieren
Diese Merkmale ermöglichen es Groq, die beiden Hauptengpässe für LLMs – Rechenleistung und Speicherbandbreite – zu überwinden und könnten so eine echte Alternative darstellen: für uns und unsere Umwelt, denn am Ende, kostet alles Energie.
Disclaimer: dieser Artikel wurde mit PerplexityPro, Google und Google Gemini recherchiert, mit Deepl Write verbessert und stellenweise mit ChatGPT zusammen gefasst und vereinfacht. Das Bild stammt von Dalle3.
Quellen:
[...] https://groq.com/
[...] https://artificialanalysis.ai/
[...] https://python.langchain.com/docs/integrations/providers/groq
[...] https://www.sanity.io/docs/groq
[...] https://wow.groq.com/lpu-inference-engine/
[...] https://blog.purestorage.com/purely-informational/cpu-vs-gpu-for-machine-learning/
[...] https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-cpu-and-gpu/
[...] https://www.trendingtopics.eu/groq-neuer-ai-chip-star/
