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LPU vs. GPU vs. CPU: Cómo Groq implementa IA en tiempo real con LPU Inference Engine
La empresa Groq, fundada por Jonathan Ross, la misma persona que implementó gran parte de las TPUs de Google, acaba de establecer un nuevo paradigma en el procesamiento de los LLMs. Estos modelos en general requieren de sustanciales capacidades de procesamiento. Ante este desafío, Groq ha introducido al mundo su Unidad de Procesamiento de Lenguaje (LPU), diseñada específicamente para manejar las tareas computacionalmente intensivas que los LLMs demandan durante la inferencia.
El problema con los procesadores tradicionales es que los avances en los LLMs están presentando cada vez más desafíos computacionales sin precedentes, especialmente en términos de densidad de cálculo y ancho de banda de memoria, áreas donde las Unidades Centrales de Procesamiento (CPUs) y las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs) tradicionales encuentran limitaciones.
Las CPUs, diseñadas inicialmente para una amplia gama de tareas informáticas generales, enfrentan como ya sabemos grandes desafíos al manejar las demandas de los LLMs debido a su estructura de procesamiento secuencial y limitaciones en el paralelismo. Aunque son capaces de ejecutar tareas de IA, la complejidad y el tamaño de los modelos de lenguaje de hoy en día exceden con creces su capacidad óptima de procesamiento, resultando en una eficiencia reducida y tiempos de respuesta más largos.
Por otro lado, las GPUs, a pesar de ser una mejora considerable sobre las CPUs debido a su habilidad para realizar cálculos paralelos, también enfrentan restricciones críticas cuando se aplican a LLMs. Una estrategia clave para la optimización de la inferencia en LLMs es procesar múltiples solicitudes simultáneamente a través de grandes lotes. Sin embargo, debido al inmenso tamaño y complejidad de los LLMs, este enfoque demanda una cantidad sustancial de VRAM.
La generación actual de GPUs, a pesar de ser avanzada, a menudo no poseen suficiente VRAM para acomodar los grandes lotes requeridos para una inferencia óptima en LLMs, lo que lleva a un cuello de botella en la eficiencia del procesamiento. Esta limitación no solo restringe la velocidad y el rendimiento de las operaciones de LLM, sino que también plantea desafíos en la escalabilidad de sus aplicaciones para escenarios del mundo real, donde son esenciales tiempos de respuesta rápidos y la capacidad para manejar múltiples solicitudes de manera concurrente.
La solución de Groq: LPU Inference Engine
La solución propuesta por Groq, la Unidad de Procesamiento de Lenguaje (LPU), aborda específicamente estas limitaciones. A diferencia de las CPUs y GPUs, las LPUs están diseñadas desde cero para manejar las demandas computacionales de los LLMs durante la inferencia, y están basadas en una nueva arquitectura diseñada por esta misma empresa, llamada TSP (Tensor-Streaming Processor). Con una arquitectura que prioriza la densidad de cálculo y un ancho de banda de memoria sustancialmente mayor, estas ofrecen una mejora significativa en el procesamiento de modelos de lenguaje, permitiendo una generación de texto más rápida y eficiente.
Figura :5 Arquitectura TSP (vídeo)
Estas nuevas unidades de procesamiento ofrecen un gran rendimiento en la generación y procesamiento de secuencias de texto, alcanzando más de 300 Tokens por segundo por usuario en modelos como Llama-2 70B. Esta capacidad permite una interacción casi instantánea con aplicaciones basadas en LLMs, abriendo nuevas posibilidades para el desarrollo de tecnologías de IA en tiempo real.
El problema con los procesadores tradicionales es que los avances en los LLMs están presentando cada vez más desafíos computacionales sin precedentes, especialmente en términos de densidad de cálculo y ancho de banda de memoria, áreas donde las Unidades Centrales de Procesamiento (CPUs) y las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs) tradicionales encuentran limitaciones.
Figura 2: Mensaje de bienvenida de Groq en su web
Las CPUs, diseñadas inicialmente para una amplia gama de tareas informáticas generales, enfrentan como ya sabemos grandes desafíos al manejar las demandas de los LLMs debido a su estructura de procesamiento secuencial y limitaciones en el paralelismo. Aunque son capaces de ejecutar tareas de IA, la complejidad y el tamaño de los modelos de lenguaje de hoy en día exceden con creces su capacidad óptima de procesamiento, resultando en una eficiencia reducida y tiempos de respuesta más largos.
Figura 3: CPU vs GPU
Por otro lado, las GPUs, a pesar de ser una mejora considerable sobre las CPUs debido a su habilidad para realizar cálculos paralelos, también enfrentan restricciones críticas cuando se aplican a LLMs. Una estrategia clave para la optimización de la inferencia en LLMs es procesar múltiples solicitudes simultáneamente a través de grandes lotes. Sin embargo, debido al inmenso tamaño y complejidad de los LLMs, este enfoque demanda una cantidad sustancial de VRAM.
Figura 4: TSP (Tensor-Streaming Processor)
La generación actual de GPUs, a pesar de ser avanzada, a menudo no poseen suficiente VRAM para acomodar los grandes lotes requeridos para una inferencia óptima en LLMs, lo que lleva a un cuello de botella en la eficiencia del procesamiento. Esta limitación no solo restringe la velocidad y el rendimiento de las operaciones de LLM, sino que también plantea desafíos en la escalabilidad de sus aplicaciones para escenarios del mundo real, donde son esenciales tiempos de respuesta rápidos y la capacidad para manejar múltiples solicitudes de manera concurrente.
La solución de Groq: LPU Inference Engine
La solución propuesta por Groq, la Unidad de Procesamiento de Lenguaje (LPU), aborda específicamente estas limitaciones. A diferencia de las CPUs y GPUs, las LPUs están diseñadas desde cero para manejar las demandas computacionales de los LLMs durante la inferencia, y están basadas en una nueva arquitectura diseñada por esta misma empresa, llamada TSP (Tensor-Streaming Processor). Con una arquitectura que prioriza la densidad de cálculo y un ancho de banda de memoria sustancialmente mayor, estas ofrecen una mejora significativa en el procesamiento de modelos de lenguaje, permitiendo una generación de texto más rápida y eficiente.
Estas nuevas unidades de procesamiento ofrecen un gran rendimiento en la generación y procesamiento de secuencias de texto, alcanzando más de 300 Tokens por segundo por usuario en modelos como Llama-2 70B. Esta capacidad permite una interacción casi instantánea con aplicaciones basadas en LLMs, abriendo nuevas posibilidades para el desarrollo de tecnologías de IA en tiempo real.
Figura 6: Groq LPU Chip
Una de sus innovaciones clave es su arquitectura de núcleo único, complementada con una red sincrónica, un diseño dentro del chip que mantiene todas las operaciones sincronizadas en el tiempo. Cada chip cuenta con 230MB de SRAM, por lo que los LLMs se ejecutan en cientos de estos chips en un pipeline, de manera que muchas de las tareas se realizan al mismo tiempo.
Desafíos
A medida que el paisaje de la IA continúa evolucionando, con tamaños de ventana de contexto de los LLMs en aumento (recientemente Google ha anunciado su modelo Gemini 1.5 Pro de 1M de tokens de ventana de contexto) y estrategias de memoria innovadoras emergiendo, el papel de las LPUs en la habilitación de aplicaciones de IA más rápidas, eficientes y rentables se vuelve cada vez más crítico. Groq se posiciona en la vanguardia de esta evolución, no solo desafiando a los jugadores establecidos como NVIDIA, sino también abriendo nuevas posibilidades para desarrolladores, negocios y la sociedad en general.
Sin embargo, su adopción masiva enfrenta obstáculos, como la compatibilidad con el software existente y la resistencia del mercado a nuevas tecnologías. Groq trabaja para superar estas barreras desarrollando software y compiladores compatibles con frameworks de aprendizaje automático establecidos, como PyTorch y Tensorflow, facilitando así la integración de LPUs en flujos de trabajo existentes. A pesar de estos esfuerzos, la transición a una nueva arquitectura de hardware requiere una demostración convincente de su eficacia y fiabilidad a largo plazo.
Conclusiones
Groq está redefiniendo el panorama del procesamiento de inteligencia artificial con sus Unidades de Procesamiento de Lenguaje (LPUs), diseñadas específicamente para optimizar la inferencia en LLMs. Al superar las capacidades de las CPUs y GPUs tradicionales, se introduce un nuevo paradigma en el campo de la IA, promoviendo un avance significativo hacia aplicaciones más eficientes y precisas en el procesamiento del lenguaje natural.
Figura 8: Faqs en Groq.
La innovación de Groq no solo desafía las normativas establecidas, sino que también habilita el desarrollo de aplicaciones antes poco imaginables, marcando el comienzo de una posible nueva era en la que la inteligencia artificial se integra aún más profundamente en nuestras vidas y negocios, impulsando transformaciones en múltiples sectores con su capacidad de generar y analizar texto en tiempo real. Puedes probar a interactuar con LLMs sobre estos chips desde la página web de Groq.
Saludos,
Autor: Javier del Pino Díaz (Intership en Ideas Locas)
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