Pour comprendre ce qu’est une unité de traitement de la langue (ou LPU), vous devez d’abord comprendre les grands modèles linguistiques ou LLM. C'est un concept assez simple : En s’appuyant sur de grandes quantités de données, les LLM prédisent le mot suivant qui devrait suivre une séquence. Simples par nature, mais extrêmement complexes dans la pratique, les LLM peuvent créer, classer et résumer du texte avec cohérence et précision qui rivalise avec le texte produit par les humains. Dans une application pratique, les LLM peuvent produire des chatbots de support client, générer des recommandations de produits personnalisées, écrire du contenu marketing unique et fournir une étude de marché pertinente.
Jusqu’à récemment, les LLM étaient alimentés par des puces et des systèmes de traitement existants. Mais les unités de traitement du langage (LPU) sont des puces et des systèmes informatiques sur mesure qui promettent d’accélérer le développement du LLM avec des vitesses et une précision inédites. Équipées d’infrastructures de stockage capables de gérer leur vitesse et leur débit incroyables, les LPU sont l’avenir du traitement du langage naturel, avec le potentiel de repenser radicalement des secteurs tels que la cybersécurité, le secteur public, la recherche et la finance.
Qu’est-ce qu’une unité de traitement du langage (LPU) ?
LPU signifie Language Processing Unit. Il s’agit d’une puce propriétaire et spécialisée développée par une société appelée Groq (à ne pas confondre avec la société d’intelligence artificielle Grok dirigée par Elon Musk). Groq a conçu des LPU spécialement pour répondre aux exigences uniques en matière de vitesse et de mémoire des LLM. À savoir, une LPU est un processeur particulièrement rapide, conçu pour les applications gourmandes en calculs qui sont séquentielles par nature plutôt que parallèles, et les LLM sont particulièrement séquentielles.
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Le marché LLM est actuellement compétitif, avec des entreprises géantes comme Nvidia en concurrence pour produire les meilleurs modèles pour des applications générales et spécifiques. Groq a décidé, plutôt que de rivaliser dans ce domaine, de doubler ses efforts pour produire le meilleur chipset et système de traitement pour exécuter ces LLM.
La principale différence entre une LPU et des processeurs traditionnels réside dans le fait que les LPU mettent l’accent sur le traitement séquentiel. Les processeurs centraux actuels sont excellents pour les calculs numériques, et les processeurs graphiques excellent pour les calculs parallèles. Mais les LPU sont spécialement conçues pour répondre à la nature complexe et séquentielle du langage, en aidant à former des modèles capables de comprendre le contexte, de générer des réponses cohérentes et de reconnaître les schémas.
Comment fonctionne une unité de traitement du langage (LPU) ?
La LPU propriétaire de Groq est un composant essentiel de son moteur d’inférence LPU, qui est un nouveau type de système de traitement. Un moteur d’inférence LPU est un environnement de calcul spécialisé qui résout les goulets d’étranglement de la bande passante de calcul et de mémoire qui pèsent sur les LLM.
Comme un moteur d’inférence LPU a autant ou plus de capacité de calcul qu’un GPU, mais qu’il n’est pas chargé de goulets d’étranglement de bande passante de mémoire externe, un moteur d’inférence LPU peut fournir des performances d’ordre de grandeur mesurablement supérieur aux systèmes de traitement conventionnels lors de l’entraînement et de l’exploitation de LLM. Ce débit phénoménal doit cependant aller quelque part, et les solutions de stockage de données sur site traditionnelles peuvent avoir du mal à répondre aux exigences d’un moteur d’inférence LPU.
Les moteurs d’inférence LPU fonctionnent sur une architecture monocœur et un réseau synchrone, même dans les déploiements à grande échelle, et ils maintiennent un haut degré de précision, même à des niveaux de précision inférieurs. Avec d’excellentes performances séquentielles et un accès quasi instantané à la mémoire, Groq se targue que le moteur d’inférence LPU peut compiler automatiquement des LLM supérieurs à 50 milliards de paramètres.
Avantages de l’utilisation d’une unité de traitement du langage (LPU)
L’utilisation d’une LPU est assez simple : Il s’agit d’un système de puce et de traitement spécialement conçu pour l’entraînement des LLM. Sans vous lier à un modèle ou à un schéma d’entraînement particulier, la LPU est conçue pour optimiser l’efficacité et les performances des LLM, quelle que soit l’architecture. Les chercheurs et développeurs d’AI/ML qui expérimentent différentes architectures de modèles, tailles d’ensembles de données et méthodologies d’entraînement peuvent utiliser des LPU pour accélérer leurs recherches et expérimenter différentes approches sans être contraints par du matériel à usage général.
Les processeurs actuels et même certaines solutions de stockage de données ne peuvent pas gérer la vitesse et la demande dont les LLM ont besoin. Et au fur et à mesure que les LLM deviennent encore plus rapides, l’utilisation de GPU pour les entraîner deviendra probablement une solution moins viable. Comme une LPU réside dans le datacenter en même temps que les CPU et les GPU, il est possible d’intégrer entièrement le développement LLM dans les environnements réseau existants. Grâce à un stockage d’entreprise flash suffisamment rapide, une LPU peut entraîner et déployer des LLM d’une taille et d’une complexité sans précédent.
Lorsque vous exploitez une architecture spécialisée spécialement conçue pour une certaine tâche, vous pouvez atteindre des vitesses de traitement plus rapides, un débit plus élevé et une précision améliorée. Quel que soit l’objectif final du LLM, qu’il soit développé pour la reconnaissance vocale, la traduction linguistique ou l’analyse des sentiments, un LPU offrira une efficacité et une précision supérieures à celles du matériel à usage général.
Applications des unités de traitement du langage (LPU)
Les LPU accélèrent le développement et l’utilisation des LLM. Partout où des LLM sont déployées, l’intégration de LPU peut considérablement améliorer l’efficacité, l’évolutivité et les performances globales. Ce n’est pas seulement le processus d’entraînement qui peut être considérablement accéléré par les LPU, mais aussi des vitesses d’inférence plus rapides sur des modèles de plus en plus volumineux.
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Les LPU accélèrent et rationalisent le cycle de développement des LLM. Elles ouvrent de nouvelles possibilités pour les applications en temps réel des tâches de traitement du langage naturel telles que les chatbots et les assistants virtuels, la traduction et la localisation des langues, l’analyse des sentiments, etc. Les LPU améliorent la puissance et l’efficacité du traitement et augmentent le volume de données pouvant être traitées, ainsi que la vitesse et la précision des résultats.
Cependant, tout ce débit et cette vitesse présentent un inconvénient naturel : que le datacenter puisse ou non lui fournir des données suffisamment rapidement, ou stocker et analyser ses résultats. Les goulets d’étranglement sont une réelle possibilité lors de l’utilisation de LPU, ce qui nuit à l’efficacité et aux performances globales du système.
Les architectures de stockage de données à débit, partagées et évolutives telles que Pure Storage ® FlashBlade//S™ sont capables de combler l’écart créé par les puces et les systèmes de traitement tels que les LPU et le moteur d’inférence LPU. Si une entreprise est à la recherche d’une solution d’infrastructure complète, AIRI ®, l’AIRI – AI-Ready Infrastructure, peut gérer tous les composants du déploiement de l’AI, y compris les LLM optimisées par LPU.
Conclusion
Vous avez peut-être entendu parler de l’Autobahn, une autoroute allemande réputée pour ses longues distances sans limite de vitesse effective. Certains conducteurs sont très impatients de visiter l’Allemagne et de s’y rendre. Mais imaginez que vous conduisiez l'Autobahn dans une vieille voiture en panne, vous ne pourrez jamais en tirer pleinement parti.
De plus en plus, le processus d’entraînement et de déploiement de modèles linguistiques volumineux ressemble à un saut sur l’Autobahn sur une tondeuse autoportée : Le potentiel existe, mais le matériel manque.
Les LPU ont été conçues pour combler ce manque et offrir des vitesses de traitement et un débit remarquables, spécialement adaptés à l’entraînement des LLM. Mais la simple mise à niveau vers un moteur d’inférence LPU ne suffira pas si l’infrastructure de support ne parvient pas à suivre ces informations traitées. Les solutions de stockage 100 % flash comme AIRI et FlashBlade//S peuvent résoudre efficacement les problèmes de stockage et de vitesse tout en optimisant le potentiel des LPU.
