超越CPU和GPU:引领AI进化的LPU

什么是CPU

CPU(Central Processing Unit)是由数十亿个晶体管构成的,可以拥有多个处理核心,通常被称为计算机的“大脑”。它对所有现代计算系统至关重要,因为它执行计算机和操作系统所需的命令和进程。CPU在决定程序运行的速度上也很重要,从浏览网页到建立电子表格都离不开它。

什么是GPU

GPU(Graphics Processing Unit)是由许多更小、更专业的核心组成的处理器。这些核心通过协同工作,当处理任务可以同时(或并行)分配到许多核心时,它们能够提供巨大的性能。GPU是现代游戏的重要组成部分,能够提供更高质量的视觉效果和更流畅的游戏体验。GPU在人工智能中也非常有用。

CPU和GPU的区别

CPU和GPU有很多共同之处。它们都是关键的计算引擎,都是基于硅的微处理器,都处理数据。但是,CPU和GPU的架构不同,且各自的构建目的也不同。

CPU适用于各种任务,尤其是那些对延迟或每核性能有重要要求的任务,如网页浏览。作为一个强大的执行引擎,CPU将其较少的核心集中在单个任务上,以便快速完成任务。这使得它独特地适合从串行计算到运行数据库的各种工作。

GPU最初是专门设计用于特定目的的专用ASIC(Application-Specific Integrated Circuits),例如加速特定的3D渲染任务。随着时间的推移,这些固定功能的引擎变得更加可编程和灵活。虽然图形和超真实的游戏视觉仍然是它们的主要功能,但GPU也已经发展成为更通用的并行处理器,处理的应用范围也在不断扩大,包括AI。

什么是LPU

LPU(Language Processing Unit)是一种全新的端到端处理单元系统,专为处理具备序列组件的计算密集型应用,如大型语言模型(LLM)而设计。
在当前的生成型AI生态系统中,传统的图形处理器(GPU)已经无法满足日益增长的速度和需求。因此,Groq公司开发了LPU推理引擎,这是一个端到端的推理加速系统,旨在以简洁的设计提供卓越的性能、效率和精确度。

Groq是一家由Jonathan Ross在2016年创立的创新型技术公司。作为Google第一个张量处理单元(TPU)的设计者,Ross深知硬件与软件的紧密联系。他坚信,芯片设计的未来应该从软件定义网络(SDN)中汲取灵感,这也是他创建Groq的初衷。

LPU和GPU性能对比

LPU推理引擎是世界上第一款专为推理性能和精度而设计的语言处理单元推理引擎。LPU位于数据中心,与能够进行训练的CPU和图形处理器并列,客户可以选择在本地部署或通过API访问。Groq公司的愿景是设定一个新的AI体验标准:在能源效率的包装中,以低延迟和实时交付带来惊艳的推理。

LPU推理引擎的设计目的是为了克服LLM(大型语言模型)的两大瓶颈——计算量和内存带宽。一个LPU系统的计算能力可以与图形处理器(GPU)相媲美或者更强,它减少了每个词的计算时间,从而使文本序列的生成速度更快。由于没有外部内存带宽的瓶颈,LPU推理引擎的性能比图形处理器要好几个数量级。

下图是Groq(Llama 2 70B)和 ChatGPT 面对同一个提示词的表现:
LPU推理引擎的性能表现出色,能够每秒超过300个token的Llama-2 70B,碾压GPT-4的每秒40个token。

LPU推理引擎具有以下特性:

  • 出色的顺序性能
  • 单核架构
  • 即使在大规模部署中也能保持同步网络
  • 能够自动编译超过500亿的LLMs
  • 瞬时内存访问
  • 即使在较低精度级别也能保持高准确性

总的来说,LPU是Groq公司对未来AI推理的一种全新设想和实践,它的出现将为AI的发展带来新的可能性和机遇。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/711462.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【Linux C | 网络编程】gethostbyaddr 函数详解及C语言例子

😁博客主页😁:🚀https://blog.csdn.net/wkd_007🚀 🤑博客内容🤑:🍭嵌入式开发、Linux、C语言、C、数据结构、音视频🍭 🤣本文内容🤣&a…

JavaSE面试——hashcode和equals

对象调用 hashCode 方法后,会返回一串 int 类型的数字码 java 规定: 1. 两个对象的 hashCode() 相等,那他们的 equals() 不一定相等 2. 两个对象的 equals() 相等,那他们的 hashCode() 必定相等 3. 重写 equals() 方法时一定要…

三天学会阿里分布式事务框架Seata-SpringCloud Alibaba分布式基础案例搭建

锋哥原创的分布式事务框架Seata视频教程: 实战阿里分布式事务框架Seata视频教程(无废话,通俗易懂版)_哔哩哔哩_bilibili实战阿里分布式事务框架Seata视频教程(无废话,通俗易懂版)共计10条视频&…

日志到filebeat-->logstash-->elastic-->kibana

1、日志到filebeat。 cat /etc/filebeat/filebeat.yml filebeat.inputs: - type: syslog format: rfc3164 protocol.udp: host: "0.0.0.0:514" output.logstash: hosts: ["localhost:5044"] 验证方式: tcpdump -i 网卡名称 udp port 514 2、…

瑞吉苍穹外卖如何拓展?已经经过不同公司多轮面试。项目中会问到哪些问题?以及问题如何解决?

别催了,别催了,先收藏吧。 作者大大正在加班加点完成。 文章会尽快发布,关注收藏,尽请期待。 想要加入并查阅作者的知识库可以联系作者 不要白嫖,通过后,附上关注和收藏截图。 已有众多小伙伴加入 目前…

QtCreator报Failed to parse qmlimportscanner output解决

错误如下: 定位错误位置 增加错误信息打印 打印执行命令 执行打印输出的命令,成功返回JSON 但输出的JSON对象不是json格式,而是命令 增加$$成功输出JSON 使用QtCreator12编译一次后,再使用QtCreator13成功编译通过,问题解决

初学者如何使用QT新建一个包含UI界面的C++项目

文章目录 一、下载并安装QT51、下载安装包2、注册/登录账号3、安装qt6 二、新建QT Widget项目1、新建项目并且运行2、易错点:可能运行成功得到UI界面但是会报错(原因是使用了中文路径) 一、下载并安装QT5 1、下载安装包 进入下载网址 Windo…

面试经典150题【41-50】

文章目录 面试经典150题【41-50】49.字母异位词分组1. 两数之和202.快乐数219. 存在重复元素II128.最长连续序列228. 汇总区间56.合并区间(华为面试题)57.插入区间452.用最少的箭引爆气球20.有效的括号 面试经典150题【41-50】 49.字母异位词分组 用这种…

TensorBoard的使用,add_image()的使用。

在TensorBoard中,add_image()函数用于将图像数据添加到可视化中。它可以用于显示模型输入、输出、中间特征图等图像数据,以帮助开发者理解模型的运行情况。 add_image()的用法: 使用ctrl点击add_image() 注意:图片类型要求为 t…

机器学习笔记 YOLOv9模型相关论文简读

一、YOLOv9简述 自 2015 年 Yolov1 推出以来,已经出现了多个版本。 基于Darknet的YOLOv2、YOLOv3和YOLOv4 YOLOv5 YOLOv8 基于 Ultralytics。 SCALED-YOLOv4 使用 Pytorch 而不是 Darknet。 YOLOR是YOLOv4的改进。 YOLOX是YOLOv3的改进。 YOLOv6专注于工业应用。 YOLOv7 来自 …

哇去,有了这篇文章,项目中引入了再多的字体包,我都不怕了!!!

通常情况下,我们在开发一个新项目的时候,项目那边通常都会提供一些项目所需的字体包,来满足项目对字体展示的特殊需求。 这部分大家都比较熟悉,就不详细讲了,直接上代码: /* 引入字体包 */ font-face {fo…

异常处理(黑马学习笔记)

当前问题 登录功能和登录校验功能我们都实现了,下面我们学习下今天最后一块技术点:异常处理。首先我们先来看一下系统出现异常之后会发生什么现象,再来介绍异常处理的方案。 我们打开浏览器,访问系统中的新增部门操作&#xff0…

模型优化_如何提高网络/模型的泛化能力?(全面)

目录 1. 以数据为中心的泛化方法 1.1 使用更多数据 1.2 做好数据预处理 特征工程 1.3 数据增强 1.4 调整数据分布 2. 以模型为中心的泛化方法 2.1 使用更大批次 超参数调优 2.2 调整目标函数 2.3 调整网络结构 2.4 屏蔽网络节点 2.5 权值正则化 2.6 偏差-方差权衡…

全国夜间灯光指数数据、GDP密度分布、人口密度分布、土地利用数据、降雨量数据

引言 DMSP/OLS的1992-2013年全球遥感影像,包括三种非辐射定标的夜间灯光影像。三种全年平均影像分别是:无云观测频数影像、平均灯光影像和稳定灯光影像。目前地理遥感生态网可提供全国稳定灯光影像免费下载。稳定灯光影像是标定夜间平均灯光强度的年度栅…

【论文阅读笔记】Explicit Visual Prompting for Low-Level Structure Segmentations

1.介绍 Explicit Visual Prompting for Low-Level Structure Segmentations 低级结构分割的显式视觉提示 2023年发表在IEEE CVPR Paper Code 2.摘要 检测图像中低级结构(低层特征)一般包括分割操纵部分、识别失焦像素、分离阴影区域和检测隐藏对象。虽…

人造太阳光热模拟能量密度太阳模拟器

人造太阳模拟器其他名称:能量密度太阳能光热模拟能量密度太阳模拟器、能流密度太阳光模拟器、高通量太阳模拟器 高通量能留密度太阳能炉和太阳光模拟器产生高度集中的太阳能和人造光,用于新技术和材料的研究和测试。这使研究人员能够进行制氢实验、太阳…

备战蓝桥杯---线段树基础1

引入:RMQ问题: 什么是RMQ? 显然,我们无法用前缀维护,因此,我们需要用到线段树的知识: 什么是线段树? 线段树是用一种树状结构存储一个连续区间信息的数据结构 下面我们用图解释用…

【数据结构】队列OJ题《用队列实现栈》(题库+解析+代码)

1.前言 通过前面队列的实现和详解大家对队列应该有一定熟悉了,现在上强度开始做题吧 队列详解:http://t.csdnimg.cn/dvTsW 2.OJ题目训练225. 用队列实现栈 题目分析 请你仅使用两个队列实现一个后入先出(LIFO)的栈&#xff0…

【GPU驱动开发】- AST简介

前言 不必害怕未知,无需恐惧犯错,做一个Creator! AST,抽象语法树,是一种包含丰富语义信息的格式,其中包括类型、表达式树和符号等。 TranslationUnitDecl:该类表示一个输入源文件 ASTContext&…

Qt注册类对象单例与单类型区别

1.实现类型SingletonTypeExample #ifndef SINGLETONTYPEEXAMPLE_H #define SINGLETONTYPEEXAMPLE_H#include <QObject>class SingletonTypeExample : public QObject {Q_OBJECT public://只能显示构造类对象explicit SingletonTypeExample(QObject *parent nullptr);//…