GPU, LPU en NPU: wat zijn deze processors?

Naarmate kunstmatige intelligentie vordert, is de vraag naar gespecialiseerde processors die zijn ontworpen om specifieke AI workloads te verwerken, aanzienlijk toegenomen. Deze processors zijn cruciaal voor het verbeteren van de efficiëntie, schaalbaarheid en responsiviteit van AI applicaties.

In deze blog onderzoeken we drie belangrijke typen processors die de toekomst van AI vormgeven: GPU’s (Graphics Processing Units), NPU’s (Neural Processing Units) en LPU’s (Language Processing Units). Elk van deze architecturen is uniek geoptimaliseerd voor verschillende taken en het begrijpen van hun rollen is essentieel voor iedereen die betrokken is bij AI ontwikkeling en implementatie.

Wat is een GPU?

Een Graphics Processing Unit (GPU) is een gespecialiseerd elektronisch circuit dat is ontworpen om snel geheugen te manipuleren en aan te passen, waardoor de creatie van afbeeldingen in een framebuffer voor weergave uitvoer wordt versneld. GPU’s zijn echter aanzienlijk geëvolueerd sinds hun ontstaan, en zijn krachtige parallelle processoren geworden die een breed scala aan taken aankunnen die verder gaan dan alleen grafische taken. Met hun enorm parallelle architectuur kunnen GPU’s nu enorme hoeveelheden gegevens tegelijkertijd verwerken, waardoor ze ideaal zijn voor rekenintensieve workloads. Dit heeft ze waardevol gemaakt voor het trainen en implementeren van deep learning modellen in AI toepassingen.

Het primaire doel van een GPU is om snelle wiskundige berekeningen uit te voeren, met name die welke betrokken zijn bij grafische rendering. Dit omvat taken zoals:

• Pixel shading: Een programmeerbare fase in de grafische pijplijn die de kleur en andere kenmerken van afzonderlijke pixels berekent op basis van verschillende invoer, zoals texturen, belichting en materiaaleigenschappen
• Textuurmapping: Het proces van het toepassen van 2D-beeldgegevens (texturen) op 3D-objectoppervlakken om details, kleur en realisme toe te voegen aan computergegenereerde afbeeldingen.
• Rasterisatie: De conversie van vectorafbeeldingen of 3D-modellen naar een 2D-pixelgebaseerd formaat voor weergave op schermen, waarbij wordt bepaald welke pixels worden bedekt door geometrische primitieven.

De zeer parallelle aard van GPU’s heeft er echter toe geleid dat ze in veel andere gebieden worden gebruikt die intensieve rekenkracht vereisen. Laten we eens wat dieper ingaan op enkele van de belangrijkste kenmerken van GPU’s en hoe ze werken.

Belangrijkste kenmerken van een GPU

Om te beginnen zijn GPU’s gebouwd voor parallel processing, zoals hierboven vermeld, waardoor ze ideaal zijn voor taken zoals machine learning, wetenschappelijke simulaties, videobewerking en beeldverwerking. Qua architectuur bestaan ​​GPU’s uit talloze cores die veel taken tegelijkertijd kunnen uitvoeren, georganiseerd in rekeneenheden. Elke rekeneenheid omvat verwerkingseenheden, gedeeld geheugen en besturingslogica. Deze architectuur stelt GPU’s in staat om enorme hoeveelheden data tegelijk te verwerken, waardoor ze ideaal zijn voor taken zoals beeld- en videoverwerking.

Sommige GPU’s bevatten gespecialiseerde eenheden zoals Tensor Cores, die specifieke taken versnellen zoals matrixvermenigvuldigingen, essentieel voor deep learning. Daarnaast gebruiken GPU’s een geheugenhiërarchie met registers, gedeeld geheugen, globaal geheugen en caches om snelheid en capaciteit te optimaliseren. Efficiënte interconnects, zoals bus-based, network-on-chip (NoC) en point-to-point (P2P) interconnects, zorgen voor snelle communicatie tussen componenten.

De prestaties worden verder verbeterd door technieken zoals multi-threading, waarmee rekeneenheden meerdere threads tegelijkertijd kunnen verwerken, en pipelining, waarmee taken in stappen worden opgedeeld voor parallelle verwerking, waardoor de algehele latentie wordt verminderd.

Toepassingen van een GPU

GPU’s zijn essentieel voor hifi-graphics bij gaming en professionele visualisatie, omdat hun parallelle verwerkingsmogelijkheden gedetailleerde beelden en soepele prestaties opleveren. Ze zijn ook van cruciaal belang op het gebied van kunstmatige intelligentie en machinaal leren, waardoor snelle training en uitvoering van deep learning modellen mogelijk wordt gemaakt door grote berekeningen parallel uit te voeren.

Naast graphics spelen GPU’s een sleutelrol in wetenschappelijke simulaties, medische beeldvorming en computervisie, waar hun rekenkracht complexe taken versnelt. Ze worden ook gebruikt bij videocodering, financiële modellering en data-analyse, waardoor de snelheid en efficiëntie van deze processen aanzienlijk worden verbeterd.

Over het algemeen bieden GPU’s, in vergelijking met NPU’s en LPU’s, meer veelzijdigheid, maar zijn ze mogelijk minder efficiënt voor specifieke AI of taalverwerkingstaken.

Laten we nu onderzoeken wat LPU’s zijn en enkele van hun belangrijkste kenmerken en toepassingen.

Wat is een LPU?

De LPU, of Language Processing Unit, is een gespecialiseerde processor die speciaal is ontworpen om de veeleisende werklast van natuurlijke taalverwerking (NLP) aan te kunnen. Het belangrijkste voorbeeld en de bron van informatie over LPU’s is afkomstig van Groq, een bedrijf dat een eigen LPU chip heeft ontwikkeld als kerncomponent van hun LPU Inference Engines. Deze motoren dienen als end-to-end verwerkingseenheden voor applicaties en workloads die verband houden met NLP en AI taalapplicaties.

Het belangrijkste doel van de LPU is het versnellen en optimaliseren van het inferentieproces voor NLP-algoritmen, met name grote taalmodellen (LLM’s). Dit onderscheidt het van GPU’s, die zijn ontworpen om een ​​breder scala aan AI workloads aan te kunnen, inclusief zowel training als gevolgtrekking. Het ontwerp van de LPU geeft prioriteit aan een efficiënte en snelle verwerking van vooraf getrainde taalmodellen voor taken als tekstanalyse en generatie.

Belangrijkste kenmerken van een LPU

De LPU is ontworpen met een Tensor Streaming Processor (TSP) architectuur, geoptimaliseerd voor sequentiële verwerking, waardoor hij zeer geschikt is voor natuurlijke taalverwerkingstaken (NLP), waarbij tekstgegevens op volgorde moeten worden verwerkt. 

In tegenstelling tot GPU’s, die uitblinken in parallelle verwerking, zorgt de LPU voor voorspelbare prestaties door deterministische uitvoering, waardoor de compiler meer controle krijgt over de instructieplanning en niet deterministisch gedrag dat wordt gezien bij CPU’s en GPU’s wordt geëlimineerd.

Ondanks de focus op sequentiële taken ondersteunt de LPU ook enorme parallellisme via functies zoals SIMD uitvoering en multi-stream dataverplaatsing. Bovendien bevat het gespecialiseerde hardware voor aandachtsmechanismen, die cruciaal zijn voor het begrijpen van de context bij NLP taken. Groq’s software-geplande netwerken verbeteren de prestaties verder door de onvoorspelbaarheid in dataroutering en -planning te elimineren.

Applicatie van een LPU

De efficiëntie en lage latentie van de LPU maken hem ideaal voor real-time NLP toepassingen waarbij snelle reacties essentieel zijn. Deze toepassingen kunnen zijn:

• Chatbots: LPU’s zorgen ervoor dat chatbots gebruikersvragen op een natuurlijkere manier kunnen interpreteren en beantwoorden.
• Virtuele assistenten: De snelle verwerkingsmogelijkheden van de LPU kunnen het reactievermogen en de nauwkeurigheid van virtuele assistenten verbeteren, waardoor natuurlijkere en efficiëntere interacties mogelijk worden.
• Taalvertaaldiensten: De LPU kan de vertaling van tekst tussen talen versnellen, waardoor realtime vertaaldiensten haalbaarder worden.

De LPU wordt ook aangetroffen bij het genereren van inhoud, omdat het de geautomatiseerde tekstcreatie versnelt en helpt bij het snel produceren van artikelen, samenvattingen en andere geschreven inhoud. Het ondersteunt ook het genereren van dynamische inhoud voor toepassingen zoals gepersonaliseerde nieuwsfeeds en interactieve verhalen, waardoor realtime, op maat gemaakte ervaringen worden geboden.

Over het algemeen zijn LPU’s in opkomst als een gespecialiseerd alternatief voor GPU’s, en bieden ze duidelijke voordelen op het gebied van prestaties en efficiëntie voor specifieke NLP taken, met name die waarbij grote taalmodellen en gevolgtrekkingen betrokken zijn. Naarmate NLP toepassingen steeds belangrijker worden, zullen LPU’s waarschijnlijk aan bekendheid winnen, waardoor het landschap van AI verwerking mogelijk opnieuw wordt vormgegeven, vooral voor taken die een snelle en efficiënte verwerking van taalgegevens vereisen.

Wat is een NPU?

Een NPU (Neural Processing Unit) is een gespecialiseerd type microprocessor die is ontworpen om de manier na te bootsen waarop het menselijk brein informatie verwerkt. Deze chips zijn specifiek geoptimaliseerd voor AI , deep learning- en machine learning-taken en bieden voordelen op het gebied van snelheid en efficiëntie ten opzichte van CPU’s voor algemeen gebruik of zelfs GPU’s voor deze workloads.

Het doel van NPU’s is om AI processen te versnellen, vooral die waarbij neurale netwerken betrokken zijn. Dit omvat bewerkingen zoals het berekenen van neurale netwerklagen, waarbij complexe wiskundige bewerkingen met scalairen, vectoren en tensoren betrokken zijn. NPU’s zijn ontworpen om deze berekeningen veel efficiënter uit te voeren dan traditionele processors.

Belangrijke kenmerken van NPU’s

Enkele belangrijke kenmerken van NPU’s zijn:

• Het menselijk brein nabootsen: NPU’s bereiken een hoog parallellisme en efficiëntie door na te bootsen hoe het menselijk brein gegevens verwerkt. Hierbij worden technieken gebruikt als gespecialiseerde rekeneenheden, supersnel on-chip-geheugen en een parallelle architectuur die het mogelijk maakt duizenden bewerkingen tegelijkertijd uit te voeren.
• Parallelle verwerking: NPU’s blinken uit in parallelle verwerking, wat essentieel is voor veel AI workloads. Ze kunnen ingewikkelde taken opsplitsen in eenvoudiger componenten die gelijktijdig kunnen worden verwerkt. Hoewel GPU’s ook parallelle verwerkingsmogelijkheden hebben, zijn NPU’s vaak efficiënter, vooral voor korte, repetitieve berekeningen die gebruikelijk zijn bij neurale netwerkbewerkingen.
• Rekenen met lage precisie: Om de rekencomplexiteit te verminderen en de energie-efficiëntie te verbeteren, ondersteunen NPU’s vaak bewerkingen met 8-bits of lagere nauwkeurigheid. Dit is voldoende voor veel AI taken waarvoor niet de hoge precisie van traditionele processors vereist is.
• Geheugen met hoge bandbreedte: NPU’s beschikken doorgaans over on-chip-geheugen met hoge bandbreedte om de grote datasets te verwerken die worden gebruikt bij AI verwerking. Deze snelle toegang tot het geheugen helpt knelpunten te voorkomen en zorgt voor een soepele en efficiënte berekening.
• Hardwareversnelling: Veel NPU’s bevatten hardwareversnellingstechnieken zoals systolische array architecturen of verbeterde tensorverwerkingseenheden. Deze functies verbeteren de prestaties voor specifieke AI operaties verder.

Maar hoe worden NPU’s gebruikt? Laten we enkele toepassingen van NPU’s bekijken.

Toepassingen van een NPU

Om te beginnen zijn NPU’s cruciaal voor het stimuleren van de vooruitgang op het gebied van kunstmatige intelligentie, vooral als het gaat om het creëren en implementeren van grote taalmodellen (LLM’s). Hun vermogen om complexe, realtime verwerking te beheren, maakt ze onmisbaar voor toepassingen zoals chatbots, begrip van natuurlijke taal en het genereren van door AI aangedreven inhoud.

De belangrijkste toepassingen van NPU’s zijn onder meer:

• Internet of Things (IoT)-apparaten: NPU’s zijn zeer geschikt voor IoT apparaten vanwege hun lage stroomverbruik en compacte formaat. Ze maken stemherkenning in slimme luidsprekers, beeldverwerking in slimme camera’s en AI verwerking op apparaten in wearables mogelijk.
• Datacenters: In datacenters verbeteren NPU’s het beheer van hulpbronnen en de energie efficiëntie. Ze verwerken AI zware werklasten, waardoor andere processors zich op andere taken kunnen concentreren.
• Autonome voertuigen: NPU’s zijn van cruciaal belang in autonome voertuigen en zorgen voor realtime objectdetectie, padplanning en besluitvorming. Hun lage latentie en snelle verwerking van sensorgegevens zorgen voor een veilige en efficiënte werking.
• Edge Computing en Edge AI: NPU’s zijn geoptimaliseerd voor edge computing, waardoor gegevensverwerking dichtbij de bron kan plaatsvinden. Dit minimaliseert de latentie, versterkt de privacy en vergemakkelijkt AI toepassingen in omgevingen met weinig connectiviteit.

Van AI gedreven innovaties tot edge computing en autonome systemen: NPU’s verbeteren de mogelijkheden van verschillende industrieën en bieden de nodige kracht en efficiëntie voor complexe realtime verwerking.

GPU vs LPU vs NPU

Functie	GPU	LPU	NPU
Doel	Oorspronkelijk voor grafische weergave, nu veel gebruikt bij parallelle computertaken, waaronder AI	Specifiek ontworpen voor taken op het gebied van natuurlijke taalverwerking (NLP).	Ontworpen voor AI taken, met name neurale netwerkoperaties
Sterktes	Veelzijdig, geschikt voor een breed scala aan toepassingen, Volwassen ecosysteem met uitgebreide softwareondersteuning, Zeer geschikt voor parallelle verwerkingstaken zoals beeld- en videoverwerking, wetenschappelijke simulaties	Geoptimaliseerd voor NLP-taken, biedt snellere training en gevolgtrekking voor llms. Kan grotere datasets aan dan GPU’s, waardoor de gevolgtrekking wordt versneld	Hoge prestaties voor AI-taken, met name deep learning. Geoptimaliseerd voor een laag stroomverbruik, ideaal voor mobiele apparaten en edge-apparaten
Zwaktes	Minder efficiënt voor onregelmatige werkbelastingen die niet passen in het parallelle verwerkingsmodel, hoog energieverbruik	Minder volwassen ecosysteem met beperkte software-ondersteuning vergeleken met GPU’s, minder veelzijdig voor taken buiten NLP	Meer gespecialiseerd dan GPU’s, waardoor de toepasbaarheid ervan op andere taken wordt beperkt
Voorbeelden	NVIDIA GeForce, Tesla, A100 AMD Radeon, Instinct	Groq LPU	Google TPU, Qualcomm Snapdragon, Intel Movidius Myriad X, Apple Neural Engine
Use Cases	Gaming, AI modeltraining, Data analyse, Wetenschappelijke simulaties, Beeld en videoverwerking	Chatbots en virtuele assistenten, Machinevertaling, Contentgeneratie, Sentimentanalyse, Tekstsamenvatting	Beeldherkenning, Spraakherkenning, Natuurlijke taalverwerking, Machinevertaling, Edge computing, Mobiele apparaten

Hoewel GPU’s veelzijdige werkpaarden blijven, blinken LPU’s uit in NLP, en blinken NPU’s uit in energiezuinige AI verwerking, vooral op mobiele apparaten en edge-apparaten.

De toekomst van GPUs, LPUs, en NPUs

De toekomst van GPU’s, LPU’s en NPU’s hangt nauw samen met de ontwikkeling van AI en de behoefte aan gespecialiseerde hardware. GPU’s, oorspronkelijk ontworpen voor graphics, zijn vanwege hun veelzijdigheid dominant in AI onderzoek, vooral voor het trainen van neurale netwerken. Ze kunnen echter minder efficiënt zijn dan meer gespecialiseerde processors, die uitblinken in deep learning vanwege hun focus op tensorbewerkingen.

LPU’s, specifiek geoptimaliseerd voor NLP taken, winnen snel aan populariteit dankzij hun snelheid en efficiëntie bij het infereren van taalmodellen. Tegelijkertijd worden NPU’s, bekend om hun energiezuinigheid, steeds vaker ingezet in mobiele apparaten en edge computing voor realtime AI taken zoals spraak- en beeldherkenning. Met de voortdurende evolutie van AI zullen deze gespecialiseerde processors, naast GPU’s, een sleutelrol vervullen en bijdragen aan een diverser en efficiënter computatielandschap.

Wil je meer weten over AI en hoe jouw organisatie kan profiteren van de allernieuwste technologie? DataNorth AI biedt AI Consultancy, waarbij je de AI mogelijkheden voor jouw organisatie verkent.