人工知能（AI）の進化は、チャットボットのような先進的な技術の登場により、2023年に大きなブレークスルーを迎えました。しかし、これらの高度なAIを展開することは、多くの企業にとって依然として挑戦的な課題です。Groqの最近のプレゼンテーションでは、創業者兼CEOのジョナサン・ロスが、新しい大規模言語処理ユニット（LPU）とソフトウェアアーキテクチャが、開発者にとってAIの導入をいかに簡素化するかを説明しました。
ロス氏は、「2023年はAIが可能性を持ち始めた年だったが、2024年はAIが現実のものとなる年になるだろう」と述べています。彼はGroqのLPUが企業にとってこの可能性を解き放つ鍵であると見ています。
GroqのLPUが特別な理由は、モデルトレーニングではなく、リアルタイムの機械学習推論のために特別に設計されたチップとソフトウェアであることです。「トレーニングは数週間から1ヶ月かかり、レイテンシーは重要ではありません。しかし、推論の場合は、他のユーザーが端にいるため、それが有用であるためには低レイテンシーが必要です」とロス氏は説明します。Groq LPUは、先進的なネットワーキングと新しい時系列命令セットアーキテクチャを通じて、業界をリードするレイテンシーを実現しています。
また、Groqの高度なコンパイラ技術は、開発者が機械学習モデルをハードウェアに簡単にデプロイできるようにするという点で注目に値します。「私たちのコンパイラは自動的にそれを行います。groq.itという一行を入れて、括弧の中にモデルを入れるだけです。それがあなたが行う必要がある唯一のステップです」とロス氏は述べています。
ロス氏はまた、米国内での製造に対するGroqのコミットメントを強調し、「私たちのチップは米国のGlobal Foundriesで製造され、カナダでパッケージングされ、カリフォルニアで組み立てられています」と述べました。技術サプライチェーンが地政学的圧力を受ける中、国内生産能力を持つことは戦略的な利点を持ちます。防衛や規制された産業にとって、地元での製造はコンプライアンスを簡素化することができます。さらに、Groqの米国製造と組み立ては、AIハードウェアにおけるアメリカの技術リーダーシップを支援します。
実際の影響として、APIプロバイダーのCohereは、トークン処理においてGroq LPUが主要なGPUオファリングよりも桁違いに高速であることをベンチマークテストで発見しました。ロス氏は、PaLMやチャットボットなどの大規模言語モデルとの迅速なチャット会話を通じて、彼らのソリューションによって可能になる対話性を実演しました。
ハードウェアのロックインからの脱却についても触れられており、Groqのソフトウェア定義アーキテクチャは、より柔軟性を提供します。標準的なフレームワークでトレーニングされたモデルを、Groqシステム上で変更なしに効率的に実行できるため、プロプライエタリなインターフェースを避けることができます。
開発者とITチームにとって、GroqのLPUとソフトウェアアーキテクチャは、インサイトへのスピード、生産への迅速な移行、将来にわたるインフラの確保という3つの主要な利点をもたらします。ロス氏は、「Groq LPU推論エンジンは、一般的なAI言語推論において、GPUよりも優れており、より高速で、より手頃な価格であることを実証している」と締めくくりました。
Groq LPUは、リアルタイムのAIソリューションを展開することを以前よりも簡単にします。次世代のインテリジェントアプリケーションを構築する開発者とITチームにとって、これは注目すべき革新です。2024年に業界の採用が加速する中、Groqでの実験を始めるのに適した時期です。
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【参考サイト】
Groqオフィシャルサイト（外部）
【ニュース解説】
人工知能（AI）の分野は、2023年にチャットボットのような先進的な技術が登場し、大きな進歩を遂げました。しかし、これらの高度なAI技術を実際に使えるようにすることは、多くの企業にとって依然として難しい課題です。この問題に対処するため、Groqという企業が新しい技術を開発しました。Groqの創業者兼CEOであるジョナサン・ロス氏は、彼らの開発した大規模言語処理ユニット（LPU）とソフトウェアアーキテクチャが、開発者たちがAIを簡単に使えるようにすると説明しています。
GroqのLPUは、モデルのトレーニングではなく、リアルタイムでの機械学習の推論を行うために特別に設計されています。これにより、ユーザーが待つことなく、すぐに結果を得られるようになります。GroqのLPUは、高度なネットワーキングと独自の時系列命令セットアーキテクチャによって、業界トップクラスの低レイテンシーを実現しています。
また、Groqは高度なコンパイラ技術を使用しており、開発者が機械学習モデルを簡単にデプロイできるようにしています。コンパイラは自動的に必要な処理を行い、開発者はモデルを指定するだけで済むため、導入が非常にシンプルです。
Groqは米国内での製造にも力を入れており、チップは米国で製造され、カナダでパッケージングされ、カリフォルニアで組み立てられています。これにより、技術サプライチェーンにおける地政学的リスクを軽減し、米国の技術リーダーシップを支援しています。
実際に、APIプロバイダーのCohereはGroqのLPUをベンチマークテストし、他の主要なGPU製品よりもはるかに高速であることを確認しました。ロス氏は、大規模言語モデルとのチャット会話を通じて、Groqのソリューションがどのように対話性を可能にするかを実演しました。
Groqのソフトウェア定義アーキテクチャは、開発者がプロプライエタリなインターフェースに縛られることなく、標準的なフレームワークでトレーニングされたモデルをGroqシステム上で効率的に実行できる柔軟性を提供します。
開発者とITチームにとって、Groqの技術は、データサイエンティストが機械学習モデルをより速く構築し、反復することを可能にし、実験から生産への移行を迅速化し、AIの成長に対応するためのコスト効率の良い基盤を提供します。
GroqのLPUは、リアルタイムのAIソリューションを以前よりも簡単に展開することを可能にします。次世代のインテリジェントアプリケーションを構築する開発者とITチームにとって、これは大きな革新と言えるでしょう。業界の採用が加速する2024年に向けて、Groqの技術を活用する実験を始めるのに適した時期となっています。
from Making AI Real: How Groq Simplifies Machine Learning for Developers.
