NITRO: NPUsでLLMのゲームチェンジャー

最近のテック界では、大規模言語モデル（LLM）がスーパースターみたいな存在だよね。チャットボットからいろんな研究タスクまで、いろんなことを手伝ってくれる。もしバーチャルアシスタントと話したことがあるなら、LLMに会ったことになるよ。今、テクノロジーの中で興奮させる分野の一つは、これらのモデルと完璧に連携するハードウェアの開発なんだ。その一つがニューラルプロセッシングユニット（NPU）って呼ばれるハードウェアだよ。

2023年には、大手チップメーカーがMeteor Lakeという名前のIntel Core Ultraプロセッサを発表した。このプロセッサは、中央処理装置（CPU）、グラフィックス処理装置（GPU）、NPUの３つの主要コンポーネントがあるんだけど、問題が一つあって、これらのNPU用のソフトウェアはLLMのダイナミックなニーズにすぐには対応できないんだ。だから、研究者たちはこれをもっとうまく機能させる方法を探しているんだ。それがNITROのコンセプトにつながるんだ。

#NITROって何？

NITROは、LLMがNPUで動作するのを助けるために設計されたフレームワークなんだ。Pythonを使って構築されていて、IntelのOpenVINOフレームワークと一緒に動くんだ。これを友好的なヘルパーみたいに考えて、LLMがこの特化されたハードウェアで効率的にテキストを生成したり会話したりできるようにしてくれるんだ。

#Meteor Lakeの特別なところは？

Meteor Lakeプロセッサは、スイスアーミーナイフみたいなもので、いくつかのタイルがそれぞれ異なる機能を持っているんだ。これらのタイルには、コンピューティング、グラフィックス、システム制御、入出力処理のためのエリアが含まれている。だから、いろんな地区がある賑やかな街を想像してもいいかもしれないね！

その中でもNPUが目立っている。AIタスクを実行するのが得意で、低消費電力でその役割を果たすんだ。例を挙げると、NPUは小さなデバイスにしては驚くべき量の操作を一秒当たり処理できるから、LLMを実行するのに最適なんだ。しかし、静的モデルでしか動かせないっていう課題もあって、まるでパズルのピースが形を変えながらはまるのを試みるような感じなんだ！

#LLMに関する課題

LLMはダイナミックに動作する。料理をしながら材料を追加していくレシピのようなイメージだね。テキスト生成プロセスの中で常に新しいデータを作り出している。残念ながら、大抵のNPUの静的モデルの要件は、こうした材料追加プロセスとは合わないんだ。

だから、研究者たちはこれらのダイナミックモデルをサポートするハードウェアでうまく動かす方法を考えている。まるで四角いペグを丸い穴にはめようとしているようなもので、フラストレーションが溜まるんだ！

#OpenVINOの役割

IntelのOpenVINOは、開発者がさまざまなIntelデバイス、CPU、GPU、NPUに機械学習モデルを展開するのを助けるツールキットなんだ。特定のフォーマットでモデルを提示するんだけど、LLMのサポートに関してはちょっと制限があるんだ。

その扱うモデルは主に静的な操作向けで、モデルのすべての部分は特定の形を持っていなきゃいけない。LLMが使うトランスフォーマーアーキテクチャについて考えると、これは難易度が高くなるんだ。トランスフォーマーは受け取った入力に基づいて構造を調整するけど、静的要件がその柔軟性を妨げちゃうんだ。

#OpenVINOの内部を覗いてみる

OpenVINOは、モデルがどのように機能するかを詳細に示す特定のモデルファイルで構成されている。各モデルはブループリントのようなもので、ノードはさまざまな操作（データを移動するなど）を表していて、エッジがそれらを繋げている。多くの機械学習アプリケーションにはこの構造がうまく機能するけど、LLMのダイナミックな性質にはあまり理想的ではないんだ。

簡単に言うと、OpenVINOが教室だったら、各ノードは発言の順番を待っている子供を表している。でも、LLMは毎秒新しい「生徒」（つまりデータ）を追加してくるから、ちょっと混沌とした状況になるんだ。

#NITROの機能

さて、NITROがこのギャップを埋めるためにどのように機能するかに触れてみよう。フレームワークにはいくつかの指針があって、効果的にするために設計されている。まず、OpenVINOのデザインに忠実でいることを目指していて、NITROは追加の助けが必要なタスクのために介入するんだ。

次に、このフレームワークは柔軟性を持たせるように設計されている。研究の中でたくさんのアイデアが飛び交っているから、NITROが適応していろんなタスクを扱えることが大事なんだ。最後に、すべてを理解しやすく、メンテナンスしやすいことを優先している。結局のところ、解読するのに学位が必要なコードの絡まりに誰も関わりたくないからね。

#PyTorchモデルの再構築

LLMをNPUでうまく動かすために、研究者たちは既存のモデルを書き換えることが多いんだ。古典的な小説を読みやすい漫画にアダプトするみたいな感じだよ。それがここで起こっていることなんだ。これらのモデルを再構築することで、OpenVINOと互換性のあるフォーマットに変換できるんだ。

一つの変更は、モデルの入力をシンプルにすること。多くの既存モデルは複雑な設定を使っていて、これが変換に失敗する原因になることがある。すべてをスリム化することで、PyTorchモデルからOpenVINO IRフォーマットに移行するのがずっと楽になるんだ。

#KVキャッシュの拡張

LLMのキー・バリューキャッシュシステムは、データを素早くアクセスできるようにするためのものだけど、静的な形を維持する必要があると厄介になる。NITROは、常に追加のスペースが確保できるようにキャッシュを拡張することでこの問題を解決しているんだ。まるでディナーパーティーで余分な椅子を予約しておくようなもので、いつ追加のゲストが来るかわからないからね！

#ロータリーエンベディングの移動

もう一つの変更は、コンテキストを理解するのを助ける数学的手法であるロータリーエンベディングを扱う方法。NITROは、これらのエンベディングを個別に処理するのではなく、メインの作業エリアに移動させるんだ。この調整がプロセスをスムーズにし、すべてをより整理するのに役立つんだ。

#効率的なモデル変換

モデルが再構築され、適切にセットアップされたら、OpenVINO IRに変換する準備が整う。ただ、問題が一つあって、大きなモデルはすぐにメモリ制限を超えちゃうんだ。たくさんの本を棚に積みすぎるような感じだね。これに対抗するために、研究者たちは「チャンク化」と呼ばれる方法を使っている。

この手法は、モデルを小さな部分に分割して、一度にすべてを処理するのではなく、一つずつ処理できるようにするんだ。これはリソースを効率的に管理する方法で、PyTorchモデルからOpenVINOへの成功した移行を確実にするんだ。

#名前の重要性

モデルが変換されるとき、名前が重要になる。整理されたファイリングキャビネットを持っているように、モデルの各部分にクリアな名前を付けることで、すべてを簡単に追跡できるんだ。ノードに説明的な名前が付けられていると、モデルの操作全体でデータを見つけたり管理したりするプロセスが簡素化されるんだ。

#モデルのディレクトリ構造

変換後、各モデルはきれいなディレクトリ構造で整理される。この整理は、すべてが簡単にアクセスできて明確であることを確保するのに重要なんだ。 messyなクローゼットの中を探すのを試みたことがあるなら、整理されたセットアップの価値がわかると思うよ！

#推論のためのすべてをまとめる

すべてが整ったら、NITROはテキストを生成するための標準的なパイプラインを設定する。これは、インプットを受け取って一貫したテキスト出力を生成する部分で、よく調整された機械のような感じだ。フレームワークは複雑さを抽象化して、開発者が細かい部分を心配しなくて済むようにしてくれるんだ。

#パフォーマンスのベンチマーキング

研究者たちは、これらのモデルがNPU上でどれだけうまく動くかを他のハードウェア、例えばCPUやGPUと比較してテストしてきた。Meteor Lakeプロセッサを搭載したラップトップを使って、さまざまなテストを行い、異なるモデルがテキストを生成する速度を追跡している。

GPUは生のスピードでのチャンピオンかもしれないけど、NPUは特に中サイズのモデルに対して多くの可能性を示している。結果は、NPUが一般的にGPUより遅いものの、エネルギー効率においては優位性があることを示している。これは、派手なスポーツカーと信頼性のある燃費の良いセダンの間で選ぶようなもので、何を重視するかによるんだ！

#エラーハンドリングと課題

進展がある一方で、道のりにおいてはちょっとした障害もある。さまざまな構成をテストすると、結果が期待通りにならないことがある。特に、特定の重み圧縮技術に関する問題が浮上して、特定の組み合わせを使うとエラーが発生することがあるんだ。

でも心配しないで！これはテクノロジー開発の旅の一部だから。シェフが時々レシピを調整しなければならないように、研究者もこれらの課題を克服するために方法を調整しなければならないんだ。

#NITROと他のライブラリ

NITROを他のNPU加速ライブラリと比較すると、NITROがかなり良いパフォーマンスを示すことがわかる。NITROのアプローチは、推論時間を短縮し、他の代替案を上回る結果を出している。

ただ、全体的な効率とパフォーマンスを向上させるためにさらに開発が進む余地も残っているんだ。

#今後の展望

NITROはLLMがNPUで動作するように大きな進展を遂げているけど、改善の余地はまだある。将来の作業は、ロータリーエンベディングをさらに洗練させることや、推論プロセス全体をスリム化する新しい方法の開発に焦点を当てるかもしれない。

最終的な目標は、特にエネルギー効率の可能性を考えると、NPUをLLMを動かすための選択肢としてよく使えるようにすることなんだ。今、電力に配慮することはこれまで以上に重要で、NPUがその要件を満たす最適な候補になるかもしれないんだ。

#結論

テクノロジーの大局において、開発者はLLMとハードウェアの進展に追いつくための常に課題に直面している。NITROのようなフレームワークに関する進行中の作業は、将来の統合と最適化に対する期待を示している。研究が続き、改善が進むことで、エネルギー効率の高いデバイスが高度なAIの重責を軽々とこなせる世界が見られることを願っているよ。

だから、この旅には波乱もあるけど、NPU、LLM、そしてテックコミュニティ全体にとって明るい未来が待っているって感じだね。結局、必要は発明の母って言うし、ますます賢いシステムの需要が高まる中で、面白い革新がすぐそこに待っているはずさ！