LPU คืออะไร? บทนำเชิงปฏิบัติและการใช้งานจริงในบริบทองค์กรไทย
บทนำ: ทำไม LPU จึงสำคัญในปัจจุบัน
จากการใช้งานจริงของแชตบอทองค์กรแห่งหนึ่ง พบว่าในช่วงทดสอบระบบมีเวลาในการตอบสนองเฉลี่ยประมาณ 200 มิลลิวินาที แต่เมื่อมีผู้ใช้งานพร้อมกันจำนวนมากในช่วงเวลางานหรือช่วงเร่งด่วน latency กลับเพิ่มขึ้นเป็น 2–3 วินาที เนื่องจากการแย่งทรัพยากรและการจัดสรรงานแบบไดนามิกบน GPU ขณะเดียวกันค่าใช้จ่ายด้านโครงสร้างพื้นฐานก็เพิ่มขึ้นตามปริมาณการใช้งานอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา Large Language Models (LLMs) ได้ถูกนำออกจากห้องทดลองมาสู่ ระบบใช้งานจริง (production systems) ในองค์กรไทยอย่างรวดเร็ว ไม่ว่าจะเป็นแชตบอทบริการลูกค้า ระบบผู้ช่วยด้วยเสียง ระบบ SOC automation, AI Copilot ใน ERP หรือแดชบอร์ดในโรงงานอุตสาหกรรม
แต่ทันทีที่ระบบเหล่านี้เริ่มเปิดใช้งานจริง องค์กรมักพบข้อจำกัดสำคัญ ได้แก่
- Latency ไม่คงที่ โดยเฉพาะช่วงที่มีผู้ใช้งานพร้อมกันจำนวนมาก
- ค่าใช้จ่าย GPU บน Cloud เพิ่มขึ้นแบบไม่เป็นเส้นตรง
- ไม่สามารถรับประกันการตอบสนองแบบเรียลไทม์ได้
นี่คือจุดที่ Language Processing Unit (LPU) เข้ามามีบทบาท
LPU ไม่ใช่ GPU ที่เร็วกว่า แต่เป็น แนวคิดใหม่ในการประมวลผลโมเดลภาษา ที่ถูกออกแบบมาเพื่อการทำ inference แบบเรียลไทม์ที่ คาดเดาได้ โดยเฉพาะ
LPU คืออะไร?
LPU (Language Processing Unit) คือหน่วยประมวลผลที่ถูกออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการรัน โมเดลภาษา (LLM) ในขั้นตอน inference
แตกต่างจาก GPU ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผลอเนกประสงค์ LPU ถูกออกแบบภายใต้แนวคิดเดียวคือ
โมเดลภาษามีรูปแบบการคำนวณที่ซ้ำเดิมและคาดเดาได้ แล้วเหตุใดจึงต้องรันแบบไดนามิก?
LPU จะทำการ compile โมเดล transformer ทั้งหมดล่วงหน้า ให้กลายเป็น execution pipeline แบบตายตัว และในช่วง runtime จะเพียงส่ง token ไหลผ่าน pipeline นี้
ไม่มีการ scheduling แบบ runtime ไม่มี cache miss และไม่มี branching ที่ไม่จำเป็น
ทำไม GPU จึงมีข้อจำกัดกับระบบ LLM แบบเรียลไทม์
GPU มีประสิทธิภาพสูงมากในงาน throughput และงาน training แต่มีข้อจำกัดเมื่อใช้กับระบบที่ต้องการความคงที่ เช่น
- มี thread จำนวนมากแย่งหน่วยความจำพร้อมกัน
- ลำดับการประมวลผลเปลี่ยนไปทุกครั้งที่รัน
- cache miss ทำให้ latency แปรปรวน
- การส่ง token ออกมาเป็นช่วง ๆ (burst)
สำหรับงานแบบ offline หรือ batch ปัญหาเหล่านี้อาจยอมรับได้ แต่สำหรับ ระบบที่ผู้ใช้ต้องรอคำตอบแบบโต้ตอบ ปัญหาเหล่านี้ส่งผลโดยตรงต่อประสบการณ์ใช้งาน
หลักการออกแบบสำคัญของ LPU
1. Static Execution Graph
ก่อนนำระบบไปใช้งาน โมเดล LLM จะถูก compile ล่วงหน้า โดย
- กำหนดตำแหน่งการคำนวณทุกขั้นตอน
- กำหนดตำแหน่งหน่วยความจำให้ตายตัว
- ล็อกลำดับการประมวลผลทั้งหมด
กล่าวคือ ไม่มีการตัดสินใจใด ๆ เกิดขึ้นในช่วง runtime
2. Deterministic Memory Access
LPU ไม่พึ่งพา cache แบบ GPU การเคลื่อนย้ายข้อมูลทั้งหมดถูกวางแผนไว้ล่วงหน้า ช่วยลดการหยุดชะงักและความแปรปรวนของ latency
3. สถาปัตยกรรมแบบ Token Streaming
Token แต่ละตัวจะไหลผ่าน pipeline ทางฮาร์ดแวร์และถูกส่งออกทันที ส่งผลให้
- การแสดงผลเป็นแบบ streaming ต่อเนื่อง
- latency ต่อ token คาดเดาได้
- เหมาะกับระบบสนทนาแบบเรียลไทม์
เปรียบเทียบ LPU กับ GPU (โฟกัสที่ Inference)
| ประเด็น | GPU | LPU |
|---|---|---|
| รูปแบบการทำงาน | Dynamic | Static |
| Scheduling | Runtime | Compile-time |
| Latency | แปรปรวน | คงที่ |
| การส่ง Token | เป็นช่วง | ต่อเนื่อง |
| การรับประกัน real-time | ต่ำ | สูง |
| รองรับ Training | ได้ | ไม่เหมาะ |
LPU ไม่ได้ถูกสร้างมาเพื่อแทนที่ GPU แต่เป็นเครื่องมือเฉพาะทางสำหรับงาน inference ในระบบ production
LPU ทำงานอย่างไร (เชิงแนวคิด)
โดยสรุปคือ compile โมเดลหนึ่งครั้ง แล้วส่ง token ผ่าน pipeline เดิมซ้ำ ๆ ด้วยเวลาที่คงที่
ขั้นตอนโดยย่อ
- Compile โมเดลล่วงหน้า
- ป้อน token เข้า pipeline ทีละตัว
- ประมวลผลตามลำดับเดิมทุกครั้ง
- ส่งผลลัพธ์แบบ streaming
ข้อความผู้ใช้
↓ tokenization
Tokens
↓
[Embed] → [Attention] → [FFN/MLP] → [Norm] → [Logits]
↓
Output tokens (ต่อเนื่อง, latency คงที่)จำเป็นต้องใช้ SDK เพื่อทำงานกับ LPU หรือไม่?
คำตอบคือ จำเป็น แต่ไม่ซับซ้อนสำหรับนักพัฒนา
นักพัฒนาไม่ต้องเขียนโค้ดระดับฮาร์ดแวร์ แต่ทำงานผ่าน API และ SDK ที่ผู้ให้บริการ LPU เตรียมไว้ ประสบการณ์ใช้งานใกล้เคียงกับการเรียก LLM API ทั่วไป
Use cases ที่เหมาะกับองค์กรไทย
1. แชตบอทและ Conversational AI
- แชตบอทบริการลูกค้า
- แชตบอทองค์กรและหน่วยงานรัฐ
- AI Copilot ในระบบภายใน
2. ระบบเสียงและ Call Center
- Voice bot ภาษาไทย
- IVR อัจฉริยะ
3. Cybersecurity และ SOC Automation
- การสรุปเหตุการณ์
- การวิเคราะห์ alert
- ระบบ MDR / SOAR
4. ระบบอุตสาหกรรมและ Mission-Critical
- Dashboard โรงงาน
- ระบบควบคุมและ decision support
5. AI API ปริมาณสูง
- ควบคุมต้นทุนได้
- SLA คงที่
- วางแผน capacity ได้ง่าย
กรอบความคิด: GPU vs LPU
- GPU → โรงงานที่ยืดหยุ่น แต่ควบคุมยาก
- LPU → รถไฟความเร็วสูงบนรางตายตัว
ข้อจำกัดของ LPU
- ไม่เหมาะกับงาน training
- ไม่ยืดหยุ่นสำหรับโมเดลที่เปลี่ยนบ่อย
- ต้องมีขั้นตอน compile โมเดล
บทสรุปสำหรับสถาปนิกระบบ
หากระบบของคุณต้องการการตอบสนองแบบเรียลไทม์ มี SLA ชัดเจน และต้องควบคุมต้นทุนในระยะยาว LPU ควรถูกนำมาพิจารณาในระดับสถาปัตยกรรม
LPU ไม่ได้มาแทน GPU แต่เปลี่ยน เศรษฐศาสตร์และความน่าเชื่อถือ ของระบบ AI
สำหรับระบบ AI แบบเรียลไทม์ การเลือกสถาปัตยกรรมการประมวลผล อาจสำคัญกว่าการเลือกโมเดลที่ใหญ่ที่สุด
Get in Touch with us
Chat with Us on LINE
iiitum1984
Related Posts
- GPU vs LPU vs TPU: เลือก AI Accelerator ให้เหมาะกับงาน
- แปลคำศัพท์ Cybersecurity ให้เข้าใจแบบนักพัฒนา Software
- การออกแบบระบบ Cybersecurity Monitoring & Incident Response สมัยใหม่ สถาปัตยกรรมเชิงปฏิบัติ ด้วย Wazuh, SOAR และ Threat Intelligence
- แนวคิดการเขียนโปรแกรมแบบคลาสสิกในยุค AI
- SimpliPOSFlex. POS สำหรับธุรกิจที่อยู่บนความจริงของหน้างาน
- แนวคิดการเขียนโปรแกรมแบบคลาสสิก: บทเรียนที่เรายังได้เรียนรู้จาก Kernighan & Pike
- ก่อนจะเริ่มเขียนโค้ด: 5 คำถามที่เราถามลูกค้าทุกครั้ง
- ทำไมระบบที่ทำกำไรได้ อาจไม่มีคุณค่าที่แท้จริง
- โลกของเธอ
- สร้างระบบ Automation ที่เชื่อถือได้ด้วย Temporal + Local LLM + Robot Framework แนวทางสำหรับองค์กรไทยที่ต้องการ Automate งานบัญชี-ERP อย่างปลอดภัย
- RPA + AI: ทำไมระบบอัตโนมัติถึงล้มเหลว หากไม่มี “ความฉลาด” และการควบคุมที่ดี
- การจำลองความขัดแย้งชายแดนและ Proxy War
- แก้ “การค้นหาและการเข้าถึง” ก่อน ก้าวแรกที่เร็วที่สุดในการฟื้นคุณค่าห้องสมุดมหาวิทยาลัยในยุคดิจิทัล
- เรากำลังสร้างแพลตฟอร์มใหม่ สำหรับโรงงานที่ขายเศษวัสดุ และโรงงานรีไซเคิลในประเทศไทย
- แนวทางพัฒนา MES ด้วย Python สำหรับโรงงานไทย
- MES vs ERP vs SCADA: บทบาทและขอบเขตที่โรงงานไทยควรรู้
- ทำไมการเรียนเขียนโปรแกรมถึง “เจ็บปวด” — และเราจะแก้มันอย่างไร
- องค์กรควรเลือก AI แบบ GPT หรือ AI แบบ Gemini?
- ตัวอย่างการใช้งานจริงที่ GPT-5.2 เหนือกว่า GPT-5.1 อย่างชัดเจน
- ChatGPT 5.2 vs 5.1 — อธิบายความแตกต่างด้วยอุปมาเข้าใจง่าย
