近年來，AI晶元市場競爭激烈，各廠商不斷推出新產品、新技術，試圖在這一領域站穩腳跟。 而在這次競爭中，有一家名為Groq的創業公司，最近引起了業界的廣泛關注。 Groq 推出了一款全新的 AI 晶元 LPU（語言處理單元），號稱是“表面上最強的推理”——在 Groq 上執行大型模型的推理速度比 NVIDIA GPU 快 10 倍，而成本僅為其中的十分之一。 這是真的嗎？ 是什麼讓groq的技術獨一無二？ 它將如何影響人工智慧領域？ 本文將為您揭開秘密。
什麼是 Groq 和 LPU？
Groq 是一家 AI 晶元初創公司，成立於 2016 年，創始團隊來自谷歌的 TPU（Tensor Processing Unit）專案，擁有豐富的 AI 晶元設計經驗。 GroQ 的目標是建立乙個專為 AI 推理而構建的晶元，該晶元在速度、成本和能效方面將超越傳統的 GPU 和 CPU。
LPU 是 Groq 的首款 AI 晶元，也是業界首款專用於自然語言處理 （NLP） 和其他序列資料的推理晶元。 LPU 在設計時考慮了“軟體定義硬體”，即計算和儲存單元的單核配置，所有操作都在軟體中設定。 這種架構被稱為TSP（張量流處理器），從硬體角度來看，它被設計得相對簡單，去除了所有不必要的控制邏輯，將所有控制留給軟體編譯器，從而優化了晶元面積分配，實現了更高的單位面積計算能力。
Groq LPU 的速度有多快？
Groq LPU 的效能令人印象深刻。 根據 GroQ 公布的資料，LPU 的整數（8 位）執行速度為 750 TOPS（每秒萬億次運算），浮點（16 位）執行速度為 188 TFLOPS（每秒萬億次浮點運算）。 Nvidia 最新的 A100 GPU 的整數（8 位）速度為 624 TOPS，浮點（16 位）速度為 312 Tflops。 這意味著 LPU 在整數運算上比 A100 快 20%，在浮點運算上比 A100 快 40%。
然而，計算速度並不是衡量AI晶元效能的唯一標準，更重要的是推理速度，即晶元完成AI任務的速度，例如生成一段文字或識別一段文字**。 在這方面，Groq LPU的效能更加令人印象深刻。 根據人工分析AI 的資料，Groq LPU 每秒能夠處理約 430 個令牌（最小的文字單位），而 NVIDIA 的 GPU 每秒只能處理約 40 個令牌。 這意味著 LPU 在推理速度方面比 GPU 快 10 倍。
Groq LPU的推理速度之所以如此之快，主要是因為其獨特的技術優勢。 一方面，Groq LPU 不需要與 NVIDIA GPU 相同的快速資料傳輸。 與使用高頻寬記憶體 （HBM） 的 GPU 不同，Groq LPU 利用 SRAM 進行資料處理，比 GPU 使用的記憶體快約 20 倍。 這有助於避免 HBM 短缺並降低成本。 另一方面，Groq LPU 使用的 TSP 架構的乙個關鍵優勢是它們降低了從記憶體載入資料的頻率，這不僅有助於緩解記憶體頻寬瓶頸，還降低了功耗和延遲。 該架構的核心是乙個包含 409,600 個乘法器的大型 MXM 模組，該模組利用片上資料並行處理提供每平方公釐超過 1 teraops 的計算密度。
GroQ LPU 將如何影響 AI 領域？
Groq LPU 的出現無疑為 AI 領域帶來了一場革命。 LPU作為專為AI推理而設計的晶元，可以滿足使用者在速度和成本方面的需求，特別是在大模型推理的場景下，LPU可以提供更低的延遲和更高的吞吐量，為使用者提供更流暢的體驗和更高的效率。 例如，在問答和對話場景中，使用者從提出問題到收到答案幾乎沒有延遲，第乙個單詞輸出的延遲僅為 0在 2 秒內，大約 500 多個單詞都在一秒鐘內生成，而相同數量的內容，NVIDIA GPU 需要近 10 秒才能生成，第乙個單詞的輸出以秒為單位。 這種速度優勢使LPU成為AI推理之王。
GroQ LPU 的影響不僅限於 AI 推理，還涉及 AI 創新和應用。 Groq LPU 支援通過 PyTorch 和 TensorFlow 等標準機器學習框架進行推理，Groq 還提供編譯平台和本地化部署解決方案，允許使用者使用 Groq 編譯器編譯自己的應用程式，以獲得基於特定場景的更好的效能和延遲指標。 這種靈活性和可定製性使使用者能夠更輕鬆地開發和部署自己的 AI 應用程式，從而推動 AI 創新和採用。 例如，在醫療、金融、教育、娛樂等領域，Groq LPU可以用於實現更高效的AI解決方案，為人們的生活和工作帶來更多的便利和價值。
GroQ LPU 的出現也給 NVIDIA GPU 帶來了巨大的挑戰。 NVIDIA GPU一直是AI晶元市場的領導者，其GPU在AI訓練和推理場景中具有廣泛的應用和出色的效能。 然而，隨著 AI 模型的不斷發展和變得更加複雜，GPU 效能和成本瓶頸變得越來越明顯。 GroQ LPU 旨在解決 GPU 的弱點，這些弱點在 AI 推理的速度和成本方面難以與之競爭。 如果Groq LPU能夠在市場上得到廣泛認可和採用，那麼它將對NVIDIA GPU的市場地位產生嚴重影響。 NVIDIA GPU是否能夠應對這一挑戰還有待觀察。
Groq LPU 是一款專為 AI 推理而設計的晶元，其在速度和成本方面的優勢使其成為 AI 推理的一場革命，是 NVIDIA GPU 的噩夢。 Groq LPU的出現不僅給AI領域帶來了一場革命，也為AI的創新和應用帶來了新的可能性。 GroQ LPU在市場上的成功還取決於它們與使用者和合作夥伴的互動和協作。 我們將密切關注 Groq LPU 的發展，並為您帶來最新的報道。