神刀
02-20
天下武功唯快不破
史上最快大模型炸场!Groq一夜爆红,自研LPU速度碾压英伟达GPU
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src=\"https://static.tigerbbs.com/c92587a48ccf22722da0f0bf0cf0bc20\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"429\"/></p><h2 id=\"id_2373292048\">LPU,英伟达GPU的挑战者?</h2><p><strong>再强调一遍,Groq没有开发新的模型,它只是用了不一样的芯片。</strong></p><p>根据Groq官网的介绍,LPU是一种专为AI推理所设计的芯片。驱动包括GPT等主流大模型的GPU,是一种为图形渲染而设计的并行处理器,有数百个内核,而LPU架构则与GPU使用的SIMD(单指令,多数据)不同,这种设计可以让芯片更有效地利用每个时钟周期,确保一致的延迟和吞吐量,也降低了复杂调度硬件的需求:</p><blockquote><p>Groq的LPU推理引擎不是普通的处理单元;它是一个端到端系统,专为需要大量计算和连续处理的应用(如LLM)提供最快的推理而设计。通过消除外部内存瓶颈,LPU推理引擎的性能比传统GPU高出几个数量级。</p></blockquote><p>简单来说,对用户而言,最直观的体验就是“快”。</p><p>使用过GPT的读者一定知道,痛苦地等待大模型一个一个地吐出字符是一种怎样痛苦的体验,而LPU驱动下的大模型,基本可以做到实时响应。</p><p>比如下图,华尔街见闻向Groq询问LPU和GPU的区别,Groq生成这个回答用时不到3秒,完全不会像GPT、Gemini那样出现显著的延迟。如果以英文提问,生成速度还会更快。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c2b90bfa3603ee533a675ce9bfec5ff7\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"725\"/></p><p>Groq官方的介绍还显示,创新的芯片架构可以把多个张量流处理器(Tensor Streaming Processor,简称TSP)连接在一起,而不会出现GPU集群中的传统瓶颈,因此具有极高的可扩展性,简化了大规模AI模型的硬件要求。</p><p>能效也是LPU的另一个亮点。通过减少管理多个线程的开销和避免内核的利用率不足,LPU每瓦特可以提供更多的算力。</p><p>Groq创始人兼首席执行官Jonathan Ross在采访中,时时不忘给英伟达上眼药。</p><p>他此前对媒体表示,在大模型推理场景,<strong>Groq LPU芯片的速度比英伟达GPU快10倍,但价格和耗电量都仅为后者的十分之一。</strong></p><p>实时推理是通过经过训练的AI模型运行数据的计算过程,以提供AI应用的即时结果,从而实现流畅的最终用户体验。随着AI大模型的发展,实时推理的需求激增。</p><p>Ross认为,对于在产品中使用人工智能的公司来说,推理成本正在成为一个问题,因为随着使用这些产品的客户数量增加,运行模型的成本也在迅速增加。与英伟达GPU相比,Groq LPU集群将为大模型推理提供更高的吞吐量、更低的延迟和更低的成本。</p><p>他还强调,Groq的芯片,由于技术路径不同,在供应方面比英伟达更充足,不会被<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>或者SK海力士等供应商卡脖子:</p><blockquote><p><strong>GroqChip LPU的独特之处在于,它不依赖于<a href=\"https://laohu8.com/S/SMSN.UK\">三星</a>或SK海力士的HBM,也不依赖于台积电将外部HBM焊接到芯片上的CoWoS封装技术。</strong></p></blockquote><p>不过,另有一些AI专家在社交媒体上表示,Groq芯片的实际成本并不低。</p><p>如人工智能专家贾扬清分析称,<strong>Groq综合成本相当于英伟达GPU的30多倍。</strong></p><p>考虑到每张Groq芯片的内存容量为230MB,实际运行模型需要572张芯片,总成本高达1144万美元。</p><p>相比之下,8张H100的系统在性能上与Groq系统相当,但硬件成本仅为30万美元,年度电费约2.4万美元。三年总运营成本对比显示,Groq系统的运营成本远高于H100系统,</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f1873cf74496ae96ee6ad6d760c90541\" tg-width=\"783\" tg-height=\"411\"/></p><p>而且,更关键的是,LPU目前仅用于推理,要训练大模型,仍然需要购买英伟达GPU。</p><h2 id=\"id_3983102120\">创始人为<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>TPU设计者之一 相信未来2年能卖出100万个LPU</h2><p>在今天互联网上一炮而红之前,Groq已经低调埋头研发7年多的时间。</p><p>公开资料显示,Groq成立于2016年,总部位于美国加州圣塔克拉拉山景城。<strong>公司创始人Jonathan Ross是前谷歌高级工程师,是谷歌自研AI芯片TPU的设计者之一。</strong>产品主管John Barrus曾在谷歌及亚马逊担任产品高管。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2d0f2fecee1d89dd19bd221ba08b4a97\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"579\"/></p><p>高管内唯一一位华裔面孔、副总裁Estelle Hong,在公司任职已有四年,此前曾供职于美国军队及<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>。</p><p>就在去年8月,Groq也宣布了和三星的合作计划,表示其下一代芯片将在美国德克萨斯州三星芯片工厂采用4纳米工艺生产,预计量产时间为24年下半年。</p><p>展望下一代LPU,Ross相信GroqChip的能效将提高15到20倍,可以在相同的功率范围内为设备增加更多的矩阵计算和SRAM存储器。</p><p>在去年底的采访中,Ross表示,<strong>考虑到GPU的短缺和高昂的成本,他相信Groq未来的发展潜力</strong>:</p><blockquote><p>在12个月内,我们可以部署10万个LPU,在24个月内,我们可以部署100万个LPU。</p></blockquote></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>史上最快大模型炸场!Groq一夜爆红,自研LPU速度碾压英伟达GPU</title>\n<style 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70B能在7分钟内就能生成与莎士比亚《哈姆雷特》相同数量的单词,比普通人的打字速度快75倍。如下图所示,有推特网友问了一个和营销有关的专业问题,Groq在四秒钟之内就输出了上千词的长篇大论。还有网友测试同时用Gemini、GPT-4和Groq完成一个代码调试问题。结果,Groq的输出速度比Gemini快10倍,比GPT-4快18倍。Groq在速度上对其他AI模型的降维打击,让网友直呼,“AI推理界的美国队长来了”。LPU,英伟达GPU的挑战者?再强调一遍,Groq没有开发新的模型,它只是用了不一样的芯片。根据Groq官网的介绍,LPU是一种专为AI推理所设计的芯片。驱动包括GPT等主流大模型的GPU,是一种为图形渲染而设计的并行处理器,有数百个内核,而LPU架构则与GPU使用的SIMD(单指令,多数据)不同,这种设计可以让芯片更有效地利用每个时钟周期,确保一致的延迟和吞吐量,也降低了复杂调度硬件的需求:Groq的LPU推理引擎不是普通的处理单元;它是一个端到端系统,专为需要大量计算和连续处理的应用(如LLM)提供最快的推理而设计。通过消除外部内存瓶颈,LPU推理引擎的性能比传统GPU高出几个数量级。简单来说,对用户而言,最直观的体验就是“快”。使用过GPT的读者一定知道,痛苦地等待大模型一个一个地吐出字符是一种怎样痛苦的体验,而LPU驱动下的大模型,基本可以做到实时响应。比如下图,华尔街见闻向Groq询问LPU和GPU的区别,Groq生成这个回答用时不到3秒,完全不会像GPT、Gemini那样出现显著的延迟。如果以英文提问,生成速度还会更快。Groq官方的介绍还显示,创新的芯片架构可以把多个张量流处理器(Tensor Streaming Processor,简称TSP)连接在一起,而不会出现GPU集群中的传统瓶颈,因此具有极高的可扩展性,简化了大规模AI模型的硬件要求。能效也是LPU的另一个亮点。通过减少管理多个线程的开销和避免内核的利用率不足,LPU每瓦特可以提供更多的算力。Groq创始人兼首席执行官Jonathan Ross在采访中,时时不忘给英伟达上眼药。他此前对媒体表示,在大模型推理场景,Groq LPU芯片的速度比英伟达GPU快10倍,但价格和耗电量都仅为后者的十分之一。实时推理是通过经过训练的AI模型运行数据的计算过程,以提供AI应用的即时结果,从而实现流畅的最终用户体验。随着AI大模型的发展,实时推理的需求激增。Ross认为,对于在产品中使用人工智能的公司来说,推理成本正在成为一个问题,因为随着使用这些产品的客户数量增加,运行模型的成本也在迅速增加。与英伟达GPU相比,Groq LPU集群将为大模型推理提供更高的吞吐量、更低的延迟和更低的成本。他还强调,Groq的芯片,由于技术路径不同,在供应方面比英伟达更充足,不会被台积电或者SK海力士等供应商卡脖子:GroqChip LPU的独特之处在于,它不依赖于三星或SK海力士的HBM,也不依赖于台积电将外部HBM焊接到芯片上的CoWoS封装技术。不过,另有一些AI专家在社交媒体上表示,Groq芯片的实际成本并不低。如人工智能专家贾扬清分析称,Groq综合成本相当于英伟达GPU的30多倍。考虑到每张Groq芯片的内存容量为230MB,实际运行模型需要572张芯片,总成本高达1144万美元。相比之下,8张H100的系统在性能上与Groq系统相当,但硬件成本仅为30万美元,年度电费约2.4万美元。三年总运营成本对比显示,Groq系统的运营成本远高于H100系统,而且,更关键的是,LPU目前仅用于推理,要训练大模型,仍然需要购买英伟达GPU。创始人为谷歌TPU设计者之一 相信未来2年能卖出100万个LPU在今天互联网上一炮而红之前,Groq已经低调埋头研发7年多的时间。公开资料显示,Groq成立于2016年,总部位于美国加州圣塔克拉拉山景城。公司创始人Jonathan Ross是前谷歌高级工程师,是谷歌自研AI芯片TPU的设计者之一。产品主管John Barrus曾在谷歌及亚马逊担任产品高管。高管内唯一一位华裔面孔、副总裁Estelle 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