芯片推理速度較英偉達GPU提高10倍、英偉成本只有其1/10；運行的達被大模型生成速度接近每秒500 tokens，碾壓ChatGPT-3.5大約40 tokens/秒的全新速度——短短几天，一家名為Groq的芯片初創公司在AI圈爆火。

Groq讀音與馬斯克的橫空聊天機器人Grok極為接近，成立時間卻遠遠早於後者。出世openedx 源码 安装其成立於2016年，速度定位為一家人工智能解決方案公司。快倍

在Groq的英偉創始團隊中，有8人來自僅有10人的達被谷歌早期TPU核心設計團隊。例如，全新Groq創始人兼CEO Jonathan Ross設計並實現了TPU原始芯片的芯片核心元件，TPU的橫空研發工作中有20%都由他完成，之後他又加入Google X快速評估團隊，出世為谷歌母公司Alphabet設計並孵化了新Bets。速度

雖然團隊脫胎於谷歌TPU，但Groq既沒有選擇TPU這條路，arduino 写字机源码也沒有看中GPU、CPU等路線。Groq選擇了一個全新的系統路線——LPU（Language Processing Unit，語言處理單元）。

「我們（做的）不是大模型，」Groq表示，「我們的LPU推理引擎是一種新型端到端處理單元系統，可為AI大模型等計算密集型應用提供最快的推理速度。」

從這裏不難看出，点广告程序源码「速度」是Groq的產品強調的特點，而「推理」是其主打的細分領域。

Groq也的確做到了「快」，根據Anyscale的LLMPerf排行顯示，在Groq LPU推理引擎上運行的Llama 2 70B，輸出tokens吞吐量快了18倍，由於其他所有雲推理供應商。

第三方機構artificialanalysis.ai給出的測評結果也顯示，Groq的吞吐量速度稱得上是「遙遙領先」。

為了證明自家芯片的能力，Groq還在官網發布了免費的大模型服務，包括三個開源大模型，hive 本地源码调试Mixtral 8×7B-32K、Llama2-70B-4K和Mistral 7B - 8K，目前前兩個已開放使用。

LPU旨在克服兩個大模型瓶頸：計算密度和內存帶寬。據Groq介紹，在 LLM 方面，LPU較GPU/CPU擁有更強大的算力，從而減少了每個單詞的計算時間，可以更快地生成文本序列。此外，由於消除了外部內存瓶頸，LPU推理引擎在大模型上的性能比GPU高出幾個數量級。

據悉，Groq芯片完全拋開了英偉達GPU頗為倚仗的HBM與CoWoS封裝，其採用14nm製程，搭載230MB SRAM，內存帶寬達到80TB/s。算力方面，其整型（8位）運算速度為750TOPs，浮點（16位）運算速度為188TFLOPs。

值得注意的是，「快」是Groq芯片主打的優點，也是其使用的SRAM最突出的強項之一。

SRAM是目前讀寫最快的存儲設備之一，但其價格昂貴，因此僅在要求苛刻的地方使用，譬如CPU一級緩衝、二級緩衝。

華西證券指出，可用於存算一體的成熟存儲器有Nor Flash、SRAM、DRAM、RRAM、MRAM等。其中，SRAM在速度方面和能效比方面具有優勢，特別是在存內邏輯技術發展起來之後，具有明顯的高能效和高精度特點。SRAM、RRAM有望成為雲端存算一體主流介質。

（來源：科創板日報）

責任編輯： 文劼