የ NVIDIA እንዴት ለመርዳት መውሰድ እና Groq አግኝቷል 0 መግቢያ የ Nvidia, የ AI ሃርድዌር አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም ከ 2023 ጀምሮ በ Groq የቴክኖሎጂ እና የንግድ ችሎታ ላይ አስደናቂ ነኝ, እና ለ Open Source LLM የ Cloud-based inference service ይሞክሩ. ይህ ጽሑፍ በ Groq መሐንዲት ውስጥ ውጭ ይሰጣል, የ LLM መውሰድ ፍጥነት ዝርዝሮች መቁረጥ ምን ያህል ያውቃል. እኛ Groq's Language Processing Unit (LPU) በ Nvidia GPU እና Google TPU ጋር ተጫዋች ይሆናል, እርስዎ ክሮን በእርግጥ በእርግጥ በእርግጠኝነት ይወዳሉ ከሆነ ይመልከቱ. በተጨማሪም, Groq's ተመሠረተ እና CEO, Jonathan Ross, በ Groq አሁን ተሞክሮ የሚሆን የ Google TPU በመጨረሻው ዋና መዋቅር መካከል አንዱ ሊሆን ይችላል. የ Millisecond Imperative (Millisecond Imperative) አጠቃቀም በአሁኑ ጊዜ የቴክኖሎጂ እና የቴክኖሎጂ ባለሙያዎች የቴክኖሎጂ እና የቴክኖሎጂ ባለሙያዎች (ቴክኖሎጂ እና የቴክኖሎጂ ባለሙያዎች) እና የቴክኖሎጂ ባለሙያዎች (ቴክኖሎጂ እና የቴክኖሎጂ ባለሙያዎች) እና የቴክኖሎጂ ባለሙያዎች (ቴክኖሎጂዎች እና የቴክኖሎጂ ባለሙያዎች) በቴክኖሎጂ እና የቴክኖሎጂ ባለሙያዎች (ቴክኖሎጂ እና የቴክኖሎጂ ባለሙያዎች) እና የቴክኖሎጂ ባለሙያዎች (ቴክኖሎጂ እና የቴክኖሎጂ ባለሙያዎች) እና የቴክኖሎጂ ባለሙያዎች (ቴክኖሎጂ እና የቴክኖሎጂ ባለሙያዎች) እና የቴክኖሎጂ ባለሙያዎች (ቴክኖሎጂዎች እና የቴክኖሎጂ ባለሙያዎች) በ Groq, የ Google የመጀመሪያው Tensor Processing Unit (TPU) መሐንዲሶች የተመሰረተ, በዚህ ልዩ ፍላጎት ይሰጣል. የእኛን መፍትሔ የ Language Processing Unit (LPU) ነው, አንድ "Software-defined" ቺፕ, የፕላስቲክ የፕላስቲክ ዲዛይን ለማግኘት ፍጥነት ይሰጣል. በ deterministic, clockwork execution እና static scheduling በመጠቀም, Groq's LPU "Memory Wall" ይሰጣል, የኮምፒውተር አጠቃቀም ፍጥነት ከ 1,600 ቶኪን / ሰከንዶች በላይ ያደርጋል. የ Inference Crisis: Why Modern AI is “slow” (የአሁኑ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒካዊ የቴክኒክ) Groq ንድፍን ለመውሰድ, በመጀመሪያው የ Large Language Models በውታረ መሣሪያ ላይ የተወሰነ ክወናን ያውቃል. አንድ AI ሞዴል ውስጥ የኮምፒዩተር የሥራ ክወና በከፍተኛ ደረጃ ይለካል (ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ). 2.1 የ auto-regressive አጠቃቀም አንድ ሞዴል ለማጠናቀቅ ከፍተኛ የፓንዶፕ ስፋት, ተለዋዋጭ ተግባር ነው. እርስዎ ስርዓቱ በአብዛኛው ደቂቃዎች በመስመር ላይ ያቀርባል, እና ቺፕ በአብዛኛው ፍለጋ ላይ የተመሠረተ አጠቃቀም ክብደት ይቀየዳል. ይህ በአብዛኛው ደቂቃዎች በመስመር ላይ ተለዋዋጭ ነው; የእርስዎን የሥራ ፍለጋ ለጥፍነት ለመፍጠር ይችላሉ. ይህ ሞዴል በአንድ ጊዜ አንድ ቃል (ወይም ቶኬን) ይምረጡ. ይህ የመጀመሪያው ቃል ይምረጡ, ወደ መተግበሪያ ላይ ያካትታል, ሁለተኛው ቃል ይምረጡ, ያካትታል, ወዘተ. ይህ ሂደት በተመሳሳይ ጊዜ ተከታታይ ነው. አንተ የ 9 ኛውን ይምረጡ በፊት የ 10 ኛውን ቃል ማምረቻ አይችሉም. አንድ ሃርድዌር መሐንዲሶች ለ, ይህ አስደናቂ ነው. በአጠቃላይ የ GPU መዋቅር ውስጥ, የኮምፒውተር ኮርኖች (አንድ ውስጥ የኮምፒውተር ኮርኖች) ከሙዚቃ (አንድ ውስጥ የሞዴል ሕይወት) በሽያጭ በሽያጭ ነው. ይህ ሽያጭ "Von Neumann Bottleneck" ያደርጋል. ሁሉም ጊዜ ሞዴል አንድ ቶኬን ለመፍጠር ያስፈልጋል, የ GPU ከሙዚቃ ውስጥ ሙሉ ሞዴል ማውረድ አለበት, መተግበሪያ, እና እሱ ወደ ይደውሉ. እንደ Llama 3 እንደ 70 ቢሊዮን ፓራሚተር ሞዴል በ 140 gigabytes (በ 16 bit ትክክለኛነት) መጠን ሊሆን ይችላል, ይህ ቻፕ ብቻ አንድ ሰው ቃል ለመፍጠር 140GB ውሂብ በይነገጽ ይሞክራል. 2.2 የሙዚቃ ቅርጸት በዓለም ላይ በጣም ጠንካራ የኮምፒውተር ሞተሮች አብዛኞቹ ጊዜ ለመቆየት ይጫወታል. ይህ ተጽዕኖ "Memory Wall" ይታወቃል. የ Nvidia H100 ቅርጸት (Batch Size 1) ውስጥ የ Nvidia H100 ቅርጸት ቅርጸት (Batch Size 1) በከፍተኛ ፍጥነት የሙዚቃ (HBM) ከ ውሂብ ማግኘት የሚፈልጉት የሙዚቃ ክወናዎች አብዛኛውን ጊዜ ለረጅም ጊዜ ይቆያል. የ Bandwidth Limit: በ H100 በ 3.35 Terabytes per second (TB / s) የሙዚቃ የፓንዶውስ ፍጥነት አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አንድ ምርምር በ Groq የተመሠረተ የተመሠረተ GPU መተግበሪያዎች በ 10 እስከ 30 ጂኦል / ቶኬን ይሸፍናል, አብዛኛውን ጊዜ በ HBM እና የኮር መካከል ውሂብ መካከል ተመሳሳይ ትብብር ምክንያት. 2.3 የክፍል መጨረሻው ችግር የ CPUs እና GPUs በአጠቃላይ ናቸው. እነዚህን የኮምፒውተር ክፍሎች – cache, branch predictors, out-of-order execution engines – እነዚህን ሶፍትዌር የሚፈልጉትን ነገር ይምረጡ. የ "Cache miss" ወይም "branch misprediction" (የ "cache miss" ወይም "branch misprediction") እነዚህን አግኝተዋል ጊዜ, የፕላስቲክ መተግበሪያ ተመሠረተ ነው. በአጠቃቀም ውሂብ ማዕከል መዋቅር ውስጥ, ብዙ ተጠቃሚዎች መሳሪያዎች ለማግኘት ተመሠረተ ናቸው, ይህ "jitter" ወይም ብጁ የላቀነት ያደርጋል. ይህ የ 99 ኛ ደንበኛ ነው. የሙዚቃ መተግበሪያዎች እንደ የሙዚቃ መተግበሪያዎች ወይም algorithmic trading እንደ የሙዚቃ ጊዜ መተግበሪያዎች ለ, የሙዚቃ ፍጥነት ወዲያውኑ ፍጥነት አይደለም; የሙዚቃ ፍጥነት ወዲያውኑ ነው. የኦክሲስትራሽን የክፍያ: ይህ የጎማ መቆጣጠሪያ ለማግኘት, GPUs የኮንክሌት ሶፍትዌር ኮርሎች (ወደ CUDA) እና ሃርድዌር የክፍያዎች ይጠቀማሉ. እነዚህ ተጨማሪ ያካትታሉ. የ ፒፒኤስ ፒኤስ በዚያም ጊዜ ይወዳሉ: "እኔ ቀጣይ ምን ይሆናል? ውሂብ አሁን እዚህ ነው?" Groq የተመሠረተ ስቴትስ ቀላል ነበር: እኛ ጥያቄ መለያ መውሰድ ከሆነ? ቺፕ ማንኛውም ጊዜ ምን ማድረግ አለብዎት ከሆነ, ምክንያቱም አሁን ያውቃል? የ LPU ልምድ: ሶፍትዌር-የተካከለው ሃርድዌር የ LPU (Language Processing Unit) በ Google TPU ፕሮጀክቱ የተመሠረተ Jonathan Ross የተመሠረተ, Groq በ "Software-First" መተግበሪያ ጋር ተጀምሯል.10 3.1 The Compiler is the Captain በቴክኒካዊ ስርዓት ውስጥ, የኮምፒውተር (የተኮድ ወደ ቺፕ ትክክለኛነት ያተኮሩ ሶፍትዌር) ወደ ሃርድዌር ይሰጣል. ይህ የኮምፒውተር (የተኮምፒውተር) ውስጥ የኮምፒውተር (የተኮምፒውተር) ውስጥ የኮምፒውተር (የተኮምፒውተር) ውስጥ የኮምፒውተር (የተኮምፒውተር) እና የኮምፒውተር (የተኮምፒውተር) ውስጥ የኮምፒውተር (የተኮምፒውተር) ይሰጣል. የ LPU ሃርድዌር በግልጽ "እንጋይ" ነው. የ LPU ሃርድዌር በግልጽ "እንጋይ" ነው. የ LPU ሃርድዌር በግልጽ "እንጋይ" ነው. የ LPU ሃርድዌር በግልጽ "እንጋይ" ነው. የ LPU ሃርድዌር በግልጽ "እንጋይ" ነው. የ LPU ሃርድዌር በግልጽ "እንጋይ" ነው. የ LPU ሃርድዌር በግልጽ "እንጋይ" ነው. በ Groq Compiler ውስጥ ሙሉ በሙሉ መታወቂያ ነው. የሞዴል መጀመር በፊት, የኮምፒውተር ሙሉ ፕሮግራም ይታያል. እያንዳንዱ ሂደቱ ትክክለኛ መጀመር ጊዜ ያካትታል. እያንዳንዱ የሞዴል ማራክሲ ማብራት በ 400 ሰዓታት ትክክለኛ ይወስዳል. የኮምፒውተር በሲክሌት 1,000,050 ላይ, አንድ ውሂብ ፓኬት በሲክሌት ላይ ትክክለኛውን (X, Y) ኮምፒውተር ላይ ይሆናል, አንድ አሪታማቲክ ዩኒት የተጠቃሚ ይሆናል. 0 Variance: በኮምፒዩል ጊዜ ላይ የክፍያ የተመሠረተ ነው, ይህ 0 variance ነው. የኮምፒዩል ሥራ 28.5 ሚሊሲሲንዲን ይወስዳል, ይህ 28.5 ሚሊሲንዲን ይወስዳል. ሁሉም ጊዜ. ይህ "Deterministic Execution" ነው.9 4.2 የኮምፒውተር መስመር ምንድን ነገር ያውቃል, አንድ ፋብሪካ ባሕር አግኝቷል. የ GPU (Dynamic): ሰራተኞች (ኮር) ጣቢያዎች ላይ ይመዝገቡ. አንድ አስተዳዳሪ (የአርጋሚ) የተመሠረተ ቁሳቁሶች በመጠቀም ትዕዛዞች ይደውሉ. አንዳንድ ጊዜ አንድ ሰራተኞች የ Forklift (የአርጋሚ ቱቦ) በሽያጭ ውስጥ ተስማሚ ነው. አንዳንድ ጊዜ ሁለት ሰራተኞች ተመሳሳይ መሣሪያ (የአርጋሚ ግምገማዎች) ለመግዛት ይሞክራል እና አንድ የሚፈልጉት ነው. ውፅዓት ከፍተኛ ነው, ነገር ግን አስቸጋሪ ነው. የ LPU (Deterministic): ምንም መቆጣጠሪያዎች አሉ. ቁሳቁሶች በከፍተኛ ፍጥነት መቆጣጠሪያ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደ ይህ መዋቅር አማራጮች Groq የ 100% የኮምፒውተር አቅም ለክፍያ የክፍያ አቅም ይጠቀማቸዋል, ነገር ግን GPUs አብዛኛውን ጊዜ ከ 30-40% አጠቃቀም በይነገጽ ወቅት ይሰራሉ, ምክንያቱም እነርሱ የሙዚቃ ላይ ይወዳሉ. የ LPU አናታሚ: የሃርድዌር ለመፍጠር The physical implementation of the LPU (specifically the GroqChip architecture) is a study in radical trade-offs. It sacrifices density and capacity for raw speed and predictability. 4.1 SRAM: ብርሃን ማከማቻ ፍጥነት The most critical architectural differentiator is the memory. Nvidia and Google use HBM (High Bandwidth Memory), which comes in massive stacks (80GB+) sitting next to the compute die. የ SRAM (Static Random Access Memory) ን ይጠቀማል. አንድ መደበኛ CPU ውስጥ, SRAM ብቻ (L1/L2/L3) አነስተኛ የክፍያዎች (L1/L2/L3) የሚጠቀሙ ነው, ምክንያቱም እያንዳንዱ የክፍያ መጠን እና የክፍያ መጠን ነው (በ DRAM ለ 1 የክፍያዎች ከ 6 የክፍያዎች ይጠቀማል). Bandwidth Supremacy: የሚኒየም በኮምፒውተር ማምረት ውስጥ የካርቦን አጠቃቀም ውስጥ የተመሠረተ ነው, የፓንዶውስ አጠቃቀም የኮምፒውተር አጠቃቀም አጠቃቀም ነው. አንድ ብቻ LPU የ 80 TB/s የቤትነት የሞኒየም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም አጠቃቀም ነው. ይህ በ H100 የ 3.35 TB/s ጋር ተለዋዋዋጭ ነው. የ Latency Elimination: accessing HBM takes hundreds of nanoseconds. accessing on-chip SRAM takes single digit clock cycles.This effectively removes the Memory Wall for data that fits on the chip.8 4.2 የኃይል መስፈርቶች The trade-off is capacity. A single Groq chip contains only 230 MB of SRAM.12 This is microscopic compared to the 80GB of an H100. እርስዎ አንድ ትልቅ ቋንቋ ሞዴል አንድ Groq ኬብል ላይ መጫወት አይችልም. የ Llama 3 70B ለመጫወት, Groq አንድ ኬብል ይጠቀማል; በ 576 ኬብሎች መካከል አንድ ኬብል ይጠቀማል.7 ይህ "ኮምፒውተር" ቺፕ አይደለም; የኮምፒውተር ሻጋታ ነው. የ Tensor Streaming Processor (TSP) አጠቃቀም ውስጣዊ ቻፕ ውስጥ, የአክሲክቲክ በ Deep Learning linear algebra ላይ ልዩ ነው. የ Vector እና Matrix Unit: የ chip ለ Matrix Multiplication (MXM) እና ለ Vector Operations ልዩ ዩኒትዎችን ያቀርባል. የ Data Flow በይፋ (East-West) በይፋ ላይ, እና መመሪያዎች በይፋ (North-South) በይፋ ላይ ይሰራሉ. ይህ "ሲስቶሊክ" ፍሬም በይፋ ውስጥ የፋይናንስ ዩኒትዎች በኩል ውሂብ ማምረቻ ነው.12 14nm ሂደት: በ GlobalFoundries ውስጥ የመጀመሪያው Generation GroqChip በ 14nm ሂደት ላይ የተመሰረተ ነው.7 በ 3nm (Nvidia's Blackwell እንደ) ውስጥ አንድ ኢንዱስትሪ ውስጥ, ይህ አስደሳች ይሆናል. ነገር ግን, ዲዛይን ከባድ ሰርተሮች አላቸው እና በ SRAM ላይ የተመሠረተ ነው, ይህ አፈጻጸም ለማግኘት 3nm ያለው አስደሳች ጥንካሬ አያስፈልግም. ይህ በይፋ 725mm2 (የሚዝመት 725mm2) ውስጥ የሙዚቃ መጠን ያደርጋል.12 4.4 የክፍያ መለያዎች የ 230 ሜባ መጠን ለመፍጠር, Groq አንድ አዲስ ትክክለኛነት ፕሮግራም ይጠቀማል TruePoint. የ Precision Trap: Traditional hardware often quantizes models to INT8 (8-bit integers) to save space, which can degrade accuracy. የ TruePoint ዝቅተኛ ትክክለኛነት (በ INT8 ወይም FP8) መጠን ለመቀነስ መጠን ያከማቸዋል, ነገር ግን በሜትሪክስ ምርቶች አጠቃቀም ወቅት ምንም ውሂብ አይቆጠሩ ለማረጋገጥ የ 100-bit intermediate accumulation register ይጠበቃል.8 ውጤት: ይህ Groq በከፍተኛ ትክክለኛነት መተግበሪያዎች የተመሠረተ ትክክለኛነት ደረጃዎች ጋር quantized ሞዴሎች ፍጥነት ለማግኘት ይቻላል. የ Network is the Computer: RealScale ቴክኖሎጂ የ LPU አንድ ሞዴል ማከማቻ አይችልም ምክንያቱም የሲፕ A እና የሲፕ B መካከል መገናኘት ቀላል ከሆነ, የ 80 TB / ሰከንዶች ውስጥ ውስጣዊ የፓይፕ አጠቃቀም ፍጹም ነው. 5.1 RealScale: A Switchless Fabric የቴክኒካዊ ውሂብ ማዕከል አውታረ መረብዎች የ Ethernet ወይም InfiniBand ስኩተሮች ይጠቀማሉ. አንድ ደንበኞች ውሂብ ይሰጣል ጊዜ, ይህ ወደ ትዕዛዞች ወደ ውሂብ ለመርዳት ወደ ስኩተሪ ይሆናል. ይህ ተለዋዋጭነት ያካትታል እና ትዕዛዞች (የሽያጭ ትዕዛዞች) ሊኖረው ይችላል. Groq's RealScale አውታረ መረብ ቻርፖች በቀጥታ ከሌሎች ጋር ያካትታል. Plesiosynchronous ስርዓት: ቺፕዎች በተመሳሳይ ጊዜ base ጋር ሲንክሮኒየስ ናቸው. እነርሱ ሙሉ በሙሉ ሲንክሮኒየስ አይደለም (እውነተኛ ደረጃ ላይ physically impossible ነው), ነገር ግን እነርሱ "plesiosynchronous" (እውነተኛ-synchronous) እና የኮምፒውተር ያካትታል.11 ሶፍትዌር-የተግበሪያ ፓኬቶች: የኮምፒውተር የኮምፒውተር ማምረት እንደ, ይህ የድር ፓኬቶች ማምረት ነው. የ Chip 1 በ Cycle 500 ላይ ወደ Chip 2 አንድ ቪክቶር ይሰጣል ያውቃል. ይህ Chip 2 በ Cycle 505 ላይ ያውቃል ያረጋግጣል. ምንም ስኩተሮች: አውታረ መረብ በቀጥታ ስኩተሮች ነው (የ Dragonfly ቶፖሎሎጂ ስኩተሮች ልዩ ነው). ምንም ውጭ ስኩተሮች ከባድነት ወይም ወጪ ያካትታሉ. ሮታኔቲክስ ነው. ይህ የ 576 ፒሲክ ሮታን እንደ አንድ ተመሳሳይ, ተስማሚ የሙዚቃ ቦታ ይሰራል.6 5.2 የ Tensor Parallelism ስኬት ላይ This networking allows Groq to employ Tensor Parallelism efficiently. የ Llama 3 70B ሞዴል በ 576 ኬብሎች ላይ የተሸፈረ ነው. የኒውሮል አውታረ መረብ ሁሉም ኬብሎች የተሸፈረ ነው. የ 576 ቻርፖች ተመሳሳይ ጊዜ ተንቀሳቃሽ ይሆናል. ሁሉም ቻርፖች በ RealScale አውታረ መረብ በኩል ውሂብ አጠቃቀም, ውሂብ አጠቃቀም, እና ቀጣይ ደረጃ ወደ ተንቀሳቃሽ ናቸው. የ Latency Benefit: የኮምፒውተር በአጠቃላይ ብዙ ኬብሎች ላይ ተለዋዋጭ ነው, የኮምፒውተር በጣም ፈጣን ይሆናል. እና ክብደት በ SRAM ውስጥ ነው, ምንም የጫወት ጊዜ የለም. ውጤት አንድ ሥርዓት ነው, ይህም መስመር ላይ መጠበቅ ነው: ተጨማሪ ኬብሎች ያካትታል ሞዴል ይበልጥ ፈጣን ይሰራል, በ GPU ግምገማዎች በኮምፒውተር አጠቃቀም በከፍተኛ መጠበቅ ምክንያት የሚከተሉትን ተለዋዋዋጭ ውጤቶች አይሆንም.8 The Titans ተመሳሳይ: Groq vs. Nvidia vs. Google vs. Cerebras የ AI ሃርድዌር ገጽታ የ philosophical battle ነው.We can categorize the major players into three camps: The Generalists (Nvidia), The Hyperscale Specialists (Google), and The Radical Innovators (Groq, Cerebras). 6.1 Nvidia H200 (የ Generalist) Architecture: GPU with HBM3e and HBM3. Dynamic scheduling via CUDA. Philosophy: "One chip to rule them all." Optimize for throughput, increased memory bandwidth, and versatility. Strengths: Unrivaled ecosystem (CUDA), massive memory capacity and bandwidth per chip (141GB HBM3e/HBM3), capable of both training and inference. Weaknesses: The Memory Wall limits Batch-1 inference speed. Tail latency due to dynamic scheduling. High power consumption per token for small batches.17 የ Google TPU v5p (የ Hyperscale ባለሙያ) መዋቅር: HBM ጋር Systolic Array ASIC. Philosophy: በ Google የተወሰነ workloads (Transformer ሞዴሎች) ለ optimize. የ Inter-Chip Interconnect (ICI) ለስላሳ ጫማዎች (8,960 ጫማዎች) ለመፍጠር ይቻላል. Weaknesses: Still relies on HBM (latency bottleneck). Limited availability outside Google Cloud. Less flexible than GPUs. 6.3 Cerebras CS-3 (የ Wafer-Scale Giant) Architecture: A single chip the size of a dinner plate (Wafer-Scale Engine). የ "ወደብ መቁረጥ አይችልም." ሁሉም ነገር አንድ ግዙፍ የሲሊኮን ቅርንጫፍ ላይ ያተኮሩ interconnect latency ለመፍጠር. Strengths: Massive on-chip memory (44GB SRAM) and bandwidth (21 PB/s). Can hold large models on a single device. ጥንካሬዎች: አካላዊ ምርት ጥንካሬ. የኃይል ጥንካሬ. በአጠቃላይ ትልቁ ሞዴሎች የሚፈልጉት የኮምፒውተር. Cerebras በ Groq.20 ጋር ተለዋዋዋጭ (ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወደ-ወ 6.4 Groq LPU (The Low-Latency Sniper) Architecture: Disaggregated SRAM-based ASIC. Software-defined. “የእውነተኛነት ፍጥነት ነው” (Determinism is speed) እና “Density sacrifice for latency”. የክፍያ መሣሪያዎች እና የክፍያ መሣሪያዎች (የክፍያ መሣሪያዎች እና የክፍያ መሣሪያዎች) እና የክፍያ መሣሪያዎች (የክፍያ መሣሪያዎች) Weaknesses: Low memory capacity per chip requires massive chip counts (high rack footprint). Not suitable for training.21 ምልክት 1: የኦሪጂናል ቅርጸት Feature Groq LPU (TSP) Nvidia H100 (Hopper) Google TPU v5p Cerebras CS-3 Primary Focus Inference (Latency) Training & Inference Training & Inference Training & Inference Memory Architecture On-chip SRAM Off-chip HBM3 Off-chip HBM On-Wafer SRAM Memory Bandwidth 80 TB/s (Internal) 3.35 TB/s (External) ~2.7 TB/s 21 PB/s (Internal) Control Logic Software (Compiler) Hardware (Scheduler) Hybrid (XLA) Software (Compiler) Networking RealScale (Switchless) NVLink + InfiniBand ICI (Torus) SwarmX Batch-1 Efficiency Extremely High Low (Memory Bound) Medium High Llama 3 70B Speed >1,600 T/s (SpecDec) ~100-300 T/s ~50 T/s (chip) ~450 T/s ዋና ደረጃ አግኝቷል (Latency) ፎቶዎች & Inference ፎቶዎች & Inference ፎቶዎች & Inference መኖሪያ ቤት Architecture የኮምፒውተር ስሜት የ HBM3 Off-Chip አጠቃቀም የ Off-Chip HBM የኮምፒውተር ስሜት Memory Bandwidth 80 TB / ሰከንዶች (የቤት ውስጥ) 3.35 TB / ሰከንዶች (የተኮር) ~2.7 TB / ሰንዶች 21 PB / s (የቤት ውስጥ) መቆጣጠሪያ Logic ሶፍትዌር (Compiler) Hardware (Scheduler) የይቢሪድ (XLA) Software (Compiler) Networking RealScale (Switchless) በ NVLink + InfiniBand ICI (Torus) SwarmX Batch-1 Efficiency Extremely High ዝቅተኛ (Memory Bound) መኖሪያ ቤት ከፍተኛው Llama 3 70B Speed >1,600 T / ሰከንዶች (SpecDec) ~100-300 T/s ~50 T/s (chip) ~450 T/s 1 የ Performance Benchmarks: የሙከራ ፍጥነት 25 millions tokens per second! I vividly remember hearing this bold prediciton from Jonathan Ross (Groq CEO) in late May 2024, when we invited him to speak at the GenAI Summit Silicon Valley. (Yes I took that photo for record. 🙂) Even though Groq is nowhere near that yet, its performance numbers have been truly impressive. The theoretical advantages of the LPU have been validated by independent benchmarking, most notably by Artificial Analysis. The numbers reveal a stark divide in performance tiers. 7.1 Throughput and Latency For the Llama 3 70B model, a standard benchmark for enterprise-grade LLMs: Groq: consistently delivers 280 - 300 tokens per second (T/s) in standard mode.6 Nvidia H100: Typically delivers 60 - 100 T/s in standard deployments, pushing up to ~200 T/s only with heavy optimization and batching that compromises latency.24 Latency (Time to First Token): Groq achieves a TTFT of 0.2 - 0.3 seconds, making the response feel instantaneous. Nvidia solutions often lag between 0.5 to 1.0+ seconds as the request queues and the GPU spins up.23 7.2 የፕሮጀክት አጠቃቀም In late 2024, Groq unveiled a capability that widened the gap from a ravine to a canyon: Speculative Decoding. This technique allows Groq to run Llama 3 70B at over 1,660 tokens per second.1 መሣሪያዎች : Speculative decoding uses a small "Draft Model" (e.g., Llama 8B) to rapidly guess the next few words. The large "Target Model" (Llama 70B) then verifies these guesses in parallel. በ GPU ላይ በባህር ቫልቭ (Memory Wall) ፡፡ በባህር ቫልቭ (GPU) ላይ በባህር ቫልቭ (Memory Wall) ፡፡ በባህር ቫልቭ (GPU) ላይ በባህር ቫልቭ (Target Model) ፡፡ በባህር ቫልቭ (Memory Wall) ፡፡ በባህር ቫልቭ (GPU) ላይ በባህር ቫልቭ (Target Model) ፡፡ በባህር ቫልቭ (Target Model) ፡፡ የ 70B ሞዴል በ Groq ሬክ መካከል SRAM ላይ ይሰጣል ፡፡ የ LPU አንድ ቶኮን ተከታታይ እንደ እያንዳንዱ ቶኮን ለመፍጠር ፈጣን ማረጋገጥ ይችላሉ ፡፡ ይህ የ Groq ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁለት ቶኮን ከሁ 7.3 የኃይል ውጤታማነት While a rack of 576 chips consumes significant power (likely in the hundreds of kilowatts), the is surprising. efficiency per unit of work Joules per Token: Groq reports an energy consumption of 1-3 Joules per token. Comparison: Nvidia H100-based systems typically consume 10-30 Joules per token.6 The Physics: The energy savings come from not moving data. Accessing external HBM is energy-intensive. Accessing local SRAM is cheap. Furthermore, because the Groq chip finishes the task 10x faster, it spends less time in a high-power active state for a given workload. 8. The Economics of the LPU: CapEx, OpEx, and TCO The most controversial aspect of Groq’s architecture is the "Chip Count." Critics argue that needing hundreds of chips to run a model is economically unviable. This requires a nuanced Total Cost of Ownership (TCO) analysis. 8.1 The Cost of the Rack vs. The Cost of the Token It is true that a Groq rack (running Llama 70B) contains ~576 chips. Manufacturing Cost: However, these chips are 14nm (cheap to make) and utilize standard packaging (no expensive CoWoS or HBM). A Groq chip costs a fraction of an Nvidia H100 to manufacture.7 System Cost: While specific rack pricing is opaque, estimates suggest a Groq rack is expensive in absolute CapEx terms due to the sheer volume of silicon and power infrastructure. Throughput Value: Groq argues the metric that matters is Tokens per Dollar. If a Groq rack costs $1 million but generates 200,000 tokens per second (aggregate), and an Nvidia cluster costs $500,000 but generates only 20,000 tokens per second, the Groq rack is 5x more cost-effective per unit of output.13 8.2 ግምገማዎች Groq has aggressively priced its API services to prove this point. ግምገማ ዋጋ: $ 0.59 per million tokens. ውፅዓት ዋጋ: $ 0.79 - $ 0.99 በየዓመቱ ቶኮን.2 Comparison: This undercuts many traditional GPU-based cloud providers, who often charge $2.00 - $10.00 for similar models. This pricing signals that Groq’s internal TCO is indeed competitive, despite the hardware footprint. 8.3 የክፍያ እና የኃይል የ 8 GPU Nvidia ደንበኞች በ Groq ኬብሎች መካከል በርካታ ኬብሎች ጋር ይቀላቀሉ እና ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባድ ክፍሎች ከባ 9. Use Cases: Who Needs Instant AI? የ LPU ለሁለት ሰከንዶች ውስጥ 1,600 ቶኪን ያስፈልጋል? ለሁለት ሰከንዶች ውስጥ 50 ቶኪን ለሁለት ሰከንዶች ለሁለት ሰከንዶች ለሁለት ሰከንዶች ለሁለት ሰከንዶች ነው. 9.1 Agentic AI and Reasoning Loops Future AI systems will not just answer; they will reason. An "Agent" might need to generate 10,000 words of internal "Chain of Thought" reasoning to answer a single user question. The Math: If a model needs to "think" for 10,000 tokens: On Nvidia (100 T/s): The user waits 100 seconds. (Unusable). On Groq (1,600 T/s): The user waits 6 seconds. (Viable). Groq’s speed unlocks the ability for models to "think" deeply before they speak. 9.2 Real-Time Voice የሙዚቃ ጓደኝነት ከ 200-300 ሚሜ በታች የሙዚቃ ጓደኝነት ያስፈልጋል. ማንኛውም የጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ ጓደኛ Groq መለያ: ከ 200ms በላይ የ TTFT ጋር, Groq የሙዚቃ አግኝተዋል, ተንቀሳቃሽ, እና የአካባቢው ደረጃ ላይ ተስማሚ ሊሆን ይችላል. Tenali, አንድ እውነተኛ ጊዜ የሽያጭ አግኝተዋል ኩባንያ, በ Groq ለመቀየር የሙዚቃ አግኝተዋል በ 25x የሙዚቃ አግኝተዋል, ከ ሰከንዶች ከ ሚሊስ ሰከንዶች ወደ የሙዚቃ አግኝተዋል. 9.3 ኮድ አጠቃቀም Coding assistants often need to read an entire codebase and regenerate large files. A developer waiting 30 seconds for a refactor breaks flow. Groq reduces this to sub-second completion. 10. The Software Stack: Escaping the CUDA Trap Nvidia’s dominance is largely due to CUDA, its proprietary software platform. Groq knows it cannot win by emulating CUDA. 10.1 The "Hardware-Is-Software" Approach Groq’s compiler is the heart of the product. It was built before the chip. Ease of Use: Developers use standard frameworks like PyTorch, TensorFlow, or ONNX. The compiler handles the translation to the LPU. GroqWare: The software suite manages the complexity of the rack. To the developer, the rack looks like one giant device. የ LPU ለ አዲስ ሞዴል ለመፍጠር የ "Tetris" ሞዴል ለመፍጠር የሚፈልጉት ጊዜ ሊሆን ይችላል. ይህ Groq ለ ምርምር (አንድ ሞዴሎች ሰዓታት በኋላ ይለወጡ) ነገር ግን ምርት (አንድ ሞዴሎች ወዲያውኑ ይጀምራል) ተስማሚ ነው.21 መጨረሻው: የ Deterministic Future The Groq LPU's success proves that the Von Neumann architecture is a liability for serial LLM inference. Groq's shift to SRAM and determinism created a machine that operates at the speed of light, enabling Agentic AI—systems capable of thousands of self-correcting reasoning steps in the blink of an eye. With Nvidia's acquisition of Groq on 12/24/2025, the LPU's proven thesis—that determinism is destiny for future AI speed - will now be integrated into the GPU giant's roadmap. This merger signals a profound shift, acknowledging that raw power is meaningless without the speed and deterministic architecture Groq pioneered to use it effectively. The Architect of Acceleration: Jonathan Ross and the Groq Journey (የአንድ መኪና መኪና መኪና መኪና መኪና መኪና) Jonathan Ross, Groq's founder and CEO, is central to two major AI hardware innovations: the Google TPU and the Groq LPU. Before Groq, Ross was a key innovator on the Google Tensor Processing Unit (TPU). Introduced publicly in 2016, the TPU was Google's specialized chip for neural network calculations, designed to surpass the limitations of CPUs and GPUs. Ross helped conceptualize the first-generation TPU, which utilized a revolutionary systolic array architecture to maximize computational throughput and power efficiency for AI. His work at Google set the foundation for his later endeavors. Leaving Google in 2016, Ross founded Groq (originally Think Silicon) with the goal of creating the world's fastest, lowest-latency AI chip with deterministic performance. He recognized that GPU unpredictability - caused by elements like caches and thread scheduling - was a bottleneck for real-time AI. Groq's mission became eliminating these sources of variability. ይህ ልምድ በ Groq የፕላስቲክ ሃርድዌር (LPU) እና የተመሠረተ GroqChip ነው. በ Groq መዋቅር የ GPU-centric መተግበሪያ ከ ተለዋዋዋጭ ነው. ሁሉም የኮምፒውተር ክፍሎች በከፍተኛ ፍጥነት, on-chip አውታረ መረብ ጋር የተገናኙ ነው. Groq’s Historical Arc: Ups, Downs, and Pivots ለ Groq የፈጠራ መሣሪያ አቅራቢ ወደ የፈጠራ መሣሪያ አቅራቢ ለመጀመር የጉብኝት መስመር አይደለም. ኩባንያው ታሪክ አስፈላጊ pivotዎች እና የቴክኒካዊ ማሻሻያዎች ጋር ይታያል: የመጀመሪያው ዓመት (2016-2018): የኦንቶኒየም ጓደኛ ፍላጎት: የመጀመሪያው ጊዜ, Groq በከፍተኛ ደረጃ የኦንቶኒየም ጓደኛ መኪና ገበያ ላይ የተመሠረተ ነበር, በዚያ ላይ ብጁ, በይነገጽ ጊዜ ያለውን ፍላጎት አስፈላጊ ነው. The Hardware Evolution (2018–2021): Designing the First Chip: This period was dedicated to the grueling process of designing, taping out, and optimizing the first generation of the GroqChip. Securing funding and attracting top talent from companies like Google and AMD were key milestones. The LLM Pivot (2022–Present): Finding the Killer App: As the autonomous vehicle market matured slower than anticipated and, crucially, as the transformer architecture exploded with the rise of models like GPT-3, Groq recognized a new, massive opportunity. The extreme scale and high demand for low-latency inference in LLMs made them the ideal workload for the Groq LPU. The LPU designation was adopted, effectively pivoting the company’s focus from general-purpose AI acceleration to specifically dominating the market for ultra-fast, predictable LLM inference. The Public Spotlight (2024–Beyond): Inference Dominance: Groq achieved widespread recognition by demonstrating staggering, industry-leading token-per-second performance on open-source LLMs like Llama and Mixtral. This sudden visibility cemented their position as a high-performance alternative to Nvidia GPUs for large-scale, low-latency AI deployment, marking a massive turning point in the company’s trajectory from a specialized hardware provider to a recognized leader in AI inference speed. Nvidia acquired Groq for $20B on December 24, 2025. ጆታና ሮስ (Jonathan Ross) የተገነባው የኮምፒውተር የተለያዩ ዓይነት የተገነባው ነው ፡፡ ከ TPU ቅርጸት ከ TPU ቅርጸት ከ, በ Groq (Groq) ውስጥ የ LPU ቅርጸት ለመጀመር ወደ የ Google የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግድ የንግ አግኙን: Data Tables Table 2: Economic & Operational Metrics Metric Groq LPU Solution Nvidia H100 Solution Implication OpEx (Energy/Token) 1 - 3 Joules 10 - 30 Joules Groq is greener per task. CapEx (Initial Cost) High (Rack scale) High (Server scale) Groq requires more hardware units. Space Efficiency Low (576 chips/rack) High (8 chips/server) Groq requires more floor space. Cost Efficiency High (Token/$) Low/Medium (Token/$) Groq wins on throughput economics. OpEx (የኃይል / ቶኬን) 1 - 3 ጄልስ 10 - 30 Joules GROQ በሥራ ላይ ከባድ ነው. CapEx (መጀመሪያ ዋጋ) High (Rack scale) High (Server scale) Groq requires more hardware units. Space Efficiency ዝቅተኛ (576 ቺፕ / ሬክ) High (8 chips/server) GROWQ ተጨማሪ ስፋት ያስፈልጋል. ክፍያ ውጤታማነት High (Token/$) ዝቅተኛ / መካከለኛ (Token / $) Groq wins on throughput economics. Table 3: The Physics of Memory Memory Type Used By Bandwidth Latency Density (Transistors/Bit) SRAM Groq LPU ~80 TB/s ~1-5 ns 6 (Low Density) HBM3 Nvidia H100 3.35 TB/s ~100+ ns 1 (High Density) DDR5 CPUs ~0.1 TB/s ~100+ ns 1 (High Density) SRAM Groq LPU ~80 TB/s ~1-5 ns 6 (Low Density) HBM3 የ NVIDIA H100 3.35 TB/s ~100 + አዲሱ 1 (High Density) የ DDR5 የ CPU ከ 0.1 TB / s ~100+ ns 1 (ከፍተኛ ጥንካሬ) አስተያየቶች Groq 14nm Chip Gets 6x Boost: Launches Llama 3.3 70B on GroqCloud, accessed December 25, 2025, https://groq.com/blog/groq-first-generation-14nm-chip-just-got-a-6x-speed-boost-introducing-llama-3-1-70b-speculative-decoding-on-groqcloud Llama-3.3-70B-SpecDec - GroqDocs, በ 25 ታህሳስ 2025, https://console.groq.com/docs/model/llama-3.3-70b-specdec ያግኙ Introducing Cerebras Inference: AI at Instant Speed, accessed December 25, 2025, https://www.cerebras.ai/blog/introducing-cerebras-inference-ai-at-instant-speed የ NVIDIA H100 እና A100 GPUs ላይ የ Llama‐3.3‐70B ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች ግምገማዎች Unlocking the full power of NVIDIA H100 GPUs for ML inference with TensorRT - Baseten, accessed December 25, 2025, https://www.baseten.co/blog/unlocking-the-full-power-of-nvidia-h100-gpus-for-ml-inference-with-tensorrt/ የ Meta AI Llama 3 በ Groq's LPU Inference Engine ላይ ይሰራል ፡፡ በ 25 ታህሳስ, 2025, https://medium.com/@giladam01/why-meta-ais-llama-3-running-on-groq-s-lpu-inference-engine-sets-a-new-benchmark-for-large-2da740415773 የተመሠረተ የላቁ ቋንቋ ሞዴሎች ለ አዲስ ምናሌ ይመሠረተ ፡፡ Groq በ 2 ዓመት ውስጥ 1 ሚሊዮን AI Inference Chips መተግበሪያ ሊሆን ይችላል - The Next Platform, accessed December 25, 2025, https://www.nextplatform.com/2023/11/27/groq-says-it-can-deploy-1-million-ai-inference-chips-in-two-years/ በ LPU ውስጥ: በ Groq's Speed Echo Groq ለመፍጠር ፈጣን ነው, ዝቅተኛ ወጪ መውሰድ., accessed December 25, 2025, https://groq.com/blog/inside-the-lpu-deconstructing-groq-speed Determinism and the Tensor Streaming Processor. - Groq, accessed December 25, 2025, https://groq.sa/GroqDocs/TechDoc_Predictability.pdf አንድ ቋንቋ ማከማቻ ዩኒት ምን ነው?Groq ፈጣን ነው, ዝቅተኛ ወጪ መውሰድ., accessed December 25, 2025, https://groq.com/blog/the-groq-lpu-explained LPU GROQ ፈጣን ነው, ዝቅተኛ ወጪ መውሰድ., በ 25 ታህሳስ, 2025, https://groq.com/lpu-architecture ያግኙ GROQ-ROCKS-NEURAL-NETWORKS.pdf, accessed December 25, 2025, http://groq.com/wp-content/uploads/2023/05/GROQ-ROCKS-NEURAL-NETWORKS.pdf Groq Pricing and Alternatives - PromptLayer Blog, accessed December 25, 2025, https://blog.promptlayer.com/groq-pricing-and-alternatives/ የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮምፒውተር እና የኮ Groq በአጠቃላይ የ LPU ፍጥነት በ Nvidia GPUs, በ 25 ታህሳስ, 2025, ያግኙ https://news.futunn.com/en/post/38148242/the-fastest-big-model-bombing-site-in-history-groq-became New Rules of the Game: Groq's Deterministic LPU™ Inference Engine with Software-Scheduled Accelerator & Networking, accessed December 25, 2025, https://ee.stanford.edu/event/01-18-2024/new-rules-game-groqs-deterministic-lputm-inference-engine-software-scheduled የ TPU vs GPU : r/NVDA_Stock - Reddit, በ 25 ታህሳስ 2025, https://www.reddit.com/r/NVDA_Stock/comments/1p66o4e/tpu_vs_gpu/ በ ByteBridge በ GPU እና TPU Comparative Analysis Report - Medium, በ 25 ታህሳስ 2025, https://bytebridge.medium.com/gpu-and-tpu-comparative-analysis-report-a5268e4f0d2a የ Google TPU vs NVIDIA GPU: በ AI ሃርድዌር ውስጥ የመጨረሻው ስዕል - fibermall.com, ከ 25 ታህሳስ 2025, https://www.fibermall.com/blog/google-tpu-vs-nvidia-gpu.htm CEREBRAS CS-3 vs. GROQ LPU, በ 25 ታህሳስ 2025, https://www.cerebras.ai/blog/cerebras-cs-3-vs-groq-lpu The Deterministic Bet: How Groq's LPU is Rewriting the Rules of AI Inference Speed, በ 25 ታህሳስ 2025, https://www.webpronews.com/the-deterministic-bet-how-groqs-lpu-is-rewriting-the-rules-of-ai-inference-speed/ GROQ vs. Cerebras: የከፍተኛ ፍጥነት AI Inference አቅራቢ እንዴት ነው? - DEV ማህበረሰብ, በ 25 ታህሳስ, 2025, https://dev.to/mayu2008/best-llm-inference-providers-groq-vs-cerebras-which-is-the-fastest-ai-inference-provider-lap Groq በ LPUTM Inference Engine ላይ Meta's Llama 3 Instruct AI Models ይጀምራል, በ 25 ታህሳስ 2025, https://groq.com/blog/12-hours-later-groq-is-running-llama-3-instruct-8-70b-by-meta-ai-on-its-lpu-inference-enginge Groq vs. Nvidia: The Real-World Strategy Behind Beating a $2 Trillion Giant - Startup Stash, መግዛት 25 ታህሳስ 2025, https://blog.startupstash.com/groq-vs-nvidia-the-real-world-strategy-behind-beating-a-2-trillion-giant-58099cafb602 Performance — የ NVIDIA NIM LLMs Benchmarking, ወደ ታህሳስ 25, 2025, https://docs.nvidia.com/nim/benchmarking/llm/latest/performance.html How Tenali is Redefining Real-Time Sales with Groq, accessed December 25, 2025, https://groq.com/customer-stories/how-tenali-is-redefining-real-time-sales-with-groq https://groq.com/blog/groq-first-generation-14nm-chip-just-got-a-6x-speed-boost-introducing-llama-3-1-70b-speculative-decoding-on-groqcloud https://console.groq.com/docs/model/llama-3.3-70b-specdec https://www.cerebras.ai/blog/introducing-cerebras-inference-ai-at-instant-speed https://dlewis.io/evaluating-llama-33-70b-inference-h100-a100/ https://www.baseten.co/blog/unlocking-the-full-power-of-nvidia-h100-gpus-for-ml-inference-with-tensorrt/ https://medium.com/@giladam01/why-meta-ais-llama-3-running-on-groq-s-lpu-inference-engine-sets-a-new-benchmark-for-large-2da740415773 https://www.nextplatform.com/2023/11/27/groq-says-it-can-deploy-1-million-ai-inference-chips-in-two-years/ https://groq.com/blog/inside-the-lpu-deconstructing-groq-speed https://groq.sa/GroqDocs/TechDoc_Predictability.pdf https://groq.com/blog/the-groq-lpu-explained https://groq.com/lpu-architecture http://groq.com/wp-content/uploads/2023/05/GROQ-ROCKS-NEURAL-NETWORKS.pdf https://blog.promptlayer.com/groq-pricing-and-alternatives/ https://medium.com/@laowang_journey/comparing-ai-hardware-architectures-sambanova-groq-cerebras-vs-nvidia-gpus-broadcom-asics-2327631c468e https://news.futunn.com/en/post/38148242/the-fastest-big-model-bombing-site-in-history-groq-became https://ee.stanford.edu/event/01-18-2024/new-rules-game-groqs-deterministic-lputm-inference-engine-software-scheduled https://www.reddit.com/r/NVDA_Stock/comments/1p66o4e/tpu_vs_gpu/ https://bytebridge.medium.com/gpu-and-tpu-comparative-analysis-report-a5268e4f0d2a https://www.fibermall.com/blog/google-tpu-vs-nvidia-gpu.htm https://www.cerebras.ai/blog/cerebras-cs-3-vs-groq-lpu https://www.webpronews.com/the-deterministic-bet-how-groqs-lpu-is-rewriting-the-rules-of-ai-inference-speed/ https://dev.to/mayu2008/best-llm-inference-providers-groq-vs-cerebras-which-is-the-fastest-ai-inference-provider-lap https://groq.com/blog/12-hours-later-groq-is-running-llama-3-instruct-8-70b-by-meta-ai-on-its-lpu-inference-enginge https://blog.startupstash.com/groq-vs-nvidia-the-real-world-strategy-behind-beating-a-2-trillion-giant-58099cafb602 https://docs.nvidia.com/nim/benchmarking/llm/latest/performance.html https://groq.com/customer-stories/how-tenali-is-redefining-real-time-sales-with-groq
