Hogyan tanulta meg az NVIDIA, hogy hagyja abba az aggodalmakat, és felvásárolta a Groq-t 0 előzetes Az Nvidia, az AI hardverek vitathatatlan királya a mai napig a legnagyobb felvásárlást hajtotta végre: megdöbbentő 20 milliárd dolláros ajánlatot tett a Groq számára, amelyről kevesen hallottak az iparágon kívül. I got interested in Groq’s technology and commercial potential since 2023, and have been testing their cloud-based inference service for open source LLM. I’m both excited and not surprised that Groq’s singular focus, killer technology and years of hardwork finally paid off. Ez a cikk mélyen belevetette magát a Groq architektúrájába, feltárva, hogy miért tönkreteszi az LLM következtetési sebességrekordokat. A Groq nyelvi feldolgozóegysége (LPU) az óriásokkal szemben: az Nvidia GPU és a Google TPU, hogy lássuk, vajon a korona valóban megváltoztatja-e a kezét. 1. Bevezetés: A milliszekundum követelménye A modern adatközpontokban a hangsúly a mesterséges intelligencia képzésétől a mesterséges intelligencia következtetéséig terjed - a digitális elme azonnali alkalmazása. A nagy nyelvi modellekkel (LLM-k) kölcsönhatásba lépő felhasználók számára a meghatározó korlátozás a késleltetés. Ez a késleltetés nem szoftverhiba, hanem hardverkorlátozás, mivel a meglévő architektúrák, mint például a grafikus feldolgozóegység (GPU) nem tervezték a token-by-token nyelvi generációt. A Groq, amelyet a Google eredeti Tensor Processing Unit (TPU) építészei alapítottak, foglalkozik ezzel a konkrét kihívással. Megoldásuk a Language Processing Unit (LPU), egy „szoftver-meghatározott” chip, amely hagyományos processzortervezést hagy maga után a sebességért. 2. A következtetés válsága: Miért „lassú” a modern AI Ahhoz, hogy megértsük a Groq innovációját, először meg kell értenünk a Nagy Nyelvi Modellek sajátos viselkedését a jelenlegi hardvereken.Az AI modell számítási munkaterhelése drasztikusan változik attól függően, hogy tanul (képzés) vagy gondolkodik (következtetés). 2.1 Az autoregresszív generáció fizikája A modell képzése egy nagy sávszélességű, párhuzamos feladat. Egyszerre több ezer mondatot táplál a rendszerbe, és a chip az összesített hiba alapján frissíti belső súlyait. A modell egyszerre generál egy szót (vagy tokent). megjósolja az első szót, csatolja azt a bemenethez, megjósolja a második szót, csatolja azt, és így tovább. Ez a folyamat lényegében soros. Nem tudod kiszámítani a tizedik szót, amíg ki nem számoltad a kilencediket. Egy hardvermérnök számára ez egy rémálom. Egy modern GPU-architektúrában a számítási magok (ahol a matematika megtörténik) fizikai távolságra vannak elválasztva a memóriától (ahol a modell él). Ez az elválasztás létrehozza a „Von Neumann Bottleneck”-t. Minden alkalommal, amikor a modellnek tokent kell generálnia, a GPU-nak meg kell szereznie az egész modellt a memóriából, feldolgoznia és vissza kell küldenie. For a 70-billion parameter model like Llama 3, which can weigh around 140 gigabytes (at 16-bit precision), this means the chip must move 140GB of data across the wire just to generate a single word.3 It must do this over and over again, tens of times per second. 2.2 A memória fal Ennek eredményeképpen a világ legerősebb számítógépes motorjai a legtöbb időt várakozással töltik, ezt a jelenséget „Memory Wall”-nek nevezik. Starvation: In a typical inference scenario (Batch Size 1), the arithmetic units of an Nvidia H100 are idle for a vast majority of the clock cycles, waiting for data to arrive from the High Bandwidth Memory (HBM). A sávszélesség korlátozása: Még a H100 lenyűgöző 3,35 Terabytes per másodperc (TB/s) memória sávszélességével is a mozgó adatok fizikai jellege ideális körülmények között körülbelül 100-200 token per másodpercre korlátozza a generálási sebességet.4 Egy Groq által készített tanulmány azt sugallja, hogy a hagyományos GPU-beállítások tokenenként 10–30 Joule-t égetnek el, nagyrészt a HBM és a mag közötti folyamatos adatátvitel miatt. 2.3 A késleltetés problémája The problem is compounded by the "dynamic" nature of modern processors. CPUs and GPUs are designed to be generalists. They have complex hardware components—caches, branch predictors, out-of-order execution engines—that try to guess what the software wants to do next. Amikor ezek a találgatások tévesek (a „cache miss” vagy „ágazati előrejelzés”), a processzor leáll. egy megosztott adatközpont környezetben, ahol több felhasználó versenyez az erőforrásokért, ez „jitter” vagy változó késleltetéshez vezet. Tail Latency: Ez a leglassabb kérések késleltetése – a 99. percentil. Valós idejű alkalmazásokhoz, mint például a hangügynökök vagy az algoritmikus kereskedés, az átlagos sebesség nem számít; a leglassabb sebesség nem. Ha az egyik token 10 ms, a következő pedig 50 ms, a felhasználó megszakad.8 Az orchestrációs adó: A káosz kezeléséhez a GPU-k összetett szoftvermagokat (például CUDA-t) és hardveres ütemezőket használnak. Ezek hozzáadják az átfedést. Groq alapító tézise egyszerű volt: Mi lenne, ha eltávolítanánk a kérdőjelet? 3. The Philosophy of the LPU: Software-Defined Hardware A nyelvi feldolgozóegység (LPU) egy olyan filozófia fizikai megnyilvánulása, amely elutasítja a processzorok fejlődésének utolsó harminc évét, és amelyet Jonathan Ross alapított, aki korábban a Google TPU projektjét vezette, Groq a "Software-First" megközelítéssel kezdett.10 3.1 The Compiler is the Captain Egy hagyományos rendszerben a kompilátor (a szoftver, amely a kódot chip utasításokká fordítja) alárendelve van a hardvernek. Ez egy durva útmutatót hoz létre, és a hardver belső logikája (tervek, reorder pufferek) kiszámítja a részleteket a futási időben. Groq megfordítja ezt. Az LPU hardver szándékosan „hülye”. Nincs ága-előrejelzője. Nincs gyorsítótárolója. Nincs rendellenes végrehajtási logikája. Ez egy hatalmas aritmetikai egységek és memóriabankok sorozata, amelyek pontosan azt csinálják, amit mondanak nekik, amikor megmondják.11 Az intelligencia teljes egészében a Groq Compilerben rejlik. Statikus ütemezés: Mielőtt a modell fut, a kompilátor elemzi az egész programot. kiszámítja az egyes műveletek pontos végrehajtási idejét. tudja, hogy egy adott mátrix szorzása pontosan 400 órás ciklust vesz igénybe. A kompilátor feltérképezi az adatáramlást a chip fizikai geometriáján keresztül.Tudja, hogy a 1000,050 ciklusban egy adatcsomag pontosan a koordinátán (X, Y) lesz a chipen, készen arra, hogy egy aritmetikai egység fogyasztsa. Zéró eltérés: Mivel az ütemterv rögzítve van a kompilálás idején, nullás eltérés van. Ha a kompilátor azt mondja, hogy a feladat 28,5 milliszekundumot vesz igénybe, akkor 28,5 milliszekundumot vesz igénybe. 3.2 A gyülekezeti vonal analógiája Ahhoz, hogy megértsd a különbséget, képzelj el egy gyári padlót. A GPU (Dynamic): A dolgozók (magok) állnak az állomásokon. A menedzser (tervező) utasításokat kiabál, attól függően, hogy milyen anyagok érkeztek. Néha a munkavállaló üres, mert a forklift (memória busz) a forgalomban van. Néha két munkavállaló megpróbálja megragadni ugyanazt az eszközt (erőforrás-konfliktus), és az egyiknek várnia kell. Az LPU (Deterministic): Nincsenek vezérlők. Az anyagok olyan nagy sebességű szállítószalagon mozognak, amely soha nem áll meg. A dolgozók robotkarok, amelyeket pontosan 3,2 másodperccel azután programoznak, hogy az alkatrész belép a zónába. Nem ellenőrizik, hogy az alkatrész ott van-e; a rendszer garantálja, hogy ott van. Ez az építészeti választás lehetővé teszi a Groq számára, hogy a számítási kapacitásának majdnem 100%-át a tényleges munkaterheléshez használja, míg a GPU-k gyakran 30-40% -os kihasználtsággal futnak a következtetés során, mert a memóriára várnak. 4. Az LPU anatómiája: A hardver dekonstruálása Az LPU fizikai megvalósítása (különösen a GroqChip architektúra) a radikális kompromisszumok tanulmányozása, amely sűrűséget és kapacitást áldoz fel a nyers sebesség és a kiszámíthatóság érdekében. 4.1 SRAM: A fény tárolásának sebessége Az Nvidia és a Google HBM (High Bandwidth Memory) memóriát használ, amely hatalmas halomokban (80GB+) található a számítógép mellett. Groq uses SRAM (Static Random Access Memory). A hierarchia lapos: Egy szabványos CPU-ban a SRAM-t csak apró gyorsítótárakhoz (L1/L2/L3) használják, mert drága és fizikailag nagy (egy bit tárolásához 6 tranzisztorra van szükség, szemben a DRAM 1 tranzisztorával). Bandwidth Supremacy: Mivel a memória fizikailag integrálva van a számítógépbe, a sávszélesség csillagászati jellegű. Egyetlen LPU 80 TB/s belső memória sávszélességgel büszkélkedhet. 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 Kapacitási korlátozások A kompromisszum a kapacitás.Egyetlen Groq chip csak 230 MB SRAM-t tartalmaz.12 Ez mikroszkopikus összehasonlítva a H100 80 GB-jével. Következmény: Nem tudsz egy nagy nyelvi modellt egy Groq chipre illeszteni. The Solution: You must link hundreds of chips together. To run Llama 3 70B, Groq does not use one chip; it uses a rack of roughly 576 chips.7 Ez teljesen más megközelítést igényel a rendszertervezéshez. „A számítógép” nem a chip; a számítógép a polc. 4.3 The Tensor Streaming Processor (TSP) Inside the chip, the architecture is arranged specifically for the linear algebra of Deep Learning. Vektor és mátrix egységek: A chip speciális egységeket tartalmaz a mátrixszaporításhoz (MXM) és a vektor műveletekhez. Directional Flow: Az adatok vízszintesen (Kelet-Nyugat) áramlanak a chipen, míg az utasítások függőlegesen (Észak-Dél) áramlanak. 14nm Process: Surprisingly, the first generation GroqChip is built on a mature 14nm process at GlobalFoundries.7 In an industry racing to 3nm (like Nvidia's Blackwell), this seems archaic. However, because the design lacks complex schedulers and relies on SRAM, it does not need the extreme density of 3nm to achieve performance. This offers a significant cost and yield advantage, although it impacts the physical size of the die (a massive 725mm²).12 4.4 TruePoint számok A korlátozott 230 MB memória maximalizálása érdekében a Groq egy új, precíziós stratégiát alkalmaz, a TruePoint-t. The Precision Trap: Traditional hardware often quantizes models to INT8 (8-bit integers) to save space, which can degrade accuracy. Vegyes pontosság: A TruePoint alacsonyabb pontosságú mérlegeket tárol (például INT8 vagy FP8) a térmegtakarítás érdekében, de a tényleges matematikát nagy pontossággal (FP32) végzi olyan érzékeny műveletekhez, mint a figyelemnaplók. Eredmény: Ez lehetővé teszi a Groq számára, hogy elérje a kvantált modellek sebességét a pontosság szintjeivel, amelyeket általában magasabb pontosságú megvalósítások számára tartanak fenn. A hálózat a számítógép: RealScale technológia Mivel egyetlen LPU sem tudja tartani a modellt, a chipeket összekötő hálózat ugyanolyan fontos, mint maguk a chipek. 5.1 RealScale: A váltás nélküli szövet Traditional data center networks use Ethernet or InfiniBand switches. When a server sends data, it goes to a switch, which routes it to the destination. This adds latency and introduces the possibility of congestion (traffic jams). A Groq RealScale hálózata közvetlenül összeköti a chipet egymással. Plézioszinkron rendszer: A chipek nem tökéletesen szinkronosak (ami fizikailag lehetetlen a skálán), de „plézioszinkronosak” (közel-szinkronosak) egy ismert drifttel, amelyet a kompilátor számol be. Software-Scheduled Packets: Just as the compiler schedules the math, it schedules the network packets. It knows that Chip 1 will send a vector to Chip 2 at Cycle 500. It guarantees that Chip 2 will be ready to receive it at Cycle 505. Nincs kapcsoló: A hálózat egy közvetlen háló (különösen a Dragonfly topológiájának változata). Nincsenek külső kapcsolók a késleltetés vagy a költség hozzáadásához. Az útválasztás determinisztikus. Ez lehetővé teszi, hogy az 576 chipet tartalmazó rack egyetlen, koherens memóriatérként működjön.6 5.2 Tensor párhuzam a skálán This networking allows Groq to employ Tensor Parallelism efficiently. Az agy szeletelése: A Llama 3 70B modell az 576 chipre szeletelve van, a neurális hálózat minden rétege eloszlik. Egyidejű végrehajtás: Amikor egy token keletkezik, mind az 576 chipet egyidejűleg aktiválják. mindegyik kis töredékét kiszámítja az eredménynek. azonnal kicserélik az adatokat a RealScale hálózaton keresztül, összesítik az eredményt, és a következő rétegre költöznek. Latency Benefit: Because the compute is parallelized across so many chips, the calculation happens incredibly fast. And because the weights are in SRAM, there is no load time. The result is a system that scales linearly: adding more chips makes the model run faster, without the diminishing returns seen in GPU clusters due to communication overhead.8 6. The Titans Compared: Groq vs. Nvidia vs. Google vs. Cerebras The AI hardware landscape is a battle of philosophies. We can categorize the major players into three camps: The Generalists (Nvidia), The Hyperscale Specialists (Google), and The Radical Innovators (Groq, Cerebras). Az NVIDIA H200 (The 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 6.2 Google TPU v5p (The Hyperscale Specialist) Építészet: Systolic Array ASIC with HBM. Philosophy: Optimize for Google’s specific workloads (Transformer models). Az Inter-Chip Interconnect (ICI) lehetővé teszi a masszív pods (8,960 chip) képzését. Gyengeségek: Még mindig támaszkodik a HBM-re (latencia bottleneck). Korlátozott rendelkezésre állás a Google Cloudon kívül. 6.3 Cerebras CS-3 (The Wafer-Scale Giant) Építészet: Egyetlen chip egy vacsora tányér mérete (Wafer-Scale Engine). Filozófia: "Ne vágja le a harmatot." Tartsa mindent egy óriási szilíciumdarabon, hogy megszüntesse az összekapcsolás késleltetését. Erősségek: Masszív chip memória (44GB SRAM) és sávszélesség (21 PB/s). Weaknesses: Physical manufacturing complexity. Power density. Still requires a cluster for the largest models. Cerebras focuses on throughput (tokens/sec) more than pure latency (time to first token) compared to Groq.20 6.4 Groq LPU (Az alacsony késleltetésű mesterlövész) Architecture: Disaggregated SRAM-based ASIC. Software-defined. Filozófia: „A determinizmus a sebesség.” Erősségek: Összehasonlíthatatlan Time-to-First-Token (TTFT) és átviteli sebesség kis tételes következtetéshez. Gyengeségek: A chipenkénti alacsony memóriakapacitás óriási chipszámot igényel (magas rack lábnyom). Table 1: Architectural Comparison Summary 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 Elsődleges fókusz Inference (Latency) Training & Inference Képzés & Inferencia Képzés & Inferencia Memória építészet Chip szégyen Off-Chip HBM3 készülék Off-Chip HBM készülék Szégyenteljes szégyen Memory Bandwidth 80 TB / s (belső) 3.35 TB/s (külső szolgáltatás) ~ 2,7 TB / s 21 PB/s (Internal) Logikai ellenőrzés Számítógépes szoftver (Compiler) Hordozókészülék (Hardware Scheduler) Hybrid (XLA) Software (Compiler) Networking RealScale (Váltás nélküli) NVLink + InfiniBand Itt vagy (Torus) SwarmX Batch-1 hatékonyság Extremely High Low (Memory Bound) Medium Magas Llama 3 70B sebesség > 1 600 T/s (SpecDec) ~100-300 T/s ~ 50 T / s (chip) ~450 T/s 1 7. Performance Benchmarks: The Speed of Thought 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 A Llama 3 70B modell esetében a vállalati szintű LLM-ek standard referenciamutatója: Groq: consistently delivers 280 - 300 tokens per second (T/s) in standard mode.6 Nvidia H100: Általában 60 - 100 T / s-t szállít a szabványos telepítésekben, akár ~ 200 T / s-ig csak nehéz optimalizálással és a késleltetést veszélyeztető tételekkel.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 The Speculative Decoding Breakthrough 2024 végén a Groq bemutatott egy olyan képességet, amely kiterjesztette a szakadékot a barlangtól a kanyonig: Speculative Decoding. Ez a technika lehetővé teszi a Groq számára, hogy Llama 3 70B-t futtatjon másodpercenként több mint 1,660 tokennel.1 A mechanizmus : A spekulatív dekódolás egy kis „Draft Model” (például Llama 8B) segítségével gyorsan kitalálja a következő néhány szót, majd a nagy „Target Model” (Llama 70B) párhuzamosan ellenőrzi ezeket a feltételezéseket. Miért nem működik a GPU-knál: A GPU-n a találgatások ellenőrzésére szolgáló célmodell betöltése drága a Memory Wall miatt. Miért repül Groq: Mivel a 70B modell eloszlik a Groq rack SRAM-jén, az ellenőrzési lépés szinte azonnal megtörténik.Az LPU olyan gyorsan ellenőrizheti a tokenek szekvenciáját, amilyen gyorsan képes létrehozni. 7.3 Energy Efficiency While a rack of 576 chips consumes significant power (likely in the hundreds of kilowatts), the Ez meglepő efficiency per unit of work Joule per token: A Groq 1–3 Joule energiát fogyaszt tokenenként. Comparison: Nvidia H100-based systems typically consume 10-30 Joules per token.6 A fizika: Az energiamegtakarítás a nem mozgó adatokból származik. A külső HBM-hez való hozzáférés energiaigényes. A helyi SRAM-hoz való hozzáférés olcsó. Továbbá, mivel a Groq chip tízszer gyorsabban végzi el a feladatot, kevesebb időt tölt nagy teljesítményű aktív állapotban egy adott munkaterheléshez. 8. Az LPU gazdasága: CapEx, OpEx és 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 A Rack költsége vs. a Token költsége 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 Árazási stratégiák A Groq agresszíven árazta API szolgáltatásait, hogy bizonyítsa ezt a pontot. Belépési ár: 0,59 dollár millió tokenért. Output Price: $0.79 - $0.99 per million tokens.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 Physical Footprint and Power The downside is density. Replacing a single 8-GPU Nvidia server with multiple racks of Groq chips consumes significantly more data center floor space and requires robust cooling solutions. This makes Groq less attractive for on-premise deployments where space is tight, but viable for hyperscale cloud providers where floor space is less of a constraint than power efficiency.21 9. Használati esetek: Kinek van szüksége azonnali AI-ra? Is 1,600 tokens per second necessary? For a human reading a chatbot response, 50 tokens/sec is sufficient. However, the LPU is targeting a new class of applications. 9.1 Ügynöki AI és érvelési görbék 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 Voice conversation requires latency below 200-300ms to feel natural. Any delay creates awkward pauses (the "walkie-talkie" effect). Groq szerepe: A < 200 ms TTFT-vel a Groq olyan hangügynököket tesz lehetővé, amelyek megszakíthatják, visszacsatolhatják és emberi szinten beszélgethetnek.A Tenali, egy valós idejű értékesítési ügynök cég 25x-szer javította a késleltetést a Groqra való váltással, a válaszidőt másodpercről milliszekundumra csökkentve.26 9.3 Code Generation A kódolási asszisztenseknek gyakran egy egész kódbázist kell elolvasniuk, és nagy fájlokat kell regenerálniuk.A fejlesztő 30 másodpercig vár, hogy egy refaktor megszakítsa az áramlást. 10. The Software Stack: Escaping the CUDA Trap Az NVIDIA dominanciája nagyrészt a CUDA-nak, a saját szoftverplatformjának köszönhető.Groq tudja, hogy nem tud nyerni a CUDA utánzásával. 10.1 The "Hardware-Is-Software" Approach Groq’s compiler is the heart of the product. It was built before the chip. Könnyű használat: A fejlesztők olyan szabványos keretrendszereket használnak, mint a PyTorch, a TensorFlow vagy az ONNX. GroqWare: The software suite manages the complexity of the rack. To the developer, the rack looks like one giant device. Challenges: The downside of static scheduling is compile time. Compiling a new model for the LPU can take significant time as the compiler solves the "Tetris" problem of scheduling millions of operations. This makes Groq less ideal for research (where models change hourly) but perfect for production (where models run for months).21 11. Conclusion: The Deterministic Future A Groq LPU sikere bizonyítja, hogy a von Neumann architektúra felelős a soros LLM következtetésért.A Groq SRAM-ra és a determinizmusra való áttérése olyan gépet teremtett, amely a fénysebességgel működik, lehetővé téve az Agentic AI-t – olyan rendszereket, amelyek képesek több ezer önjavító érvelési lépésre egy pillantás alatt. 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. 12. Bonus story - The Architect of Acceleration: Jonathan Ross and the Groq Journey 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. Amikor 2016-ban elhagyta a Google-t, Ross megalapította a Groq-t (eredetileg Think Silicon) azzal a céllal, hogy a világ leggyorsabb, legalacsonyabb késleltetési idővel rendelkező AI-chipjét determinisztikus teljesítményűvé tegye. This philosophy gave rise to Groq’s flagship hardware: the Language Processor Unit (LPU) and its foundational GroqChip. The Groq architecture is a departure from the GPU-centric approach. It features a massive single-core, tiled design where all compute elements are connected by an extremely high-speed, on-chip network. Groq történelmi íve: Ups, Downs és Pivots Az út egy ambiciózus startuptól a vezető AI hardverszolgáltatóig nem volt lineáris a Groq számára, a vállalat történetét a szükséges pivotok és stratégiai finomítások jellemzik: Korai évek (2016–2018): Az autonóm vezetés középpontjában: Kezdetben a Groq erősen az autonóm járművek piacára összpontosított, ahol a kiszámítható, valós idejű döntéshozatal kritikus követelmény. 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 $20B on December 24, 2025. Jonathan Ross’s enduring contribution is the creation of a fundamentally different kind of computer - one engineered for predictable performance at scale. From co-designing the TPU architecture that powered Google’s AI revolution to pioneering the deterministic LPU at Groq, he has consistently championed the idea that the future of AI requires hardware tailored specifically for the workload, not the other way around. Appendix: Data Tables 2. táblázat: Gazdasági és működési mutatók Metric Groq LPU Solution Nvidia H100 Solution Implication OpEx (Energy/Token) 1 - 3 Joules 10 - 30 Joules Groq is greener per task. CapEx (Initial Cost) High (Rack scale) High (Server scale) Groq requires more hardware units. Space Efficiency Low (576 chips/rack) High (8 chips/server) Groq requires more floor space. Cost Efficiency High (Token/$) Low/Medium (Token/$) Groq wins on throughput economics. Az OPEX (Energy/Token) 1 - 3 Joule 10 és 30 Joule A Groq zöldebb a feladatra. CapEx (Initial Cost) High (Rack scale) Magas szintű (Server Scale) A Groq több hardveregységet igényel. Űrhatékonyság Low (576 chips/rack) Magas (8 chip / szerver) A Groq több padlóterületet igényel. Cost Efficiency Nagy (Token / USD) Alacsony / közepes (Token / USD) Groq wins on throughput economics. 3. táblázat: A memória fizikája 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 Csíkszeredai LPU 80 TB / másodperc ~1-5 ns 6 (alacsony sűrűségű) HBM3 részletek Az NVIDIA H100 3,5 TB / másodperc ~ 100 + NS 1 (High Density) DDR5 megtekintése CPUs ~ 0,1 TB / s ~ 100 + NS 1 (High Density) References Groq 14nm Chip Gets 6x Boost: Elindítja Llama 3.3 70B GroqCloud, hozzáférhető december 25, 2025, https://groq.com/blog/groq-first-generation-14nm-chip-just-got-a-6x-sebesség-boost-introducing-llama-3-1-70b-speculative-decoding-on-groqcloud Llama-3.3-70B-SpecDec - GroqDocs, hozzáférhető december 25, 2025, https://console.groq.com/docs/model/llama-3.3-70b-specdec Introducing Cerebras Inference: AI at Instant Speed, accessed December 25, 2025, https://www.cerebras.ai/blog/introducing-cerebras-inference-ai-at-instant-speed Az NVIDIA H100 és A100 GPU-kra vonatkozó Llama‐3.3‐70B következtetés értékelése - Derek Lewis, 2025. december 25-én, https://dlewis.io/evaluating-llama-33-70b-inference-h100-a100/ Az NVIDIA H100 GPU-k teljes teljesítményének feloldása az ML inferenciához a TensorRT - Baseten segítségével, 2025. december 25-én, https://www.baseten.co/blog/unlocking-the-full-power-of-nvidia-h100-gpus-for-ml-inference-with-tensorrt/ Miért a Meta AI Llama 3 a Groq LPU Inference Engine-en futó új benchmarkot állít fel a nagy nyelvi modellekhez (Groq LPU Inference Engine) (Adam E. Medium, 2025. december 25.) https://medium.com/@giladam01/why-meta-ais-llama-3-running-on-groq-s-lpu-inference-engine-sets-a-new-benchmark-for-large-2da740415773 Groq azt mondja, hogy két év alatt 1 millió AI-inferencia chipet telepíthet - A következő platform, 2025. december 25-én elérhető https://www.nextplatform.com/2023/11/27/groq-says-it-can-deploy-1-million-ai-inference-chips-in-two-years/ Belül az LPU: Deconstructing Groq's Speed GROQ gyors, alacsony költségű következtetés., hozzáférhető december 25, 2025, https://groq.com/blog/inside-the-lpu-deconstructing-groq-speed Determinizmus és a Tensor Streaming Processor. - Groq, 2025. december 25., https://groq.sa/GroqDocs/TechDoc_Predictability.pdf Mi az a nyelvi feldolgozóegység?Groq gyors, alacsony költségű következtetés., hozzáférhető december 25, 2025, https://groq.com/blog/the-groq-lpu-explained LPU GROQ gyors, alacsony költségű következtetés., hozzáférhető december 25, 2025, https://groq.com/lpu-architecture GROQ-ROCKS-NEURAL-NETWORKS.pdf, hozzáférhető 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/ Az AI Hardware Architectures összehasonlítása: SambaNova, Groq, Cerebras vs. Nvidia GPU-k és Broadcom ASIC-k (Broadcom ASICs) by Frank Wang Átha Medium, hozzáférhető december 25, 2025, https://medium.com/@laowang_journey/comparing-ai-hardware-architectures-sambanova-groq-cerebras-vs-nvidia-gpus-broadcom-asics-2327631c468e A történelem leggyorsabb nagy modellek bombázási helyszíne! A Groq egy éjszaka alatt népszerűvé vált, és az önfejlesztett LPU sebessége elpusztította az Nvidia GPU-kat, 2025. december 25-én, https://news.futunn.com/en/post/38148242/the-fastest-big-model-bombing-site-in-history-groq-became Új játékszabályok: Groq Deterministic LPUTM 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 TPU vs GPU : r/NVDA_Stock - Reddit, accessed December 25, 2025, https://www.reddit.com/r/NVDA_Stock/comments/1p66o4e/tpu_vs_gpu/ GPU és TPU Összehasonlító elemzési jelentés, ByteBridge - Közepes, 2025. december 25-én, https://bytebridge.medium.com/gpu-and-tpu-comparative-analysis-report-a5268e4f0d2a Google TPU vs NVIDIA GPU: The Ultimate Showdown in AI Hardware - fibermall.com, accessed December 25, 2025, https://www.fibermall.com/blog/google-tpu-vs-nvidia-gpu.htm Cerebras CS-3 vs. Groq LPU, hozzáférhető december 25, 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, accessed December 25, 2025, https://www.webpronews.com/the-deterministic-bet-how-groqs-lpu-is-rewriting-the-rules-of-ai-inference-speed/ Best LLM inference providers. Groq vs. Cerebras: Which Is the Fastest AI Inference Provider? - DEV Community, accessed December 25, 2025, https://dev.to/mayu2008/best-llm-inference-providers-groq-vs-cerebras-which-is-the-fastest-ai-inference-provider-lap A Groq elindítja a Meta Llama 3 Intelligens Intelligencia Modelleket az LPUTM Inference Engine-en, hozzáférhető 2025. december 25-én 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, hozzáférhető december 25, 2025, https://blog.startupstash.com/groq-vs-nvidia-the-real-world-strategy-behind-beating-a-2-trillion-giant-58099cafb602 Performance — NVIDIA NIM LLMs Benchmarking, accessed December 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
