Ինչպե՞ս Nvidia- ը սովորեցրել է վախենում եւ ստացել է Groq- ը 0 Ապրիլ Nvidia- ը, AI- ի սարքավորումների անսահմանափակ գիրքը, կատարել է իր ամենամեծ վերցնելը մինչեւ օրվա ընթացքում: GROQ- ի համար կախված $ 20 մլն գիրքը, ինչի մասին մի քանի մարդ է լսել. Ինչու Nvidia- ը պետք է վճարել այս ծախսական գումարը այս ծախսական գիրքը համար: Ես հետաքրքիր եմ Groq- ի տեխնոլոգիաների եւ առեւտրային հնարավորությունների մասին 2023-ից, եւ փորձում եմ իրենց թվային հիմնված բուժման ծառայությունը open-source LLM- ի համար: Ես վախենում եմ եւ չգիտեմ, որ Groq- ի միասնական կենտրոնանալը, սպանող տեխնոլոգիանը եւ տարիների խոշոր աշխատանքը վերջապես վճարվել են: Այս հոդվածը նստում է GROQ- ի դիզայնը, որը բացահայտում է, թե ինչու դա կտրում է GROQ- ի վահանակային արագությունը: Մենք կտրում ենք GROQ- ի Language Processing Unit (LPU) հետ: Nvidia GPU- ի եւ Google TPU- ի հետ, որպեսզի տեսենք, թե ինչու է GROQ- ի հագուստը: Բացի այդ, բացահայտեք GROQ- ի հիմնադրողը եւ CEO-ի, Jonathan Ross- ի հագուստը, ով պատկանում է, որ GROQ- ի նույն GROQ- ի TPU- ի վերականգնում է առաջին հագուստը: 1. Introduction: The Millisecond Imperative Հիմնական հոդված՝ «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այս տարի» (տեսանյութ) - «Այ Groq- ը, որը հիմնադրվել է Google- ի Original Tensor Processing Unit (TPU) դիզայնների կողմից, լուծում է այս հատուկ խնդիրը: Նրանք լուծում են Language Processing Unit (LPU) - ում, մի "software-defined" чипը, որը վերցնում է tradicional processor design- ում արագության համար: Գրանցման, ժամացույցի կատարման եւ պտուտակային կարգավորման օգտագործման միջոցով, Groq- ի LPU- ը կտրում է "Memory Wall" - ում, որը հասկանում է տեքստային արտադրման արագությունը, որը ավելի քան 1,600 տոմս է շաբաթվա ընթացքում: The Inference Crisis: Why Modern AI is “Low” (Այսպիտակագրություն) Groq- ի նորարարությունը կարող է հասկանալ, որ մեծ լեզուների մոդելների հատկանիշը հիմնական սարքավորումների վրա պետք է հասկանալ: AI- ի մոդելի գործառույթը տարբերորեն փոխվում է, այնպես որ դա սովորում է (նշում է) կամ մտածում է (նշում է): 2.1 Autoregressive Generation-ի ֆիզիկը Մոդելային դասընթացը բարձր լայնության, հարմարավետ աշխատանք է: Դուք միասին մատակարարում եք համակարգը միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միասին միաս Այս մոդելը արտադրում է մեկ խոսքը ( կամ token) մեկ անգամ: Այն նախընտրում է առաջին խոսքը, հավելում է այն տպագրության, նախընտրում է երկրորդ խոսքը, հավելում է այն, եւ այլն: Այս գործընթացը ինտեգրիտապես սերտիֆիկ է: Դուք չգիտեք, որ միասին խոսքը, երբ դուք չգիտեք, որ միասին. Դա մի սարքի ինժեներ, դա մի սխալն է: Մոդելային GPU- ի հետազոտության մեջ, մետաղական սերտիֆիկները (կամ մետաղական գործառույթը) կախված են մանրամասից (կամ մոդելը ապրում է): Այս կախվածությունը ստեղծում է «Von Neumann Bottleneck»-ը: Ամեն անգամ, երբ մոդելը պետք է ստեղծել token- ը, GPU-ը պետք է վերցնել ամբողջ մոդելը մանրամասից, մշակել այն եւ ուղարկել այն վերցնել: Llama 3- ի նման 70 միլիոն մանրամասն մոդելի համար, որը կարող է քաշել մոտ 140 gigabytes- ի վրա (16-bit ճշգրիտության վրա), դա նշանակում է, որ սմարը պետք է ուղարկել 140GB տվյալների միջոցով մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղական մետաղ 2.2 Հիմնական մենակներ Աշխարհի ամենամեծ համակարգչային մեքենաները ամենամեծ ժամանակը վայելում են: Այս դեղը հայտնի է, որպես «Memory Wall»-ը: Գնացումը: Տպատիկ բաղադրիչի սենյակում (Batch Size 1), Nvidia H100- ի թվային միավորները վախենում են մեծ մասը ժամացույցի շուկաների համար, սպասելով տվյալները High Bandwidth Memory- ից (HBM) հասանելի են: The Bandwidth Limit: Մինչեւ H100- ի տպագրական 3.35 Terabytes per second (TB/s) մանրամասի բանրամասի լայնությունը, շարժվող տվյալների ֆիզիկը սահմանում է արտադրական արագությունը 100-200 tokens per second- ում հարմարավետ պայմաններում: Արդյունաբերական սխալներ: Դա ծախսում է շատ ավելի էներգիայի փոխելու տվյալների, քան բեռնել այն վրա: Groq- ի հետազոտությունը ցույց է տալիս, որ բեռնել tradicional GPU- ի տեղադրման 10 մինչեւ 30 Joules per token, մեծ մասը, քանի որ այս անմիջապես shuttling տվյալների միջեւ HBM- ի եւ սերտիֆիկի. 2.3 The Tail Latency- ի խնդիրը CPU-ները եւ GPU-ները նախագծված են generalists- ի համար: Նրանք ունեն հարմարավետ սարքավորումներ, ինչպիսիք են սարքավորումների բաղադրիչները, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ, սարքավորումներ եւ սարքավորումներ: Երբ այդ սխալները սխալ են (լուսանկարներ «Cache miss» կամ «branch misprediction»), processor- ը կտա. Արդյոք, թե ինչ է այն, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է, թե ինչ է: The Orchestration Tax- ը: Այս խոշորության կառավարման համար GPU-ները օգտագործում են հարմարավետ ծրագրային սերվերը (հարկե CUDA-ն) եւ սարքավորումների սարքավորիչները: Նրանք ավելացնել են վերահսկողությունը: Chip-ը միշտ կանգնանում է հարցնել: «Ի՞նչ պետք է անել հաջորդում: Արդյոք տվյալները դեռ այստեղ են?» Groq- ի հիմնադրամական դիզայնը պարզ էր: Ի՞նչ է, եթե մենք փոխել ենք հարցազրույցը: Ի՞նչ է, եթե խողովակը երբեք չի պետք հարցնել, թե ինչ է անել, քանի որ նա արդեն գիտի, թե ինչ է անել: The Philosophy of the LPU: Software-Defined Hardware- ը The Language Processing Unit (LPU)- ը ֆիզիկական ցուցադրություն է, որը պլանավորում է վերջին 30 տարիների պրոֆեսորային զարգացումը: Այն հիմնադրվել է Jonathan Ross- ի կողմից, ով առաջանում էր Google- ի TPU- ի նախագծը, Groq-ը սկսել է "Software-First" պլանավորությունը: 4.1 Պաշտպանը այն է, թե ինչ է Հիմնական համակարգում, compiler- ը (մարթֆիլմը, որը փոխում է code- ում chip- ի ուղեցույցներ): Այն արտադրում է խոշոր ուղեցույց, եւ սարթֆիլմի ներքին խոշորությունը (բարթֆիլներ, reorder buffers) ցուցադրում է մանրամասները Runtime- ում: Groq- ը այս մասին փոխում է: LPU-ի սարքավորումներ մանրամասնորեն են «բուսափելի»: Այն չի ունենում գլուխ predictors- ը: Այն չի ունենում cache controller- ը: Այն չի ունենում անսահմանափակ execution logic- ը: Դա մի խոշոր սարքավորումներ է, որոնք կատարում են ճիշտ այն, ինչ ասում են, երբ ասում են: Հիմնական տեղեկատվությունը գտնվում է Groq Compiler- ում: Հիմնական սարքավորումներ (Statistical Scheduling): Հիմնական սարքավորումներ (Statistical Scheduling): Հիմնական սարքավորումներ (Statistical Scheduling): Հիմնական սարքավորումներ (Statistical Scheduling): Հիմնական սարքավորումներ (Statistical Scheduling): Հիմնական սարքավորումներ (Statistical Scheduling): Հիմնական սարքավորումներ (Statistical Scheduling): Հիմնական սարքավորումներ (Statistical Scheduling): Հիմնական սարքավորումներ (Statistical Scheduling): Հիմնական սարքավորումներ (Statistical Scheduling): Հիմնական սարքավորումներ (Statistical Scheduling): Հիմնական սարքավորումներ (Statistical Scheduling): Հիմնական սարքավոր Տեղադրիչը քարտեզում է տվյալների թռիչքը чипի ֆիզիկական գեամտացիայում: Այն գիտի, որ 1000.050-ի թռիչքում տվյալների փաթեթը կունենա ճշգրտությամբ (X, Y) թռիչքի վրա, պատրաստ է օգտագործվել մի թռիչքային միավորի կողմից: Հիմնական հարցը, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ 3.2 The Assembly Line Analogy Եթե ցանկանում եք հասկանալ տարբերությունը, կարծես, որ մի գործարան թռիչք է. The GPU (Dynamic): Workers (cores) stand at stations. A manager (scheduler) shouts orders based on what materials just arrived. Sometimes a worker is idle because the forklift (memory bus) is stuck in traffic. Sometimes two workers try to grab the same tool (resource contention) and one has to wait. The output is high, but unpredictable. The LPU (Deterministic): Նրանք ոչ մի կառավարիչներ: Նյութերը ուղարկվում են բարձր արագությամբ տրանսպորտային գոտի վրա, որը երբեք չի կանգնած: Աշխատանքները պրոֆեսիոնալ հագուստներ են, որոնք ծրագրավորվում են արեւել ճշգրիտ 3.2 րոպե հետո, երբ բաղադրիչը ստանում է իրենց տարածքում: Նրանք չեն ստուգում, թե բաղադրիչը այն է: համակարգը ապահովում է, որ այն այն է. This architectural choice allows Groq to utilize nearly 100% of its compute capacity for the actual workload, whereas GPUs often run at 30-40% utilization during inference because they are waiting on memory.13 LPU-ի ալանտամիկը: Hardware- ի դիզայնը LPU-ի (հարկե GroqChip- ի) ֆիզիկական գործառույթը պրոֆեսիոնալ առեւտրի հետազոտություն է: Այն պրոֆեսիոնալ առեւտրի հետազոտություն է: Այն պրոֆեսիոնալ առեւտրի հզորության եւ հզորության համար պրոֆեսիոնալ արագության եւ նախընտրելիության համար: 4.1 SRAM: The Speed of Light Storage Nvidia- ը եւ Google- ը օգտագործում են HBM (High Bandwidth Memory), որը հասանելի է խոշոր բաղադրիչների (80GB+) վրա, որոնք տեղադրվում են բաղադրիչի հետ: SRAM (Static Random Access Memory) սարքավորումներ The Hierarchy Flattened: Հիմնական CPU-ում SRAM- ը օգտագործվում է միայն քիչ սխալները (L1/L2/L3) համար, քանի որ այն ծախսական է եւ ֆիզիկականորեն մեծ է (հարկ է 6 պլանտորների պահելու համար, vs. 1 պլանտոր DRAM- ի համար). Քանի որ մանրամասը ֆիզիկականորեն ներգրավված է մանրամասի մանրամասին, մանրամասի մանրամասը պոռնկալական է: Մեկ LPU-ի ներգրավված մանրամասի մանրամասի մանրամասի մանրամասը 80 TB/s է: Տեսեք այն H100-ի 3.35 TB/s- ի հետ: Դա 24x- ի հարմարություն այն արագությամբ, որով տվյալները կարող են մանրամասի մանրամասներին մանրամասել: 10 HBM- ի հասկանալը տեւում է մի քանի մանրամասներ: SRAM- ի հասկանալը սեղմում է մի քանի մանրամասներ: Այսպիսով սեղմվում է Memory Wall- ը այն տվյալների համար, որոնք սեղմվում են սեղմում: 4.2 հզորության սահմանափակումը 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. Արդյոք, դուք չեք կարող տեղադրել մի մեծ լեզուային մոդել մեկ Groq թվով: Դուք չեք կարող տեղադրել մի փոքր. Լրամա 3 70B-ը աշխատելու համար, Groq-ը չի օգտագործում մեկ խողովակ: Այն օգտագործում է մոտ 576 խողովակների խողովակ.7 Այսպիսով, համակարգի դիզայնը պետք է տարբեր է: «պատոմսը» ոչ թե պտուտակ է, բայց համակարգչը պտուտակ է: Tensor Streaming Processor (TSP) սարքավորումներ Չպի մեջ, դիզայնը տեղադրվել է հատուկ Deep Learning linear algebra- ի համար: Vector եւ Matrix Units: Chip- ը առաջարկում է մասնագիտացված միավորներ մտրաթելային քանակման (MXM) եւ vector գործառույթների համար: Հիմնական տեղեկատվություն: Data flows horizontally (East-West) across the chip, while instructions flow vertically (North-South).This "systolic" flow means data is pumped through the functional units in a rhythmic wave. 14nm Process: Ապրիշում, առաջինgeneration GroqChip- ը ստեղծվում է GlobalFoundries- ում մաքուր 14nm- ի գործընթացում.7 Ապրիշում, որը 3nm- ում (հարկե Nvidia- ի Blackwell- ում), դա զգում է, որ այն հագուստ է: Սակայն, քանի որ դիզայնը խոշոր պլանտորներ չի ունենում եւ SRAM- ում հիմնված է, այն չի պետք 3nm- ի հագուստը կատարելու համար: Սա առաջարկում է կարեւոր ծախսերը եւ արտադրանքը, նույնիսկ եթե այն ազդում է մետաղական չափը (725mm2).12 4.4 TruePoint Numerics- ը Տեղադրման սահմանափակ 230MB- ի համար Groq- ը օգտագործում է նոր ճշգրիտության պլաստիկը, որը կոչվում է TruePoint- ը: Precision Trap- ը: Հիմնական սարքավորումներ հաճախ մոդելները մետաղադրում են INT8 (8-bit integers) համար, որպեսզի փնտրել է տարածք, որը կարող է նվազեցնել ճշգրիտությունը: TruePoint- ը սեղմում է սխալները ցածր ճշգրիտությամբ (հարկե INT8 կամ FP8) տեղադրելու համար, բայց բարձր ճշգրիտությամբ (FP32) կատարում է ճշգրիտ մետաղական գործառույթները, ինչպիսիք են մետաղական մետաղական գործառույթները: Այն պահպանում է 100-bit intermediate accumulation register- ը, որը ապահովում է, որ մետաղական մետաղական արտադրանքի վերահսկողության ժամանակ ոչ մի տվյալներ չի գնում:8 Դա թույլ է տալիս GROQ-ի հասնել քոնիտացված մոդելների արագությունը, որքան ճշգրտության մակարդակները սովորաբար պաշտպանված են բարձր ճշգրտության տեղադրման համար: 5. The Network is the Computer: RealScale Technology Եթե Chip A- ի եւ Chip B- ի միջեւ կապը հեշտ է, 80 TB / s ինտեգրային բոնդուխի լայնությունը ծախսվում է: RealScale: A Switchless Fabric- ը 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). Groq- ի RealScale ցանցը կապում է սմարթֆոնները ուղղակիորեն միասին: Plesiosynchronous System: Chip-ները synchronized են մի ամբողջական ժամանակային բազանով: Նրանք չեն ճշգրիտ synchronous ( ինչը ֆիզիկականորեն չի կարող է ծախսում), բայց նրանք են «plesiosynchronous» (հարկե-synchronous) հետ հայտնի թռիչք, որ compiler- ի համար. Ծրագրային փաթեթներ: Որպես compiler- ը փաթեթում է մեթոդները, այն փաթեթում է ցանցային փաթեթները: Այն գիտի, որ Chip 1 կցնում է vektor է Chip 2 է Cycle 500. Այն ապահովում է, որ Chip 2 պետք է պատրաստ է ստանալ այն է Cycle 505. Ոչ սեղմիչներ: ցանցը անմիջական մետաղ է (հարկե Dragonfly topology տարբերակը): Չնայած արտաքին սեղմիչներ, որոնք կարող են ավելացնել տեւողությունը կամ ծախսերը: Routing- ը կախված է: Սա թույլ է տալիս 576 սեղմիչների սեղմիչը աշխատել որպես միասին, միասին սեղմիչ տարածք: 5.2 Tensor Parallelism- ը ծախսերի վրա Այս ցանցում Groq-ը կարող է արդյունավետորեն օգտագործել Tensor Parallelism- ը: Llama 3 70B- ի մոդելը կտրված է 576 խողովակների վրա: Նրաձայնային ցանցի ամեն բաղադրիչ կտրված է: Երբ մի token- ը արտադրվում է, բոլոր 576 chips- ը միասին աշխատում են: Մեկը հաշվարկում է արդյունքների մի փոքր մասը: Նրանք անմիջապես փոխանցում են տվյալները RealScale- ի ցանցի միջոցով, համատեղում են արդյունքները եւ փոխանցում են հաջորդ մակերեսին: Հավատություն: Որպես որ բաղադրիչը միասնական է այնքան շատ սմարթների վրա, բաղադրիչը անմիջապես արագ է: Եվ քանի որ բաղադրիչները SRAM- ում են, ոչ մի բաղադրիչ ժամանակ չի ունենում: Ապրանքը մի համակարգ է, որը գլինեորեն ծախսում է: ավելի սմարթները ավելացնելով մոդելը արագ է աշխատում, ոչ թե GPU- ների բաղադրիչների մեջ տեսվում են վերադառնալը, ինչպիսիք են կապի վերադառնալը:8 The Titans Compared: Groq vs. Nvidia vs. Google vs. Cerebras- ը Մենք կարող ենք կատեգորիանալ հիմնական խաղացողները երեք տարածքում: The Generalists (Nvidia), The Hyperscale Specialists (Google) եւ The Radical Innovators (Groq, Cerebras). 6.1 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) Արդյունաբերություն: Systolic Array ASIC with HBM. Պահպանեք Google- ի հատուկ աշխատանքային լարման համար (Transformer մոդելներ) Strengths: Highly efficient matrix math. Inter-Chip Interconnect (ICI) allows for massive pods (8,960 chips) for training. Cost-effective for massive throughput.18 Հատկություններ: Մինչեւ դեռ հավատում է HBM- ից (latency bottleneck): Մասնավոր է Google Cloud- ում: Մասնավոր է GPU- ից: 6.3 Cerebras CS-3 (The Wafer-Scale Giant) Արդյունաբերությունը: Հատկ խողովակների չափը սննդի սննդի (Wafer-Scale Engine) Philosophy: "Don't cut the wafer." Keep everything on one giant piece of silicon to eliminate interconnect latency. Strengths: Massive on-chip memory (44GB SRAM) and bandwidth (21 PB/s). Can hold large models on a single device. Արդյոք, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է 6.4 Groq LPU (The Low-Latency Sniper) Architecture: Disaggregated SRAM-based ASIC. Software-defined. «Սպիտակություն»: «Սպիտակություն է արագությունը» (Determinism is speed) Արդյունքները: Unmatched Time-to-First-Token (TTFT) եւ ծախսերի ծախսերի համար փոքր բաղադրիչները: Deterministic կատարումը (լուսանկարներ) Հեղմություն: Երկու համար ցածր մանրամասի հզորությունը պահանջում է խոշոր մանրամասներ (լուսանկարներ) Տեղադրություն 1: Architectural Comparison Կասկածություն 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 Հիմնական Focus Հասկածություն (Latency) Training & Inference Գործիքներ & Inference Գործիքներ & Inference Memory Architecture-ի մասին Արդյոք վախենում է HBM3 սարքավորումներ Off-chip HBM սարքավորումներ Բրիտանիայի վախենում Memory Bandwidth 80 TB / s (Արդյունաբերական) 3.35 TB / s (Ավազոտական) ~2.7 TB/s 21 PB / s (Արդյոք ներքին) Հեղինակային Logic Software (Compiler) Հեղինակային սարքավորումներ (Scheduler) Hybrid (XLA) Software (Compiler) Networking RealScale (Switchless) NVLink + InfiniBand Այստեղ (լուսանկարներ) SwarmX Batch-1 արդյունավետությունը Շատ բարձր Low (Memory Bound) Medium Բարձր Llama 3 70B Speed >1,600 T/s (SpecDec) ~100-300 T/s ~50 T/s (chip) ~ 450 T / s 1 7. Performance Benchmarks: The Speed of Thought- ը 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- ը համոզվածորեն մատակարարում է 280 - 300 tokens per second (T/s) standard mode- ում: 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 Հիմնական ժամանակը (Time to First Token): Groq- ը հասկանում է 0.2 - 0.3 րոպեի TTFT- ը, ինչպիսիք է, որ պատասխանը անմիջապես զգում է: Nvidia լուծումներ հաճախ տեւում են 0.5 - 1.0 + րոպեով, քանի որ պահանջները տեւում են եւ GPU- ը վերադառնալ է: 23 7.2 The Speculative Decoding Breakthrough 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 The Mechanism: 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. Ինչո՞ւ սխալ է GPUs- ում: GPU- ում, բեռնել Target Model- ում, որպեսզի ստուգել սխալները, ծախսեր է Memory Wall- ում: «պահսկման ծախսերը» հաճախ ավելի մեծ են, քան արագությունը: Why it flies on Groq: Because the 70B model is distributed across the SRAM of the Groq rack, the verification step is nearly instant. The LPU can verify a sequence of tokens as fast as it can generate one. This allows Groq to output text faster than a human can blink.1 7.3 Ապրանքային արդյունավետությունը Երբ 576 խողովակների մանրամասը օգտագործում է մեծ հզորությունը (հա՞ն է, որ կիլուդտներ են) Դա խուսափելի է. Ապրանքային արդյունավետությունը աշխատանքի միավորի համար Joules per Token: Groq reports an energy consumption of 1-3 Joules per token. Համեմատություն: NVIDIA- ի H100- ի հիմնված համակարգերը սովորաբար օգտագործում են 10-30 Joule- ը մեկ token- ում: 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- ը Դա ճիշտ է, որ Groq- ի վահանակը (լամամա 70B- ը) ներառում է ~576 սմարթներ: Ապրանքի ծախսերը: Սակայն, այդ խողովակները 14nm են (վազն է արտադրել) եւ օգտագործում են ստանդարտ փաթեթավորում (լուսանկարներ: No expensive CoWoS or HBM). A Groq chip costs a fraction of an Nvidia H100 to manufacture. 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- ը հավատում է, որ այն մետրիկը, որը կարեւոր է, է Tokens per Dollar: Եթե Groq- ի մանրամասը գնում է $ 1 միլիոն, բայց արտադրում է 200,000 մանրամասներ մեկ շաբաթում (հարկե), եւ Nvidia- ի մանրամասը գնում է $ 500,000- ը, բայց արտադրում է միայն 20,000 մանրամասներ մեկ շաբաթում, Groq- ի մանրամասը 5 անգամ ավելի արդյունավետ է արտադրանքի միավորի համար:13 8.2 Pricing Strategy Groq has aggressively priced its API services to prove this point. Ապրանքի գինը: $ 0.59 per million tokens. Output Price: $0.79 - $0.99 per million tokens.2 Տեսագրություն: Սա խոշորում է բազմաթիվ բնական GPU- ի վրա հիմնված մանրամասների մատակարարների համար, որոնք հաճախ $ 2.00 - $ 10.00 գնում են նման մոդելերի համար: Այս գինը նշում է, որ Groq- ի ներքին TCO- ը իրականում համատեղելի է, նույնիսկ սարքի տպագրության վրա: 8.3 Physical Footprint եւ հզորությունը 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. Use Cases: Who Needs Instant AI? Ինչպե՞ս պետք է 1 600 token- ը մեկ շուկայում: Երբ մարդը կարդալ է chatbot- ի պատասխանը, 50 token- ը մեկ շուկայում պետք է լինի: Բայց LPU- ը մի նոր դասի ծրագրեր կտա: 9.1 Agentic AI- ը եւ ճշմարտման փաթեթներ Հաջորդ հոդվածը«Այսը» կարող է արտադրել 10,000 խոսքեր ինտեգրական «Chain of Thought» ռեժիմում, որպեսզի պատասխանել մեկ օգտագործողի հարցին: 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 սեղմություն «Որբեք պետք է զգալ, թե ինչ է անում» (Walkie-talkie effect) Groq’s Role: With a TTFT of <200ms, Groq enables voice agents that can interrupt, backchannel, and converse with human-level cadence. Tenali, a real-time sales agent company, reported a 25x improvement in latency by switching to Groq, dropping response times from seconds to milliseconds.26 9.3 Code Generation 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- ի compiler- ը է արտադրանքի սերտիֆիկը: Այն կառուցվել է պրեմիից առաջ: Օգտագործման հեշտություն: Developer- ը օգտագործում է Standard Frameworks- ը, ինչպիսիք են PyTorch, TensorFlow, կամ ONNX. Compiler- ը փոխանցում է LPU- ին: 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 The Groq LPU-ի հաջողությունը հավատում է, որ Von Neumann- ի դիզայնը պատասխանատվություն է serial LLM- ի փոխանակման համար: Groq- ի փոխանակման համար SRAM- ի եւ determinism- ի հետ ստեղծվել է մեքենա, որը աշխատում է լույսի արագությամբ, որը թույլ է տալիս Agentic AI- ի համակարգերը, որոնք կարող են տոննայք մանրամասներ ինքնաթիռելու ռեժիմի քայլեր մի աչքերով: Nvidia- ի Groq- ի ստուգման հետ 12/24/2025-ին, LPU- ի հավատում է, որ determinism- ը երջանիկ AI- ի արագության նպատակն է, այժմ ներառում է GPU- ի Roadmap- ում: Այս միացումը հավատում է, որ խոշոր հզորությունը չի նշանակում, առանց Groq- ի արագության եւ deterministic դիզայնի, որը առաջատար է օգտագործել այն արդյունավետությամբ: The Architect of Acceleration: Jonathan Ross and the Groq Journey-ի բոնուսային պատմություն GROQ- ի հիմնադրամը եւ CEO-ը Jonathan Ross- ը հիմնական է երկու հիմնական AI սարքավորումների նորարարությունների համար: Google TPU- ը եւ GROQ LPU- ը: 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. Google-ը 2016 թ., Ross- ը հիմնադրվել է Groq- ը (հիմնապես Think Silicon) հետ նպատակն է ստեղծել աշխարհում արագագույն, ցածր տեւողության AI чипը, որը կատարվում է դեկտրական կատարման հետ: Նա հասկանում է, որ GPU- ի անպայմանը - ինչպիսիք են սխալները եւ տեւողության կարգավորումը - մի բաղադրիչ է իրական ժամանակի AI- ի համար: Groq- ի missions- ը դարձել է սխալել այդ տարբերակների աղբյուրները: Այս դիզայնը ստեղծել է Groq- ի թագավոր սարքավորումները: Language Processor Unit (LPU) եւ իր հիմնական GroqChip. The Groq architecture is a departure from the GPU-centric approach. It features a massive single-core, plated design where all compute elements are connected by an extremely high-speed, on-chip network. Groq’s Historical Arc: Ups, Downs, and Pivots The path from an ambitious startup to a leading AI hardware provider was not linear for Groq. The company’s history is marked by necessary pivots and strategic refinements: Early Years (2016–2018): The Autonomous Driving Focus: Initially, Groq focused heavily on the autonomous vehicle market, where predictable, real-time decision-making is a critical requirement. The deterministic nature of the Groq chip was a perfect fit for this safety-critical domain, securing significant early partnerships. 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: Երբ ավտոմատ մեքենաների շուկայը մոռացել է ավելի արագ, քան նախընտրված, եւ, կարեւորորեն, քանի որ փոխարեներային դիզայնը exploded հետ արտադրանքի մոդելների, ինչպիսիք են GPT-3, Groq ճանաչել է նոր, խոշոր հնարավորություն: Բարձր քանակը եւ բարձր պահանջը ցածր տեւողության դիզայնի LLM- ում դարձել են այն հարմարավետ աշխատանքային տեւողության Groq LPU. The LPU դիզայնը ընդունվել է, արդյունավետորեն փոխել ընկերության կենտրոնանալը ընդհանուր նպատակային AI արագության համար մասնավորապես վերահսկել շուկայում ultra արագ, predictable LLM դիզայնի համար. 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- ը գնում է Groq- ը 20B $-ի համար, 2025-ին Jonathan Ross- ի խոշոր գործառույթը ստեղծում է հիմնականում տարբեր տեսակի համակարգչի ստեղծումը - մեկը նախագծված է հարմարավետ կատարման համար չափազանց: TPU դիզայնից, որը հզորեցել է Google- ի AI ռեժիմը, մինչեւ Groq- ում դիզայնային LPU- ի առաջատարը, նա համոզված է, որ AI- ի مستقبلը պահանջում է սարքավորումներ, որոնք հարմարեցված են մասնավորապես աշխատանքային ծախսերի համար, ոչ այլն: Appendix: Data Tables Տեղադրություն 2: Economic & Operational Metrics Metric Groq LPU Solution Nvidia H100 Solution Implication OpEx (Energy/Token) 1 - 3 Joules 10 - 30 Joules Groq is greener per task. CapEx (Initial Cost) High (Rack scale) High (Server scale) Groq requires more hardware units. Space Efficiency Low (576 chips/rack) High (8 chips/server) Groq requires more floor space. Cost Efficiency High (Token/$) Low/Medium (Token/$) Groq wins on throughput economics. OpEx (Energy/Token) թվային մետաղադրամներ 1 - 3 հոլեներ 10 - 30 րոպե Groq is greener per task. CapEx (Անկալական ծախսերը) High (Rack scale) Բարձր (Server Scale) Groq requires more hardware units. Space Efficiency Բարձր (576 chips / rack) High (8 chips/server) Groq- ը պահանջում է ավելի մեծ տարածք. Վճարման արդյունավետությունը Բարձր (Token / $) Low / Medium (Token / $) Բրիտանիկը հաղթում է վերահսկողությունը. Տեղադրիչը 3: Հիմնական սարքավորումներ 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 Բրիտանիա LPU ~80 TB / ս ~1-5 ն 6 (լայն հզորությունը) HBM3 NVIDIA H100-ը 3.35 TB/s ~ 100 + ns 1 (High Density) DDR5 սարքավորումներ CPU-ն ~0.1 TB/s ~ 100 + ns 1 (High Density) References Groq 14nm Chip Gets 6x Boost: Launches Llama 3.3 70B- ում GroqCloud- ում, հասանելի է Դեկտեմբեր 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 Լամա-3.3-70B-SpecDec - GroqDocs, հասանելի է Նոյեմբեր 25, 2025, https://console.groq.com/docs/model/llama-3.3-70b-specdec Տեղադրում Cerebras Inference: AI- ի անմիջական արագությամբ, հասանելի է Դեկտեմբեր 25, 2025, https://www.cerebras.ai/blog/introducing-cerebras-inference-ai-at-instant-speed Evaluating Llama‐3.3‐70B Inference on NVIDIA H100 and A100 GPUs - Derek Lewis, հասանելի է 2025 թ. դեկտեմբերի 25-ին, https://dlewis.io/evaluating-llama-33-70b-inference-h100-a100/ NVIDIA- ի H100 GPU- ի բոլոր հզորության բացառումը ML- ի ներառման համար TensorRT- ի հետ - Baseten, հասանելի է 25 դեկտեմբերի 2025, https://www.baseten.co/blog/unlocking-the-full-power-of-nvidia-h100-gpus-for-ml-inference-with-tensorrt/ Why Meta AI's Llama 3 Running on Groq's LPU Inference Engine Sets a New Benchmark for Large Language Models | by Adam | Medium, accessed December 25, 2025, https://medium.com/@giladam01/why-meta-ais-llama-3-running-on-groq-s-lpu-inference-engine-sets-a-new-benchmark-for-large-2da740415773 Groq Says It Can Deploy 1 Million AI Inference Chips In Two Years - 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/ Արդյոք, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է այն, թե ինչ է Determinism եւ Tensor Streaming Processor. - Groq, հասանելի է Դեկտեմբեր 25, 2025, https://groq.sa/GroqDocs/TechDoc_Predictability.pdf What is a Language Processing Unit? | Groq is fast, low cost inference., accessed December 25, 2025, https://groq.com/blog/the-groq-lpu-explained LPU GROQ է արագ, ցածր ծախսերի հետազոտություն., accessed December 25, 2025, https://groq.com/lpu-architecture 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, հասանելի է Ապրիլ 25, 2025, https://blog.promptlayer.com/groq-pricing-and-alternatives/ Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմնական տեղեկատվություն: Հիմ «Groq-ը մի գիշերով հայտնի էր, եւ իր սեփական զարգացման LPU- ի արագությունը կտրել է Nvidia GPU- ները, հասանելի է 25 դեկտեմբերի 2025, https://news.futunn.com/en/post/38148242/the-fastest-big-model-bombing-site-in-history-groq-became» Նոր խաղային կարգներ: Groq- ի 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, հասանելի է Դեկտեմբեր 25, 2025, https://www.reddit.com/r/NVDA_Stock/comments/1p66o4e/tpu_vs_gpu/ GPU and TPU Comparative Analysis Report | by ByteBridge - Medium, accessed December 25, 2025, https://bytebridge.medium.com/gpu-and-tpu-comparative-analysis-report-a5268e4f0d2a Google TPU vs NVIDIA GPU: The Ultimate Showdown in AI Hardware - fibermall.com, հասանելի է Դեկտեմբեր 25, 2025, https://www.fibermall.com/blog/google-tpu-vs-nvidia-gpu.htm Cerebras CS-3 vs. Groq LPU, հասանելի է Դեկտեմբեր 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, հասանելի է 25 դեկտեմբերի 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 Groq- ը սկսում է Meta- ի Llama 3 Instruct AI Models- ում LPUTM Inference Engine- ում, հասանելի է 25 հունվարի 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, հասանելի է Դեկտեմբեր 25, 2025, https://blog.startupstash.com/groq-vs-nvidia-the-real-world-strategy-behind-beating-a-2-trillion-giant-58099cafb602 Ապրանքը — NVIDIA NIM LLMs Benchmarking, հասանելի է Դեկտեմբեր 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
