How Nvidia Learned to Stop Worrying and Acquired Groq 0 予告編 2025年のクリスマスイブに、AIの世界は衝撃を受けた。AIハードウェアの無疑の王であるNvidiaは、これまでで最大の買収を行った:Groqの驚くべき20億ドルのオファー、業界の外ではほとんどの名前が聞いていなかった。 私は2023年以来、Groqの技術と商業的可能性に興味を持ち、オープンソースLLMのためのクラウドベースの推論サービスをテストしてきました。 この記事はGroqのアーキテクチャに深く浸透し、なぜLLMの推測速度記録を破っているのかを明らかにします。我々はGroqの言語処理ユニット(LPU)を巨人と戦う:Nvidia GPUとGoogle TPU、王冠が本当に手を変えているかどうかを確認します。 原題:The Millisecond Imperative 現代のデータセンターでは、焦点はAIトレーニングからAI推論へと移行しています - デジタルマインドの即時アプリケーションです。Large Language Models(LLMs)と相互作用するユーザーにとって、定義的な制約は遅延です。この遅延はソフトウェアの故障ではなく、既存のアーキテクチャ、例えばグラフィック処理ユニット(GPU)はトークンごとに言語生成のために設計されていませんでした。 Groqは、GoogleのオリジナルTensor Processing Unit(TPU)のアーキテクターによって設立され、この特定の課題に取り組んでいます。その解決策は言語処理ユニット(LPU)であり、伝統的なプロセッサデザインを速度のために放棄する「ソフトウェア定義」チップです。 The Inference Crisis: Why Modern AI Is “Slow” について To understand Groq’s innovation, one must first appreciate the specific behavior of Large Language Models on current hardware. The computational workload of an AI model changes drastically depending on whether it is learning (training) or thinking (inference). 2.1 自己退屈世代の物理学 モデルをトレーニングすることは、高い帯域幅、並行のタスクです。あなたは同時に数千の文をシステムに供給し、チップは合計エラーに基づいて内部の重量を更新します。 結論から言えば、このモデルは一度に一つの単語(またはトークン)を生成します。それは最初の単語を予測し、それを入力に付加し、第二の単語を予測し、それを付加します。このプロセスは本質的にシリアルです。あなたは9番目の単語を計算するまで10番目の単語を計算することはできません。 ハードウェアエンジニアにとって、これは悪夢です。現代のGPUアーキテクチャでは、コンピューティングコア(数学が起こる場所)はメモリ(モデルが生活している場所)から物理的な距離で分離されます。この分離は「Von Neumann Bottleneck」を作成します。 モデルがトークンを生成する必要があるたびに、GPUはメモリから全体のモデルを取り出し、処理し、送信する必要があります。 Llama 3のような70億個のパラメータモデルでは、重さは約140ギガバイト(16ビット精度)で、チップは単一の単語を生成するために140GBのデータをワイヤーを通して移動しなければならないことを意味します。 2.2 記憶の壁 その結果、世界で最も強力なコンピュータエンジンはほとんどの時間を待つことに費やします。この現象は「メモリーウォール」と呼ばれています。 飢餓:典型的な推測シナリオ(バッチサイズ1)では、Nvidia H100の数値単位は、時計サイクルの圧倒的多数の間、HBM(High Bandwidth Memory)からデータが届くのを待っている。 帯域幅の制限:H100の印象的なメモリ帯域幅は秒あたり3.35テラバイト(TB/s)でさえ、移動データの物理学は、理想的な条件下で生成速度を約100〜200トークンに制限します。 Groqの研究では、伝統的なGPUセットアップはトークンあたり10〜30ジョールを燃やすことが示唆され、その大部分はHBMとコア間のデータの絶え間ないシャトルによるものである。 2.3 尾の遅延の問題 問題は、現代のプロセッサの「ダイナミックな」性質によって悪化します。CPUとGPUは一般的であるように設計されています。彼らは、ソフトウェアが次に何をしたいかを推測しようとする複雑なハードウェアコンポーネント - キャッシュ、 branch predictors、 out-of-order execution engines。 これらの推測が間違っている場合(「キャッシュミス」または「業界間違った予測」)、プロセッサは停滞します. In a shared data center environment, where multiple users are competing for resources, this results to "jitter" or variable latency. Tail Latency: This is the latency of the slowest requests—the 99th percentile. For real-time applications such as voice agents or algorithmic trading, the average speed does not matter; the slowest speed does. If one token takes 10ms and the next takes 50ms, the user experience fractures. 実際のアプリケーションでは、音声エージェントやアルゴリズム取引のような平均速度は重要ではありません。 The Orchestration Tax: To manage this chaos, GPUs use complex software kernels (like CUDA) and hardware schedulers. These add overhead. The chip is constantly stopping to ask: "What do I do next? Is the data here yet?" グロックの創設論文は単純だった:質問マークを取り除けばどうなる? チップが何をすべきかを決して尋ねる必要がなかったらどうなる? なぜなら、すでに知っていたからだ。 3.LPUの哲学:ソフトウェアで定義されたハードウェア 言語処理ユニット(LPU)は、プロセッサの過去30年間の進化を否定する哲学の物理的表現である。GoogleのTPUプロジェクトを先導したジョナサン・ロスによって設立されたGroqは「ソフトウェアファースト」のアプローチを始めました。 3.1 コンパイラはキャプテン 伝統的なシステムでは、コンパイラ(コードをチップの指示に翻訳するソフトウェア)はハードウェアに分配され、粗略なガイドを作成し、ハードウェアの内部論理(スケジュール、リオーダーバッファ)はランタイムで詳細を計算します。 Groq はこれを逆転させます. LPU ハードウェアは意図的に「バカ」です. それには支店予測器はありません. それにはキャッシュ コントローラはありません. それはオーダー外の実行論理を持っていません. それは計算単位とメモリ銀行の大規模なセットです。 インテリジェンスは完全にGroqコンパイラに宿る。 Static Scheduling: モデルが実行される前に、コンパイラはプログラム全体を分析し、各操作の正確な実行時間を計算します。 Spatial Orchestration: コンパイラは、サイクル1000.050で、データのパケットがチップの座標(X、Y)に正確にあり、数値単位によって消費される準備ができると知っています。 ゼロ変数: スケジュールがコンパイル時間に固定されているため、変数はゼロです。コンパイラがタスクに 28.5 ミリ秒かかると言う場合、毎回 28.5 ミリ秒かかります。 3.2 The Assembly Line Analogy 違いを理解するには、工場の床を想像してください。 GPU(ダイナミック): 作業員(コア)がステーションに立っている. マネージャー(スケジュール)が、いま届いた材料に基づいて命令を鳴らす. 時には、作業員は、フォリフト(メモリバス)がトラフィックに閉じ込められているため、無職である. 時には、2人の作業員が同じツール(リソースコンテスト)を手に取り、待たなければならない. 出力は高く、しかし予測できない。 LPU (Deterministic) : マネージャーがありません 素材は高速コンベイヤーベルトで移動し、決して止まらない 作業員は、部品がその領域に入ってから正確に 3.2 秒後に溶接を実行するようにプログラムされたロボットの腕です 部品がそこにいるかどうかをチェックしません システムが保証します 効率は絶対です.10 このアーキテクチャの選択により、Groqは実際のワークロードにほぼ100%のコンピューティング容量を使用できる一方で、GPUは、メモリを待っているため、推測時に30〜40%の利用率で実行されることが多い。 4.LPUの解剖学:ハードウェアの解体 LPU(特にGroqChipアーキテクチャ)の物理的実装は、過激な妥協の研究であり、密度と容量を原速と予測性のために犠牲にする。 4.1 SRAM: The Speed of Light Storage Nvidia と Google は HBM (High Bandwidth Memory) を使用し、このメモリは、コンピュータのドームの隣に座っている巨大なスタック(80GB+)で提供されています。 Groq uses SRAM (Static Random Access Memory). The Hierarchy Flattened: In a standard CPU, SRAM is used only for tiny caches (L1/L2/L3) because it is expensive and physically large (it takes 6 transistors to store a bit, vs. 1 transistor for DRAM). Groq, however, uses SRAM for the primary memory of the chip. シップの主なメモリとして、SRAMは小さいキャッシュ(L1/L2/L3)にのみ使用されます。 Bandwidth Supremacy: メモリが物理的にコンピュータの死体に統合されているため、帯域幅は天文学的です. 単一LPUは内部メモリ帯域幅80TB/sを誇ります. これをH100の3.35TB/sと比較してください. これは、データが数学単位に送信できる速度の24倍の利点です.10 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. チップ上にアクセスするSRAMは単桁の時計サイクルを要する。 4.2 能力制限 単一の Groq チップには、SSRAM の 230 MB しか含まれていません。12 これは、H100 の 80 GB に比べて顕微なものです。 Implication: You can't fit a Large Language Model on one Groq chip. You can't even fit a small one. 大きな言語モデルを一つのGroqチップに合わせることはできません。 Llama 3 70B を実行するには、Groq は 1 つのチップを使用するのではなく、約 576 個のチップのラックを使用します。 This necessitates a completely different approach to system design. The "computer" is not the chip; the computer is the rack. Tensor Streaming Processor(TSP)について チップの内部では、アーキテクチャは深層学習の線形アルジェベラのために特別に配置されています。 ベクトルおよびマトリックスユニット:チップには、マトリックス倍数(MXM)およびベクトル操作のための専門ユニットが備わっています。 Directional Flow: 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. この「シストリック」フローは、データがリズム波で機能ユニットを通してポンプされることを意味します。 14nmプロセス:驚くべきことに、最初の世代のGroqChipはGlobalFoundriesで成熟した14nmプロセスに基づいて構築されています。7(NvidiaのBlackwellのように)3nmにレースする業界では、これは古いように見えます。しかし、設計には複雑なスケジュールが欠け、SRAMに依存しているため、パフォーマンスを達成するために3nmの極度の密度を必要としません。 4.4 TruePoint Numerics 230MBのメモリを最大限に活用するために、GroqはTruePointと呼ばれる新しい精密戦略を採用しています。 Precision Trap: 従来のハードウェアは、空間を節約するために、頻繁にモデルをInt8(8ビット整数)に量子化し、精度を低下させることがあります。 混合精度:TruePointはスペースを節約するために、より低精度の重量(INT8またはFP8)を格納しますが、注意ログなどの敏感な操作(FP32)で実際の数学を高精度で実行します。 これにより、Groq は、高精度の実装に限定されている精度レベルで量子化モデルの速度を達成できます。 ネットワークはコンピュータ:RealScale技術 単一のLPUがモデルを保持できないため、チップを接続するネットワークは、チップAとチップBの間の接続が遅い場合、内部帯域幅の80TB/sが無駄になります。 5.1 RealScale: A Switchless Fabric 従来のデータセンターネットワークでは、EthernetまたはInfiniBandスイッチを使用します。サーバがデータを送信すると、スイッチに移動し、目的地にルーティングします。 GroqのRealScaleネットワークは、チップを直接相互に接続します。 Plesiosynchronous System: The chips are synchronized to a common time base. They are not perfectly synchronous (which is physically impossible at scale), but they are "plesiosynchronous" (near-synchronous) with a known drift that the compiler accounts for. 彼らは完全に同期されていない(スケールでは物理的に不可能である)しかし、彼らは「plesiosynchronous」(ほぼ同期)と、コンパイラが説明している既知のドリフ。 ソフトウェアスケジュールパッケージ:コンパイラが数学をスケジュールするように、ネットワークパッケージをスケジュールします. Chip 1 は Cycle 500 で Chip 2 にベクターを送信することを知っています. It guarantees that Chip 2 will be ready to receive it at Cycle 505. No Switches: The network is a direct mesh (specifically a Dragonfly topology variant). There are no external switches to add latency or cost. The routing is deterministic. This allows the rack of 576 chips to function as a single, coherent memory space.6 ネットワークは直接の網(特にドラゴンフライのトポロジーのバージョン)である。 5.2 Tensor Parallelism at Scale このネットワーク化により、Groq は Tensor Parallelism を効率的に使用することができます。 Llama 3 70B モデルは、576 個のチップに切断され、神経ネットワークの各層が分布しています。 同時に実行:トークンが生成されると、576個のチップがすべて同時にアクティベートされます。それぞれ結果のほんのわずかな割合を計算します。 遅延の利点: コンピュータが多くのチップに並列化されているため、計算は信じられないほど速く行われます。そして、重量はSRAMにあり、負荷時間はありません。 結果は、より多くのチップを追加することで、GPUクラスターでは通信オーバーヘッドの結果として見られる減少した回収なしに、モデルをより速く実行します。 6. The Titans Compared: Groq vs. Nvidia vs. Google vs. Cerebras AIハードウェアは哲学の戦いであり、主要なプレイヤーを3つのキャンプに分類することができる:Generalists(Nvidia)、Hyperscale Specialists(Google)、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 Google TPU v5p (The Hyperscale Specialist) アーキテクチャ:Systolic Array ASIC with HBM 哲学:Googleの特定のワークロード(トランスフォーマーモデル)に最適化する。 強み: 非常に効率的なマトリックス数学. Inter-Chip Interconnect (ICI) は、トレーニングのための巨大なポッド(8,960 チップ)を可能にします。 弱点:まだHBM(遅延ボトルネック)に依存しています。Google Cloudの外部での可用性が制限されています。 Cerebras CS-3 (The Wafer-Scale Giant) アーキテクチャ: ディナープレートのサイズの1つのチップ(Wafer Scale Engine) Philosophy: "Don't cut the wafer." Keep everything on one giant piece of silicon to eliminate interconnect latency. すべてを1つの巨大なシリコンに保管して相互接続の遅延を排除してください。 Strengths: Massive on-chip memory (44GB SRAM) and bandwidth (21 PB/s). Can hold large models on a single device. 弱点: 物理的な製造の複雑さ. 電力密度. まだ最大のモデルのためのクラスターが必要です. Cerebras は、Groq.20 に比べて純粋な遅延(最初のトークンまでの時間)よりも、トランスポート(トークン/秒)に焦点を当てています。 Groq LPU (The Low-Latency Sniper) アーキテクチャ:SRAMベースのASIC。ソフトウェア定義。 「Determinism is speed. Sacrifice density for latency. 定義主義はスピードである。 Strengths: Unmatched Time-to-First-Token (TTFT) and throughput for small-batch inference. Deterministic performance (no jitter). Weaknesses: Low memory capacity per chip requires massive chip counts (high rack footprint). Not suitable for training.21 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 主な焦点 ラテンシス(Latency) トレーニング&Inference トレーニング&Inference トレーニング&Inference 記憶アーキテクチャ 恥ずかしいチップ オフチップ HBM3 オフチップ HBM 恥ずかしがり屋 メモリ バンドwidth 80TB/s (内部) 3.35 TB/s (外部) ~2.7 TB/s 21 PB/s (Internal) コントロール論理 ソフトウェア(コンピュータ) ハードウェア(スケジュール) Hybrid (XLA) ソフトウェア(コンピュータ) ネットワーク RealScale (Switchless) NVLink + インフィニバンド ICI (Torus) スワームX Batch-1 Efficiency 極端に高い Low (Memory Bound) Medium 高い Llama 3 70B Speed >1600 T/s(SpecDec) ～100～300 T/s ~50 T/s (chip) ～450 T/s 1 7. Performance Benchmarks: The Speed of Thought 毎秒2500万トークン! 2024年5月下旬に、我々が彼をGenAIシリコンバレーサミットで演説するように招待したとき、ジョナサン・ロス(Groq CEO)からこの大胆な予測を聞いたことを鮮明に覚えています(はい、私はその写真を記録として取りました。 LPUの理論的利点は、独立したベンチマーク、特に人工分析によって検証されています。 7.1 Throughput and Latency Llama 3 70Bモデルは、エンタープライズクラスのLLMの標準基準です。 Groq: consistently delivers 280 - 300 tokens per second (T/s) in standard mode.6 Nvidia H100: 通常、標準展開で60〜100T/sを提供し、重量の最適化とバッチングのみで約200T/sまで押し上げます。 遅延 (Time to First Token): Groq は 0.2 - 0.3 秒の TTFT を達成し、応答が即座に感じられます。 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 quickly guess the next few words. The large "Target Model" (Llama 70B) then verifies these guesses in parallel. 投機的な解読は、次のいくつかの単語を迅速に推測するために小さな "Draft Model" (e.g., Llama 8B) を使用します。 GPU で失敗する理由:GPU では、推測を検証するためのターゲット モデルをロードすることはメモリ ウォールのために高価です。 なぜGroqで飛ぶのか:70BモデルがGroqのラックのSRAMに分布しているため、検証ステップはほぼ即座です。LPUは、トークンの連続を生成できるだけ速く検証できます。 7.3 エネルギー効率 While a rack of 576 chips consumes significant power (likely in the hundreds of kilowatts), the びっくりです。 作業単位あたりの効率 トークンあたりのJoules:Groqはトークンあたり1～3Joulesのエネルギー消費を報告しています。 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 価格戦略 Groqはこの点を証明するために、APIサービスの価格を積極的に設定しています。 Input Price: $0.59 per million tokens. Output Price: $0.79 - $0.99 per million tokens.2 比較:これは、多くの従来のGPUベースのクラウドプロバイダーに影響を与え、同様のモデルでは通常2.00～10.00ドルを請求します。 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 使用ケース:誰がインスタントAIを必要としているか 1秒あたり1600トークンが必要ですか? チャットボットの応答を読み取るためには、50トークン/秒で十分です。 9.1 Agentic AI and Reasoning Loops 将来のAIシステムは答えるだけではなく、「エージェント」は、単一のユーザーの質問に答えるために、内部の「思考チェーン」の推論の1万語を生成する必要があるかもしれません。 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 リアルタイム Voice conversation requires latency below 200-300ms to feel natural. Any delay creates awkward pauses (the "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の支配的地位は、独自のソフトウェアプラットフォームであるCUDAのおかげで、GroqはCUDAを模することによって勝てないことを知っています。 10.1 The "Hardware-Is-Software" Approach Groqのコンパイラは製品の中心であり、チップの前に作られました。 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. 課題: 静的スケジュールの欠点はコンパイル時間です. コンパイルが数百万の操作をスケジュールする「Tetris」の問題を解決するので、LPU用の新しいモデルをコンパイルするのに相当な時間がかかることがあります. This makes Groq less ideal for research (where models change hourly) but perfect for production (where models run for months).21 タグ: The 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. 12. Bonus story - The Architect of Acceleration: Jonathan Ross and the Groq Journey Groqの創設者兼CEOであるJonathan Ross氏は、Google TPUとGroq LPUという2つの主要なAIハードウェアイノベーションの中心にあります。 Groq より前に、Ross は Google Tensor Processing Unit (TPU) の主要なイノベーターでした。2016 年に公開された TPU は、CPU と GPU の制限を超えるように設計された Google の神経ネットワーク計算用の専門チップでした。 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. この哲学がGroqのフラッグシップハードウェアを生み出した:言語プロセッサユニット(LPU)とその基礎となるGroqChip。GroqアーキテクチャはGPU中心のアプローチから離れています。 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. Groq チップの決定主義的な性質は、この安全に重要な分野に完璧に適合し、重要な初期パートナーシップを確保しました。 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は、LlamaやMixtralのようなオープンソースのLLMで業界をリードするトークン毎秒のパフォーマンスを示すことで広範囲に認知を得た。 Nvidiaは2025年12月24日にGroqを20億ドルで買収した。 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. タグ:データテーブル 表2:経済・運用メトリクス 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/$) Groq wins on throughput economics. OPEX(エネルギー・トークン) 1 - 3 Joules 10 - 30 ジョール グリーンはタスクよりグリーン CapEx(初期コスト) High (Rack scale) ハイ(サーバースケール) Groqはより多くのハードウェアユニットを必要とします。 Space Efficiency LOW (576 チップ / ラック) High (8 chips/server) グロックは床のスペースを必要とします。 コスト効率 High (Token/$) 低/中(トークン/ドル) 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 1～5NS 6(低密度) HBM3 Nvidia H100 3.35 TB/s ~100+ ns 1 (High Density) DDR5 CPUs ~0.1 TB/s ～100+NS 1 (High Density) References 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, accessed 12月25日 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 Evaluating Llama‐3.3‐70B Inference on NVIDIA H100 and A100 GPUs - Derek Lewis, accessed December 25, 2025, https://dlewis.io/evaluating-llama-33-70b-inference-h100-a100/ 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/ Why Meta AI's Llama 3 Running on Groq's LPU Inference Engine Set a New Benchmark for Large Language Models (英語版) バイアム・ミディアム, 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/ Inside the LPU: Deconstructing Groq's Speed | Groq is fast, low cost inference., 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 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 Átha Groq is fast, low cost inference. アクセス: 2025年12月25日 https://groq.com/lpu-architecture GROQ-ROCKS-NEURAL-NETWORKS.pdf、2025年12月25日アクセス、 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/ 比較 AI ハードウェアアーキテクチャ: SambaNova、Groq、Cerebras vs. Nvidia GPUs & Broadcom ASICs by Frank Wang, 2025年12月25日、アクセス https://medium.com/@laowang_journey/comparing-ai-hardware-architectures-sambanova-groq-cerebras-vs-nvidia-gpus-broadcom-asics-2327631c468e 史上最速のビッグモデル爆撃サイト!Groqは一晩で人気となり、自社開発のLPUスピードがNvidiaGPUを破壊し、2025年12月25日にアクセスしました 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 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 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, accessed December 25, 2025, https://www.fibermall.com/blog/google-tpu-vs-nvidia-gpu.htm Cerebras CS-3 vs. Groq LPU, accessed 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 Groq Launches Meta's Llama 3 Instruct AI Models on LPUTM Inference Engine, accessed December 25, 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, accessed December 25, 2025, https://blog.startupstash.com/groq-vs-nvidia-the-real-world-strategy-behind-beating-a-2-trillion-giant-58099cafb602 パフォーマンス — 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
