តើធ្វើដូចម្តេច Nvidia បានរៀនដើម្បីបាត់បង់អារម្មណ៍និងទិញ Groq 0 ដំណោះស្រាយ នៅថ្ងៃសៅរ៍ឆ្នាំ 2025 ក្រុមហ៊ុន Nvidia ដែលជាអ្នកគ្រប់គ្រងនៃឧបករណ៍អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់បានធ្វើការអតិថិជនធំបំផុតរបស់ខ្លួននៅពេលនេះ: ការផ្តល់ការផ្តល់ការផ្តល់ការផ្តល់ការផ្តល់ការផ្តល់ការផ្តល់ការផ្តល់ការផ្តល់ការផ្តល់ការផ្តល់ការផ្តល់ការផ្តល់ការផ្តល់ការផ្តល់ការផ្តល់ការផ្តល់សេវាកម្មអេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់ ខ្ញុំមានអារម្មណ៍ក្នុងបច្ចេកវិទ្យានិងអត្ថប្រយោជន៍ពាណិជ្ជកម្មរបស់ Groq ចាប់តាំងពីឆ្នាំ 2023 ហើយបានធ្វើតេស្តសេវាកម្មបណ្តុះបណ្តាលបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះប សៀវភៅនេះបង្ហាញពីរបៀបដែលវាត្រូវបានកាត់បន្ថយកម្រិតល្បឿនកំណត់ LLM ។ យើងនឹងកាត់បន្ថយកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតក 1. Introduction: The Millisecond Imperative ក្នុងមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យច្នៃប្រឌិតអារម្មណ៍នេះត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរពីការបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះ Groq, ដែលបានបង្កើតឡើងដោយអ្នករចនាសម្ព័ន្ធនៃការដំណើរការ Tensor Processing Unit (TPU) ដែលជាដើមរបស់ក្រុមហ៊ុន Google, បានដោះស្រាយបញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់បញ្ហាសម្រាប់ ការកំណត់អារម្មណ៍: ហេតុអ្វី AI ថ្មីគឺជា "រហ័ស" ដើម្បីយល់ដឹងអំពីការច្នៃប្រឌិតរបស់ក្រុមហ៊ុន Groq, អ្នកគួរតែចាប់ផ្តើមគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍អំពីលក្ខណៈពិសេសនៃម៉ូឌុលអាសអាភាសធំនៅលើឧបករណ៍បច្ចុប្បន្ន។ កម្រិតការងារនៃម៉ូឌុលអាសអាភាសអាភាសអាចផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងខ្លាំងបើយោងតាមការរៀន (ការបណ្តុះបណ្តាល) ឬការគិត (ការបញ្ជាក់) ។ 2.1 សម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈសម្ភារៈ ការបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលគឺជាការធ្វើតេស្តដែលមានទំហំទូលំទូលាយនិងទំហំទូលំទូលំទូលាយ។ អ្នកផ្គត់ផ្គង់ប្រព័ន្ធរាប់រាប់រយសរសេរនៅពេលដែល chip បានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងទំហំផ្ទាល់ខ្លួនដោយផ្អែកលើទំហំទូលំទូលាយ។ វាជាការធ្វើតេស្តរាប់រយក្នុងមួយពេល; អ្នកអាចបង្កើនប្រសិទ្ធិភាពនៃដំណើរការការងារសម្រាប់ការអនុវត្ត។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយការបញ្ជាក់, ជាពិសេសសម្រាប់ LLMs, គឺជា "ការបញ្ជាក់ដោយខ្លួនឯង" ។ ម៉ូដែលនេះបានបង្កើតឈ្មោះមួយ (ឬ token) នៅពេលមួយ។ វាត្រូវបានបញ្ជាក់ឈ្មោះដំបូងដែលបានបន្ថែមទៅក្នុងការបញ្ចូលនេះបានបញ្ជាក់ឈ្មោះទីពីរដែលបានបន្ថែមទៅវានិងដូច្នេះដំណើរការនេះគឺជាមូលដ្ឋាន។ អ្នកមិនអាចបញ្ជាក់ឈ្មោះទីបីប៉ុណ្ណោះប៉ុណ្ណោះប៉ុណ្ណោះប៉ុណ្ណោះប៉ុណ្ណោះ។ សម្រាប់អ្នកវិស្វករឧបករណ៍នេះគឺជាខ្មៅខ្មៅ។ នៅក្នុងអាកាសធាតុកុំព្យូទ័រអេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អ 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 កញ្ចក់កញ្ចក់ លទ្ធផលនេះគឺថាម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័រដែលមានប្រសិទ្ធិភាពបំផុតនៅលើពិភពលោកបានចំណាយពេលវេលាជាច្រើននៃពេលវេលារបស់ពួកគេ។ សកម្មភាពនេះត្រូវបានគេស្គាល់ថាជា "ម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័រទិន្នន័យ" ។ ការឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ឈប់ ទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំ ក្រុមហ៊ុន Groq បានបង្ហាញថាការដំឡើងកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូ 2.3 ប្រព័ន្ធ ប្រតិបត្តិការ Latency ប្រព័ន្ធ CPU និង GPU ត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីជាអ្នកគ្រប់គ្រង។ ពួកគេមានផ្នែកផ្នែករឹងដែលមានភាពងាយស្រួល - cache, predictors branch, out-of-order execution engines - ដែលគិតថាកម្មវិធីនេះចង់ធ្វើអ្វីបន្ទាប់មក។ នៅពេលដែលការគិតថ្លៃទាំងនេះគឺមិនត្រឹមត្រូវ ( "ការគិតថ្លៃគិតថ្លៃ" ឬ "ការគិតថ្លៃគិតថ្លៃឧស្សាហកម្ម") ការដំណើរការនេះត្រូវបានកាត់បន្ថយ។ នៅក្នុងបរិស្ថានមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យដែលអ្នកប្រើជាច្រើនកំពុងជួញដូរសម្រាប់សម្ភារៈនេះធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងទៅ "Jitter" ឬការបង្ខេបប្រែប្រែប្រួល។ នេះគឺជាការរំខាននៃតម្រូវការដែលមានទំហំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំ ការទូទាត់: ដើម្បីគ្រប់គ្រងការកាត់បន្ថយនេះ, GPUs បានប្រើសម្រាប់ក្លឹបកម្មវិធីដែលមានភាពងាយស្រួល (ដូចជា CUDA) និងក្លឹបឧបករណ៍។ វាត្រូវបានផ្ដល់នូវការកាត់បន្ថយ។ កុំព្យូទ័រនេះគឺជារៀងរាល់ពេលដែលគួរថា "អ្វីដែលខ្ញុំនឹងធ្វើបន្ទាប់នេះ? ទិន្នន័យនេះគឺនៅទីនេះទេ?" គោលបំណងនៃការបង្កើតរបស់ Groq គឺមានភាពងាយស្រួល: តើធ្វើដូចម្តេចប្រសិនបើយើងបាត់បង់គំនិតសំណួរ? តើធ្វើដូចម្តេចប្រសិនបើគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិតគំនិត? សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ សៀវភៅ LPU (Language Processing Unit) គឺជាការប្រៀបធៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរ 3.1 អ្នកជំនាញគឺជាអ្នកជំនាញ In a traditional system, the compiler (the software that translates code into chip instructions) is subservient to the hardware. It produces a rough guide, and the hardware’s internal logic (schedulers, reorder buffers) figures out the details at runtime. Groq បានបាត់បន្ថយវា។ ប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ LPU គឺជាការគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍។ វាគឺជាការមិនមានការបង្អួច។ វាគឺជាការគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ទេ។ វាគឺជាប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការអេឡិចត្រូនិកនិងប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយដែលធ្វើដូចគ្នានេះទេ។ វាគឺជាប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការអេឡិចត្រូនិកដែលធ្វើដូចគ្នានេះទេ។ ការយល់ដឹងទាំងអស់មាននៅក្នុងក្រុមហ៊ុន Groq Compiler ។ ការរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀប ការប្រៀបធៀបទូទាត់ទូទាត់: ការប្រៀបធៀបទូទាត់ដំណើរការទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យ។ ការផ្លាស់ប្តូរទំហំ: ដោយសារតែការផ្លាស់ប្តូរទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទំហំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូលំទូល 3.2 ការប្រៀបធៀបនៃការប្រៀបធៀប ប្រសិនបើអ្នកចង់ដឹងអំពីការផ្លាស់ប្តូរនេះ, សូមចង់រៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរោងចក្រ។ ក្រុមហ៊ុន GPU (Dynamic): អ្នកការងារ (គោលដៅ) មានទីតាំងស្ថិតនៅស្ថិត។ អ្នកគ្រប់គ្រង (គោលដៅ) បានសរសេរការបញ្ជាទិញដោយផ្អែកលើសម្ភារៈដែលបានទទួលបាន។ ក្នុងករណីមួយអ្នកការងារគឺមិនមានទីតាំងស្ថិតដោយសារតែ forklift (ម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីន LPU (Deterministic): មិនមានអ្នកគ្រប់គ្រង។ សម្ភារៈដំណើរការនៅលើខ្សែកាបដឹកជញ្ជូនដែលមានល្បឿនលឿនដែលមិនដំណើរការទេ។ អ្នកធ្វើការគឺជាខ្សែក្រវ៉ាត់ប្លាស្ទិចដែលត្រូវបានកំណត់អនុវត្តដើម្បីធ្វើការ weld ដោយត្រឹមត្រូវ 3.2 វិនាទីបន្ទាប់ពីផ្នែកបានចូលទៅក្នុងតំបន់របស់ពួកគេ។ ពួកគេមិនត្រួតពិនិត្យថាតើផ្នែកនេះមានទេ។ ប្រព័ន្ធធានាថាតើវាមាន។ ការប្រសិទ្ធិភាពគឺខ្ពស់។10 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 លក្ខណៈពិសេសនៃ LPU: Deconstructing the Hardware ការអនុវត្តលក្ខណៈសម្បត្តិនៃ LPU (ពិសេសអាកាសធាតុ GroqChip) គឺជាការស្រាវជ្រាវនៅក្នុងការជួញដូរច្នៃប្រឌិត។ វាត្រូវបានបាត់បន្ថយទំហំនិងសមត្ថភាពសម្រាប់ល្បឿនលឿននិងការប្រាកដ។ 4.1 SRAM: ល្បឿននៃការរក្សាទុកពន្លឺ Nvidia និង Google ប្រើ HBM (High Bandwidth Memory) ដែលមាននៅក្នុងការកាត់បន្ថយធំទូលំទូលាយ (80GB+) នៅបន្ទាប់ពីការកាត់បន្ថយកុំព្យូទ័រ។ វាគឺជា 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 memory of the chip. primary កម្រិតខ្ពស់: ដោយសារតែទិន្នន័យនៃការចែកចាយម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ ការកាត់បន្ថយការឆ្លងកាត់: 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 ការកាត់បន្ថយសមត្ថភាព ការជួញដូរនេះគឺមានសមត្ថភាព។ កុំព្យូទ័រ Groq មួយតែមាន 230 មេកាបៃ SRAM ។12 នេះគឺជាគំនិតគ្នានៃគំនិតគ្នានៃគំនិតគ្នានៃគំនិតគ្នានៃ 80 មេកាបៃនៃ H100 ។ គោលបំណង: អ្នកមិនអាចដោះស្រាយម៉ូដែលភាសាធំមួយនៅលើគំរូ Groq មួយ។ អ្នកមិនអាចដោះស្រាយគំរូភាសាតូចមួយទេ។ ការដោះស្រាយ: អ្នកគួរតែបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តុះបណ្តាល This necessitates a completely different approach to system design. The "computer" is not the chip; the computer is the rack. Tensor Streaming Processor (TSP) ។ ក្នុងកុំព្យូទ័រ Chip នេះ, អគារធម្មតានេះត្រូវបានរចនាឡើងដោយពិសេសសម្រាប់ Algebra Linear នៃ Deep Learning ។ កុំព្យូទ័រនិងម៉ែត្រ: កុំព្យូទ័រនេះមានកុំព្យូទ័រដែលមានជំនាញវិជ្ជាជីវៈសម្រាប់ការដំឡើងម៉ែត្រ (MXM) និងប្រតិបត្តិការបណ្តាញ។ ការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យគឺជាការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យដែលត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរតាមរយៈការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យដែលត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរតាមរយៈការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យដែលត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរតាមរយៈការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យដែលត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរតាមរយៈការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យដែលត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរតាមរយៈការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យដែលត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរតាមរយៈការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យដែលត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរតាមរយៈការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យដែលត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរតាមរយៈការផ្លាស់ប្តូរ។ ការដំណើរការ 14nm: ជាការគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍, ការ GroqChip ប្រភពដំបូងត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅលើដំណើរការ 14nm ដែលមានល្បឿនលឿននៅ GlobalFoundries ។7 នៅក្នុងឧស្សាហកម្មដែលជួបប្រទះទៅ 3nm (ដូចជា Nvidia Blackwell) នេះជាការគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍។ ប៉ុន្តែដោយសារតែការរចនាសម្ព័ន្ធនេះមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធរចនាសម្ព័ន្ធដែលមានភាពងាយស្រួលនិងផ្អែកលើ SRAM, វាមិនត្រូវការទំហំធំបំផុតនៃ 3nm ដើម្បីទទួលបានសម្តែង។ នេះផ្តល់ជូននូវការចំណាយនិងអត្ថប្រយោជន៍សំខាន់ណាស់ប៉ុន្តែវាមានប្រសិទ្ធិភាពសម្រាប់ទំហំរចនាសម្ព័ន្ធរបស់ម៉ែត្រ (725mm2) ។12 4.4 គំនិតទូទាត់ ដើម្បីទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ជាង 230MB នៃម៉ាស៊ីនថតនេះ, Groq បានប្រើសម្រាប់គោលបំណងច្នៃប្រឌិតច្នៃប្រឌិតដែលគេហៅថា TruePoint ។ ការកាត់បន្ថយភាពត្រឹមត្រូវ: ឧបករណ៍ធម្មតាជាច្រើនកាត់បន្ថយភាពត្រឹមត្រូវរបស់ម៉ូដែលទៅ INT8 (8-bit integers) ដើម្បីរក្សាទុកកន្លែងដែលអាចកាត់បន្ថយភាពត្រឹមត្រូវ។ TruePoint បានរក្សាទុកកម្រិតខ្ពស់ជាងនេះ (ដូចជា INT8 ឬ FP8) ដើម្បីរក្សាទុកកម្រិតខ្ពស់ជាងនេះទេប៉ុន្តែបានអនុវត្តទូទាត់ពិតប្រាកដនៅក្នុងកម្រិតខ្ពស់ (FP32) សម្រាប់ប្រតិបត្តិការដែលមានភាពងាយស្រួលដូចជាកំណត់ពិនិត្យមើល។ វាត្រូវបានរក្សាទុកកម្រិតខ្ពស់ជាង 100 ដងដើម្បីធានាថាទិន្នន័យមិនត្រូវបានកាត់បន្ថយនៅពេលដែលផលិតផលម៉ែត្របានបញ្ចប់។8 លទ្ធផល: នេះអនុញ្ញាតឱ្យក្រុមហ៊ុន Groq ដើម្បីទទួលបានល្បឿននៃម៉ូដែលដែលមានគុណភាពជាមួយនឹងកម្រិតត្រឹមត្រូវដែលជាទូទៅត្រូវបានរក្សាទុកសម្រាប់ការអនុវត្តភាពខ្ពស់ជាងនេះ។ កុំព្យូទ័រគឺជាកុំព្យូទ័រ: RealScale Technology ដោយសារតែ LPU មួយមិនអាចរក្សាទុកម៉ូដែលមួយនោះវាគឺជាការសំខាន់ណាស់សម្រាប់បណ្តាញដែលបំពាក់ប្លាស្ទិច។ ប្រសិនបើការតភ្ជាប់រវាងប្លាស្ទិច A និងប្លាស្ទិច B គឺជារៀងរាល់ពេលវេលា 80 TB / s នៃការបណ្តាញផ្ទៃផ្ទៃផ្ទៃខាងក្នុងនឹងត្រូវបានបាត់បង់។ 5.1 RealScale: សម្ភារៈឥតគិតថ្លៃ កុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុ ក្រុមហ៊ុន Groq បានបណ្តាញ RealScale អនុញ្ញាតឱ្យការរួមបញ្ចូលគ្នានៃការរួមបញ្ចូលគ្នានៃការរួមបញ្ចូលគ្នានៃការរួមបញ្ចូលគ្នានៃការរួមបញ្ចូលគ្នានៃការរួមបញ្ចូល។ កុំព្យូទ័រ Plesiosynchronous ប្រព័ន្ធ: កុំព្យូទ័រនេះត្រូវបានត្រឡប់មកវិញទៅនឹងមូលដ្ឋានពេលវេលាដែលធម្មតា។ ពួកគេត្រូវបានមិនត្រឡប់មកវិញយ៉ាងល្អឥតខ្ចោះ (អ្វីដែលមិនអាចធ្វើបានដោយសម្ភារៈ) ប៉ុន្តែពួកគេត្រូវបាន " plesiosynchronous" (ត្រឡប់មកវិញទៅជាត្រឡប់មកវិញ) ជាមួយនឹងការត្រឡប់មកវិញដែលកុំព្យូទ័របានដឹង។11 ប្រហែលដូចជាក្រុមហ៊ុន compiler បានរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀបរៀប 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 5.2 Tensor Parallelism នៅលើទំហំ ការបណ្តាញនេះអនុញ្ញាតឱ្យ Groq ប្រើ Tensor Parallelism ដោយមានប្រសិទ្ធិភាព។ Llama 3 70B ម៉ូដែលត្រូវបានកាត់បន្ថយនៅលើ 576 កុំព្យូទ័រ។ ការផ្លាស់ប្តូរទាំងអស់នៃបណ្តាញអេឡិចត្រូនិចត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរ។ Simultaneous Execution: When a token is generated, all 576 chips activate simultaneously. Each computes a tiny fraction of the result. They exchange data instantly via the RealScale network, aggregate the result, and move to the next layer. លក្ខណៈពិសេស: ដោយសារតែការទិន្នន័យនេះត្រូវបានទិន្នន័យនៅលើការទិន្នន័យជាច្រើនដូច្នេះការទិន្នន័យត្រូវបានធ្វើយ៉ាងឆាប់រហ័ស។ ហើយដោយសារតែទិន្នន័យដែលមានទិន្នន័យគឺនៅក្នុង SRAM មិនមានពេលទិន្នន័យទិន្នន័យ។ លទ្ធផលនេះគឺជាប្រព័ន្ធដែលមានទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យដែលមានទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យ។ ក្រុមហ៊ុន Groq vs. Nvidia vs. Google vs. Cerebras យើងអាចកំណត់ក្រុមហ៊ុនផលិតសំខាន់ៗទៅក្នុងបីតំបន់: Generalists (Nvidia), The Hyperscale Specialists (Google) និង The Radical Innovators (Groq, Cerebras) ។ 6.1 ក្រុមហ៊ុន 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 ក្រុមហ៊ុន Google TPU v5p (The Hyperscale Specialist) ប្រព័ន្ធ ប្រតិបត្តិការ Systemic Array ASIC ជាមួយ HBM Philosophy: Optimize for Google’s specific workloads (Transformer models). Strengths: Highly efficient matrix math. Inter-Chip Interconnect (ICI) allows for massive pods (8,960 chips) for training. Cost-effective for massive throughput.18 លក្ខណៈពិសេស: វាត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរដោយ HBM (Latency Bottleneck) ។ មានលក្ខណៈពិសេសលក្ខណៈពិសេសលក្ខណៈពិសេសលក្ខណៈពិសេសលក្ខណៈពិសេសលក្ខណៈពិសេសលក្ខណៈពិសេសលក្ខណៈពិសេសលក្ខណៈពិសេសលក្ខណៈពិសេសលក្ខណៈពិសេស។ 6.3 Cerebras CS-3 (កម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិត) ម៉ាស៊ីនកម្រិត Wafer-Scale (ម៉ាស៊ីនកម្រិត Wafer) គំនិត: "មិនកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយ។" សូមរក្សាទុកទាំងអស់នៅលើផ្នែកមួយនៃស៊ីលីញ៉ូមធំមួយដើម្បីជួសជុលការចែករំលែកការចែករំលែក។ Strengths: Massive on-chip memory (44GB SRAM) and bandwidth (21 PB/s). Can hold large models on a single device. កម្រិតខ្ពស់: កម្រិតខ្ពស់នៃការផលិតសម្ភារៈ។ កម្រិតខ្ពស់នៃថាមពល។ វាមានតម្រូវការសម្រាប់ម៉ូដែលធំជាងគេ។ Cerebras បានផ្តោតលើការឆ្លងកាត់បន្ថយ (tokens / វិនាទី) ច្រើនជាងការឆ្លងកាត់បន្ថយសម្ភារៈ (ពេលវេលាទៅ token ដំបូង) ដោយប្រៀបធៀបជាមួយ Groq ។20 6.4 Groq LPU (The Low-Latency Sniper) ប្រព័ន្ធ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ ប្រតិបត្តិការ Philosophy: "Determinism is speed." Sacrifice density for latency. លក្ខណៈពិសេស: Time-to-First Token (TTFT) និងការអនុវត្តសម្រាប់ការកំណត់តូច។ ការអនុវត្ត Deterministic (គ្មានការបង្វិល) កម្រិតខ្ពស់: កម្រិតខ្ពស់នៃម៉ាស៊ីនថតទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យ។ 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 គោលបំណង Inference (Latency) ការបណ្តុះបណ្តាល & Inference ការបណ្តុះបណ្តាល & Inference Training & Inference មជ្ឈមណ្ឌល កុំព្យូទ័រ On-Chip គំរូ HBM3 Off-Chip គំរូ Off-Chip HBM On-Wafer SRAM រូបភាព Bandwidth 80 TB / s (អ៊ីនធឺណិត) 3.35 TB/s (External) ~2.7 TB/s 21 PB / s (ផ្ទាល់ខ្លួន) ការត្រួតពិនិត្យ logic Software (Compiler) Hardware (Scheduler) Hybrid (XLA) Software (Compiler) ការបណ្តាញ ទាញយក RealScale (Switchless) NVLink + InfiniBand ICI (Torus) សត្វ SwarmX ការធ្វើឱ្យប្រសិទ្ធិភាព Batch-1 Extremely High Low (Memory Bound) មធ្យម ស្បែកខ្ពស់ Llama 3 70B Speed >1,600 T/s (SpecDec) ~100-300 T/s ~50 T / s (គ្រីប) ~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. អត្ថប្រយោជន៍បច្ចេកទេសនៃ LPU ត្រូវបានត្រួតពិនិត្យដោយការប្រៀបធៀបដោយផ្ទាល់ខ្លួន, ជាពិសេសដោយការប្រៀបធៀបបច្ចេកទេស artificial analysis. The numbers reveal a sharp divide in performance levels. 7.1 Throughput and Latency For the Llama 3 70B model, a standard benchmark for enterprise-grade LLMs: Groq: ការដឹកជញ្ជូន 280 - 300 tokens ក្នុងរយៈពេល ២ វិនាទី (T/s) ក្នុងរយៈពេល ២ វិនាទី ក្នុងរយៈពេល ២ វិនាទី ក្នុងរយៈពេល ២ វិនាទី។ Nvidia H100: Typically delivers 60 - 100 T/s in standard deployments, pushing up to ~200 T/s only with heavy optimization and batching that compromises latency.24 Latency (Time to First Token): Groq achieves a TTFT of 0.2 - 0.3 seconds, making the response feel instantaneous. Nvidia solutions often lag between 0.5 to 1.0+ seconds as the request queues and the GPU spins up.23 7.2 ការកាត់បន្ថយការកាត់បន្ថយពិន្ទុ នៅខែមីនាឆ្នាំ 2024 លោក Groq បានបង្ហាញនូវសមត្ថភាពដែលបានបន្ថែមកម្រិតពីកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិតកម្រិត។ ម៉ាស៊ីននេះ: 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. ហេតុអ្វីបានជាវាមិនជោគជ័យនៅលើ GPUs: នៅលើ GPUs, ទាញយកម៉ូដែលគោលបំណងដើម្បីត្រួតពិនិត្យការជឿទុកចិត្តគឺខ្ពស់ដោយសារតែកញ្ចក់ម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីនម៉ាស៊ីន។ 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 ការប្រើប្រាស់អគ្គិសនី While a rack of 576 chips consumes significant power (likely in the hundreds of kilowatts), the is surprising. efficiency per unit of work Joules per Token: Groq បានបង្ហាញពីការប្រើប្រាស់ថាមពលនៃ 1-3 Joules per token ។ Comparison: Nvidia H100-based systems typically consume 10-30 Joules per token.6 The Physics: The energy savings come from not moving data. Accessing external HBM is energy-intensive. Accessing local SRAM is cheap. Furthermore, because the Groq chip finishes the task 10x faster, it spends less time in a high-power active state for a given workload. អាជីវកម្មនៃ LPU: CapEx, OpEx និង TCO ការគណនានៃគណនានៃ Groq គឺជា "ការគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគណនានៃគ 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 តម្លៃប្រព័ន្ធ: ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយការតម្លៃថ្មពិសេសគឺមិនគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ប៉ុន្តែការគណនានៃថ្ម Groq គឺមានតម្លៃខ្ពស់ដោយគោលបំណងនៃ CapEx ដោយសារតែកម្រិតខ្ពស់នៃប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការអគ្គិសនីនិងអគ្គិសនី។ 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 Pricing Strategy Groq has aggressively priced its API services to prove this point. Input Price: $0.59 per million tokens. តម្លៃផលិតផល: $ 0.79 - $ 0.99 ក្នុងមួយ លាន 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. Use Cases: Who Needs Instant AI? 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 Agentic AI and Reasoning Loops Future AI systems will not just answer; they will reason. An "Agent" might need to generate 10,000 words of internal "Chain of Thought" reasoning to answer a single user question. The Math: If a model needs to "think" for 10,000 tokens: On Nvidia (100 T/s): The user waits 100 seconds. (Unusable). On Groq (1,600 T/s): The user waits 6 seconds. (Viable). Groq’s speed unlocks the ability for models to "think" deeply before they speak. 9.2 អាសយដ្ឋានពេលវេលា ការសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរសរសេរ 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. កញ្ចប់កម្មវិធី: 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 គោលបំណង "Hardware-Is-Software" Groq’s compiler is the heart of the product. It was built before the chip. ការប្រើប្រាស់ងាយស្រួល: អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ប្រើគំរូប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការទូទៅដូចជា PyTorch, TensorFlow ឬ ONNX ។ កម្មវិធីកែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រែប្រួលទៅ LPU ។ 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 លទ្ធផល: The Deterministic Future ការជោគជ័យនៃ Groq LPU បានបង្ហាញថានេះថាអេក្រង់ឌីជីថល Von Neumann គឺជាមូលនិធិសម្រាប់ការបញ្ជាក់ LLM ស៊េរី។ ការផ្លាស់ប្តូររបស់ Groq ទៅ SRAM និង determinism បានបង្កើតម៉ាស៊ីនដែលធ្វើការនៅលឿននៃពន្លឺដែលអនុញ្ញាតឱ្យអេក្រង់ឌីជីថលអេក្រង់ឌីជីថលអេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់អេក្រង់។ ជាមួយនឹងការទិញរបស់ Nvidia នៃ Groq នៅ 12 / 24 / 2025 ការបង្ហាញពី LPU ដែលបានបង្ហាញថាការកំណត់ត្រឹមត្រូវគឺជាកំណត់ត្រឹមត្រូវសម្រាប់ល្បឿនអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិចត្រូនិអេឡិច អ្នករចនាសម្ព័ន្ធនៃការឆាប់រហ័ស: លោក Jonathan Ross និងការធ្វើដំណើរ Groq 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. នៅឆ្នាំ 2016 លោក Ross បានបង្កើតក្រុមហ៊ុន Groq (ប្រហែលជា Think Silicon) ជាមួយនឹងគោលបំណងដើម្បីបង្កើត chip AI កម្រិតខ្ពស់បំផុតនៅលើពិភពលោកដែលមានកម្រិតខ្ពស់បំផុតជាមួយនឹងការអនុវត្តកម្រិតខ្ពស់។ លោកបានយល់ដឹងថាតើការគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍របស់ GPU - ដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយសមាសធាតុដូចជា cache និងការរចនាប័ណ្ណ - គឺជាការកាត់បន្ថយកម្រិតខ្ពស់បំផុតសម្រាប់អ៊ីនអ៊ីនអ៊ីនអ៊ីនអ៊ីនអ៊ីនអ៊ីនអ៊ីនអ៊ីនអ៊ីនអ៊ីនអ៊ីនអ៊ីនអ៊ីនអ៊ីន។ វាត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយឧបករណ៍ប្លាស្ទិចរបស់ក្រុមហ៊ុន Groq នេះ: ប្រព័ន្ធដំណើរការភាសា (LPU) និង GroqChip ដែលជាមូលដ្ឋានរបស់វា។ មជ្ឈមណ្ឌល Groq គឺជាការផ្លាស់ប្តូរពីដំណោះស្រាយដែលមានមូលដ្ឋានលើ GPU ។ វាត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយការរចនាប្លាស្ទិចធំមួយដែលមានគោលបំណងប្លាស្ទិចដែលមានសមត្ថភាពទិន្នន័យទាំងអស់ដែលទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យទិន្នន័យខ្ពស់។ Groq’s Historical Arc: Ups, Downs, and Pivots ការធ្វើដំណើរពីការចាប់ផ្តើមដែលមានជំនាញវិជ្ជាជីវៈទៅនឹងក្រុមហ៊ុនផ្គត់ផ្គង់ឧបករណ៍ AI ដែលជាអ្នកផ្គត់ផ្គង់ឧបករណ៍អេឡិចត្រូនិល្អបំផុតមិនមែនជាដំណោះស្រាយសម្រាប់ក្រុមហ៊ុន Groq ។ ការប្រវត្តិសាស្រ្តរបស់ក្រុមហ៊ុននេះត្រូវបានកំណត់ដោយការបង្វិលដែលត្រូវការនិងការច្នៃប្រឌិតវិជ្ជាជីវៈ: 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: ពេលវេលានេះត្រូវបានផ្តល់ជូននូវដំណើរការរចនានៃការកាត់បន្ថយនិងធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនៃកម្រិតដំបូងនៃ GroqChip ។ ការធានាការវិនិយោគនិងការកាត់បន្ថយវិជ្ជាជីវៈខ្ពស់ពីក្រុមហ៊ុនដូចជា Google និង AMD គឺជាគោលដៅសំខាន់។ 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 $20B on December 24, 2025. Jonathan Ross’s enduring contribution is the creation of a fundamentally different kind of computer - one engineered for predictable performance at scale. From co-designing the TPU architecture that powered Google’s AI revolution to pioneering the deterministic LPU at Groq, he has consistently championed the idea that the future of AI requires hardware tailored specifically for the workload, not the other way around. Appendix: Data Tables កុំព្យូទ័រ 2: Economic & Operational Metrics Metric Groq LPU Solution Nvidia H100 Solution Implication OpEx (Energy/Token) 1 - 3 Joules 10 - 30 Joules Groq is greener per task. CapEx (Initial Cost) High (Rack scale) High (Server scale) Groq requires more hardware units. Space Efficiency Low (576 chips/rack) High (8 chips/server) Groq requires more floor space. Cost Efficiency High (Token/$) Low/Medium (Token/$) Groq wins on throughput economics. OpEx (Energy/Token) 1 - 3 Joules 10 - 30 គីឡូក្រាម Groq គឺជាប្រអប់ស្អាតជាងមុនសម្រាប់ការងារ។ CapEx (តម្លៃចាប់ផ្តើម) High (Rack scale) High (Server scale) Groq requires more hardware units. Space Efficiency Low (576 chips/rack) High (8 chips/server) Groq មានតម្រូវឱ្យមានទំហំបន្ថែមទៀត។ អត្ថប្រយោជន៍ តម្លៃខ្ពស់ (Token / $) Low/Medium (Token/$) Groq wins on throughput economics. Table 3: The Physics of Memory Memory Type Used By Bandwidth Latency Density (Transistors/Bit) SRAM Groq LPU ~80 TB/s ~1-5 ns 6 (Low Density) HBM3 Nvidia H100 3.35 TB/s ~100+ ns 1 (High Density) DDR5 CPUs ~0.1 TB/s ~100+ ns 1 (High Density) SRAM អេឡិចត្រូនិ ~80 TB/s 1 - 5 សត្វ 6 (Low Density) HBM3 ក្រុមហ៊ុន NVIDIA H100 3.35 TB/s ~100+ ns 1 (High Density) កម្រិត DDR5 ក្រុមហ៊ុន CPUs ទិន្នន័យ: 0.1 TB / s ~100+ ns 1 (កម្រិតខ្ពស់) គំនិត Groq 14nm Chip Gets 6x Boost: Launches Llama 3.3 70B នៅលើ 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 កុំព្យូទ័រ Llama-3.3-70B-SpecDec - GroqDocs, accessed ខែធ្នូ 25, 2025, https://console.groq.com/docs/model/llama-3.3-70b-specdec ការបង្ហាញអំពី Cerebras Inference: AI at Instant Speed, accessed December 25, 2025, https://www.cerebras.ai/blog/introducing-cerebras-inference-ai-at-instant-speed ការពិនិត្យឡើងវិញ Llama‐3.3‐70B នៅលើ GPUs NVIDIA H100 និង A100 - លោក Derek Lewis, បានរកឃើញ ខែធ្នូ 25, 2025, https://dlewis.io/evaluating-llama-33-70b-inference-h100-a100/ ការបើកដំណើរការថាមពលពេញលេញនៃ GPUs NVIDIA H100 សម្រាប់ការបញ្ជាក់ ML ជាមួយ 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 (ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម) by Adam Fh 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 បាននិយាយថាវាអាចដំឡើង 1 លាន chip Inference AI ក្នុងរយៈពេល ២ ឆ្នាំ - 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 ការកំណត់និងការដំណើរការផ្ទុក Tensor ។ - Groq, accessed December 25, 2025, https://groq.sa/GroqDocs/TechDoc_Predictability.pdf តើអ្វីជាការដំណើរការប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយអ៊ីនធឺណិត?Groq is fast, low cost inference., accessed December 25, 2025, https://groq.com/blog/the-groq-lpu-explained LPU GROQ is fast, low cost inference., accessed ខែធ្នូ 25, 2025, https://groq.com/lpu-architecture GROQ-ROCKS-NEURAL-NETWORKS.pdf ដែលបានរកឃើញនៅថ្ងៃទី 25 ខែធ្នូឆ្នាំ 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/ Comparing AI Hardware Architectures: SambaNova, Groq, Cerebras vs. Nvidia GPUs & Broadcom ASICs | by Frank Wang | Medium, accessed December 25, 2025, https://medium.com/@laowang_journey/comparing-ai-hardware-architectures-sambanova-groq-cerebras-vs-nvidia-gpus-broadcom-asics-2327631c468e The fastest big model bombing site in history! Groq became popular overnight, and its self-developed LPU speed crushed Nvidia GPUs, accessed December 25, 2025, https://news.futunn.com/en/post/38148242/the-fastest-big-model-bombing-site-in-history-groq-became New Rules of the Game: Groq's Deterministic LPU™ Inference Engine with Software-Scheduled Accelerator & Networking, accessed December 25, 2025, https://ee.stanford.edu/event/01-18-2024/new-rules-game-groqs-deterministic-lputm-inference-engine-software-scheduled ក្រុមហ៊ុន TPU vs GPU : r/NVDA_Stock - Reddit, accessed December 25, 2025, https://www.reddit.com/r/NVDA_Stock/comments/1p66o4e/tpu_vs_gpu/ ការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀបការប្រៀបធៀប 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 កុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុំព្យូទ័រកុ 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 ក្រុមហ៊ុន Groq បានចាប់ផ្តើម Llama 3 របស់ Meta ដើម្បីបង្ហាញម៉ូដែល AI នៅលើ 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 ការអនុវត្ត — NVIDIA NIM LLMs Benchmarking, accessed ខែធ្នូ 25, 2025, https://docs.nvidia.com/nim/benchmarking/llm/latest/performance.html How Tenali is Redefining Real-Time Sales with Groq, accessed ខែធ្នូ 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
