Ahoana no nianatra ny Nvidia mba tsy ho matahotra ary nahazo Groq 0 Ny fanehoan-kevitra Tamin'ny Krismasy 2025, ny tontolo AI dia nihomehy. Nvidia, ny mpanjakan'ny fitaovana AI, dia nanao ny fivarotana lehibe indrindra hatramin'izao: $ 20 lavitrisa ny tolotra ho an'ny Groq, anarana vitsivitsy ivelan'ny indostria efa ren'ny. Nandray anjara tamin'ny teknolojia sy ny fahaiza-manao ara-barotra nataon'i Groq aho nanomboka tamin'ny 2023 ary nanandrana ny tolotra fikarohana mifototra amin'ny rahona ho an'ny LLM amin'ny loharanom-baovao. Ity lahatsoratra ity dia mandehandeha lalina ao amin'ny fanorenana Groq, manazava ny antony mahatonga azy io hamely ny tahirin-kevitra amin'ny haingam-pandeha amin'ny LLM. Hahita ny Groq's Language Processing Unit (LPU) amin'ny mpilalao goavana: Nvidia GPU sy Google TPU, mba hahita raha tena miova ny tànany. Plus, mahita ny tantara mahatalanjona momba ny mpanorina sy CEO Groq, Jonathan Ross, izay mety ho iray amin'ireo mpitarika voalohany ao ambadiky ny Google TPU izay Groq ankehitriny manohitra. 1 - Ny fanapahan-kevitra milisecond Ao amin'ny foiben'ny angon-drakitra maoderina, ny foibe dia miova avy amin'ny fampiofanana AI amin'ny fanapahan-kevitra AI - ny fampiharana avy hatrany ny saina nomerika. Ho an'ny mpampiasa mifandray amin'ny Big Language Models (LLMs), ny fepetra mamaritra dia ny fahatarana. Ity fahatarana ity dia tsy faharetan'ny rindrambaiko, fa faharetan'ny fitaovana, satria ny rafitra efa misy toy ny Graphics Processing Unit (GPU) dia tsy natao ho an'ny famokarana fiteny token-by-token. Groq, izay naorina tamin'ny mpanorina ny Tensor Processing Unit (TPU) voalohany nataon'i Google, dia miady amin'io fanamby manokana io. Ny vahaolana dia ny Language Processing Unit (LPU), chip "software-defined" izay mivoaka amin'ny famolavolana processor mahazatra noho ny haingana. Amin'ny fampiasana ny fanatanterahana, ny fanatanterahana ny fotoana sy ny fandaharam-potoana, ny LPU Groq dia manimba ny "Memory Wall", mahatratra haingana amin'ny famokarana lahatsoratra mihoatra ny token 1,600 isaky ny segondra, mihoatra noho ny haingana amin'ny famakiana ny olona. The Inference Crisis: Nahoana ny AI maoderina dia "lany" Mba hahatakatra ny fanavaozam-baovao nataon'i Groq, tsy maintsy heverina aloha ny fitondran-tenan'ny Big Language Models amin'ny fitaovana ankehitriny. Ny asa fanodinana amin'ny modely AI dia miova be miankina amin'ny fampianarana (training) na fikarohana (inference). 2.1 Ny fizika ny taranaka autoregressive Ny fampiofanana ny modely dia asa avo lenta, parallel. Ianao dia manome ny rafitra an'arivony andininy amin'ny fotoana iray, ary ny chip dia manatsara ny lanjany anatiny mifototra amin'ny fahadisoana amin'ny ampahany. Ny modely dia mamorona teny iray (na token) amin'ny fotoana iray. Manambara ny teny voalohany, manampy azy amin'ny fidirana, manambara ny teny faharoa, manambara azy, sns. Ity dingana ity dia ara-batana. Tsy azonao atao ny mandra-pahafantarana ny teny fahafito mandra-pahatongan'ny fahafito. Ho an'ny injeniera fitaovana, dia nofy ratsy izany. Ao amin'ny rafitra GPU maoderina, ny fototry ny solosaina (izay mitranga ny matematika) dia miavaka amin'ny fahatsiarovana (izay misy ny modely miaina) amin'ny lafiny ara-batana. Ity fisarahana ity dia mamorona ny "Von Neumann Bottleneck." Isaky ny modely mila mamorona token, ny GPU dia tsy maintsy mahazo ny modely manontolo avy amin'ny fahatsiarovana, mandrindra azy ary mandefa azy indray. Ho an'ny modely 70 lavitrisa, toy ny Llama 3, izay mety mihoatra ny 140 gigabyte (ao amin'ny fahamarinana 16 bit), midika izany fa tsy maintsy mandeha 140GB ny angon-drakitra amin'ny alalan'ny fitaovana fotsiny mba hiteraka teny iray ihany.3 Tsy maintsy manao izany indray mandeha, am-polony indray mandeha isaky ny segondra. 2.2 Ny rindrin'ny fahatsiarovana Ny vokatr'izany dia ny milina solosaina mahery vaika indrindra eto amin'izao tontolo izao dia mandany ny ankamaroan'ny fotoana miandry. Ity zava-misy ity dia fantatra amin'ny anarana hoe "Memory Wall". Faminaniana: Ao amin'ny toe-javatra mahazatra (Batch Size 1), ny singa arithmetika amin'ny Nvidia H100 dia tsy miasa mandritra ny ankamaroan'ny tsikelikely, miandry ny angon-drakitra ho tonga avy amin'ny High Bandwidth Memory (HBM). The Bandwidth Limit: Na dia amin'ny H100 mahatalanjona 3.35 Terabytes per second (TB / s) ny fahatsiarovana bandwidth, ny fizika ny mandeha ny angon-drakitra mampihena ny famokarana haingana ho eo amin'ny 100-200 tokens isan-kerinandro amin'ny toe-javatra tsara.4 Ny fanadihadiana nataon'i Groq dia manoro hevitra fa ny fametrahana GPU mahazatra dia mitondra 10 ka hatramin'ny 30 Joules isaky ny token, indrindra fa noho ny fifindrana tsy tapaka amin'ny angon-drakitra eo amin'ny HBM sy ny fototra. 2.3 Ny olana amin'ny fahatarana Ny olana dia mampitombo amin'ny "dynamic" natiora ny processors maoderina. CPU sy GPU dia natao ho toy ny manam-pahaizana. izy ireo dia manana fitaovana sarotra components-caches, branches predictors, out-of-order fametrahana motera - izay miezaka mahatakatra izay rindrambaiko te hanao manaraka. Rehefa diso ireo fehezan-kevitra ireo (ny "cache miss" na "branch misprediction"), ny processor dia mitsahatra. Ao amin'ny tontolo iainana daty, izay mpampiasa maromaro miady amin'ny loharanon-karena, dia mitarika amin'ny "jitter" na variable latency. Tail Latency: Ity dia ny fahatarana amin'ny fangatahana maharitra indrindra - ny percentile 99. Ho an'ny fampiharana amin'ny fotoana tena izy toy ny feo na ny algorithmic varotra, ny haingam-pandeha dia tsy manan-danja; ny haingam-pandeha maharitra indrindra dia manao izany. The Orchestration Tax: Mba hitantana ity faharatsiana ity, ny GPU dia mampiasa ny rindrambaiko sarotra (toy ny CUDA) sy ny fandaharam-potoana fitaovana. Ireo dia manampy amin'ny overhead. Ny tsiambaratelo fototra nataon'i Groq dia tsotra: Ahoana raha esorina ny famantarana fanontaniana? Ny Filazantsara ny LPU: Software-defined Hardware Ny Language Processing Unit (LPU) dia fanehoan-kevitra ara-batana izay manaisotra ny fivoaran'ny processor nandritra ny telo taona farany.Norina tamin'i Jonathan Ross, izay nanolotra ny tetikasa Google TPU teo aloha, Groq dia nanomboka tamin'ny fomba "Software-First".10 3.1 Ny mpamorona dia ny kapiteny Ao amin'ny rafitra nentim-paharazana, ny compiler (ny rindrambaiko izay mamerina ny code ho amin'ny torolàlana amin'ny chip) dia ampidirina amin'ny hardware. Ity dia mamokatra torolàlana mahazatra, ary ny logic anatiny amin'ny hardware (planners, reorder buffers) dia mamaritra ny antsipirihany amin'ny runtime. Groq miverina izany. Ny fitaovana LPU dia tsy manam-pahamehana. Tsy manana mpamatsy orinasa izy. Tsy manana mpamatsy cache izy. Tsy manana lozika fanatanterahana tsy misy fe-potoana izy. Izany dia isan-karazany lehibe amin'ny vondrona arithmetika sy banky fahatsiarovana izay manao izay lazaina azy ireo, rehefa lazaina azy ireo.11 Ny fahalalana dia miorina tanteraka ao amin'ny Groq Compiler. Static Scheduling: Before the model runs, the compiler analyzes the entire program. It calculates the exact execution time of every operation. It knows that a specific matrix multiplication will take exactly 400 clock cycles. Spatial Orchestration: Ny compiler dia mampitaha ny angon-drakitra amin'ny alalan'ny geometry fizika ny chip. Fantany fa amin'ny tsingerintaona 1000,050, packet ny angon-drakitra dia ho marina amin'ny tsipiriany (X, Y) eo amin'ny chip, vonona ny ho entin'ny isan-karazany. Zero Variance: Satria ny fandaharam-potoana dia voafetra amin'ny fotoana famolavolana, dia misy variance zero. Raha milaza ny compiler fa haka 28,5 milliseconds ny asa, dia haka 28,5 milliseconds. Isaky ny fotoana. 3.2 Analogia amin'ny sehatry ny fivoriana Mba hahatakatra ny fahasamihafana, mieritreritra ny efitrano orinasa. Ny GPU (Dynamic): Ny mpiasa (cores) dia mitoetra ao amin'ny toeram-pitsaboana. Ny mpitantana (scheduler) dia miantso baiko miorina amin'ny fitaovana izay vao tonga. Indraindray ny mpiasa dia tsy miasa satria ny forklift (memory bus) dia nipetraka ao amin'ny fifamoivoizana. Indraindray ny mpiasa roa dia miezaka handray ny fitaovana mitovy (resource contention) ary tsy maintsy miandry. Ny vokatra dia avo, fa tsy azo antoka. Ny LPU (Deterministic): Tsy misy mpitantana. Ny fitaovana dia mandeha amin'ny fitaovam-pandeha haingam-pandeha izay tsy mitsahatra. Ny mpiasa dia fitaovam-pandeha robotika voadika mba hanatanterahana fanadiovana marina 3,2 segondra aorian'ny fidirana ny ampahany ao amin'ny faritra. Tsy manamarina raha misy ny ampahany; ny rafitra dia manome antoka fa misy azy. Ny fahombiazana dia tanteraka.10 Ity safidy ara-panorenana ity dia mamela an'i Groq mampiasa ny 100% ny fahaiza-manao amin'ny solosaina ho an'ny asa tena, raha ny GPU matetika mihazakazaka amin'ny 30-40% ny fampiasana amin'ny fikarohana satria miandry ny fahatsiarovana. Anatomy ny LPU: Deconstructing ny fitaovana Ny fampiharana ara-batana amin'ny LPU (indrindra fa ny GroqChip architecture) dia fikarohana amin'ny fifanarahana mahery vaika. Manolo-tena ny haingam-pandeha sy ny fahaiza-manao ho an'ny haingam-pandeha sy ny azo antoka. 4.1 SRAM: Ny haingam-pandeha amin'ny fahazavana Ny Nvidia sy Google dia mampiasa HBM (High Bandwidth Memory), izay tonga amin'ny vato lehibe (80GB +) mipetraka miaraka amin'ny solosaina. Ny SRAM (Static Random Access Memory) dia ny fametrahana ny fametrahana ny fametrahana ny fametrahana. Ny hierarchy Flattened: Ao amin'ny CPU matetika, ny SRAM dia ampiasaina fotsiny amin'ny cache kely (L1/L2/L3) satria lafo sy lehibe amin'ny fizika (manana transistors 6 mba hamonjy bit, raha oharina amin'ny transistor 1 amin'ny DRAM). Bandwidth Supremacy: Satria ny fahatsiarovana dia voatondro amin'ny matihanina, ny bandwidth dia astronomiana. Ny LPU tokana dia mampiseho ny 80 TB / s anatiny fahatsiarovana bandwidth. Mifanaraka izany amin'ny 3.35 TB / s ny H100. Izany dia 24x tombony amin'ny haingana izay angona azo omena ny angona amin'ny singa matematika.10 Ny fanesorana ny fahatarana: Ny fidirana amin'ny HBM dia mitaky an'arivony nanosekonda. Ny fidirana amin'ny SRAM amin'ny chip dia mitaky tsikelikely tsirairay. Izany dia mahomby manala ny Wall Memory ho an'ny angon-drakitra izay mifanaraka amin'ny chip.8 4.2 Ny fahaiza-manao dia voafetra Ny fifanarahana dia ny fahaiza-manao. Ny Groq tokana tsirairay dia ahitana 230 MB SRAM.12 Izany dia microscopic raha oharina amin'ny 80GB amin'ny H100. Ny fiantraikany: Tsy afaka mifanaraka amin'ny Modely fiteny lehibe amin'ny chip iray Groq ianao. Tsy afaka mifanaraka amin'ny iray kely aza ianao. Ny vahaolana: Tsy maintsy mifandray an'arivony amin'ny chip ianao. Mba hanatanterahana ny Llama 3 70B, ny Groq dia tsy mampiasa chip iray; mampiasa rack amin'ny 576 chip.7 This necessitates a completely different approach to system design. The "computer" is not the chip; the computer is the rack. Ny fametrahana ny Tensor Streaming Processor (TSP) Ao anatin'ny chip, ny rafitra dia voatendry manokana ho an'ny algebra linear amin'ny Deep Learning. Vector sy Matrix Units: Ny chip dia ahitana units manokana ho an'ny matrix multiplication (MXM) sy ny vektor operations. Directional Flow: Ny angon-drakitra dia mivezivezy (East-West) manerana ny chip, raha ny torolàlana mivezivezy (North-South). Ity "systolic" fifamoivoizana ity dia midika fa ny angon-drakitra dia mivezivezy amin'ny alalan'ny solosaina ara-toekarena amin'ny lalan'ny rhythmic.12 14nm Process: Mahagaga, ny taranaka voalohany GroqChip dia naorina amin'ny dingana matavy 14nm ao amin'ny GlobalFoundries.7 Ao amin'ny indostria mihazakazaka ny 3nm (toy ny Nvidia Blackwell), dia toa archaic izany. Na izany aza, satria tsy manana drafitra sarotra ny famolavolana ary miankina amin'ny SRAM, dia tsy ilaina ny habetsaky ny 3nm mba hahatratrarana ny fahombiazana. Izany dia manolotra vidiny lehibe sy ny tombony, na dia misy fiantraikany amin'ny habetsaky ny matihanina amin'ny 725mm2.12 4.4 Ny antontan-taratasin'ny TruePoint Mba hampitomboana ny fametrahana 230MB, Groq dia mampiasa rafitra vaovao amin'ny fanamafisana antsoina hoe TruePoint. The Precision Trap: Ny fitaovana nentim-paharazana matetika ny modely ho INT8 (8-bit tsirairay) mba hamonjy toerana, izay mety hampihena ny marina. Mixed Precision: Ny TruePoint dia mitahiry ny lanjany amin'ny hafanana ambany (ohatra INT8 na FP8) mba hanatsarana ny toerana, fa manatanteraka ny matematika tena marina amin'ny hafanana avo (FP32) ho an'ny asa mahatsiravina toy ny fanehoan-kevitra logits. Izany dia mamela ny Groq hahatratra ny haingam-pandeha amin'ny modely voajanahary amin'ny ambaratonga marina izay matetika voatahiry ho an'ny fampiharana avo lenta. Ny tambajotra dia ny solosaina: RealScale Technology Satria tsy misy LPU tsirairay afaka mitazona modely, ny tambajotra mifandray amin'ny chips dia zava-dehibe tahaka ny chips manokana. Raha lava ny fifandraisana eo amin'ny Chip A sy Chip B, ny 80 TB / s amin'ny bandwidth anatiny dia very. 5.1 RealScale: ny fitaovana tsy miovaova Ny tambajotra datacenter nentim-paharazana dia mampiasa Ethernet na InfiniBand switches. Raha mandefa angon-drakitra ny mpizara, dia mandeha amin'ny switch, izay manidina azy ho any amin'ny tanjona. Ny tambajotra RealScale amin'ny Groq dia mifandray mivantana amin'ny chips. 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.11 Software-Planned Packets: Toy izany koa ny compiler dia manomana ny matematika, dia manomana ny tambajotra packets. Fantany fa ny Chip 1 dia handefa vektor ho an'ny Chip 2 amin'ny Cycle 500. Tsy misy Switches: Ny tambajotra dia tambajotra mivantana (anisan'izany ny karazana topology Dragonfly). Tsy misy switches ivelany mba hanampy ny fahatarana na ny vidiny. Ny routing dia deterministic. Izany dia mamela ny rafitra amin'ny chip 576 mba ho miasa ho toy ny iray, mifanaraka amin'ny fahatsiarovana toerana.6 5.2 Tensor Parallelism amin'ny habeny Ity tambajotra ity dia mamela an'i Groq mampiasa Tensor Parallelism amin'ny fomba mahomby. Fanapahana ny Brain: Ny Llama 3 70B modely dia napetraka eo amin'ny 576 chips. Simultaneous Execution: Rehefa niteraka token, ny 576 token rehetra dia mihazakazaka amin'ny fotoana iray. Ny tsirairay dia mifanaraka amin'ny ampahany kely amin'ny vokatra. Manova angon-drakitra avy hatrany amin'ny alàlan'ny tambajotra RealScale, manangona ny vokatra ary mandeha amin'ny lafiny manaraka. Latency Benefit: Satria ny solosaina dia mifanaraka amin'ny chip maro, ny fanombanana dia mahatalanjona haingana. Ary satria ny lanjany dia ao amin'ny SRAM, dia tsy misy fotoana fampidirana. Ny vokatra dia ny rafitra izay mifantoka amin'ny lalina: ny fanampian'ny chip maro dia mahatonga ny modely mihazakazaka haingana kokoa, tsy misy ny fihenan'ny vokatra hita ao amin'ny GPU clusters noho ny fifandraisana amin'ny ankapobeny.8 Mifanohitra amin'ireo Titans: Groq vs. Nvidia vs. Google vs. Cerebras Azontsika atao ny mametraka ireo mpilalao lehibe ao amin'ny toby telo: ny Generalists (Nvidia), ny Hyperscale Specialists (Google), ary ny Radical Innovators (Groq, Cerebras). Nvidia H200 (Ny Generalista) amin'ny alalan'ny 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) Architecture: Systolic Array ASIC miaraka amin'ny HBM. Filazantsara: Manatsara ny asa manokana amin'ny Google (modely Transformers). Ny Inter-Chip Interconnect (ICI) dia manome fahafahana ho an'ny pods lehibe (8,960 chips) ho an'ny fampiofanana. Fahafatesana: Mbola miankina amin'ny HBM (latency bottleneck). Fahafahana voafetra ivelan'ny Google Cloud. 6.3 Cerebras CS-3 (The Wafer-Scale Giant) dia mpilalao saribakoly mpilalao saribakoly. Architecture: A single chip the size of a dinner plate (Wafer-Scale Engine). Filazantsara: "Aza manapaka ny wafer." Hitehirizana ny zava-drehetra amin'ny ampahany iray goavana silicon mba hisorohana ny fifandraisana amin'ny fifandraisana. Ny hery: Massive on-chip memory (44GB SRAM) ary bandwidth (21 PB / s). Afaka mitahiry modely lehibe amin'ny fitaovana iray. Weaknesses: Physical manufacturing complexity. Power density. Still requires a cluster for the largest models. Cerebras focuses on throughput (tokens/sec) more than pure latency (time to first token) compared to Groq.20 Ny Groq LPU (The Low-Latency Sniper) dia fitaovam-piadiana mifototra amin'ny fandriampahalemana. Architecture: disaggregated SRAM-based ASIC. Software-defined amin'ny alalan'ny rindrambaiko. Ny filazantsara: "Ny determinism dia haingana." Ny fanatitra ny haingam-pandeha noho ny fahatarana. Ny fahefana: Time-to-First-Token tsy mitovy (TTFT) sy ny fahazoan-dalana ho an'ny fanapahan-kevitra kely. Fahafatesana: Ny fahatsiarovana ambany isaky ny chip dia mitaky isa lehibe amin'ny chip (fitaovana avo lenta). Tsy mety amin'ny fampiofanana.21 Tabilao 1: Fifanarahana amin'ny endrika ara-panorenana 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 Ny fifantohana voalohany Ny fahatsiarovana (Latency) Ny fampiofanana sy ny fanapahan-kevitra Ny fampiofanana sy ny fanapahan-kevitra Ny fampiofanana sy ny fanapahan-kevitra Ny fomba fiasan-tsaina Ny fahatezeran'ny chip Ny famoahana ny HBM3 Off-chip ny HBM Ny fahatezeran'ny Ny fahatsiarovana ny bandwidth 80 TB / s amin'ny ankapobeny 3.35 TB / s (Atsy ivelany) Ny habetsaky ny 2.7 TB / s 21 PB / s (Trano anatiny) Ny fitantanana ara-logika Ny rindrambaiko dia compiler. Hardware (Scheduler) Hybrid (XLA) Ny rindrambaiko dia compiler. Ny tambajotra RealScale (Switchless) NVLink + InfiniBand Eto amin'ny Toro SwarmX Batch-1 Efficiency Mahery vaika 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 1 Performance Benchmarks: ny haingana ny eritreritra 25 tapitrisa tapitrisa isam-bolana! Tsarovy aho fa nandre ity fanambarana mahery vaika ity avy amin'i Jonathan Ross (Groq CEO) tamin'ny faran'ny volana Mey 2024, rehefa nangataka azy hiteny tao amin'ny GenAI Silicon Valley Summit. (Eny, nandray ity sary ity ho rakitra aho. 🙂) Na dia tsy akaiky izany aza i Groq, ny isan'ny vokany dia tena mahatalanjona. Ny tombontsoa ara-tsiansa amin'ny LPU dia efa voaporofo amin'ny benchmarking tsy miankina, indrindra amin'ny alalan'ny Artificial Analysis. 7.1 Throughput and Latency Ho an'ny Llama 3 70B modely, sehatra fitsipika ho an'ny Enterprise-grade LLMs: Groq: manome token 280 - 300 isaky ny segondra (T / s) amin'ny fomba mahazatra.6 Nvidia H100: Matetika dia manome 60 - 100 T / s amin'ny fandefasana matetika, miakatra hatramin'ny ~ 200 T / s amin'ny fanatsarana mafy ihany ary ny batching izay manimba ny fahatarana.24 Latency (Time to First Token): Ny Groq dia mahatratra TTFT amin'ny 0.2 - 0.3 segondra, izay mahatonga ny valiny ho mahatsapa avy hatrany. Ny vahaolana Nvidia matetika dia mitsahatra eo anelanelan'ny 0.5 ka hatramin'ny 1.0+ segondra amin'ny fitakian'ny fangatahana sy ny GPU manodidina.23 7.2 The Speculative Decoding Breakthrough Tamin'ny faran'ny 2024, Groq dia nanambara fahaiza-manao izay nanatsara ny fahasamihafana avy amin'ny lavaka ho any amin'ny kanjony: ny famaritana famaritana. Ity teknika ity dia mamela an'i Groq mihazakazaka ny Llama 3 70B amin'ny 1.660 token isan-kerinandro.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. Why it fails on GPUs: On a GPU, loading the Target Model to verify the guesses is expensive due to the Memory Wall. The "verification cost" often outweighs the speed gain. 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 Energy Efficiency While a rack of 576 chips consumes significant power (likely in the hundreds of kilowatts), the Mahagaga ny efficiency per unit of work Joules per Token: Groq reports an energy consumption of 1-3 Joules per token. Fifanarahana: Ny rafitra mifototra amin'ny Nvidia H100 dia matetika mampiasa 10-30 Joules isaky ny token.6 Ny fizika: Ny famonjena angovo dia avy amin'ny tsy mandeha ny angon-drakitra. Ny fidirana amin'ny HBM ivelany dia mampiasa angovo. Ny fidirana amin'ny SRAM ao an-toerana dia lafo. Ankoatra izany, satria ny Groq chip dia manatanteraka ny asa 10x haingana kokoa, dia mandany fotoana kely kokoa amin'ny toe-javatra mavitrika avo lenta ho an'ny karama nomena. 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 Ny vidin'ny vidin-javatra Ny Groq dia nitombo mafy ny vidiny amin'ny tolotra API mba hanaporofoana izany. Input Price: $0.59 per million tokens. Output Price: $0.79 - $0.99 per million tokens.2 Comparison: This undercuts many traditional GPU-based cloud providers, who often charge $2.00 - $10.00 for similar models. This pricing signals that Groq’s internal TCO is indeed competitive, despite the hardware footprint. 8.3 Physical Footprint and Power Ny tsy fahampiana dia ny habetsahan'ny. Ny famerenana ny mpizara 8 GPU Nvidia tsirairay amin'ny rafitra maromaro amin'ny Groq chips dia mampiasa toerana bebe kokoa amin'ny datacenter ary mitaky vahaolana matanjaka amin'ny fanadiovana. Izany dia mahatonga ny Groq tsy mahaliana kokoa amin'ny fampielezan-kevitra ao an-toerana izay ahitana toerana kely, fa azo atao amin'ny mpamatsy cloud avo lenta izay tsy misy fetra noho ny fahombiazan'ny herinaratra.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 Ny feo amin'ny fotoana tena izy Ny fifanakalozan-teny dia mitaky latens ambany 200-300ms mba hahatsapa mazava. Ny fahatarana rehetra dia mamorona fialan-tsasatra mahatsiravina (ny "walkie-talkie" vokatra). Groq anjara: Amin'ny TTFT <200ms, Groq dia mamela ny feo mpiara-miasa izay afaka mampitsahatra, backchannel, ary miresaka amin'ny habetsahan'ny olona. Tenali, orinasa mpivarotra mpivarotra amin'ny fotoana tena izy, nahatratra 25x ny fanatsarana amin'ny fahatarana amin'ny alalan'ny fiovam-peo Groq, mampihena ny valin'ny valiny avy amin'ny segondra ho milliseconds.26 9.3 Generacion'ny code 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 Ny fomba fiasa "Hardware-Is-Software" Groq’s compiler is the heart of the product. It was built before the chip. Ease of Use: Developers use standard frameworks like PyTorch, TensorFlow, or ONNX. The compiler handles the translation to the LPU. GroqWare: Ny rindrambaiko dia mitantana ny fahasamihafana ny rack. Ho an'ny mpandraharaha, ny rack dia toa fitaovana iray goavana. 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'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 Jonathan Ross, Groq's founder and CEO, is central to two major AI hardware innovations: the Google TPU and the Groq LPU. Before Groq, Ross was a key innovator on the Google Tensor Processing Unit (TPU). Introduced publicly in 2016, the TPU was Google's specialized chip for neural network calculations, designed to surpass the limitations of CPUs and GPUs. Ross helped conceptualize the first-generation TPU, which utilized a revolutionary systolic array architecture to maximize computational throughput and power efficiency for AI. His work at Google set the foundation for his later endeavors. Leaving Google in 2016, Ross founded Groq (originally Think Silicon) with the goal of creating the world's fastest, lowest-latency AI chip with deterministic performance. He recognized that GPU unpredictability - caused by elements like caches and thread scheduling - was a bottleneck for real-time AI. Groq's mission became eliminating these sources of variability. This philosophy gave rise to Groq’s flagship hardware: the Language Processor Unit (LPU) and its foundational GroqChip. The Groq architecture is a departure from the GPU-centric approach. It features a massive single-core, tiled design where all compute elements are connected by an extremely high-speed, on-chip network. Groq’s Historical Arc: Ups, Downs, and Pivots Ny lalana avy amin'ny fanombohana ambony ho mpamatsy fitaovana AI dia tsy ara-potoana ho an'ny Groq. Ny tantaran'ny orinasa dia voafaritra amin'ny dingana ilaina sy ny fanatsarana ara-strategika: Taona voalohany (2016–2018): Ny fiantraikany amin'ny fiara tsy miankina: Tamin'ny voalohany, Groq dia nifantoka mafy tamin'ny tsenan'ny fiara tsy miankina, izay mahatonga ny fanapahan-kevitra azo antoka sy amin'ny fotoana tena dia fepetra manan-danja. 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. Ny LLM Pivot (2022–Tokony): Ny fikarohana ny Killer App: Nandritra ny fivoaran'ny tsenan'ny fiara tsy miankina lavitra noho ny heverina ary, tena zava-dehibe, rehefa nipoaka ny rafitra transformateur miaraka amin'ny fitomboan'ny modely toy ny GPT-3, Groq nahatsikaritra fahafahana vaovao sy goavana. Ny habetsahan'ny sy ny fitakiana avo lenta amin'ny LLM dia nanao azy ireo ho lozam-potoana tsara indrindra ho an'ny Groq LPU. Ny famaritana LPU dia navoaka, nahavita ny fangatahan'ny orinasa avy amin'ny fampitomboana ny AI amin'ny tanjona ankapobeny ho an'ny fifehezan'ny LLM haingana sy azo antoka. 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 dia nahazo ny Groq amin'ny $ 20B tamin'ny 24 Desambra 2025. Ny fiantraikany maharitra nataon'i Jonathan Ross dia ny famoronana karazana solosaina samihafa - iray natao ho an'ny fampisehoana azo antoka amin'ny habetsaky ny habetsaky ny. Avy amin'ny famolavolana ny TPU architecture izay nahatonga ny revolisiona amin'ny AI nataon'i Google ka nanolo-tena tamin'ny LPU amin'ny Groq, dia nanolo-tena tsy tapaka ny hevitra fa ny hoavin'ny AI dia mila fitaovana natao manokana ho an'ny asa, fa tsy ny mifanohitra amin'izany. Appendix: Data Tables Tabilao 2: Metrika ara-toekarena sy ara-toekarena 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 jolo 10 - 30 Joules Groq is greener per task. CapEx (Initial Cost) High (Rack scale) Ny ambaratonga avo indrindra (server scale) Groq requires more hardware units. Space Efficiency Low (576 chips/rack) High (8 chips/server) Ny Groq dia mitaky toerana bebe kokoa. Ny fahombiazan'ny vidiny High (Token/$) Ny vidiny dia ambany (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 Ny LPA dia ~80 TB/s ~1-5 ns 6 (Low Density) HBM3 Ny NVIDIA H100 dia 3.35 TB/s 100 + ny 1 (High Density) Ny DDR5 CPUs Ny habetsaky ny 1 TB / s 100 + ny 1 (High Density) Ny References Groq 14nm Chip dia mahazo 6x Boost: Manomboka Llama 3.3 70B ao amin'ny GroqCloud, azo jerena ny Desambra 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 December 25, 2025, https://console.groq.com/docs/model/llama-3.3-70b-specdec Introducing Cerebras Inference: AI at Instant Speed, azo jerena amin'ny 25 Desambra 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/ Nahoana ny Llama 3 amin'ny Meta AI mihazakazaka amin'ny LPU Inference Engine amin'ny Groq no mametraka ny toro-hevitra vaovao ho an'ny fiteny lehibe sy ny fiteny malaza amin'ny alalan'ny Adam Fh Medium, azo jerena tamin'ny 25 Desambra 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 dia milaza fa afaka mampiasa 1 tapitrisa AI Inference Chips ao anatin'ny roa taona - The Next Platform, azo jerena tamin'ny 25 Desambra 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, Groq dia haingana, vidin'ny vidin-javatra ambany., tafiditra ao amin'ny Desambra 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 - Blog PromptLayer, azo jerena tamin'ny 25 Desambra 2025, https://blog.promptlayer.com/groq-pricing-and-alternatives/ Fifanarahana AI Hardware Architectures: SambaNova, Groq, Cerebras vs. GPUs Nvidia & Broadcom ASICs Eto amin'ny alalan'ny Frank Wang Eto Medium, azo jerena ny Desambra 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 LPUTM Inference Engine with Software-Scheduled Accelerator & Networking, azo jerena tamin'ny 25 Desambra 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, nitsidika ny Desambra 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/ Groq vs. Cerebras: Inona no haingana indrindra AI Inference mpamatsy? - DEV Community, nitsidika ny Desambra 25, 2025, https://dev.to/mayu2008/best-llm-inference-providers-groq-vs-cerebras-which-is-the-fastest-ai-inference-provider-lap Groq Manomboka Meta's Llama 3 Instruct AI Models amin'ny LPUTM Inference Engine, azo jerena tamin'ny 25 Desambra 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, azo jerena ny Desambra 25, 2025, https://blog.startupstash.com/groq-vs-nvidia-the-real-world-strategy-behind-beating-a-2-trillion-giant-58099cafb602 Performance — NVIDIA NIM LLMs Benchmarking, accessed December 25, 2025, https://docs.nvidia.com/nim/benchmarking/llm/latest/performance.html How Tenali is Redefining Real-Time Sales with Groq, accessed December 25, 2025, https://groq.com/customer-stories/how-tenali-is-redefining-real-time-sales-with-groq https://groq.com/blog/groq-first-generation-14nm-chip-just-got-a-6x-speed-boost-introducing-llama-3-1-70b-speculative-decoding-on-groqcloud https://console.groq.com/docs/model/llama-3.3-70b-specdec https://www.cerebras.ai/blog/introducing-cerebras-inference-ai-at-instant-speed https://dlewis.io/evaluating-llama-33-70b-inference-h100-a100/ https://www.baseten.co/blog/unlocking-the-full-power-of-nvidia-h100-gpus-for-ml-inference-with-tensorrt/ https://medium.com/@giladam01/why-meta-ais-llama-3-running-on-groq-s-lpu-inference-engine-sets-a-new-benchmark-for-large-2da740415773 https://www.nextplatform.com/2023/11/27/groq-says-it-can-deploy-1-million-ai-inference-chips-in-two-years/ https://groq.com/blog/inside-the-lpu-deconstructing-groq-speed https://groq.sa/GroqDocs/TechDoc_Predictability.pdf https://groq.com/blog/the-groq-lpu-explained https://groq.com/lpu-architecture http://groq.com/wp-content/uploads/2023/05/GROQ-ROCKS-NEURAL-NETWORKS.pdf https://blog.promptlayer.com/groq-pricing-and-alternatives/ https://medium.com/@laowang_journey/comparing-ai-hardware-architectures-sambanova-groq-cerebras-vs-nvidia-gpus-broadcom-asics-2327631c468e https://news.futunn.com/en/post/38148242/the-fastest-big-model-bombing-site-in-history-groq-became https://ee.stanford.edu/event/01-18-2024/new-rules-game-groqs-deterministic-lputm-inference-engine-software-scheduled https://www.reddit.com/r/NVDA_Stock/comments/1p66o4e/tpu_vs_gpu/ https://bytebridge.medium.com/gpu-and-tpu-comparative-analysis-report-a5268e4f0d2a https://www.fibermall.com/blog/google-tpu-vs-nvidia-gpu.htm https://www.cerebras.ai/blog/cerebras-cs-3-vs-groq-lpu https://www.webpronews.com/the-deterministic-bet-how-groqs-lpu-is-rewriting-the-rules-of-ai-inference-speed/ https://dev.to/mayu2008/best-llm-inference-providers-groq-vs-cerebras-which-is-the-fastest-ai-inference-provider-lap https://groq.com/blog/12-hours-later-groq-is-running-llama-3-instruct-8-70b-by-meta-ai-on-its-lpu-inference-enginge https://blog.startupstash.com/groq-vs-nvidia-the-real-world-strategy-behind-beating-a-2-trillion-giant-58099cafb602 https://docs.nvidia.com/nim/benchmarking/llm/latest/performance.html https://groq.com/customer-stories/how-tenali-is-redefining-real-time-sales-with-groq
