Paano Nvidia Nagsimula sa Pag-iisip at Pagkuha ng Groq ang preface Noon Christmas Eve 2025, ang mundo ng AI ay tumuturo. Nvidia, ang uncontested king ng hardware ng AI, ginawa ang kanyang pinakamalaking pagkuha hanggang ngayon: isang mahigpit na $ 20 bilyon na bid para sa Groq, isang pangalan na may ilan sa labas ng industriya ay narinig tungkol sa. Bakit ang Nvidia ay magbayad ng isang kolosal na halaga para sa ito dark horse? Nakatanggap ako ng interes sa teknolohiya at komersyal na potensyal ng Groq mula noong 2023, at na-test ang kanilang cloud-based inference service para sa open source LLM. Ako ay ganap na excited at hindi naniniwala na ang singular na focus ng Groq, killer na teknolohiya at mga taon ng pag-aralan ay nagsisimula. Ang artikulong ito ay lumabas malapit sa architecture ng Groq, na nagpapakita kung bakit ito ay lumabas ng mga record ng speed ng inference ng LLM. Ipinapakita namin ang Groq's Language Processing Unit (LPU) laban sa mga gigantic: Nvidia GPU at Google TPU, upang makita kung ang corona ay talagang nagbabago ng mga kamay. Plus, i-discover ang mahirap na kasaysayan ng founder at CEO ng Groq, Jonathan Ross, na naging isa sa mga orihinal na masterminds sa ilalim ng ganap na Google TPU na ang Groq ay kasalukuyan. Mga pahinang tumuturo sa Millisecond Imperative Sa mga modernong data center, ang focus ay lumipat mula sa training ng AI sa AI inference - ang instant application ng digital minds. Para sa mga gumagamit na nag-interact sa Large Language Models (LLMs), ang defining limitasyon ay latency. Ang pagbabago na ito ay hindi isang software bug, ngunit isang hardware limitasyon, dahil ang mga kasalukuyang architectures tulad ng ang Graphics Processing Unit (GPU) ay hindi dinisenyo para sa token-by-token language generation. Ang Groq, na itinatag sa pamamagitan ng mga arkitekto ng orihinal na Tensor Processing Unit (TPU) ng Google, ay tumutulong sa anumang problema na ito. Ang kanilang solusyon ay ang Language Processing Unit (LPU), isang "software-defined" chip na umalis sa mga tradisyonal na disenyo ng processor para sa bilis. Sa pamamagitan ng paggamit ng deterministic, clockwork execution at static scheduling, ang LPU ng Groq ay humihingi ng "Memory Wall," lumikha ng mga bilis ng generating text na higit sa 1,600 tokens bawat segundo, malaki sa paglipat ng human reading speed. Ang Inference Crisis: Bakit Ang Modernong AI ay "Low" Upang malaman ang pag-innovation ng Groq, kailangan mong magsisimula na i-appreciate ang espesyal na pag-uugali ng Large Language Models sa kasalukuyang hardware. Ang computing workload ng isang modelo ng AI ay nagbabago nang drastically depende sa kung ito ay pag-aaral (training) o pag-iisip (inference). 2.1 Ang Physics ng Autoregressive Generation Ang pag-training ng isang modelo ay isang high-bandwidth, parallel task. I-feed ang sistema ng libu-libong mga sentence sa parehong oras, at ang chip ay i-update ang kanyang internal weights batay sa aggregate error. Ito ay tulad ng pag-grade ng isang libu-libong mga eksaminasyon sa parehong oras; maaari mong i-optimize ang workflow para sa throughput. Ang modelo ay gumaganap ng isang salita (o token) sa isang oras. Itinatag ang unang salita, itinatag ito sa input, itinatag ang ikalawang salita, itinatag ito, at iba pa. Ang proseso na ito ay inherently seryoso. Hindi mo maaaring i-calculate ang tenth salita hanggang ikaw ay inilagay ang ninth. Para sa isang hardware engineer, ito ay isang nightmare. Sa isang modernong GPU architecture, ang mga core ng computing (na kung saan ang matematika ay nangyayari) ay isalin mula sa memory (na kung saan ang modelo ay buhay) sa pamamagitan ng isang fizikal na distansya. Ang pagkilos na ito ay lumikha ng "Von Neumann Bottleneck." Sa bawat pagkakataon na ang modelo ay kinakailangan upang lumikha ng isang token, ang GPU ay dapat makuha ang buong modelo mula sa memory, pagproseso ito, at ipadala ito. Para sa isang modelo ng 70 bilyon ng mga parameter tulad ng Llama 3, na maaaring maging mahigit 140 gigabytes (sa 16-bit na presyon), ito ay nangangahulugan na ang chip ay kailangang i-move 140 GB ng data sa pamamagitan ng wire lamang upang lumikha ng isang single word. 2.2 The Memory Wall Ang resulta ay na ang pinaka-powerful computing engines sa mundo ay gumagamit ng karamihan ng kanilang oras na maghintay. Ang phenomenon na ito ay kilala bilang ang "Memory Wall." Hunger: Sa isang tipikal na scenario ng inference (Batch Size 1), ang mga arithmetic na mga unit ng isang Nvidia H100 ay nababago para sa karamihan ng mga siklo ng clock, na naghintay para sa data na dumating mula sa High Bandwidth Memory (HBM). Ang Bandwidth Limit: kahit na may impressive 3.35 Terabytes per second (TB/s) ng memory bandwidth ng H100, ang physics ng moving data limitasyon ang pag-generate speed sa halos 100-200 tokens per second sa ideal na mga kondisyon.4 Ang isang pag-aaral ng Groq ay nagpapakita na ang mga tradisyonal na GPU setup ay bumaba ng 10 hanggang 30 Joules bawat token, karamihan dahil sa karaniwang shuttling ng data sa pagitan ng HBM at ang core. 2.3 Ang problema ng Tail Latency The problem is compounded by the "dynamic" nature of modern processors. CPUs and GPUs are designed to be generalists. They have complex hardware components—caches, branch predictors, out-of-order execution engines—that try to guess what the software wants to do next. Kapag ang mga ibig sabihin na ito ay katotohanan (ang isang "cache miss" o "branch misprediction"), ang processor ay mag-stay. Sa isang shared data center environment, kung saan ang ilang mga gumagamit ay nag-competite para sa mga resource, ito ay nagdadala sa "jitter" o variable latency. Tail Latency: Ito ay ang latency ng pinakamalaking mga request—ang 99th percentile. Para sa mga aplikasyon sa real-time tulad ng voice agents o algorithmic trading, ang average na bilis ay hindi mahalaga; ang pinakamalaking bilis ay hindi. Kung ang isang token ay gumagamit ng 10ms at ang susunod ay gumagamit ng 50ms, ang user ay nag-expect fractures.8 Ang Orkestration Tax: Upang i-manage ang kaos na ito, ang GPU ay gumagamit ng mga kompleksong software kernels ( tulad ng CUDA) at hardware schedulers. Ang mga ito ay sumali ng overhead. Ang chip ay nangangahulugan na nag-iisip na, "Ano ang dapat kong gawin next? Groq’s founding thesis was simple: What if we removed the question mark? What if the chip never had to ask what to do, because it already knew? 3. The Philosophy of the LPU: Software-Defined Hardware Ang Language Processing Unit (LPU) ay ang physics manifestation ng isang philosophy na inihayag ang huling thirty taon ng evolution ng processor. Itinatag ni Jonathan Ross, na naglalakbay ng proyekto ng Google TPU, si Groq ay nagsimula sa isang "Software-First" approach.10 3.1 Ang Compilator ay ang Captain Sa isang tradisyonal na sistema, ang compiler (ang software na i-translate code sa chip instructions) ay subservient sa hardware. Ito ay lumikha ng isang rough guide, at ang internal logic ng hardware (schedulers, reorder buffers) figure out ang mga detalye sa runtime. Ang LPU hardware ay deliberately "dumb." Ito ay walang predictors branch. Ito ay walang cache controllers. Ito ay walang out-of-order execution logic. Ito ay isang malakas na array ng arithmetic na mga unit at memory banks na gawin exaktong kung ano ang sinabi nila, kapag sinabi nila.11 Ang intelligence ay ganap na matatagpuan sa Groq Compiler. Static Scheduling: Para sa pagkuha ng modelo, ang compiler analyzes ang buong programa. Ito ay inihahanda ang eksaktong oras ng pag-execute ng bawat operasyon. Ito ay malaman na ang isang espesyal na matrix multiplication ay nangangailangan ng eksaktong 400 clock cycles. Spatial Orchestration: Ang compiler mapig ng data flow sa buong physics geometry ng chip. Ito ay alam na sa Cycle 1,000,050, ang isang pakete ng data ay magiging katumbas sa coordinate (X, Y) sa chip, na-ready para sa pagkonsumo ng isang arithmetic unit. Zero Variance: Dahil ang schedule ay fixed sa compile time, mayroong zero variance. Kung ang compiler ay nagsabi na ang trabaho ay magkakaroon ng 28.5 milliseconds, ito ay magkakaroon ng 28.5 milliseconds. Ang bawat pagkakataon ay "Deterministic Execution".9 3.2 Ang line ng assembly analogy Upang malaman ang pagkakaiba, i-imagine ang isang factory floor. Ang GPU (Dynamic): Ang mga worker (core) ay matatagpuan sa mga istasyon. Ang isang manager (scheduler) ay nag-iisip ng mga order batay sa kung ano ang mga materyales na nakuha lamang. Karamihan ang isang worker ay nabanggit dahil ang forklift (memory bus) ay nakaupo sa traffic. Karamihan ang dalawang worker ay naghahanap upang makuha ang parehong tool (resource contention) at ang isa ay dapat maghintay. Ang output ay mataas, ngunit hindi na-predictable. Ang LPU (Deterministic): Walang mga managers. Ang mga materyales ay lumipat sa isang high-speed conveyor belt na hindi magpapatuloy. Ang mga manlalaro ay mga robot na arms na programado upang gawin ang isang welding eksaktong 3.2 segundo pagkatapos na ang bahagi ay dumating sa kanilang zone. Hindi sila kontrolin kung ang bahagi ay doon; ang sistema ay garantiya na ito ay doon. Ang efficiency ay absolute.10 Ang architectural na pagpili na ito ay nagbibigay sa Groq upang gamitin ang halos 100% ng kanyang kapasidad ng computing para sa actual workload, habang ang GPU ay karaniwang gumagana sa 30-40% utilization sa panahon ng inference dahil sila ay naghintay sa memory.13 Anatomy ng LPU: Deconstructing ang Hardware The physical implementation of the LPU (specifically the GroqChip architecture) is a study in radical trade-offs. It sacrifices density and capacity for raw speed and predictability. 4.1 SRAM: Ang bilis ng pag-storage ng light Ang pinaka-critical architectural differentiator ay ang memory. Nvidia at Google gumagamit ang HBM (High Bandwidth Memory), na ibinibigay sa mga massive stacks (80GB+) na matatagpuan malapit sa computer die. Nagtatapos sa tuldok ang SRAM (Static Random Access Memory). Ang Hierarchy Flattened: Sa isang standard CPU, ang SRAM ay ginagamit lamang para sa mga maliit na cache (L1/L2/L3) dahil ito ay mahal at physically malaking (ang kailangan ng 6 transistors upang i-storage ang isang bit, laban sa 1 transistor para sa DRAM). Bandwidth Supremacy: Dahil ang memory ay physically integrated sa compute die, ang bandwidth ay astronomical. Ang isang single LPU ay may isang internal memory bandwidth ng 80 TB/s. Ipasok ito sa H100's 3.35 TB/s. Ito ay isang 24x advantage sa speed sa kung saan ang data ay maaaring ipadala sa mga math unit.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 na matatagpuan sa chip.8 4.2 Ang Kapasidad ng Pagkakaiba Ang kompromiso ay kapasidad. Ang isang single Groq chip ay naglalaman lamang ng 230 MB ng SRAM.12 Ito ay microscopic compared sa 80GB ng isang H100. Implikasyon: Hindi mo maaaring matatagpuan ang isang Large Language Model sa isang Groq chip. Hindi mo maaaring matatagpuan ang isang maliit na. Ang Solusyon: Kailangan mong mag-link ng mga hundreds ng chips. Upang i-execute ang Llama 3 70B, ang Groq ay hindi gumagamit ng isang chip; ito ay gumagamit ng isang rack ng halos 576 chips.7 Ang "computer" ay hindi ang chip; ang computer ay ang rack. ang Tensor Streaming Processor (TSP) Sa loob ng chip, ang arkitektura ay itakda para sa linear algebra ng Deep Learning. Vector at Matrix Units: Ang chip ay naglalaman ng mga specialized unit para sa matrix multiplication (MXM) at vector operations. Directional Flow: Ang data flows horizontally (East-West) sa buong chip, habang ang mga instructions flows vertically (North-South). Ang "systolic" flow ay nangangahulugan na ang data ay na-pumped sa pamamagitan ng mga functional unit sa isang rhythmic wave.12 14nm Process: Surprisingly, ang unang-generation GroqChip ay binuo sa isang matinding 14nm na proseso sa GlobalFoundries.7 Sa isang industriya na naglalakbay sa 3nm ( tulad ng Nvidia's Blackwell), ito ay nagpapakita ng archaic. Gayunpaman, dahil ang disenyo ay walang kompleksong mga schedulers at tinatanggap sa SRAM, ito ay hindi kinakailangan ng napaka-extreme density ng 3nm upang makakuha ng pagganap. Ito ay nag-aalok ng isang mahalagang gastos at pagkuha ng kapangyarihan, kahit na ito ay nakakaapekto sa physics size ng die (a massive 725mm2).12 4.3 Ang mga numero Upang maximize ang limitadong 230MB ng memory, ginagamit ng Groq ang isang bagong presyon strategy na tinatawag na TruePoint. Ang Precision Trap: Ang mga tradisyonal na hardware ay karaniwang quantizes mga modelo sa INT8 (8-bit integers) upang i-save ang lugar, na kung saan ay maaaring humihinto ang katunayan. Mixed Precision: Ang TruePoint ay nag-alagad ng mga timbang sa mas mababang presyon (tulad ng INT8 o FP8) upang i-save ang lugar, ngunit gumagawa ng katotohanan ng matematika sa mataas na presyon (FP32) para sa sensitibo na mga operasyon tulad ng mga logit ng pangangailangan. Ang resulta: Ito ay nagbibigay ng Groq upang makakuha ng ang bilis ng quantized mga modelo na may mga antas ng katunayan na karaniwang ibinigay para sa mas mataas na pag-implementasyon. Ang Network ay ang Computer: RealScale Technology Dahil walang single LPU ay maaaring magkaroon ng isang modelo, ang network na nag-connect ng mga chips ay mahalaga tulad ng ang mga chips mismo. Kung ang koneksyon sa pagitan ng Chip A at Chip B ay mabilis, ang 80 TB/s ng internal bandwidth ay nawala. 5.1 RealScale: A Switchless Fabric Ang mga tradisyonal na network ng data center ay gumagamit ng Ethernet o InfiniBand switches. Kapag ang isang server ay nagpadala ng data, ito ay pumunta sa isang switcher, na nag-routing ito sa destination. Ang network ng RealScale ng Groq ay nakikipag-ugnay sa mga chips direkta sa isa sa isa. Plesiosynchronous System: Ang mga chips ay synchronized sa isang common time base. Hindi sila perfectly synchronous (na kung saan ay physically imposible sa skala), ngunit sila ay "plesiosynchronous" (malapit-synchronous) na may isang kilala na dribble na ang compiler accounted para sa.11 Software-Scheduled Packets: Tulad ng compiler ang mga matematika, ito ang mga network packets. Ito ay malaman na ang Chip 1 ay magpadala ng isang vector sa Chip 2 sa Cycle 500. Ito ay garantiya na ang Chip 2 ay mapagkukunan upang makuha ito sa 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 5.2 Tensor Parallelism sa Scale Ang networking na ito ay nagbibigay ng Groq upang gamitin ang Tensor Parallelism nang mahigpit. Slicing the Brain: Ang modelo ng Llama 3 70B ay na-sliced sa pamamagitan ng 576 chips. Ang bawat layer ng neural network ay ibinibigay. Simultaneous Execution: Kapag ang isang token ay nilikha, ang lahat ng 576 chips activate simultaneously. Ang bawat isa ay pag-calculate ng isang maliit na bahagi ng resulta. Ang mga ito ay i-share data instantly sa pamamagitan ng network ng RealScale, i-aggregate ang resulta, at pumunta sa susunod na layer. Latency Benefit: Dahil ang computing ay parallelized sa lahat ng maraming chips, ang pag-calculation ay lumikha ng ganap na mabilis. At dahil ang mga timbang ay sa SRAM, walang oras ng load. Ang resulta ay isang sistema na lumikha ng linear: pagdadala ng higit pa ng chips ay gumagana ang modelo upang lumikha ng mas mabilis, nang walang ang mababang mga return na nakikita sa GPU clusters dahil sa komunikasyon overhead.8 Ang mga Titans sa Pagitan: Groq vs. Nvidia vs. Google vs. Cerebras Ang hardware landscape ng AI ay isang battle ng mga philosophy. Maaari natagpuan ang mga pangunahing player sa tatlong kampo: Ang Generalists (Nvidia), Ang Hyperscale Specialists (Google), at Ang Radical Innovators (Groq, Cerebras). ang napili ng mga taga-hanga: Nvidia H200 (The Generalist) Architecture: GPU with HBM3e and HBM3. Dynamic scheduling via CUDA. Philosophy: "One chip to rule them all." Optimize for throughput, increased memory bandwidth, and versatility. Strengths: Unrivaled ecosystem (CUDA), massive memory capacity and bandwidth per chip (141GB HBM3e/HBM3), capable of both training and inference. Weaknesses: The Memory Wall limits Batch-1 inference speed. Tail latency due to dynamic scheduling. High power consumption per token for small batches.17 6.2 Google TPU v5p (The Hyperscale Specialist) Arkitektura: Systolic Array ASIC na may HBM. Philosophy: Optimize para sa mga espesyal na workloads ng Google (Transformer mga modelo). Strengths: Highly efficient matrix math. Inter-Chip Interconnect (ICI) allows for massive pods (8,960 chips) for training. Cost-effective for massive throughput.18 Mga kakayahan: Nag-aalok sa HBM (latency bottleneck). Limitado na magagamit sa labas ng Google Cloud. Mas madaling flexible kaysa sa GPUs. 6.3 Cerebras CS-3 (Ang Wafer-Scale Giant) Arkitektura: Ang isang single chip ay ang size ng isang dinner plate (Wafer-Scale Engine). Philosophy: "Don't cut the wafer." Gawin ang lahat sa isang giant piece ng silicone upang i-eliminate interconnect latency. Ang mga kapangyarihan: Massive on-chip memory (44GB SRAM) at bandwidth (21 PB / s). Maaari makakuha ng malaking mga modelo sa isang single device. Mga kakayahan: Physical manufacturing complexity. Power density. Still requires a cluster for the largest models. Cerebras focus on throughput (tokens/sec) more than pure latency (time to first token) compared to Groq.20 6.4 Groq LPU (Ang Low-Latency Sniper) Arkitektura: Disaggregated SRAM-based ASIC. Software-defined. Philosophy: "Determinism is speed." Sacrifice density for latency. Ang mga kapangyarihan: Unmatched Time-to-First-Token (TTFT) at pagkuha para sa small-batch inference. Deterministic performance (no jitter). Disadvantages: Ang mababang kapasidad ng memory sa bawat chip ay nangangailangan ng mas mataas na bilang ng mga chip (high rack footprint). Tablo 1: Pagkakaiba sa Arkitekturong Pagkakaiba 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 ang primary focus ang napili ng mga taga-hanga: Latency Mga Edukasyon & Inference Training & Inference Mga Edukasyon & Inference Arkitektura ng Memory Mga pahinang tumuturo Mga pahinang tumuturo sa HBM3 Paglalarawan ng Off-Chip HBM On-Wafer SRAM Memory ang bandwidth 80 TB / s (internal) 3.35 TB / s (External) sa pamamagitan ng ~2.7 TB/s 21 PB / s (internal) Logic ng kontrol Mga Kompilasyon (Compiler) Hardware (Scheduler) Hybrid (XLA) Software (Compiler) Networking ang RealScale (Switchless) ang napili ng mga taga-hanga: NVLink + InfiniBand Ang mga ito (Torus) SwarmX Batch-1 Efficiency Extremely High Low (Memory Bound) Medium ang high Llama 3 70B Speed >1,600 T / s (SpecDec) ~100-300 T / s ~50 T / s (chip) ~450 T/s 1 7. Performance Benchmarks: The Speed of Thought 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. Ang mga teorya ng LPU ay na-validated sa pamamagitan ng independiyenteng benchmarking, karamihan sa pamamagitan ng Artificial Analysis. Ang mga numero ay nagpapakita ng isang malakas na pagkakaiba sa mga layer ng pagganap. 7.1 Pagkakaiba at Latency Para sa Llama 3 70B modelo, isang standard na benchmark para sa enterprise-grade LLMs: Groq: consistently delivers 280 - 300 tokens per second (T/s) sa standard mode.6 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 The Speculative Decoding Breakthrough Noong katapusan ng 2024, inihahanda ng Groq ang isang kapangyarihan na nagbabago ang gap mula sa isang ravine sa isang canyon: Speculative Decoding. Ang teknolohiya na ito ay nagbibigay sa Groq upang i-execute ang Llama 3 70B sa higit sa 1,660 tokens bawat segundo.1 The Mechanism: Ang speculative decoding ay gumagamit ng isang maliit na "Draft Model" (e.g., Llama 8B) upang mahanap ng mabilis na mga sumusunod na mga salita. Ang malaking "Target Model" (Llama 70B) pagkatapos ay i-verify ang mga sumusunod na ito sa 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 Ito ay surprising. Efficiency per unit ng trabaho Joules per Token: Groq reports an energy consumption of 1-3 Joules per token. Comparison: Nvidia H100-based systems typically consume 10-30 Joules per token.6 Ang Physics: Ang energy savings ay dumating mula sa hindi-move data. Accessing external HBM ay enerhiya-intensive. Accessing local SRAM ay halaga. Sa karamihan, dahil ang Groq chip ay nagsisimula ang trabaho 10x mas mabilis, ito ay gumagamit ng mas mababang oras sa isang high-power active state para sa isang tiyak na workload. Ang ekonomiya ng LPU: CapEx, OpEx, at 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 COST OF SYSTEM: Habang ang spesifikal na mga presyo ng rack ay opaque, ang mga estimate ay nagpapakita ng isang Groq rack ay mahal sa absolute CapEx terms dahil sa ganap na halaga ng silicon at power infrastructure. Ang isang Groq rack ay nagkakahalaga ng $ 1 milyong ngunit lumikha ng 200,000 tokens bawat segundo (agregate), at ang isang Nvidia cluster ay nagkakahalaga ng $ 500,000 ngunit lumikha lamang ng 20,000 tokens bawat segundo, ang Groq rack ay 5x mas mahusay na gastos sa bawat unit ng output.13 8.2 Mga Strategiya ng Pagkakaiba Groq has aggressively priced its API services to prove this point. Input Price: $0.59 per million tokens. Output Price: $0.79 - $0.99 bawat milyong tokens.2 Ang paghahambing: Ito ay sumusuporta sa maraming mga tradisyonal na GPU-based cloud provider, na nagkakahalaga ng $2.00 - $10.00 para sa parehong mga modelo. Ang mga presyo na ito ay nagpapakita na ang internal TCO ng Groq ay tunay na competitive, maliban sa 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? Kailangan ba ng 1,600 tokens per second? Para sa isang tao na mag-read ng isang chatbot response, 50 tokens/sec ay sapat. Gayunpaman, ang LPU ay nagtatakda ng isang bagong klase ng mga application. 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 Real-Time Voice Voice conversation requires latency below 200-300ms to feel natural. Any delay creates awkward pauses (the "walkie-talkie" effect). Ang Role ng Groq: Sa isang TTFT ng <200ms, ang Groq ay nagbibigay ng mga agente ng salita na maaaring mag-interrupt, backchannel, at mag-conversate sa kadensya ng human-level. Tenali, isang real-time sales agent na kumpanya, na-report ng 25x pagbutihin sa latency sa pamamagitan ng pag-switch sa Groq, na-reducing ang mga oras ng reaksyon mula sa mga segundo sa 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 Ang dominansya ng NVIDIA ay karaniwang dahil sa CUDA, ang kanyang proprietary software platform. Groq alam na ito ay hindi makakakuha ng pag-emulating CUDA. 10.1 Ang "Hardware-Is-Software" Approach Ang compiler ng Groq ay ang heart ng produkto. Ito ay binuo bago ang chip. Ease of Use: Developers use standard frameworks like PyTorch, TensorFlow, or ONNX. The compiler handles the translation to the LPU. GroqWare: Ang suite ng software ay nagtatrabaho sa kompleksidad ng rack. Para sa developer, ang rack ay mataas na isang gigantic device. Ang pag-compilation ng isang bagong modelo para sa LPU ay maaaring magdadala ng malaking oras dahil ang compiler ay nag-solve ang "Tetris" problema ng pag-planning ng milyon-milyong mga operasyon. Ito ay gumagawa ng Groq ay hindi masyadong ideal para sa pananaliksik (na kung saan ang mga modelo ay nagbabago sa oras) ngunit magagamit para sa produksyon (na kung saan ang mga modelo ay gumagana para sa mga buwan).21 11. Conclusion: The Deterministic Future Ang tagumpay ng Groq LPU ay nagpapakita na ang von Neumann architecture ay isang responsibilidad para sa seryal na LLM inference. Ang pagbabago ng Groq sa SRAM at determinismo ay nilikha ng isang makina na gumagana sa bilis ng light, na nagbibigay-daan ng Agentic AI—sistema na matatagpuan ng libu-libong self-correcting pag-argumentation step sa isang tingin. 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. Bago ni Groq, si Ross ay isang pangunahing innovator sa Google Tensor Processing Unit (TPU). Na-introduced sa publiko noong 2016, ang TPU ay ang Google's specialized chip para sa neural network calculations, na dinisenyo upang lumampas ang mga limitasyon ng CPU at GPUs. Si Ross ay tumutulong sa pag-conceptualize ng unang-generation TPU, na ginagamit ng isang revolutionary systolic array architecture upang maximize computational throughput at power efficiency para sa AI. Ang kanyang trabaho sa Google ay lumikha ng mga pangunahing pangangailangan para sa kanyang huli. 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 The path from an ambitious startup to a leading AI hardware provider was not linear for Groq. The company’s history is marked by necessary pivots and strategic refinements: Early Years (2016–2018): The Autonomous Driving Focus: Initially, Groq focused heavily on the autonomous vehicle market, where predictable, real-time decision-making is a critical requirement. The deterministic nature of the Groq chip was a perfect fit for this safety-critical domain, securing significant early partnerships. The Hardware Evolution (2018–2021): Designing the First Chip: This period was dedicated to the grueling process of designing, taping out, and optimizing the first generation of the GroqChip. Securing funding and attracting top talent from companies like Google and AMD were key milestones. The LLM Pivot (2022–Present): Pagkuha ng Killer App: Bilang ang merkado ng autonomous vehicle ay matatag na mas madali kaysa sa tinatanggap at, karaniwang, kapag ang transformator architecture ay bumaba sa pag-unlad ng mga modelo tulad ng GPT-3, ang Groq ay nakilala ng isang bagong, malakas na pagkakataon. Ang karaniwang antas at mataas na pangangailangan para sa low-latency inference sa LLMs ay gumawa ng mga ito ang ideal na workload para sa Groq LPU. Ang LPU designation ay itinatag, na ganap na binubuo ang focus ng kumpanya mula sa generic-purpose AI acceleration sa spesifikadong dominating sa merkado para sa 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 nakuha ang Groq para sa $ 20B sa Disyembre 24, 2025. Mula sa co-disenyo ng TPU architecture na pinagsasama ng Google's AI revolution hanggang sa pioneering ng deterministic LPU sa Groq, siya ay patuloy na pinagsasama ang ideya na ang kabuuan ng AI ay kinakailangan ng hardware na itakda para sa workload, hindi ang iba't ibang paraan. Appendix: Data Tables Table 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. Mga pahinang tumuturo sa OpEx (Energy / Token) 1 - 3 sa loob ng Mga 10 - 30 Joules Ipinanganak ang green by task. CapEx (ang unang gastos) High (Rack scale) Mga pahinang tumuturo (Server Scale) Ang Groq ay nangangailangan ng higit pang mga unit ng hardware. Space Efficiency Low (576 chips/rack) Magandang (8 chips / server) Ang Groq ay nangangailangan ng higit pa ng floor space. Cost Efficiency ang Mga pahinang tumuturo (Token/$) Low/Medium (Token/$) Groq wins on throughput economics. Table 3: Ang Physics ng 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 ~1-5 ns 6 (Low Density) ang hb3 Nvidia H100 325 TB / s sa loob ng 100 + ns 1 (High Density) DDR5 CPUs ~ 0.1 TB / s ~100+ ns 1 (High Density) ang reference Groq 14nm Chip Gets 6x Boost: Lunches Llama 3.3 70B sa GroqCloud, accessed Disyembre 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 Disyembre 25, 2025, https://console.groq.com/docs/model/llama-3.3-70b-specdec Introducing Cerebras Inference: AI sa Instant Speed, accessed Disyembre 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/ I-unlock ang buong kapangyarihan ng NVIDIA H100 GPU para sa ML inference na may TensorRT - Baseten, accessed Disyembre 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 Sets a New Benchmark for Large Language Models | by Adam | Medium, accessed December 25, 2025, https://medium.com/@giladam01/why-meta-ais-llama-3-running-on-groq-s-lpu-inference-engine-sets-a-new-benchmark-for-large-2da740415773 Groq Says It Can Deploy 1 Million AI Inference Chips In Two Years - The Next Platform, accessed December 25, 2025, https://www.nextplatform.com/2023/11/27/groq-says-it-can-deploy-1-million-ai-inference-chips-in-two-years/ 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 at ang Tensor Streaming Processor. - Groq, accessed Disyembre 25, 2025, https://groq.sa/GroqDocs/TechDoc_Predictability.pdf Ano ang isang Language Processing Unit? Bjar Groq ay mabilis, low cost inference., accessed Disyembre 25, 2025, https://groq.com/blog/the-groq-lpu-explained LPU GROQ ay mabilis, low cost inference., accessed Disyembre 25, 2025, https://groq.com/lpu-architecture GROQ-ROCKS-NEURAL-NETWORKS.pdf, accessed December 25, 2025, http://groq.com/wp-content/uploads/2023/05/GROQ-ROCKS-NEURAL-NETWORKS.pdf Groq Pricing and Alternatives - PromptLayer Blog, accessed December 25, 2025, https://blog.promptlayer.com/groq-pricing-and-alternatives/ Ang paghahambing ng AI Hardware Architectures: SambaNova, Groq, Cerebras vs. Nvidia GPUs & Broadcom ASICs eBay by Frank Wang, Medium, nakikita noong Disyembre 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 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: Ang Ultimate Showdown sa AI Hardware - fibermall.com, accessed Disyembre 25, 2025, https://www.fibermall.com/blog/google-tpu-vs-nvidia-gpu.htm Cerebras CS-3 vs. Groq LPU, accessed Disyembre 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 Disyembre 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 Lunses Meta's Llama 3 Instruct AI Models sa LPUTM Inference Engine, na nakuha sa Disyembre 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 Disyembre 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, i-accessed Disyembre 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
