速度是把雙刃劍
火爆AI圈，刷屏互聯網！
近期，Groq引發廣泛討論，其大模型每秒能輸出750個tokens，比GPT-3.5快18倍，自研LPU推理速度是英偉達GPU的10倍。
速度快得出奇
Groq名字與馬斯克的大模型Grok讀音類似，成立於2016年，定位爲一家人工智能解決方案公司。
Groq爆火主要是因爲其處理速度非常快。據媒體報道，該公司的芯片推理速度較英偉達GPU提高10倍，成本只有其1/10。
運行的大模型生成速度接近每秒500 tokens，碾壓ChatGPT-3.5大約40 tokens/秒的速度。
極限情況下，Groq的Llama2 7B甚至能實現每秒750 tokens，爲GPT-3.5的18倍。
在Groq的創始團隊中，有8人來自谷歌早期TPU核心設計團隊，但Groq並未選擇TPU、GPU、CPU等路線，而是自研了語言處理單元（LPU）。
Groq官網顯示，在 Groq LPU推理引擎上運行的Meta AI的Llama 2 70B的性能優於所有其他基於雲的推理提供商，吞吐量提高了18倍。
能否取代英偉達？
不過，速度並不是AI發展的唯一決定性因素。在Groq爆火的同時，也有一些質疑聲音。
首先，Groq似乎只是看起來了便宜。Groq的一張LPU卡僅有230MB的內存，售價爲2萬多美元。
有網友分析，英偉達H100的成本效益應爲Groq的11倍。
更爲關鍵的是，Groq LPU完全不配備高帶寬存儲器（HBM），而是僅配備了一小塊的超高速靜態隨機存取存儲器（SRAM），這種SRAM的速度比HBM3快20倍。
這也意味着，與英偉達的H200相比，在運行單個AI模型時需要配置更多的Groq LPU。
另據Groq員工透露，Groq的LLM在數百個芯片上運行。
對此，騰訊科技的芯片專家姚金鑫認爲，Groq的芯片目前並不能取代英偉達。
他認爲，速度是Groq的雙刃劍。Groq的架構建立在小內存、大算力上，因此有限的被處理的內容對應着極高的算力，導致其速度非常快。
另一方面，Groq極高的速度是建立在很有限的單卡吞吐能力上的，要保證和H100同樣吞吐量，就需要更多的卡。
他分析，對於Groq這種架構來講，也有其盡顯長處的應用場景，對許多需要頻繁數據搬運的場景來說再好不過。
