بنية Groq LPU التحتية: استدلال ذكاء اصطناعي فائق السرعة بزمن استجابة منخفض للغاية

آخر تحديث: 11 ديسمبر 2025

تحديث ديسمبر 2025: يقدم Groq LPU نموذج Llama 2 70B بسرعة 300 رمز/ثانية—أسرع بعشر مرات من مجموعات H100. شراكة Meta مع Groq لواجهة برمجة تطبيقات Llama الرسمية (أبريل 2025). أكثر من 1.9 مليون مطور يستخدمون GroqCloud مع نشر مؤسسي في Dropbox وVolkswagen وRiot Games. تنفيذ حتمي عبر خط تجميع قابل للبرمجة يحقق زمن استجابة أقل من ميلي ثانية مستحيل على وحدات GPU.

يقدم محرك استدلال Groq LPU نموذج Llama 2 70B بسرعة 300 رمز في الثانية—أسرع بعشر مرات من مجموعات NVIDIA H100 التي تشغل نفس النموذج.¹ غيّر فارق السرعة التوقعات حول ما يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي تحقيقه. المساعدون الصوتيون الذين كانوا يبدون متصلبين بسرعات استدلال GPU أصبحوا أكثر طبيعية في المحادثة. سير العمل متعدد الخطوات للوكلاء الذكية التي كانت تتطلب الصبر أصبحت تكتمل فورياً. بالنسبة لأعباء العمل حيث زمن الاستجابة أهم من كثافة الإنتاجية، تقدم وحدة معالجة اللغة من Groq قدرات لا تستطيع وحدات GPU مطابقتها.

أعلنت Meta وGroq عن شراكة في أبريل 2025 لتقديم استدلال سريع لواجهة برمجة تطبيقات Llama الرسمية، مما يمنح المطورين أسرع مسار وأكثره فعالية من حيث التكلفة لتشغيل نماذج Llama.² يستخدم الآن أكثر من 1.9 مليون مطور GroqCloud، مع نشر مؤسسي في شركات تشمل Dropbox وVolkswagen وRiot Games. فهم متى وكيف يمكن الاستفادة من بنية Groq الفريدة يساعد المؤسسات على بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي كانت ستكون مستحيلة ضمن قيود زمن الاستجابة.

بنية LPU

تمثل وحدة معالجة اللغة من Groq انحرافاً جوهرياً عن الاستدلال القائم على GPU:³

مبادئ التصميم

بنية تضع البرمجيات أولاً: بدأت بنية LPU بمتطلبات البرمجيات—تحديداً حسابات الجبر الخطي التي تهيمن على استدلال الذكاء الاصطناعي. بدلاً من تكييف معالجات الرسوميات للاستدلال، صممت Groq رقاقات محسنة من الألف إلى الياء لأعباء عمل نماذج اللغة.

التنفيذ الحتمي: تحقق وحدات GPU إنتاجية عالية من خلال جدولة معقدة وتسلسلات هرمية للذاكرة تُدخل زمن استجابة متغير. يزيل LPU هذا عدم القابلية للتنبؤ من خلال بنية خط تجميع قابلة للبرمجة حيث يعرف المترجم بالضبط متى ستصل البيانات إلى كل مرحلة حسابية.

ذاكرة SRAM على الشريحة: بدلاً من الاعتماد على ذاكرة عرض النطاق الترددي العالي (HBM) التي يتم الوصول إليها من خلال تسلسلات هرمية معقدة للتخزين المؤقت، يدمج LPU مئات الميغابايت من ذاكرة SRAM على الشريحة كتخزين أساسي للأوزان. يعمل الوصول إلى SRAM بسرعة أعلى بحوالي 20 مرة من HBM، مما يمكّن وحدات الحوسبة من سحب الأوزان بأقصى سرعة.

المواصفات التقنية

LPU v1 (الجيل الأول):⁴ - 750 TOPS بدقة INT8 - 188 TeraFLOPS بدقة FP16 - 230 ميجابايت ذاكرة SRAM على الشريحة - عرض نطاق ترددي داخلي 80 تيرابايت/ثانية - ضرب مصفوفات منتج نقطي مدمج 320×320 - 5,120 وحدة ALU متجهة - عملية 14nm، قالب 25×29 مم - تردد ساعة اسمي 900 ميجاهرتز - كثافة حسابية: >1 TeraOp/s لكل مم²

LPU v2 (الجيل الثاني): - عقدة عملية Samsung 4nm - أداء وكفاءة محسنة - الإنتاج يتصاعد خلال 2025

التوسع من شريحة إلى شريحة

تتطلب نماذج اللغة الكبيرة وحدات LPU متعددة تعمل بتنسيق:⁵

بروتوكول Plesiosynchronous: طورت Groq بروتوكول اتصال من شريحة إلى شريحة يلغي الانحراف الطبيعي في الساعة ويحاذي مئات وحدات LPU لتعمل كنواة منطقية واحدة. يتنبأ المترجم بالضبط متى تصل البيانات بين الشرائح، مع الحفاظ على التنفيذ الحتمي عبر النظام.

التوازي الموتري: توزيع الأوزان عبر وحدات LPU يمكّن من خدمة نماذج أكبر من سعة SRAM للشريحة الواحدة. يتطلب تشغيل Llama 2 70B حوالي 576 وحدة LPU تعمل بتنسيق.

معايير الأداء

مقارنة الإنتاجية

تتجاوز سرعة استدلال Groq بشكل كبير الحلول القائمة على GPU:⁶

ميزة السرعة 10 أضعاف تحوّل إمكانيات التطبيقات. المحادثات متعددة الأدوار تكتمل قبل أن يلاحظ المستخدمون زمن الاستجابة. سلاسل الاستدلال المعقدة تُنفذ في ثوانٍ بدلاً من دقائق.

كفاءة الطاقة

تقدم بنية LPU مزايا طاقة كبيرة:⁷

الطاقة لكل رمز: - Groq LPU: 1-3 جول لكل رمز - الاستدلال القائم على GPU: 10-30 جول لكل رمز

على المستوى المعماري، تعمل وحدات Groq LPU بكفاءة طاقة أعلى بما يصل إلى 10 مرات من وحدات GPU. بالنسبة للمؤسسات التي تشغل الاستدلال على نطاق واسع، توفير الطاقة يتراكم ليصبح خفضاً كبيراً في التكلفة.

اعتبارات التكلفة

مزايا السرعة تأتي مع مقايضات:⁸

تكلفة الأجهزة: في ظل ظروف إنتاجية متكافئة لتشغيل Llama 2 70B، تكلفة أجهزة Groq تبلغ 40 ضعف نشر H100 وفقاً لبعض التحليلات.

قيود الذاكرة: ذاكرة SRAM المحدودة على الشريحة تعني أن النماذج الأكبر تتطلب المزيد من الشرائح. خدمة نموذج 70B بسلاسة تتطلب مئات وحدات LPU، مما يخلق متطلبات رأس مال كبيرة.

التكلفة الإجمالية للملكية: تتغير المعادلة لأعباء العمل الحساسة لزمن الاستجابة حيث لا تستطيع بدائل GPU تلبية المتطلبات. عندما يمكّن وقت استجابة أقل من 300 مللي ثانية تطبيقاً تجارياً، تصبح المقارنة بين Groq وعدم الجدوى بدلاً من Groq والبدائل الأرخص.

منصة GroqCloud

الوصول عبر API

توفر GroqCloud وصولاً مُداراً إلى بنية استدلال Groq التحتية:⁹

التسعير (ديسمبر 2025): - Llama 4 Scout: $0.11/مليون رمز إدخال، $0.34/مليون رمز إخراج - Llama 3 70B: $0.59/مليون رمز إدخال، $0.79/مليون رمز إخراج - Mixtral 8×7B: تنافسي مع نماذج ذات جودة مماثلة

ضمانات الأداء: - أقل من 300 مللي ثانية لوقت الرمز الأول لمعظم النماذج - زمن استجابة حتمي بدون ارتفاعات غير متوقعة - إنتاجية ثابتة تحت الحمل

تجربة المطور: - تنسيق API متوافق مع OpenAI - ترحيل بسيط من مزودين حاليين - مستوى مجاني للتجربة - توسع بالدفع حسب الاستخدام

النماذج المتاحة

تدعم GroqCloud النماذج مفتوحة المصدر الرئيسية:

عائلة Llama: - Llama 3 8B، 70B - Llama 3.1 8B، 70B، 405B - Llama 4 Scout، Maverick

نماذج أخرى: - Mixtral 8×7B - Gemma 7B - Whisper (تحويل الكلام إلى نص) - PlayAI Dialog (تحويل النص إلى كلام)

خيارات المؤسسات

GroqCloud للمؤسسات:¹⁰ - سعة LPU مخصصة - اتفاقيات مستوى الخدمة - دعم مؤسسي - تكاملات مخصصة

GroqRack (داخل المؤسسة): - امتثال إقامة البيانات - نشر البنية التحتية الخاصة - خيارات معزولة عن الشبكة لأعباء العمل الحساسة - تحكم كامل في الأجهزة

التطبيقات في الوقت الفعلي

الذكاء الاصطناعي الصوتي

زمن الاستجابة المنخفض الثابت من Groq يمكّن التفاعلات الصوتية الطبيعية:¹¹

متطلبات الأداء: - التطبيقات الصوتية تتطلب زمن استجابة أقل من 300 مللي ثانية - إيقاع المحادثة الطبيعي ينكسر فوق 500 مللي ثانية - استدلال GPU غالباً يتجاوز هذه العتبات أثناء ارتفاعات الحمل

مزايا Groq: - زمن الاستجابة الحتمي يحافظ على تدفق المحادثة - نموذج الحوار يقدم 140 حرف/ثانية (10 أضعاف الوقت الفعلي) - نماذج تحويل الكلام إلى نص والنص إلى كلام متاحة

الشراكات: - PlayAI Dialog لتحويل النص إلى كلام - Hume AI للصوت الذكي عاطفياً - LiveKit للبنية التحتية للاتصال في الوقت الفعلي

نمط التنفيذ:

الكلام → Whisper (STT) → استدلال LLM → Dialog (TTS) → الصوت
           على Groq          على Groq         على Groq

خط الأنابيب بأكمله يعمل على بنية Groq التحتية، مما يقلل زمن الاستجابة عبر الخدمات.

الوكلاء المحادثون

سير عمل الذكاء الاصطناعي الوكيل يستفيد من سرعة الاستدلال:¹²

قيود GPU التقليدية: - استدعاءات الأدوات تتطلب استدعاءات LLM متتابعة - سرعة 10-30 رمز/ث تخلق تأخيرات ملحوظة - سلاسل الاستدلال متعددة الخطوات تستغرق دقائق

سير العمل الممكّن بـ Groq: - 300-1,000+ رمز/ث يجعل استخدام الأدوات فورياً - سلاسل الاستدلال المعقدة تكتمل في ثوانٍ - المستخدمون يختبرون الذكاء الاصطناعي كسريع الاستجابة بدلاً من بطيء

حالات الاستخدام: - أتمتة دعم العملاء التي تتطلب استجابات في الوقت الفعلي - التدريس التفاعلي مع ردود فعل فورية - مساعدو البرمجة مع دورات تكرار سريعة

الترجمة في الوقت الفعلي

الاستدلال منخفض زمن الاستجابة يمكّن الترجمة الفورية:

المتطلبات: - ترجمة الكلام أثناء حدوثه - الحفاظ على وتيرة المتحدث - الحفاظ على توقيت المحادثة

التنفيذ: - بث الصوت من خلال التعرف على الكلام - ترجمة النص مع حد أدنى من التخزين المؤقت - توليد إخراج الكلام المترجم - إجمالي زمن استجابة خط الأنابيب أقل من 500 مللي ثانية

متى تستخدم Groq

أعباء العمل المثالية

التطبيقات الحرجة لزمن الاستجابة: - المساعدون الصوتيون والذكاء الاصطناعي المحادث - الترجمة والنسخ في الوقت الفعلي - الذكاء الاصطناعي للألعاب التفاعلية - روبوتات الدردشة الموجهة للعملاء التي تتطلب استجابة فورية

الاستدلال متعدد الخطوات: - سير عمل الوكلاء مع استدعاء الأدوات - استدلال سلسلة التفكير - أشجار القرار المعقدة - حلقات التحسين التكرارية

متطلبات الأداء الثابت: - التطبيقات المرتبطة باتفاقيات مستوى الخدمة - خدمات الإنتاج التي تتطلب زمن استجابة متوقع - التطبيقات حيث التباين يهم بقدر المتوسط

أعباء العمل الأقل ملاءمة

التدريب: لا تدعم Groq تدريب النماذج. تحتاج المؤسسات إلى بنية GPU التحتية للتدريب، مع استخدام Groq للاستدلال فقط.¹³

المعالجة الدفعية: وظائف الدفعات عالية الإنتاجية تُحسّن لإجمالي وقت المعالجة بدلاً من زمن الاستجابة لكل طلب. مجموعات GPU غالباً توفر اقتصاديات أفضل لأعباء العمل الدفعية غير المتصلة.

النماذج فائقة الحجم: النماذج التي تتجاوز قيود سعة LPU الحالية (1T+ معامل) قد تتطلب حلول GPU حتى تتوسع Groq أكثر.

النشر على الحافة: بنية LPU التحتية تتطلب حالياً نشراً في مراكز البيانات. حالات استخدام الحافة تحتاج حلولاً على الجهاز.

إطار القرار

نشر البنية التحتية

تكامل GroqCloud

معظم المؤسسات تصل إلى Groq من خلال API السحابية:

from groq import Groq

client = Groq(api_key="your-api-key")

response = client.chat.completions.create(
    model="llama-3.1-70b-versatile",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Explain quantum computing briefly"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

print(response.choices[0].message.content)

اعتبارات التكامل: - API متوافقة مع OpenAI تبسط الترحيل - SDKs متاحة لـ Python وJavaScript ولغات أخرى - دعم البث لتسليم الرموز في الوقت الفعلي

النشر داخل المؤسسة

توفر GroqRack خيارات داخل المؤسسة للمؤسسات:¹⁴

المكونات: - مجموعات LPU على مستوى الرف - البنية التحتية للشبكات - برنامج الإدارة - متطلبات التبريد (تبريد هوائي قياسي)

المتطلبات: - مساحة مركز البيانات والطاقة - اتصال الشبكة لخدمة النموذج - طاقم تقني للعمليات - استثمار رأسمالي أولي

حالات الاستخدام: - متطلبات سيادة البيانات - الصناعات المنظمة (الرعاية الصحية، المالية) - البيئات المعزولة عن الشبكة - احتياجات التكامل المخصص

البنى الهجينة

تجمع العديد من المؤسسات بين Groq والبنية التحتية لـ GPU:

النمط 1: Groq للإنتاج، GPU للتطوير - التدريب والضبط الدقيق على مجموعات GPU - نشر الاستدلال على Groq لزمن استجابة الإنتاج - بنية تحتية منفصلة محسنة لكل مرحلة

النمط 2: Groq للحرج لزمن الاستجابة، GPU للدفعات - استدلال الوقت الفعلي على Groq - المعالجة الدفعية والتحليلات على GPU - توجيه الطلبات بناءً على متطلبات زمن الاستجابة

النمط 3: Groq كمستوى متميز - تقديم استدلال سريع للعملاء المتميزين - استدلال GPU للمستوى القياسي - تمييز الأسعار بناءً على الأداء

البنية التحتية العالمية

تواجد مراكز البيانات

تشغل Groq مراكز بيانات عبر مناطق متعددة:¹⁵

المواقع (2025): - الولايات المتحدة (متعددة) - كندا - أوروبا - الشرق الأوسط

خطط التوسع: - استثمار 1.5 مليار دولار في المملكة العربية السعودية لمركز بيانات الدمام - الهدف: مليون وحدة LPU

[تم اقتطاع المحتوى للترجمة]