Infraestructura LPU de Groq: Inferencia de IA con Latencia Ultra Baja
Actualizado el 11 de diciembre de 2025
Actualización de diciembre de 2025: El LPU de Groq ejecuta Llama 2 70B a 300 tokens/seg—10 veces más rápido que los clústeres de H100. Meta se asocia con Groq para la API oficial de Llama (abril de 2025). Más de 1.9 millones de desarrolladores usan GroqCloud con implementaciones empresariales en Dropbox, Volkswagen y Riot Games. La ejecución determinista mediante una línea de ensamblaje programable logra latencia por debajo del milisegundo, imposible en GPUs.
El motor de inferencia LPU de Groq ejecuta Llama 2 70B a 300 tokens por segundo—diez veces más rápido que los clústeres de NVIDIA H100 ejecutando el mismo modelo.¹ Esta diferencia de velocidad transformó las expectativas sobre lo que las aplicaciones de IA en tiempo real pueden lograr. Los asistentes de voz que se sentían forzados a velocidades de inferencia de GPU se vuelven conversacionales. Los flujos de trabajo agénticos de múltiples pasos que antes requerían paciencia se completan instantáneamente. Para cargas de trabajo donde la latencia importa más que la densidad de rendimiento, la Unidad de Procesamiento de Lenguaje de Groq ofrece capacidades que las GPUs no pueden igualar.
Meta y Groq anunciaron una asociación en abril de 2025 para ofrecer inferencia rápida para la API oficial de Llama, brindando a los desarrolladores la forma más rápida y rentable de ejecutar modelos Llama.² Más de 1.9 millones de desarrolladores ahora usan GroqCloud, con implementaciones empresariales en compañías como Dropbox, Volkswagen y Riot Games. Entender cuándo y cómo aprovechar la arquitectura única de Groq ayuda a las organizaciones a construir aplicaciones de IA que de otro modo serían imposibles dentro de las restricciones de latencia.
La arquitectura LPU
La Unidad de Procesamiento de Lenguaje de Groq representa una desviación fundamental de la inferencia basada en GPU:³
Principios de diseño
Arquitectura que prioriza el software: La arquitectura LPU comenzó con los requisitos de software—específicamente los cálculos de álgebra lineal que dominan la inferencia de IA. En lugar de adaptar procesadores gráficos para inferencia, Groq diseñó silicio optimizado desde cero para cargas de trabajo de modelos de lenguaje.
Ejecución determinista: Las GPUs logran alto rendimiento a través de programación compleja y jerarquías de memoria que introducen latencia variable. El LPU elimina esta impredecibilidad mediante una arquitectura de línea de ensamblaje programable donde el compilador sabe exactamente cuándo llegarán los datos a cada etapa de computación.
SRAM en el chip: En lugar de depender de memoria de alto ancho de banda (HBM) accedida a través de jerarquías de caché complejas, el LPU integra cientos de megabytes de SRAM en el chip como almacenamiento principal de pesos. El acceso a SRAM funciona aproximadamente 20 veces más rápido que HBM, permitiendo que las unidades de cómputo obtengan los pesos a máxima velocidad.
Especificaciones técnicas
LPU v1 (Primera Generación):⁴ - 750 TOPS en precisión INT8 - 188 TeraFLOPS en precisión FP16 - 230 MB de SRAM en el chip - 80 TB/s de ancho de banda interno - Multiplicación de matrices de producto punto fusionado de 320×320 - 5,120 ALUs vectoriales - Proceso de 14nm, die de 25×29 mm - Frecuencia de reloj nominal de 900 MHz - Densidad computacional: >1 TeraOp/s por mm²
LPU v2 (Segunda Generación): - Nodo de proceso Samsung de 4nm - Rendimiento y eficiencia mejorados - Producción aumentando durante 2025
Escalado chip a chip
Los modelos de lenguaje grandes requieren múltiples LPUs trabajando en coordinación:⁵
Protocolo plesiosíncrono: Groq desarrolló un protocolo de comunicación chip a chip que cancela la deriva natural del reloj y alinea cientos de LPUs para actuar como un único núcleo lógico. El compilador predice exactamente cuándo llegan los datos entre chips, manteniendo la ejecución determinista en todo el sistema.
Paralelismo de tensores: La distribución de pesos entre LPUs permite servir modelos más grandes que la capacidad de SRAM de un solo chip. Ejecutar Llama 2 70B requiere aproximadamente 576 LPUs trabajando en coordinación.
Benchmarks de rendimiento
Comparación de rendimiento
La velocidad de inferencia de Groq supera dramáticamente las soluciones basadas en GPU:⁶
| Modelo | Groq LPU | NVIDIA H100 |
|---|---|---|
| Llama 2 7B | 750 tok/s | 40 tok/s |
| Llama 2 70B | 300 tok/s | 30-40 tok/s |
| Mixtral 8×7B | 480-500 tok/s | ~50 tok/s |
| Llama 3 8B | 1,300+ tok/s | ~100 tok/s |
La ventaja de velocidad de 10x transforma las posibilidades de aplicación. Las conversaciones de múltiples turnos se completan antes de que los usuarios noten la latencia. Las cadenas de razonamiento complejas se ejecutan en segundos en lugar de minutos.
Eficiencia energética
La arquitectura LPU ofrece ventajas energéticas sustanciales:⁷
Energía por token: - Groq LPU: 1-3 julios por token - Inferencia basada en GPU: 10-30 julios por token
A nivel arquitectónico, los LPUs de Groq operan hasta 10 veces más eficientemente en energía que las GPUs. Para organizaciones que ejecutan inferencia a escala, los ahorros de energía se acumulan en una reducción significativa de costos.
Consideraciones de costo
Las ventajas de velocidad vienen con compensaciones:⁸
Costo de hardware: Bajo condiciones de rendimiento equivalentes ejecutando Llama 2 70B, el costo del hardware de Groq supuestamente es 40 veces mayor que los despliegues de H100 según algunos análisis.
Restricciones de memoria: La limitada SRAM en el chip significa que los modelos más grandes requieren más chips. Servir un modelo de 70B sin problemas requiere cientos de LPUs, creando requisitos de capital sustanciales.
Costo total de propiedad: La ecuación cambia para cargas de trabajo sensibles a la latencia donde las alternativas de GPU no pueden cumplir los requisitos. Cuando un tiempo de respuesta por debajo de 300ms permite una aplicación de negocio, la comparación se convierte en Groq versus inviabilidad en lugar de Groq versus alternativas más baratas.
Plataforma GroqCloud
Acceso a la API
GroqCloud proporciona acceso gestionado a la infraestructura de inferencia de Groq:⁹
Precios (diciembre de 2025): - Llama 4 Scout: $0.11/M tokens de entrada, $0.34/M tokens de salida - Llama 3 70B: $0.59/M tokens de entrada, $0.79/M tokens de salida - Mixtral 8×7B: Competitivo con modelos de calidad comparable
Garantías de rendimiento: - Tiempo hasta el primer token por debajo de 300ms para la mayoría de los modelos - Latencia determinista sin picos impredecibles - Rendimiento consistente bajo carga
Experiencia del desarrollador: - Formato de API compatible con OpenAI - Migración simple desde proveedores existentes - Nivel gratuito para experimentación - Escalado de pago por uso
Modelos disponibles
GroqCloud soporta los principales modelos de código abierto:
Familia Llama: - Llama 3 8B, 70B - Llama 3.1 8B, 70B, 405B - Llama 4 Scout, Maverick
Otros modelos: - Mixtral 8×7B - Gemma 7B - Whisper (voz a texto) - PlayAI Dialog (texto a voz)
Opciones empresariales
GroqCloud para Empresas:¹⁰ - Capacidad LPU dedicada - Acuerdos de nivel de servicio - Soporte empresarial - Integraciones personalizadas
GroqRack (Local): - Cumplimiento de residencia de datos - Despliegue de infraestructura privada - Opciones aisladas para cargas de trabajo sensibles - Control total sobre el hardware
Aplicaciones en tiempo real
IA de voz
La latencia baja y consistente de Groq permite interacciones de voz naturales:¹¹
Requisitos de rendimiento: - Las aplicaciones de voz requieren latencia de respuesta por debajo de 300ms - El ritmo natural de conversación se rompe por encima de 500ms - La inferencia de GPU a menudo excede estos umbrales durante picos de carga
Ventajas de Groq: - La latencia determinista mantiene el flujo de conversación - El modelo de diálogo entrega 140 caracteres/segundo (10x tiempo real) - Modelos de voz a texto y texto a voz disponibles
Asociaciones: - PlayAI Dialog para texto a voz - Hume AI para voz emocionalmente inteligente - LiveKit para infraestructura de comunicación en tiempo real
Patrón de implementación:
Voz → Whisper (STT) → Razonamiento LLM → Dialog (TTS) → Audio
en Groq en Groq en Groq
Todo el pipeline se ejecuta en la infraestructura de Groq, minimizando la latencia entre servicios.
Agentes conversacionales
Los flujos de trabajo de IA agéntica se benefician de la velocidad de inferencia:¹²
Limitaciones tradicionales de GPU: - Las llamadas a herramientas requieren invocaciones secuenciales del LLM - La velocidad de 10-30 tok/s crea retrasos notables - Las cadenas de razonamiento de múltiples pasos toman minutos
Flujos de trabajo habilitados por Groq: - 300-1,000+ tok/s hace que el uso de herramientas sea instantáneo - Las cadenas de razonamiento complejas se completan en segundos - Los usuarios experimentan la IA como responsiva en lugar de lenta
Casos de uso: - Automatización de soporte al cliente que requiere respuestas en tiempo real - Tutoría interactiva con retroalimentación inmediata - Asistentes de código con ciclos de iteración rápidos
Traducción en tiempo real
La inferencia de baja latencia permite la traducción simultánea:
Requisitos: - Traducir el habla mientras ocurre - Mantener el ritmo del hablante - Preservar el timing conversacional
Implementación: - Transmitir audio a través del reconocimiento de voz - Traducir texto con buffer mínimo - Generar salida de voz traducida - Latencia total del pipeline por debajo de 500ms
Cuándo usar Groq
Cargas de trabajo ideales
Aplicaciones críticas en latencia: - Asistentes de voz e IA conversacional - Traducción y transcripción en tiempo real - IA de juegos interactivos - Chatbots orientados al cliente que requieren respuesta instantánea
Razonamiento de múltiples pasos: - Flujos de trabajo de agentes con llamadas a herramientas - Razonamiento de cadena de pensamiento - Árboles de decisión complejos - Ciclos de refinamiento iterativo
Requisitos de rendimiento consistente: - Aplicaciones vinculadas a SLA - Servicios de producción que requieren latencia predecible - Aplicaciones donde la varianza importa tanto como el promedio
Cargas de trabajo menos adecuadas
Entrenamiento: Groq no soporta el entrenamiento de modelos. Las organizaciones necesitan infraestructura de GPU para entrenamiento, usando Groq solo para inferencia.¹³
Procesamiento por lotes: Los trabajos por lotes de alto rendimiento optimizan para el tiempo total de procesamiento en lugar de la latencia por solicitud. Los clústeres de GPU a menudo proporcionan mejor economía para cargas de trabajo por lotes fuera de línea.
Modelos ultra grandes: Los modelos que exceden las restricciones actuales de capacidad del LPU (1T+ parámetros) pueden requerir soluciones de GPU hasta que Groq escale más.
Despliegue en el borde: La infraestructura LPU actualmente requiere despliegue en centro de datos. Los casos de uso en el borde necesitan soluciones en el dispositivo.
Marco de decisión
| Factor | Elegir Groq | Elegir GPU |
|---|---|---|
| Requisito de latencia | <300ms crítico | Tolerante a latencia |
| Patrón de carga | Interactivo, tiempo real | Por lotes, fuera de línea |
| Tamaño del modelo | <405B parámetros | Cualquier tamaño |
| Caso de uso | Solo inferencia | Entrenamiento + inferencia |
| Sensibilidad al costo | Latencia > costo | Costo > latencia |
Despliegue de infraestructura
Integración con GroqCloud
La mayoría de las organizaciones acceden a Groq a través de la API en la nube:
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": "Explica la computación cuántica brevemente"}
],
temperature=0.7,
max_tokens=500
)
print(response.choices[0].message.content)
Consideraciones de integración: - API compatible con OpenAI simplifica la migración - SDKs disponibles para Python, JavaScript y otros lenguajes - Soporte de streaming para entrega de tokens en tiempo real
Despliegue local
GroqRack proporciona opciones empresariales locales:¹⁴
Componentes: - Clústeres LPU a escala de rack - Infraestructura de red - Software de gestión - Requisitos de refrigeración (refrigeración por aire estándar)
Requisitos: - Espacio y energía en centro de datos - Conectividad de red para servir modelos - Personal técnico para operaciones - Inversión de capital inicial
Casos de uso: - Requisitos de soberanía de datos - Industrias reguladas (salud, finanzas) - Entornos aislados - Necesidades de integración personalizada
Arquitecturas híbridas
Muchas organizaciones combinan Groq con infraestructura de GPU:
Patrón 1: Groq para producción, GPU para desarrollo - Entrenar y ajustar en clústeres de GPU - Desplegar inferencia en Groq para latencia de producción - Infraestructura separada optimizada para cada fase
Patrón 2: Groq para latencia crítica, GPU para lotes - Inferencia en tiempo real en Groq - Procesamiento por lotes y analítica en GPU - Enrutar solicitudes basándose en requisitos de latencia
Patrón 3: Groq como nivel premium - Ofrecer inferencia rápida para clientes premium - Inferencia de GPU para nivel estándar - Diferenciar precios basándose en rendimiento
Infraestructura global
Presencia en centros de datos
Groq opera centros de datos en múltiples regiones:¹⁵
Ubicaciones (2025): - Estados Unidos (múltiples) - Canadá - Europa - Medio Oriente
Planes de expansión: - Inversión de $1.5 mil millones en Arabia Saudita para centro de datos en Dammam - Objetivo: 1 millón de LPUs
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