Groq LPU इंफ्रास्ट्रक्चर: अल्ट्रा-लो लेटेंसी AI इंफरेंस
अपडेट 11 दिसंबर, 2025
दिसंबर 2025 अपडेट: Groq LPU Llama 2 70B को 300 टोकन/सेकंड की गति से डिलीवर कर रहा है—H100 क्लस्टर से 10 गुना तेज़। Meta ने आधिकारिक Llama API के लिए Groq के साथ साझेदारी की (अप्रैल 2025)। 19 लाख से अधिक डेवलपर GroqCloud का उपयोग कर रहे हैं और Dropbox, Volkswagen, Riot Games में एंटरप्राइज़ डिप्लॉयमेंट। प्रोग्रामेबल असेंबली लाइन के माध्यम से डिटरमिनिस्टिक एक्जीक्यूशन सब-मिलीसेकंड लेटेंसी प्राप्त कर रहा है जो GPUs पर असंभव है।
Groq का LPU इंफरेंस इंजन Llama 2 70B को 300 टोकन प्रति सेकंड की गति से डिलीवर करता है—यह उसी मॉडल को चलाने वाले NVIDIA H100 क्लस्टर से दस गुना तेज़ है।¹ इस गति के अंतर ने रियल-टाइम AI एप्लिकेशन क्या हासिल कर सकते हैं, इसकी उम्मीदों को बदल दिया। GPU इंफरेंस स्पीड पर अटके-से लगने वाले वॉइस असिस्टेंट संवादात्मक हो जाते हैं। मल्टी-स्टेप एजेंटिक वर्कफ़्लो जिन्हें पहले धैर्य की आवश्यकता होती थी, तुरंत पूरे हो जाते हैं। जहां लेटेंसी थ्रूपुट डेंसिटी से अधिक मायने रखती है, वहां Groq का Language Processing Unit ऐसी क्षमताएं प्रदान करता है जो GPUs मैच नहीं कर सकते।
Meta और Groq ने अप्रैल 2025 में आधिकारिक Llama API के लिए तेज़ इंफरेंस देने के लिए साझेदारी की घोषणा की, जिससे डेवलपर्स को Llama मॉडल चलाने का सबसे तेज़ और किफ़ायती रास्ता मिला।² अब 19 लाख से अधिक डेवलपर GroqCloud का उपयोग कर रहे हैं, और Dropbox, Volkswagen, और Riot Games जैसी कंपनियों में एंटरप्राइज़ डिप्लॉयमेंट हैं। Groq की अनूठी आर्किटेक्चर का कब और कैसे लाभ उठाना है, यह समझने से संगठनों को ऐसे AI एप्लिकेशन बनाने में मदद मिलती है जो अन्यथा लेटेंसी प्रतिबंधों के भीतर असंभव होते।
LPU आर्किटेक्चर
Groq का Language Processing Unit GPU-आधारित इंफरेंस से एक मौलिक विचलन दर्शाता है:³
डिज़ाइन सिद्धांत
सॉफ्टवेयर-फर्स्ट आर्किटेक्चर: LPU आर्किटेक्चर सॉफ्टवेयर आवश्यकताओं से शुरू हुआ—विशेष रूप से लीनियर अल्जेब्रा कैलकुलेशन जो AI इंफरेंस पर हावी हैं। ग्राफिक्स प्रोसेसर को इंफरेंस के लिए अनुकूलित करने के बजाय, Groq ने शुरू से लैंग्वेज मॉडल वर्कलोड के लिए ऑप्टिमाइज़्ड सिलिकॉन डिज़ाइन किया।
डिटरमिनिस्टिक एक्जीक्यूशन: GPUs जटिल शेड्यूलिंग और मेमोरी हायरार्की के माध्यम से उच्च थ्रूपुट प्राप्त करते हैं जो वेरिएबल लेटेंसी पैदा करते हैं। LPU इस अप्रत्याशितता को एक प्रोग्रामेबल असेंबली लाइन आर्किटेक्चर के माध्यम से समाप्त करता है जहां कंपाइलर ठीक-ठीक जानता है कि डेटा प्रत्येक कंप्यूटेशन स्टेज पर कब पहुंचेगा।
ऑन-चिप SRAM: हाई-बैंडविड्थ मेमोरी (HBM) पर निर्भर रहने के बजाय जो जटिल कैश हायरार्की के माध्यम से एक्सेस होती है, LPU सैकड़ों मेगाबाइट ऑन-चिप SRAM को प्राइमरी वेट स्टोरेज के रूप में इंटीग्रेट करता है। SRAM एक्सेस HBM से लगभग 20 गुना तेज़ चलता है, जिससे कंप्यूट यूनिट फुल स्पीड पर वेट्स पुल कर सकते हैं।
तकनीकी विनिर्देश
LPU v1 (पहली पीढ़ी):⁴ - INT8 प्रिसीज़न पर 750 TOPS - FP16 प्रिसीज़न पर 188 TeraFLOPS - 230 MB ऑन-चिप SRAM - 80 TB/s इंटरनल बैंडविड्थ - 320×320 फ्यूज्ड डॉट प्रोडक्ट मैट्रिक्स मल्टीप्लिकेशन - 5,120 Vector ALUs - 14nm प्रोसेस, 25×29 mm डाई - 900 MHz नॉमिनल क्लॉक फ्रीक्वेंसी - कंप्यूटेशनल डेंसिटी: >1 TeraOp/s प्रति mm²
LPU v2 (दूसरी पीढ़ी): - Samsung 4nm प्रोसेस नोड - बेहतर परफॉर्मेंस और एफिशिएंसी - 2025 के दौरान प्रोडक्शन रैंप-अप
चिप-टू-चिप स्केलिंग
बड़े लैंग्वेज मॉडल के लिए कई LPUs को समन्वय में काम करने की आवश्यकता होती है:⁵
प्लेसियोसिंक्रोनस प्रोटोकॉल: Groq ने एक चिप-टू-चिप कम्युनिकेशन प्रोटोकॉल विकसित किया जो प्राकृतिक क्लॉक ड्रिफ्ट को रद्द करता है और सैकड़ों LPUs को एक सिंगल लॉजिकल कोर के रूप में कार्य करने के लिए संरेखित करता है। कंपाइलर सटीक रूप से अनुमान लगाता है कि चिप्स के बीच डेटा कब पहुंचेगा, पूरे सिस्टम में डिटरमिनिस्टिक एक्जीक्यूशन बनाए रखते हुए।
टेंसर पैरेललिज़्म: LPUs में वेट डिस्ट्रीब्यूशन सिंगल-चिप SRAM क्षमता से बड़े मॉडल सर्व करने में सक्षम बनाता है। Llama 2 70B चलाने के लिए समन्वय में काम करने वाले लगभग 576 LPUs की आवश्यकता होती है।
परफॉर्मेंस बेंचमार्क
थ्रूपुट तुलना
Groq की इंफरेंस स्पीड GPU-आधारित सॉल्यूशन से काफी अधिक है:⁶
| मॉडल | 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 |
10 गुना स्पीड एडवांटेज एप्लिकेशन संभावनाओं को बदल देता है। मल्टी-टर्न कन्वर्सेशन यूज़र्स के लेटेंसी नोटिस करने से पहले पूरी हो जाती हैं। जटिल रीज़निंग चेन मिनटों के बजाय सेकंडों में एक्जीक्यूट होती हैं।
एनर्जी एफिशिएंसी
LPU आर्किटेक्चर पर्याप्त एनर्जी एडवांटेज प्रदान करता है:⁷
प्रति-टोकन एनर्जी: - Groq LPU: 1-3 जूल प्रति टोकन - GPU-आधारित इंफरेंस: 10-30 जूल प्रति टोकन
आर्किटेक्चरल लेवल पर, Groq LPUs GPUs से 10 गुना अधिक एनर्जी एफिशिएंट ऑपरेट करते हैं। स्केल पर इंफरेंस चलाने वाले संगठनों के लिए, एनर्जी सेविंग महत्वपूर्ण कॉस्ट रिडक्शन में कंपाउंड होती है।
कॉस्ट कंसीडरेशन
स्पीड एडवांटेज ट्रेडऑफ के साथ आते हैं:⁸
हार्डवेयर कॉस्ट: Llama 2 70B चलाने वाली समान थ्रूपुट कंडीशन के तहत, कुछ विश्लेषणों के अनुसार Groq हार्डवेयर कॉस्ट कथित तौर पर H100 डिप्लॉयमेंट से 40 गुना अधिक चलती है।
मेमोरी कंस्ट्रेंट: सीमित ऑन-चिप SRAM का मतलब है कि बड़े मॉडल के लिए अधिक चिप्स की आवश्यकता होती है। 70B मॉडल को स्मूथली सर्व करने के लिए सैकड़ों LPUs की आवश्यकता होती है, जो पर्याप्त कैपिटल रिक्वायरमेंट बनाता है।
टोटल कॉस्ट ऑफ ओनरशिप: लेटेंसी-सेंसिटिव वर्कलोड के लिए समीकरण बदल जाता है जहां GPU अल्टरनेटिव रिक्वायरमेंट पूरी नहीं कर सकते। जब सब-300ms रिस्पॉन्स टाइम एक बिज़नेस एप्लिकेशन को सक्षम बनाता है, तो तुलना Groq बनाम इनफीज़िबिलिटी हो जाती है न कि Groq बनाम सस्ते अल्टरनेटिव।
GroqCloud प्लेटफॉर्म
API एक्सेस
GroqCloud Groq इंफरेंस इंफ्रास्ट्रक्चर तक मैनेज्ड एक्सेस प्रदान करता है:⁹
प्राइसिंग (दिसंबर 2025): - Llama 4 Scout: $0.11/M इनपुट टोकन, $0.34/M आउटपुट टोकन - Llama 3 70B: $0.59/M इनपुट टोकन, $0.79/M आउटपुट टोकन - Mixtral 8×7B: तुलनीय क्वालिटी मॉडल के साथ कॉम्पिटिटिव
परफॉर्मेंस गारंटी: - अधिकांश मॉडल के लिए सब-300ms टाइम-टू-फर्स्ट-टोकन - अप्रत्याशित स्पाइक के बिना डिटरमिनिस्टिक लेटेंसी - लोड के तहत कंसिस्टेंट थ्रूपुट
डेवलपर एक्सपीरियंस: - OpenAI-कंपैटिबल API फॉर्मेट - मौजूदा प्रोवाइडर से सिंपल माइग्रेशन - एक्सपेरिमेंटेशन के लिए फ्री टियर - पे-एज़-यू-गो स्केलिंग
उपलब्ध मॉडल
GroqCloud प्रमुख ओपन-सोर्स मॉडल को सपोर्ट करता है:
Llama फैमिली: - Llama 3 8B, 70B - Llama 3.1 8B, 70B, 405B - Llama 4 Scout, Maverick
अन्य मॉडल: - Mixtral 8×7B - Gemma 7B - Whisper (स्पीच-टू-टेक्स्ट) - PlayAI Dialog (टेक्स्ट-टू-स्पीच)
एंटरप्राइज़ ऑप्शन
GroqCloud for Enterprises:¹⁰ - डेडिकेटेड LPU कैपेसिटी - सर्विस लेवल एग्रीमेंट - एंटरप्राइज़ सपोर्ट - कस्टम इंटीग्रेशन
GroqRack (ऑन-प्रेमाइसेस): - डेटा रेजिडेंसी कंप्लायंस - प्राइवेट इंफ्रास्ट्रक्चर डिप्लॉयमेंट - सेंसिटिव वर्कलोड के लिए एयर-गैप्ड ऑप्शन - हार्डवेयर पर पूर्ण नियंत्रण
रियल-टाइम एप्लिकेशन
वॉइस AI
Groq की कंसिस्टेंट लो लेटेंसी नेचुरल वॉइस इंटरैक्शन सक्षम करती है:¹¹
परफॉर्मेंस रिक्वायरमेंट: - वॉइस एप्लिकेशन के लिए सब-300ms रिस्पॉन्स लेटेंसी आवश्यक - 500ms से ऊपर नेचुरल कन्वर्सेशन रिदम टूट जाती है - GPU इंफरेंस अक्सर लोड स्पाइक के दौरान इन थ्रेशोल्ड से अधिक हो जाता है
Groq एडवांटेज: - डिटरमिनिस्टिक लेटेंसी कन्वर्सेशन फ्लो बनाए रखती है - Dialog मॉडल 140 कैरेक्टर/सेकंड (10x रियल-टाइम) डिलीवर करता है - स्पीच-टू-टेक्स्ट और टेक्स्ट-टू-स्पीच मॉडल उपलब्ध
पार्टनरशिप: - टेक्स्ट-टू-स्पीच के लिए PlayAI Dialog - इमोशनली इंटेलिजेंट वॉइस के लिए Hume AI - रियल-टाइम कम्युनिकेशन इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए LiveKit
इम्प्लीमेंटेशन पैटर्न:
Speech → Whisper (STT) → LLM reasoning → Dialog (TTS) → Audio
on Groq on Groq on Groq
पूरी पाइपलाइन Groq इंफ्रास्ट्रक्चर पर चलती है, क्रॉस-सर्विस लेटेंसी को मिनिमाइज़ करते हुए।
कन्वर्सेशनल एजेंट
एजेंटिक AI वर्कफ्लो इंफरेंस स्पीड से लाभान्वित होते हैं:¹²
ट्रेडिशनल GPU लिमिटेशन: - टूल कॉल के लिए सीक्वेंशियल LLM इनवोकेशन आवश्यक - 10-30 tok/s स्पीड नोटिसेबल डिले बनाती है - मल्टी-स्टेप रीज़निंग चेन में मिनट लगते हैं
Groq-एनेबल्ड वर्कफ्लो: - 300-1,000+ tok/s टूल यूज़ को इंस्टेंटेनियस बनाता है - जटिल रीज़निंग चेन सेकंडों में पूरी होती हैं - यूज़र AI को स्लो के बजाय रिस्पॉन्सिव अनुभव करते हैं
यूज़ केस: - रियल-टाइम रिस्पॉन्स की आवश्यकता वाला कस्टमर सपोर्ट ऑटोमेशन - तत्काल फीडबैक के साथ इंटरैक्टिव ट्यूटरिंग - रैपिड इटरेशन साइकल वाले कोड असिस्टेंट
रियल-टाइम ट्रांसलेशन
लो-लेटेंसी इंफरेंस साइमलटेनियस ट्रांसलेशन सक्षम करता है:
रिक्वायरमेंट: - स्पीच होते ही ट्रांसलेट करें - स्पीकर पेस बनाए रखें - कन्वर्सेशनल टाइमिंग प्रिज़र्व करें
इम्प्लीमेंटेशन: - स्पीच रिकग्निशन के माध्यम से ऑडियो स्ट्रीम करें - मिनिमल बफर के साथ टेक्स्ट ट्रांसलेट करें - ट्रांसलेटेड स्पीच आउटपुट जेनरेट करें - टोटल पाइपलाइन लेटेंसी 500ms से कम
Groq कब यूज़ करें
आइडियल वर्कलोड
लेटेंसी-क्रिटिकल एप्लिकेशन: - वॉइस असिस्टेंट और कन्वर्सेशनल AI - रियल-टाइम ट्रांसलेशन और ट्रांसक्रिप्शन - इंटरैक्टिव गेमिंग AI - इंस्टेंट रिस्पॉन्स की आवश्यकता वाले कस्टमर-फेसिंग चैटबॉट
मल्टी-स्टेप रीज़निंग: - टूल कॉलिंग के साथ एजेंट वर्कफ्लो - चेन-ऑफ-थॉट रीज़निंग - जटिल डिसीज़न ट्री - इटरेटिव रिफाइनमेंट लूप
कंसिस्टेंट परफॉर्मेंस रिक्वायरमेंट: - SLA-बाउंड एप्लिकेशन - प्रेडिक्टेबल लेटेंसी की आवश्यकता वाली प्रोडक्शन सर्विस - एप्लिकेशन जहां वेरिएंस एवरेज जितना मायने रखता है
कम उपयुक्त वर्कलोड
ट्रेनिंग: Groq मॉडल ट्रेनिंग को सपोर्ट नहीं करता। संगठनों को ट्रेनिंग के लिए GPU इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होती है, Groq केवल इंफरेंस के लिए।¹³
बैच प्रोसेसिंग: हाई-थ्रूपुट बैच जॉब प्रति-रिक्वेस्ट लेटेंसी के बजाय टोटल प्रोसेसिंग टाइम के लिए ऑप्टिमाइज़ करते हैं। ऑफलाइन बैच वर्कलोड के लिए GPU क्लस्टर अक्सर बेहतर इकोनॉमिक्स प्रदान करते हैं।
अल्ट्रा-लार्ज मॉडल: मौजूदा LPU कैपेसिटी कंस्ट्रेंट (1T+ पैरामीटर) से अधिक मॉडल को Groq के आगे स्केल करने तक GPU सॉल्यूशन की आवश्यकता हो सकती है।
एज डिप्लॉयमेंट: LPU इंफ्रास्ट्रक्चर को वर्तमान में डेटा सेंटर डिप्लॉयमेंट की आवश्यकता है। एज यूज़ केस को ऑन-डिवाइस सॉल्यूशन की आवश्यकता है।
डिसीज़न फ्रेमवर्क
| फैक्टर | Groq चुनें | GPU चुनें |
|---|---|---|
| लेटेंसी रिक्वायरमेंट | <300ms क्रिटिकल | लेटेंसी टॉलरेंट |
| वर्कलोड पैटर्न | इंटरैक्टिव, रियल-टाइम | बैच, ऑफलाइन |
| मॉडल साइज़ | <405B पैरामीटर | कोई भी साइज़ |
| यूज़ केस | केवल इंफरेंस | ट्रेनिंग + इंफरेंस |
| कॉस्ट सेंसिटिविटी | लेटेंसी > कॉस्ट | कॉस्ट > लेटेंसी |
इंफ्रास्ट्रक्चर डिप्लॉयमेंट
GroqCloud इंटीग्रेशन
अधिकांश संगठन क्लाउड API के माध्यम से Groq एक्सेस करते हैं:
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)
इंटीग्रेशन कंसीडरेशन: - OpenAI-कंपैटिबल API माइग्रेशन सिंप्लीफाई करता है - Python, JavaScript और अन्य लैंग्वेज के लिए SDK उपलब्ध - रियल-टाइम टोकन डिलीवरी के लिए स्ट्रीमिंग सपोर्ट
ऑन-प्रेमाइसेस डिप्लॉयमेंट
GroqRack एंटरप्राइज़ ऑन-प्रेमाइसेस ऑप्शन प्रदान करता है:¹⁴
कंपोनेंट: - रैक-स्केल LPU क्लस्टर - नेटवर्किंग इंफ्रास्ट्रक्चर - मैनेजमेंट सॉफ्टवेयर - कूलिंग रिक्वायरमेंट (स्टैंडर्ड एयर कूलिंग)
रिक्वायरमेंट: - डेटा सेंटर स्पेस और पावर - मॉडल सर्विंग के लिए नेटवर्क कनेक्टिविटी - ऑपरेशन के लिए टेक्निकल स्टाफ - इनिशियल कैपिटल इन्वेस्टमेंट
यूज़ केस: - डेटा सॉवरेंटी रिक्वायरमेंट - रेगुलेटेड इंडस्ट्रीज़ (हेल्थकेयर, फाइनेंस) - एयर-गैप्ड एनवायरनमेंट - कस्टम इंटीग्रेशन नीड्स
हाइब्रिड आर्किटेक्चर
कई संगठन Groq को GPU इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ कंबाइन करते हैं:
पैटर्न 1: प्रोडक्शन के लिए Groq, डेवलपमेंट के लिए GPU - GPU क्लस्टर पर ट्रेन और फाइन-ट्यून करें - प्रोडक्शन लेटेंसी के लिए Groq पर इंफरेंस डिप्लॉय करें - प्रत्येक फेज़ के लिए ऑप्टिमाइज़्ड अलग इंफ्रास्ट्रक्चर
पैटर्न 2: लेटेंसी-क्रिटिकल के लिए Groq, बैच के लिए GPU - Groq पर रियल-टाइम इंफरेंस - GPU पर बैच प्रोसेसिंग और एनालिटिक्स - लेटेंसी रिक्वायरमेंट के आधार पर रिक्वेस्ट रूट करें
पैटर्न 3: प्रीमियम टियर के रूप में Groq - प्रीमियम कस्टमर के लिए फास्ट इंफरेंस ऑफर करें - स्टैंडर्ड टियर के लिए GPU इंफरेंस - परफॉर्मेंस के आधार पर प्राइस डिफरेंशिएट करें
ग्लोबल इंफ्रास्ट्रक्चर
डेटा सेंटर प्रेज़ेंस
Groq कई रीजन में डेटा सेंटर ऑपरेट करता है:¹⁵
लोकेशन (2025): - United States (मल्टीपल) - Canada - Europe - Middle East
एक्सपेंशन प्लान: - Dammam डेटा सेंटर के लिए $1.5 बिलियन सऊदी अरब इन्वेस्टमेंट - टारगेट: 1 मिलियन LPUs
[अनुवाद के लिए कंटेंट ट्रंकेटेड]
