Infrastruktur Groq LPU: Inferensi AI dengan Latensi Ultra-Rendah

Diperbarui 11 Desember 2025

Pembaruan Desember 2025: Groq LPU menghasilkan Llama 2 70B dengan kecepatan 300 token/detik—10x lebih cepat dari kluster H100. Meta bermitra dengan Groq untuk API Llama resmi (April 2025). Lebih dari 1,9 juta pengembang menggunakan GroqCloud dengan deployment enterprise di Dropbox, Volkswagen, Riot Games. Eksekusi deterministik melalui arsitektur assembly line yang dapat diprogram mencapai latensi sub-milidetik yang tidak mungkin dicapai pada GPU.

Mesin inferensi LPU Groq menghasilkan Llama 2 70B dengan kecepatan 300 token per detik—sepuluh kali lebih cepat dari kluster NVIDIA H100 yang menjalankan model yang sama.¹ Perbedaan kecepatan ini mengubah ekspektasi tentang apa yang dapat dicapai oleh aplikasi AI real-time. Asisten suara yang terasa kaku pada kecepatan inferensi GPU menjadi lebih natural dan percakapan. Alur kerja agentic multi-langkah yang sebelumnya membutuhkan kesabaran kini selesai secara instan. Untuk beban kerja di mana latensi lebih penting dari kepadatan throughput, Language Processing Unit dari Groq menawarkan kemampuan yang tidak dapat ditandingi GPU.

Meta dan Groq mengumumkan kemitraan pada April 2025 untuk menghadirkan inferensi cepat untuk API Llama resmi, memberikan pengembang jalur tercepat dan paling hemat biaya untuk menjalankan model Llama.² Lebih dari 1,9 juta pengembang kini menggunakan GroqCloud, dengan deployment enterprise di perusahaan-perusahaan termasuk Dropbox, Volkswagen, dan Riot Games. Memahami kapan dan bagaimana memanfaatkan arsitektur unik Groq membantu organisasi membangun aplikasi AI yang sebelumnya tidak mungkin dalam batasan latensi.

Arsitektur LPU

Language Processing Unit dari Groq merupakan penyimpangan fundamental dari inferensi berbasis GPU:³

Prinsip desain

Arsitektur software-first: Arsitektur LPU dimulai dari kebutuhan software—khususnya perhitungan aljabar linear yang mendominasi inferensi AI. Alih-alih mengadaptasi prosesor grafis untuk inferensi, Groq merancang silikon yang dioptimalkan dari awal untuk beban kerja model bahasa.

Eksekusi deterministik: GPU mencapai throughput tinggi melalui penjadwalan kompleks dan hierarki memori yang memperkenalkan latensi variabel. LPU menghilangkan ketidakpastian ini melalui arsitektur assembly line yang dapat diprogram di mana compiler mengetahui persis kapan data akan tiba di setiap tahap komputasi.

SRAM on-chip: Alih-alih mengandalkan high-bandwidth memory (HBM) yang diakses melalui hierarki cache yang kompleks, LPU mengintegrasikan ratusan megabyte SRAM on-chip sebagai penyimpanan weight utama. Akses SRAM berjalan sekitar 20 kali lebih cepat dari HBM, memungkinkan unit komputasi mengambil weight dengan kecepatan penuh.

Spesifikasi teknis

LPU v1 (Generasi Pertama):⁴ - 750 TOPS pada presisi INT8 - 188 TeraFLOPS pada presisi FP16 - 230 MB SRAM on-chip - 80 TB/s bandwidth internal - 320×320 fused dot product matrix multiplication - 5.120 Vector ALU - Proses 14nm, die 25×29 mm - Frekuensi clock nominal 900 MHz - Kepadatan komputasi: >1 TeraOp/s per mm²

LPU v2 (Generasi Kedua): - Node proses Samsung 4nm - Peningkatan performa dan efisiensi - Produksi meningkat sepanjang 2025

Penskalaan chip-ke-chip

Model bahasa besar membutuhkan beberapa LPU yang bekerja terkoordinasi:⁵

Protokol plesiochronous: Groq mengembangkan protokol komunikasi chip-ke-chip yang membatalkan drift clock alami dan menyelaraskan ratusan LPU untuk bertindak sebagai satu inti logis. Compiler memprediksi persis kapan data tiba antar chip, mempertahankan eksekusi deterministik di seluruh sistem.

Tensor parallelism: Distribusi weight di seluruh LPU memungkinkan penyajian model yang lebih besar dari kapasitas SRAM satu chip. Menjalankan Llama 2 70B membutuhkan sekitar 576 LPU yang bekerja terkoordinasi.

Benchmark performa

Perbandingan throughput

Kecepatan inferensi Groq secara dramatis melampaui solusi berbasis GPU:⁶

Keunggulan kecepatan 10x mengubah kemungkinan aplikasi. Percakapan multi-turn selesai sebelum pengguna menyadari latensi. Rantai penalaran kompleks dieksekusi dalam hitungan detik, bukan menit.

Efisiensi energi

Arsitektur LPU memberikan keunggulan energi yang substansial:⁷

Energi per token: - Groq LPU: 1-3 joule per token - Inferensi berbasis GPU: 10-30 joule per token

Pada tingkat arsitektur, Groq LPU beroperasi hingga 10x lebih hemat energi dibandingkan GPU. Untuk organisasi yang menjalankan inferensi dalam skala besar, penghematan energi bertambah menjadi pengurangan biaya yang signifikan.

Pertimbangan biaya

Keunggulan kecepatan datang dengan trade-off:⁸

Biaya hardware: Dalam kondisi throughput yang setara menjalankan Llama 2 70B, biaya hardware Groq dilaporkan 40x lebih tinggi dari deployment H100 menurut beberapa analisis.

Batasan memori: SRAM on-chip yang terbatas berarti model yang lebih besar membutuhkan lebih banyak chip. Menyajikan model 70B dengan lancar membutuhkan ratusan LPU, menciptakan kebutuhan modal yang substansial.

Total cost of ownership: Persamaan berubah untuk beban kerja yang sensitif terhadap latensi di mana alternatif GPU tidak dapat memenuhi persyaratan. Ketika waktu respons sub-300ms memungkinkan aplikasi bisnis, perbandingannya menjadi Groq versus ketidakmungkinan, bukan Groq versus alternatif yang lebih murah.

Platform GroqCloud

Akses API

GroqCloud menyediakan akses terkelola ke infrastruktur inferensi Groq:⁹

Harga (Desember 2025): - Llama 4 Scout: $0,11/M token input, $0,34/M token output - Llama 3 70B: $0,59/M token input, $0,79/M token output - Mixtral 8×7B: Kompetitif dengan model berkualitas setara

Jaminan performa: - Time-to-first-token sub-300ms untuk sebagian besar model - Latensi deterministik tanpa lonjakan yang tidak dapat diprediksi - Throughput konsisten di bawah beban

Pengalaman pengembang: - Format API yang kompatibel dengan OpenAI - Migrasi sederhana dari penyedia yang ada - Tier gratis untuk eksperimen - Penskalaan pay-as-you-go

Model yang tersedia

GroqCloud mendukung model open-source utama:

Keluarga Llama: - Llama 3 8B, 70B - Llama 3.1 8B, 70B, 405B - Llama 4 Scout, Maverick

Model lainnya: - Mixtral 8×7B - Gemma 7B - Whisper (speech-to-text) - PlayAI Dialog (text-to-speech)

Opsi enterprise

GroqCloud for Enterprises:¹⁰ - Kapasitas LPU dedicated - Service level agreement - Dukungan enterprise - Integrasi kustom

GroqRack (On-premises): - Kepatuhan data residency - Deployment infrastruktur privat - Opsi air-gapped untuk beban kerja sensitif - Kontrol penuh atas hardware

Aplikasi real-time

Voice AI

Latensi rendah yang konsisten dari Groq memungkinkan interaksi suara yang natural:¹¹

Persyaratan performa: - Aplikasi suara membutuhkan latensi respons sub-300ms - Ritme percakapan natural terganggu di atas 500ms - Inferensi GPU sering melebihi ambang batas ini selama lonjakan beban

Keunggulan Groq: - Latensi deterministik mempertahankan alur percakapan - Model dialog menghasilkan 140 karakter/detik (10x real-time) - Model speech-to-text dan text-to-speech tersedia

Kemitraan: - PlayAI Dialog untuk text-to-speech - Hume AI untuk suara yang cerdas secara emosional - LiveKit untuk infrastruktur komunikasi real-time

Pola implementasi:

Speech → Whisper (STT) → LLM reasoning → Dialog (TTS) → Audio
           on Groq          on Groq         on Groq

Seluruh pipeline berjalan di infrastruktur Groq, meminimalkan latensi lintas layanan.

Agen percakapan

Alur kerja AI agentic mendapat manfaat dari kecepatan inferensi:¹²

Keterbatasan GPU tradisional: - Panggilan tool membutuhkan invokasi LLM sekuensial - Kecepatan 10-30 tok/s menciptakan penundaan yang terlihat - Rantai penalaran multi-langkah memakan waktu menit

Alur kerja dengan Groq: - 300-1.000+ tok/s membuat penggunaan tool instan - Rantai penalaran kompleks selesai dalam hitungan detik - Pengguna mengalami AI sebagai responsif, bukan lambat

Kasus penggunaan: - Otomatisasi dukungan pelanggan yang membutuhkan respons real-time - Tutoring interaktif dengan umpan balik langsung - Asisten kode dengan siklus iterasi cepat

Terjemahan real-time

Inferensi latensi rendah memungkinkan terjemahan simultan:

Persyaratan: - Menerjemahkan ucapan saat terjadi - Mempertahankan kecepatan pembicara - Mempertahankan timing percakapan

Implementasi: - Stream audio melalui pengenalan suara - Menerjemahkan teks dengan buffer minimal - Menghasilkan output ucapan terjemahan - Total latensi pipeline di bawah 500ms

Kapan menggunakan Groq

Beban kerja ideal

Aplikasi yang kritis terhadap latensi: - Asisten suara dan AI percakapan - Terjemahan dan transkripsi real-time - AI gaming interaktif - Chatbot customer-facing yang membutuhkan respons instan

Penalaran multi-langkah: - Alur kerja agen dengan pemanggilan tool - Penalaran chain-of-thought - Pohon keputusan kompleks - Loop penyempurnaan iteratif

Persyaratan performa konsisten: - Aplikasi yang terikat SLA - Layanan produksi yang membutuhkan latensi yang dapat diprediksi - Aplikasi di mana varians sama pentingnya dengan rata-rata

Beban kerja yang kurang cocok

Training: Groq tidak mendukung training model. Organisasi membutuhkan infrastruktur GPU untuk training, menggunakan Groq hanya untuk inferensi.¹³

Pemrosesan batch: Pekerjaan batch throughput tinggi mengoptimalkan total waktu pemrosesan daripada latensi per permintaan. Kluster GPU sering memberikan ekonomi yang lebih baik untuk beban kerja batch offline.

Model sangat besar: Model yang melebihi batasan kapasitas LPU saat ini (1T+ parameter) mungkin memerlukan solusi GPU sampai Groq berkembang lebih jauh.

Deployment edge: Infrastruktur LPU saat ini membutuhkan deployment data center. Kasus penggunaan edge membutuhkan solusi on-device.

Kerangka keputusan

Deployment infrastruktur

Integrasi GroqCloud

Sebagian besar organisasi mengakses Groq melalui cloud API:

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": "Jelaskan komputasi kuantum secara singkat"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

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

Pertimbangan integrasi: - API yang kompatibel dengan OpenAI menyederhanakan migrasi - SDK tersedia untuk Python, JavaScript, dan bahasa lainnya - Dukungan streaming untuk pengiriman token real-time

Deployment on-premises

GroqRack menyediakan opsi on-premises untuk enterprise:¹⁴

Komponen: - Kluster LPU skala rack - Infrastruktur jaringan - Software manajemen - Persyaratan pendinginan (pendinginan udara standar)

Persyaratan: - Ruang data center dan daya - Konektivitas jaringan untuk penyajian model - Staf teknis untuk operasi - Investasi modal awal

Kasus penggunaan: - Persyaratan kedaulatan data - Industri teregulasi (kesehatan, keuangan) - Lingkungan air-gapped - Kebutuhan integrasi kustom

Arsitektur hybrid

Banyak organisasi menggabungkan Groq dengan infrastruktur GPU:

Pola 1: Groq untuk produksi, GPU untuk pengembangan - Training dan fine-tune di kluster GPU - Deploy inferensi di Groq untuk latensi produksi - Infrastruktur terpisah yang dioptimalkan untuk setiap fase

Pola 2: Groq untuk yang kritis latensi, GPU untuk batch - Inferensi real-time di Groq - Pemrosesan batch dan analitik di GPU - Routing permintaan berdasarkan persyaratan latensi

Pola 3: Groq sebagai tier premium - Menawarkan inferensi cepat untuk pelanggan premium - Inferensi GPU untuk tier standar - Diferensiasi harga berdasarkan performa

Infrastruktur global

Kehadiran data center

Groq mengoperasikan data center di berbagai wilayah:¹⁵

Lokasi (2025): - Amerika Serikat (beberapa) - Kanada - Eropa - Timur Tengah

Rencana ekspansi: - Investasi $1,5 miliar di Arab Saudi untuk data center Dammam - Target: 1 juta LPU

[Konten dipotong untuk terjemahan]