Groq LPUインフラストラクチャ：超低レイテンシAI推論

2025年12月11日更新

2025年12月アップデート： Groq LPUはLlama 2 70Bを毎秒300トークンで処理—H100クラスターの10倍高速。MetaがGroqと提携し公式Llama APIを提供（2025年4月）。190万人以上の開発者がGroqCloudを利用し、Dropbox、Volkswagen、Riot Gamesなどでエンタープライズ導入が進行中。プログラマブルアセンブリラインによる決定論的実行で、GPUでは不可能なサブミリ秒レイテンシを実現。

Groqの LPU推論エンジンは、Llama 2 70Bを毎秒300トークンで処理します—同じモデルを実行するNVIDIA H100クラスターの10倍の速度です。¹ この速度差により、リアルタイムAIアプリケーションの可能性に対する期待が一変しました。GPU推論速度ではぎこちなく感じられた音声アシスタントが、自然な会話を実現できるようになりました。かつては忍耐を要した複数ステップのエージェントワークフローが、瞬時に完了します。スループット密度よりもレイテンシが重要なワークロードにおいて、GroqのLanguage Processing Unit（LPU）はGPUでは実現できない能力を提供します。

MetaとGroqは2025年4月に提携を発表し、公式Llama APIに高速推論を提供することで、開発者がLlamaモデルを最速かつ最もコスト効率よく実行できる道を開きました。² 現在190万人以上の開発者がGroqCloudを利用しており、Dropbox、Volkswagen、Riot Gamesなどの企業でエンタープライズ導入が進んでいます。Groq独自のアーキテクチャをいつ、どのように活用すべきかを理解することで、レイテンシ制約内では従来不可能だったAIアプリケーションを構築できるようになります。

LPUアーキテクチャ

GroqのLanguage Processing Unitは、GPUベースの推論からの根本的な転換を示しています：³

設計原則

ソフトウェアファーストアーキテクチャ： LPUアーキテクチャはソフトウェア要件から出発しました—具体的には、AI推論を支配する線形代数計算です。グラフィックスプロセッサを推論用に適応させるのではなく、Groqは言語モデルワークロードに最適化されたシリコンをゼロから設計しました。

決定論的実行： GPUは複雑なスケジューリングとメモリ階層を通じて高スループットを達成しますが、これが可変レイテンシを生み出します。LPUはプログラマブルアセンブリラインアーキテクチャによってこの予測不可能性を排除し、コンパイラが各計算ステージにデータがいつ到着するかを正確に把握します。

オンチップSRAM： 複雑なキャッシュ階層を介してアクセスする高帯域幅メモリ（HBM）に依存する代わりに、LPUは数百メガバイトのオンチップSRAMをプライマリウェイトストレージとして統合しています。SRAMアクセスはHBMより約20倍高速で、計算ユニットがフル速度でウェイトを取得できます。

技術仕様

LPU v1（第1世代）：⁴ - INT8精度で750 TOPS - FP16精度で188 TeraFLOPS - 230 MBオンチップSRAM - 80 TB/s内部帯域幅 - 320×320融合ドット積行列乗算 - 5,120ベクトルALU - 14nmプロセス、25×29 mmダイ - 900 MHz公称クロック周波数 - 計算密度：>1 TeraOp/s/mm²

LPU v2（第2世代）： - Samsung 4nmプロセスノード - 性能と効率の向上 - 2025年を通じて量産増加中

チップ間スケーリング

大規模言語モデルは複数のLPUの協調動作を必要とします：⁵

プレシオシンクロナスプロトコル： Groqは自然なクロックドリフトをキャンセルし、数百のLPUを単一の論理コアとして動作させるチップ間通信プロトコルを開発しました。コンパイラはチップ間でデータがいつ到着するかを正確に予測し、システム全体で決定論的実行を維持します。

テンソル並列化： LPU間でのウェイト分散により、単一チップのSRAM容量を超えるモデルの提供が可能になります。Llama 2 70Bの実行には、約576のLPUが協調動作する必要があります。

性能ベンチマーク

スループット比較

Groqの推論速度はGPUベースのソリューションを大幅に上回ります：⁶

10倍の速度優位性がアプリケーションの可能性を変革します。マルチターン会話はユーザーがレイテンシに気づく前に完了します。複雑な推論チェーンは数分ではなく数秒で実行されます。

エネルギー効率

LPUアーキテクチャは大幅なエネルギー優位性を提供します：⁷

トークンあたりのエネルギー： - Groq LPU：トークンあたり1-3ジュール - GPUベース推論：トークンあたり10-30ジュール

アーキテクチャレベルで、Groq LPUはGPUより最大10倍のエネルギー効率で動作します。大規模に推論を実行する組織にとって、エネルギー節約は大幅なコスト削減につながります。

コストの考慮事項

速度の優位性にはトレードオフがあります：⁸

ハードウェアコスト： 一部の分析によると、Llama 2 70Bを同等のスループット条件で実行した場合、GroqハードウェアコストはH100デプロイメントの40倍と報告されています。

メモリ制約： 限られたオンチップSRAMは、より大きなモデルにはより多くのチップが必要であることを意味します。70Bモデルをスムーズに提供するには数百のLPUが必要で、多額の資本要件が生じます。

総所有コスト： GPU代替案が要件を満たせないレイテンシ敏感なワークロードでは、計算式が変わります。300ms未満の応答時間がビジネスアプリケーションを可能にする場合、比較は「Groq対より安価な代替案」ではなく「Groq対実現不可能」となります。

GroqCloudプラットフォーム

APIアクセス

GroqCloudはGroq推論インフラストラクチャへのマネージドアクセスを提供します：⁹

価格（2025年12月）： - Llama 4 Scout：入力$0.11/100万トークン、出力$0.34/100万トークン - Llama 3 70B：入力$0.59/100万トークン、出力$0.79/100万トークン - Mixtral 8×7B：同等品質モデルと競争力のある価格

性能保証： - ほとんどのモデルで300ms未満の最初のトークンまでの時間 - 予測不可能なスパイクのない決定論的レイテンシ - 負荷下での一貫したスループット

開発者体験： - OpenAI互換APIフォーマット - 既存プロバイダーからの簡単な移行 - 実験用の無料ティア - 従量課金制のスケーリング

利用可能なモデル

GroqCloudは主要なオープンソースモデルをサポートしています：

Llamaファミリー： - Llama 3 8B、70B - Llama 3.1 8B、70B、405B - Llama 4 Scout、Maverick

その他のモデル： - Mixtral 8×7B - Gemma 7B - Whisper（音声からテキスト） - PlayAI Dialog（テキストから音声）

エンタープライズオプション

GroqCloud for Enterprises：¹⁰ - 専用LPU容量 - サービスレベル契約 - エンタープライズサポート - カスタム統合

GroqRack（オンプレミス）： - データレジデンシーコンプライアンス - プライベートインフラストラクチャデプロイメント - 機密性の高いワークロード向けエアギャップオプション - ハードウェアの完全な制御

リアルタイムアプリケーション

音声AI

Groqの一貫した低レイテンシは自然な音声インタラクションを可能にします：¹¹

性能要件： - 音声アプリケーションには300ms未満の応答レイテンシが必要 - 自然な会話リズムは500msを超えると崩れる - GPU推論は負荷スパイク時にこれらの閾値を超えることが多い

Groqの優位性： - 決定論的レイテンシが会話フローを維持 - Dialogモデルは140文字/秒（リアルタイムの10倍）を提供 - 音声からテキスト、テキストから音声のモデルが利用可能

パートナーシップ： - PlayAI Dialog（テキストから音声） - Hume AI（感情的にインテリジェントな音声） - LiveKit（リアルタイム通信インフラストラクチャ）

実装パターン：

音声 → Whisper (STT) → LLM推論 → Dialog (TTS) → オーディオ
          Groq上          Groq上        Groq上

パイプライン全体がGroqインフラストラクチャ上で実行され、サービス間レイテンシを最小化します。

会話エージェント

エージェントAIワークフローは推論速度の恩恵を受けます：¹²

従来のGPUの制限： - ツール呼び出しには順次LLM呼び出しが必要 - 10-30 tok/sの速度は顕著な遅延を生む - マルチステップ推論チェーンは数分かかる

Groq対応ワークフロー： - 300-1,000+ tok/sでツール使用が瞬時に - 複雑な推論チェーンが数秒で完了 - ユーザーはAIを遅いものではなく応答性の高いものとして体験

ユースケース： - リアルタイム応答が必要なカスタマーサポート自動化 - 即時フィードバック付きのインタラクティブ教育 - 高速反復サイクルのコードアシスタント

リアルタイム翻訳

低レイテンシ推論は同時翻訳を可能にします：

要件： - 発話と同時に翻訳 - 話者のペースを維持 - 会話のタイミングを保持

実装： - 音声認識を通じてオーディオをストリーム - 最小限のバッファでテキストを翻訳 - 翻訳された音声出力を生成 - 合計パイプラインレイテンシ500ms未満

Groqを使用すべき場面

理想的なワークロード

レイテンシクリティカルなアプリケーション： - 音声アシスタントと会話AI - リアルタイム翻訳と文字起こし - インタラクティブゲームAI - 即時応答が必要な顧客対応チャットボット

マルチステップ推論： - ツール呼び出しを伴うエージェントワークフロー - Chain-of-thought推論 - 複雑な決定木 - 反復的改善ループ

一貫した性能要件： - SLAに縛られるアプリケーション - 予測可能なレイテンシが必要な本番サービス - 平均値と同様に分散が重要なアプリケーション

適さないワークロード

トレーニング： Groqはモデルトレーニングをサポートしていません。組織はトレーニングにはGPUインフラストラクチャが必要で、Groqは推論にのみ使用します。¹³

バッチ処理： 高スループットバッチジョブは、リクエストごとのレイテンシではなく総処理時間を最適化します。GPUクラスターはオフラインバッチワークロードに対してより優れた経済性を提供することが多いです。

超大規模モデル： 現在のLPU容量制約（1T+パラメータ）を超えるモデルは、GroqがさらにスケールするまでGPUソリューションが必要な場合があります。

エッジデプロイメント： LPUインフラストラクチャは現在データセンターデプロイメントを必要とします。エッジユースケースにはオンデバイスソリューションが必要です。

判断フレームワーク

インフラストラクチャデプロイメント

GroqCloud統合

ほとんどの組織はクラウドAPIを通じてGroqにアクセスします：

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": "量子コンピューティングを簡潔に説明してください"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

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

統合の考慮事項： - OpenAI互換APIで移行が簡単 - Python、JavaScript、その他の言語用SDKが利用可能 - リアルタイムトークン配信のためのストリーミングサポート

オンプレミスデプロイメント

GroqRackはエンタープライズオンプレミスオプションを提供します：¹⁴

コンポーネント： - ラックスケールLPUクラスター - ネットワーキングインフラストラクチャ - 管理ソフトウェア - 冷却要件（標準空冷）

要件： - データセンタースペースと電力 - モデル提供のためのネットワーク接続 - 運用のための技術スタッフ - 初期資本投資

ユースケース： - データ主権要件 - 規制産業（医療、金融） - エアギャップ環境 - カスタム統合ニーズ

ハイブリッドアーキテクチャ

多くの組織がGroqとGPUインフラストラクチャを組み合わせています：

パターン1：本番にGroq、開発にGPU - GPUクラスターでトレーニングとファインチューニング - 本番レイテンシのためにGroqで推論をデプロイ - 各フェーズに最適化された別々のインフラストラクチャ

パターン2：レイテンシクリティカルにGroq、バッチにGPU - リアルタイム推論はGroq上 - バッチ処理と分析はGPU上 - レイテンシ要件に基づいてリクエストをルーティング

パターン3：プレミアムティアとしてのGroq - プレミアム顧客に高速推論を提供 - 標準ティアにGPU推論 - 性能に基づいて価格差別化

グローバルインフラストラクチャ

データセンター展開

Groqは複数のリージョンでデータセンターを運営しています：¹⁵

ロケーション（2025年）： - アメリカ合衆国（複数） - カナダ - ヨーロッパ - 中東

拡張計画： - ダンマームデータセンターへの15億ドルのサウジアラビア投資 - 目標：100万LPU

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