Groq LPU 인프라: 초저지연 AI 추론

2025년 12월 11일 업데이트

2025년 12월 업데이트: Groq LPU가 Llama 2 70B를 초당 300토큰으로 제공—H100 클러스터보다 10배 빠릅니다. Meta가 공식 Llama API를 위해 Groq과 파트너십 체결(2025년 4월). 190만 명 이상의 개발자가 GroqCloud를 사용 중이며, Dropbox, Volkswagen, Riot Games 등에서 엔터프라이즈 배포 진행 중. 프로그래밍 가능한 어셈블리 라인을 통한 결정적 실행으로 GPU에서는 불가능한 밀리초 미만의 지연 시간 달성.

Groq의 LPU 추론 엔진은 Llama 2 70B를 초당 300토큰으로 제공합니다—동일한 모델을 실행하는 NVIDIA H100 클러스터보다 10배 빠른 속도입니다.¹ 이러한 속도 차이는 실시간 AI 애플리케이션이 달성할 수 있는 기대치를 완전히 바꿔놓았습니다. GPU 추론 속도에서는 어색하게 느껴지던 음성 어시스턴트가 자연스러운 대화가 가능해집니다. 한때 인내심이 필요했던 다단계 에이전트 워크플로우가 즉각적으로 완료됩니다. 처리량 밀도보다 지연 시간이 더 중요한 워크로드의 경우, Groq의 Language Processing Unit은 GPU가 제공할 수 없는 기능을 제공합니다.

Meta와 Groq은 2025년 4월 공식 Llama API를 위한 빠른 추론을 제공하기 위한 파트너십을 발표하여, 개발자들에게 Llama 모델을 실행하는 가장 빠르고 비용 효율적인 방법을 제공했습니다.² 현재 190만 명 이상의 개발자가 GroqCloud를 사용하고 있으며, Dropbox, Volkswagen, Riot Games를 포함한 기업들에서 엔터프라이즈 배포가 진행되고 있습니다. Groq의 고유한 아키텍처를 언제 어떻게 활용할지 이해하면, 지연 시간 제약 내에서는 불가능했을 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

LPU 아키텍처

Groq의 Language Processing Unit은 GPU 기반 추론과 근본적으로 다른 접근 방식을 보여줍니다:³

설계 원칙

소프트웨어 우선 아키텍처: LPU 아키텍처는 소프트웨어 요구사항에서 시작했습니다—특히 AI 추론을 지배하는 선형대수 계산에 초점을 맞췄습니다. 그래픽 프로세서를 추론에 맞게 조정하는 대신, Groq은 언어 모델 워크로드에 처음부터 최적화된 실리콘을 설계했습니다.

결정적 실행: GPU는 복잡한 스케줄링과 가변 지연 시간을 유발하는 메모리 계층 구조를 통해 높은 처리량을 달성합니다. LPU는 컴파일러가 각 계산 단계에 데이터가 정확히 언제 도착하는지 아는 프로그래밍 가능한 어셈블리 라인 아키텍처를 통해 이러한 불확실성을 제거합니다.

온칩 SRAM: 복잡한 캐시 계층 구조를 통해 접근하는 고대역폭 메모리(HBM)에 의존하는 대신, LPU는 수백 메가바이트의 온칩 SRAM을 기본 가중치 저장소로 통합합니다. SRAM 접근은 HBM보다 약 20배 빠르게 실행되어, 컴퓨팅 유닛이 최대 속도로 가중치를 가져올 수 있습니다.

기술 사양

LPU v1 (1세대):⁴ - INT8 정밀도에서 750 TOPS - FP16 정밀도에서 188 TeraFLOPS - 230 MB 온칩 SRAM - 80 TB/s 내부 대역폭 - 320×320 융합 내적 행렬 곱셈 - 5,120 Vector ALU - 14nm 공정, 25×29 mm 다이 - 900 MHz 공칭 클럭 주파수 - 계산 밀도: mm²당 1 TeraOp/s 이상

LPU v2 (2세대): - Samsung 4nm 공정 노드 - 향상된 성능 및 효율성 - 2025년까지 생산 확대

칩간 확장

대규모 언어 모델은 여러 LPU의 조율된 작업이 필요합니다:⁵

플레시오동기 프로토콜: Groq은 자연스러운 클럭 드리프트를 상쇄하고 수백 개의 LPU를 단일 논리 코어처럼 작동하도록 정렬하는 칩간 통신 프로토콜을 개발했습니다. 컴파일러는 칩 간 데이터 도착 시점을 정확히 예측하여 시스템 전체에서 결정적 실행을 유지합니다.

텐서 병렬화: 여러 LPU에 가중치를 분산하면 단일 칩 SRAM 용량보다 큰 모델을 서비스할 수 있습니다. Llama 2 70B를 실행하려면 약 576개의 LPU가 조율되어 작동해야 합니다.

성능 벤치마크

처리량 비교

Groq의 추론 속도는 GPU 기반 솔루션을 크게 능가합니다:⁶

10배의 속도 이점은 애플리케이션 가능성을 완전히 바꿔놓습니다. 다중 턴 대화가 사용자가 지연 시간을 느끼기 전에 완료됩니다. 복잡한 추론 체인이 몇 분이 아닌 몇 초 만에 실행됩니다.

에너지 효율성

LPU 아키텍처는 상당한 에너지 이점을 제공합니다:⁷

토큰당 에너지: - Groq LPU: 토큰당 1-3 줄 - GPU 기반 추론: 토큰당 10-30 줄

아키텍처 수준에서 Groq LPU는 GPU보다 최대 10배 더 에너지 효율적으로 작동합니다. 대규모 추론을 실행하는 조직의 경우, 에너지 절감이 상당한 비용 절감으로 이어집니다.

비용 고려사항

속도 이점에는 트레이드오프가 따릅니다:⁸

하드웨어 비용: Llama 2 70B를 실행하는 동등한 처리량 조건에서, 일부 분석에 따르면 Groq 하드웨어 비용이 H100 배포보다 40배 높은 것으로 보고됩니다.

메모리 제약: 제한된 온칩 SRAM은 더 큰 모델에 더 많은 칩이 필요함을 의미합니다. 70B 모델을 원활하게 서비스하려면 수백 개의 LPU가 필요하며, 이는 상당한 자본 투자를 요구합니다.

총소유비용: 지연 시간에 민감한 워크로드에서는 GPU 대안이 요구사항을 충족할 수 없는 경우 방정식이 달라집니다. 300ms 미만의 응답 시간이 비즈니스 애플리케이션을 가능하게 할 때, 비교 대상은 Groq 대 더 저렴한 대안이 아니라 Groq 대 불가능 사이가 됩니다.

GroqCloud 플랫폼

API 접근

GroqCloud는 Groq 추론 인프라에 대한 관리형 접근을 제공합니다:⁹

가격 (2025년 12월): - Llama 4 Scout: 입력 토큰 $0.11/M, 출력 토큰 $0.34/M - Llama 3 70B: 입력 토큰 $0.59/M, 출력 토큰 $0.79/M - Mixtral 8×7B: 비슷한 품질의 모델과 경쟁력 있는 가격

성능 보장: - 대부분의 모델에서 300ms 미만의 첫 토큰 생성 시간 - 예측 불가능한 스파이크 없는 결정적 지연 시간 - 부하 상태에서도 일관된 처리량

개발자 경험: - OpenAI 호환 API 형식 - 기존 제공업체에서 간단한 마이그레이션 - 실험을 위한 무료 티어 - 종량제 확장

지원 모델

GroqCloud는 주요 오픈소스 모델을 지원합니다:

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

기타 모델: - Mixtral 8×7B - Gemma 7B - Whisper (음성-텍스트 변환) - PlayAI Dialog (텍스트-음성 변환)

엔터프라이즈 옵션

GroqCloud for Enterprises:¹⁰ - 전용 LPU 용량 - 서비스 수준 계약 - 엔터프라이즈 지원 - 커스텀 통합

GroqRack (온프레미스): - 데이터 상주 규정 준수 - 프라이빗 인프라 배포 - 민감한 워크로드를 위한 에어갭 옵션 - 하드웨어에 대한 완전한 제어

실시간 애플리케이션

음성 AI

Groq의 일관된 저지연은 자연스러운 음성 상호작용을 가능하게 합니다:¹¹

성능 요구사항: - 음성 애플리케이션은 300ms 미만의 응답 지연 시간 필요 - 500ms 이상에서는 자연스러운 대화 리듬이 깨짐 - GPU 추론은 부하 스파이크 시 이러한 임계값을 종종 초과

Groq의 장점: - 결정적 지연 시간으로 대화 흐름 유지 - Dialog 모델이 초당 140자 제공 (실시간의 10배) - 음성-텍스트 및 텍스트-음성 모델 사용 가능

파트너십: - 텍스트-음성 변환을 위한 PlayAI Dialog - 감정 지능형 음성을 위한 Hume AI - 실시간 통신 인프라를 위한 LiveKit

구현 패턴:

음성 → Whisper (STT) → LLM 추론 → Dialog (TTS) → 오디오
          Groq에서        Groq에서      Groq에서

전체 파이프라인이 Groq 인프라에서 실행되어 서비스 간 지연 시간을 최소화합니다.

대화형 에이전트

에이전트 AI 워크플로우는 추론 속도의 이점을 누립니다:¹²

기존 GPU의 한계: - 도구 호출에 순차적 LLM 호출 필요 - 10-30 tok/s 속도로 눈에 띄는 지연 발생 - 다단계 추론 체인이 몇 분 소요

Groq 지원 워크플로우: - 300-1,000+ tok/s로 도구 사용이 즉각적 - 복잡한 추론 체인이 몇 초 만에 완료 - 사용자가 AI를 느리지 않고 반응적으로 경험

사용 사례: - 실시간 응답이 필요한 고객 지원 자동화 - 즉각적인 피드백을 제공하는 대화형 튜터링 - 빠른 반복 주기를 가진 코드 어시스턴트

실시간 번역

저지연 추론은 동시 번역을 가능하게 합니다:

요구사항: - 발화되는 대로 음성 번역 - 화자 속도 유지 - 대화 타이밍 보존

구현: - 음성 인식을 통해 오디오 스트리밍 - 최소 버퍼로 텍스트 번역 - 번역된 음성 출력 생성 - 총 파이프라인 지연 시간 500ms 미만

Groq 사용 시기

이상적인 워크로드

지연 시간이 중요한 애플리케이션: - 음성 어시스턴트 및 대화형 AI - 실시간 번역 및 전사 - 인터랙티브 게임 AI - 즉각적인 응답이 필요한 고객 대면 챗봇

다단계 추론: - 도구 호출이 있는 에이전트 워크플로우 - 사고 체인 추론 - 복잡한 의사결정 트리 - 반복적 개선 루프

일관된 성능 요구사항: - SLA에 구속된 애플리케이션 - 예측 가능한 지연 시간이 필요한 프로덕션 서비스 - 평균만큼 분산도 중요한 애플리케이션

덜 적합한 워크로드

학습: Groq은 모델 학습을 지원하지 않습니다. 조직은 학습을 위해 GPU 인프라가 필요하며, 추론에만 Groq을 사용합니다.¹³

배치 처리: 고처리량 배치 작업은 요청별 지연 시간보다 총 처리 시간을 최적화합니다. GPU 클러스터는 종종 오프라인 배치 워크로드에 더 나은 경제성을 제공합니다.

초대형 모델: 현재 LPU 용량 제약(1T+ 파라미터)을 초과하는 모델은 Groq이 추가 확장될 때까지 GPU 솔루션이 필요할 수 있습니다.

엣지 배포: LPU 인프라는 현재 데이터센터 배포가 필요합니다. 엣지 사용 사례는 온디바이스 솔루션이 필요합니다.

의사결정 프레임워크

인프라 배포

GroqCloud 통합

대부분의 조직은 클라우드 API를 통해 Groq에 접근합니다:

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": "양자 컴퓨팅을 간략히 설명해주세요"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

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

통합 고려사항: - OpenAI 호환 API로 마이그레이션 간소화 - Python, JavaScript 및 기타 언어용 SDK 제공 - 실시간 토큰 전달을 위한 스트리밍 지원

온프레미스 배포

GroqRack은 엔터프라이즈 온프레미스 옵션을 제공합니다:¹⁴

구성요소: - 랙 규모 LPU 클러스터 - 네트워킹 인프라 - 관리 소프트웨어 - 냉각 요구사항 (표준 공냉)

요구사항: - 데이터센터 공간 및 전력 - 모델 서빙을 위한 네트워크 연결 - 운영을 위한 기술 인력 - 초기 자본 투자

사용 사례: - 데이터 주권 요구사항 - 규제 산업 (의료, 금융) - 에어갭 환경 - 커스텀 통합 필요

하이브리드 아키텍처

많은 조직이 Groq과 GPU 인프라를 결합합니다:

패턴 1: 프로덕션에 Groq, 개발에 GPU - GPU 클러스터에서 학습 및 파인튜닝 - 프로덕션 지연 시간을 위해 Groq에서 추론 배포 - 각 단계에 최적화된 별도 인프라

패턴 2: 지연 시간 중요 시 Groq, 배치에 GPU - Groq에서 실시간 추론 - GPU에서 배치 처리 및 분석 - 지연 시간 요구사항에 따라 요청 라우팅

패턴 3: 프리미엄 티어로서의 Groq - 프리미엄 고객에게 빠른 추론 제공 - 표준 티어에 GPU 추론 - 성능에 따른 가격 차별화

글로벌 인프라

데이터센터 현황

Groq은 여러 지역에서 데이터센터를 운영합니다:¹⁵

위치 (2025년): - 미국 (여러 곳) - 캐나다 - 유럽 - 중동

확장 계획: - 담맘 데이터센터를 위한 사우디아라비아 15억 달러 투자 - 목표: 100만 LPU

[번역을 위해 내용 생략]