Groq LPU-infrastructuur: AI-inferentie met ultralage latentie

Bijgewerkt op 11 december 2025

Update december 2025: Groq LPU levert Llama 2 70B met 300 tokens/sec—10x sneller dan H100-clusters. Meta werkt samen met Groq voor de officiële Llama API (april 2025). Meer dan 1,9 miljoen ontwikkelaars gebruiken GroqCloud met enterprise-implementaties bij Dropbox, Volkswagen en Riot Games. Deterministische uitvoering via programmeerbare assemblagelijn bereikt sub-milliseconde latentie die onmogelijk is op GPU's.

Groq's LPU-inferentie-engine levert Llama 2 70B met 300 tokens per seconde—tien keer sneller dan NVIDIA H100-clusters die hetzelfde model draaien.¹ Het snelheidsverschil transformeerde de verwachtingen voor wat real-time AI-toepassingen kunnen bereiken. Spraakassistenten die stroef aanvoelden bij GPU-inferentiesnelheden worden conversationeel. Meerstaps agentische workflows die ooit geduld vereisten, worden direct voltooid. Voor workloads waar latentie belangrijker is dan doorvoerdichtheid, biedt Groq's Language Processing Unit mogelijkheden die GPU's niet kunnen evenaren.

Meta en Groq kondigden in april 2025 een partnerschap aan om snelle inferentie te leveren voor de officiële Llama API, waardoor ontwikkelaars de snelste en meest kosteneffectieve manier krijgen om Llama-modellen te draaien.² Meer dan 1,9 miljoen ontwikkelaars gebruiken nu GroqCloud, met enterprise-implementaties bij bedrijven waaronder Dropbox, Volkswagen en Riot Games. Begrijpen wanneer en hoe je Groq's unieke architectuur kunt benutten, helpt organisaties AI-toepassingen te bouwen die anders onmogelijk zouden zijn binnen latentiebeperkingen.

De LPU-architectuur

Groq's Language Processing Unit vertegenwoordigt een fundamentele afwijking van GPU-gebaseerde inferentie:³

Ontwerpprincipes

Software-first architectuur: De LPU-architectuur begon met softwarevereisten—specifiek de lineaire algebra-berekeningen die AI-inferentie domineren. In plaats van grafische processors aan te passen voor inferentie, ontwierp Groq silicium dat vanaf de basis is geoptimaliseerd voor taalmodel-workloads.

Deterministische uitvoering: GPU's bereiken hoge doorvoer door complexe scheduling en geheugenhiërarchieën die variabele latentie introduceren. De LPU elimineert deze onvoorspelbaarheid door een programmeerbare assemblage-lijn architectuur waarbij de compiler precies weet wanneer data bij elke berekeningsfase aankomt.

On-chip SRAM: In plaats van te vertrouwen op high-bandwidth memory (HBM) benaderd via complexe cache-hiërarchieën, integreert de LPU honderden megabytes aan on-chip SRAM als primaire gewichtsopslag. SRAM-toegang draait ongeveer 20 keer sneller dan HBM, waardoor rekeneenheden gewichten op volle snelheid kunnen ophalen.

Technische specificaties

LPU v1 (Eerste generatie):⁴ - 750 TOPS bij INT8-precisie - 188 TeraFLOPS bij FP16-precisie - 230 MB on-chip SRAM - 80 TB/s interne bandbreedte - 320×320 fused dot product matrixvermenigvuldiging - 5.120 Vector ALU's - 14nm-proces, 25×29 mm die - 900 MHz nominale klokfrequentie - Rekendichtheid: >1 TeraOp/s per mm²

LPU v2 (Tweede generatie): - Samsung 4nm-procesknooppunt - Verbeterde prestaties en efficiëntie - Productie schaalt op gedurende 2025

Chip-naar-chip schaling

Grote taalmodellen vereisen meerdere LPU's die gecoördineerd samenwerken:⁵

Plesiochronoon protocol: Groq ontwikkelde een chip-naar-chip communicatieprotocol dat natuurlijke klokdrift opheft en honderden LPU's uitlijnt om als één logische kern te functioneren. De compiler voorspelt precies wanneer data tussen chips aankomt, waardoor deterministische uitvoering over het hele systeem behouden blijft.

Tensor-parallellisme: Gewichtsdistributie over LPU's maakt het mogelijk om modellen te serveren die groter zijn dan de SRAM-capaciteit van een enkele chip. Het draaien van Llama 2 70B vereist ongeveer 576 LPU's die gecoördineerd samenwerken.

Prestatiebenchmarks

Doorvoervergelijking

Groq's inferentiesnelheid overtreft GPU-gebaseerde oplossingen dramatisch:⁶

Het 10x snelheidsvoordeel transformeert toepassingsmogelijkheden. Multi-turn conversaties worden voltooid voordat gebruikers latentie opmerken. Complexe redeneerketens worden in seconden uitgevoerd in plaats van minuten.

Energie-efficiëntie

De LPU-architectuur levert aanzienlijke energievoordelen:⁷

Energie per token: - Groq LPU: 1-3 joule per token - GPU-gebaseerde inferentie: 10-30 joule per token

Op architecturaal niveau werken Groq LPU's tot 10x energie-efficiënter dan GPU's. Voor organisaties die inferentie op schaal draaien, stapelen energiebesparingen zich op tot significante kostenreductie.

Kostenoverwegingen

Snelheidsvoordelen komen met afwegingen:⁸

Hardwarekosten: Onder equivalente doorvoercondities voor Llama 2 70B liggen de Groq-hardwarekosten volgens sommige analyses naar verluidt 40x hoger dan H100-implementaties.

Geheugenbeperkingen: Beperkte on-chip SRAM betekent dat grotere modellen meer chips vereisen. Het soepel serveren van een 70B-model vereist honderden LPU's, wat aanzienlijke kapitaalvereisten creëert.

Totale eigendomskosten: De vergelijking verschuift voor latentiegevoelige workloads waar GPU-alternatieven niet aan de vereisten kunnen voldoen. Wanneer sub-300ms responstijd een bedrijfstoepassing mogelijk maakt, wordt de vergelijking Groq versus onhaalbaarheid in plaats van Groq versus goedkopere alternatieven.

GroqCloud-platform

API-toegang

GroqCloud biedt beheerde toegang tot Groq-inferentie-infrastructuur:⁹

Prijzen (december 2025): - Llama 4 Scout: $0,11/M input tokens, $0,34/M output tokens - Llama 3 70B: $0,59/M input tokens, $0,79/M output tokens - Mixtral 8×7B: Concurrerend met vergelijkbare kwaliteitsmodellen

Prestatiegaranties: - Sub-300ms time-to-first-token voor de meeste modellen - Deterministische latentie zonder onvoorspelbare pieken - Consistente doorvoer onder belasting

Ontwikkelaarservaring: - OpenAI-compatibel API-formaat - Eenvoudige migratie van bestaande providers - Gratis tier voor experimenteren - Pay-as-you-go schaling

Beschikbare modellen

GroqCloud ondersteunt belangrijke open-source modellen:

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

Andere modellen: - Mixtral 8×7B - Gemma 7B - Whisper (spraak-naar-tekst) - PlayAI Dialog (tekst-naar-spraak)

Enterprise-opties

GroqCloud voor Enterprises:¹⁰ - Dedicated LPU-capaciteit - Service level agreements - Enterprise-ondersteuning - Aangepaste integraties

GroqRack (On-premises): - Naleving van dataresidentie - Privé-infrastructuurimplementatie - Air-gapped opties voor gevoelige workloads - Volledige controle over hardware

Real-time toepassingen

Voice AI

Groq's consistente lage latentie maakt natuurlijke spraakinteracties mogelijk:¹¹

Prestatievereisten: - Spraaktoepassingen vereisen sub-300ms responslatentie - Natuurlijk conversatieritme breekt boven 500ms - GPU-inferentie overschrijdt deze drempels vaak tijdens belastingspieken

Groq-voordelen: - Deterministische latentie behoudt de conversatiestroom - Dialog-model levert 140 tekens/seconde (10x realtime) - Spraak-naar-tekst en tekst-naar-spraak modellen beschikbaar

Partnerschappen: - PlayAI Dialog voor tekst-naar-spraak - Hume AI voor emotioneel intelligente spraak - LiveKit voor real-time communicatie-infrastructuur

Implementatiepatroon:

Spraak → Whisper (STT) → LLM-redenering → Dialog (TTS) → Audio
           op Groq          op Groq         op Groq

De gehele pipeline draait op Groq-infrastructuur, wat cross-service latentie minimaliseert.

Conversationele agents

Agentische AI-workflows profiteren van inferentiesnelheid:¹²

Traditionele GPU-beperkingen: - Tool-aanroepen vereisen sequentiële LLM-aanroepingen - 10-30 tok/s snelheid creëert merkbare vertragingen - Meerstaps redeneerketens duren minuten

Groq-enabled workflows: - 300-1.000+ tok/s maakt toolgebruik instantaan - Complexe redeneerketens worden in seconden voltooid - Gebruikers ervaren AI als responsief in plaats van traag

Use cases: - Klantenservice-automatisering die real-time reacties vereist - Interactief tutoren met directe feedback - Code-assistenten met snelle iteratiecycli

Real-time vertaling

Lage-latentie inferentie maakt simultaanvertaling mogelijk:

Vereisten: - Vertaal spraak terwijl deze plaatsvindt - Behoud het tempo van de spreker - Behoud conversatietiming

Implementatie: - Stream audio door spraakherkenning - Vertaal tekst met minimale buffer - Genereer vertaalde spraakuitvoer - Totale pipeline-latentie onder 500ms

Wanneer Groq te gebruiken

Ideale workloads

Latentiekritische toepassingen: - Spraakassistenten en conversationele AI - Real-time vertaling en transcriptie - Interactieve gaming-AI - Klantgerichte chatbots die directe respons vereisen

Meerstaps redenering: - Agent-workflows met tool-aanroepen - Chain-of-thought redenering - Complexe beslisbomen - Iteratieve verfijningslussen

Consistente prestatievereisten: - SLA-gebonden toepassingen - Productieservices die voorspelbare latentie vereisen - Toepassingen waar variantie net zo belangrijk is als het gemiddelde

Minder geschikte workloads

Training: Groq ondersteunt geen modeltraining. Organisaties hebben GPU-infrastructuur nodig voor training en gebruiken Groq alleen voor inferentie.¹³

Batchverwerking: High-throughput batchtaken optimaliseren voor totale verwerkingstijd in plaats van per-request latentie. GPU-clusters bieden vaak betere economie voor offline batchworkloads.

Ultragrote modellen: Modellen die de huidige LPU-capaciteitsbeperkingen overschrijden (1T+ parameters) hebben mogelijk GPU-oplossingen nodig totdat Groq verder schaalt.

Edge-implementatie: LPU-infrastructuur vereist momenteel datacenter-implementatie. Edge use cases hebben on-device oplossingen nodig.

Beslissingskader

Infrastructuurimplementatie

GroqCloud-integratie

De meeste organisaties krijgen toegang tot Groq via de 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": "Leg kwantumcomputing kort uit"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

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

Integratie-overwegingen: - OpenAI-compatibele API vereenvoudigt migratie - SDK's beschikbaar voor Python, JavaScript en andere talen - Streaming-ondersteuning voor real-time tokenlevering

On-premises implementatie

GroqRack biedt enterprise on-premises opties:¹⁴

Componenten: - Rack-schaal LPU-clusters - Netwerkinfrastructuur - Beheersoftware - Koelingsvereisten (standaard luchtkoeling)

Vereisten: - Datacenterruimte en stroom - Netwerkconnectiviteit voor model-serving - Technisch personeel voor operaties - Initiële kapitaalinvestering

Use cases: - Datasoevereiniteitsvereisten - Gereguleerde industrieën (gezondheidszorg, financiën) - Air-gapped omgevingen - Aangepaste integratiebehoeften

Hybride architecturen

Veel organisaties combineren Groq met GPU-infrastructuur:

Patroon 1: Groq voor productie, GPU voor ontwikkeling - Train en fine-tune op GPU-clusters - Implementeer inferentie op Groq voor productielatentie - Gescheiden infrastructuur geoptimaliseerd voor elke fase

Patroon 2: Groq voor latentiekritisch, GPU voor batch - Real-time inferentie op Groq - Batchverwerking en analytics op GPU - Routeer verzoeken op basis van latentievereisten

Patroon 3: Groq als premium tier - Bied snelle inferentie voor premium klanten - GPU-inferentie voor standaard tier - Prijsdifferentiatie op basis van prestaties

Wereldwijde infrastructuur

Datacenter-aanwezigheid

Groq exploiteert datacenters in meerdere regio's:¹⁵

Locaties (2025): - Verenigde Staten (meerdere) - Canada - Europa - Midden-Oosten

Uitbreidingsplannen: - $1,5 miljard investering in Saoedi-Arabië voor datacenter in Dammam - Doel: 1 miljoen LPU's

[Inhoud ingekort voor vertaling]