Infraestrutura LPU da Groq: Inferência de IA com Latência Ultra-Baixa
Atualizado em 11 de dezembro de 2025
Atualização de dezembro de 2025: O LPU da Groq entrega o Llama 2 70B a 300 tokens/seg—10x mais rápido que clusters de H100. Meta em parceria com a Groq para a API oficial do Llama (abril de 2025). Mais de 1,9 milhão de desenvolvedores usando o GroqCloud com implantações empresariais na Dropbox, Volkswagen e Riot Games. Execução determinística via linha de montagem programável alcançando latência sub-milissegundo impossível em GPUs.
O motor de inferência LPU da Groq entrega o Llama 2 70B a 300 tokens por segundo—dez vezes mais rápido que clusters NVIDIA H100 executando o mesmo modelo.¹ A diferença de velocidade transformou as expectativas sobre o que aplicações de IA em tempo real podem realizar. Assistentes de voz que pareciam travados nas velocidades de inferência de GPU tornam-se conversacionais. Fluxos de trabalho agênticos de múltiplas etapas que antes exigiam paciência são concluídos instantaneamente. Para cargas de trabalho onde a latência importa mais que a densidade de throughput, a Unidade de Processamento de Linguagem da Groq oferece capacidades que GPUs não conseguem igualar.
Meta e Groq anunciaram uma parceria em abril de 2025 para entregar inferência rápida para a API oficial do Llama, oferecendo aos desenvolvedores o caminho mais rápido e econômico para executar modelos Llama.² Mais de 1,9 milhão de desenvolvedores agora usam o GroqCloud, com implantações empresariais em empresas incluindo Dropbox, Volkswagen e Riot Games. Entender quando e como aproveitar a arquitetura única da Groq ajuda organizações a construir aplicações de IA que seriam impossíveis dentro das restrições de latência.
A arquitetura LPU
A Unidade de Processamento de Linguagem da Groq representa uma mudança fundamental em relação à inferência baseada em GPU:³
Princípios de design
Arquitetura software-first: A arquitetura LPU começou com requisitos de software—especificamente os cálculos de álgebra linear que dominam a inferência de IA. Em vez de adaptar processadores gráficos para inferência, a Groq projetou silício otimizado desde o início para cargas de trabalho de modelos de linguagem.
Execução determinística: GPUs alcançam alto throughput através de agendamento complexo e hierarquias de memória que introduzem latência variável. O LPU elimina essa imprevisibilidade através de uma arquitetura de linha de montagem programável onde o compilador sabe exatamente quando os dados chegarão em cada estágio de computação.
SRAM on-chip: Em vez de depender de memória de alta largura de banda (HBM) acessada através de hierarquias de cache complexas, o LPU integra centenas de megabytes de SRAM on-chip como armazenamento primário de pesos. O acesso à SRAM é aproximadamente 20 vezes mais rápido que HBM, permitindo que as unidades de computação puxem pesos em velocidade máxima.
Especificações técnicas
LPU v1 (Primeira Geração):⁴ - 750 TOPS em precisão INT8 - 188 TeraFLOPS em precisão FP16 - 230 MB de SRAM on-chip - 80 TB/s de largura de banda interna - Multiplicação de matrizes de produto escalar fundido 320×320 - 5.120 ALUs vetoriais - Processo de 14nm, die de 25×29 mm - Frequência de clock nominal de 900 MHz - Densidade computacional: >1 TeraOp/s por mm²
LPU v2 (Segunda Geração): - Nó de processo Samsung 4nm - Desempenho e eficiência aprimorados - Produção em ramp-up durante 2025
Escalabilidade chip-a-chip
Grandes modelos de linguagem requerem múltiplos LPUs trabalhando em coordenação:⁵
Protocolo plesiócrono: A Groq desenvolveu um protocolo de comunicação chip-a-chip que cancela a deriva natural do clock e alinha centenas de LPUs para atuarem como um único núcleo lógico. O compilador prevê exatamente quando os dados chegam entre os chips, mantendo execução determinística em todo o sistema.
Paralelismo de tensores: A distribuição de pesos entre LPUs permite servir modelos maiores que a capacidade de SRAM de um único chip. Executar o Llama 2 70B requer aproximadamente 576 LPUs trabalhando em coordenação.
Benchmarks de desempenho
Comparação de throughput
A velocidade de inferência da Groq excede dramaticamente soluções baseadas em GPU:⁶
| Modelo | 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 |
A vantagem de velocidade de 10x transforma as possibilidades de aplicação. Conversas com múltiplos turnos completam antes que os usuários percebam latência. Cadeias de raciocínio complexas executam em segundos em vez de minutos.
Eficiência energética
A arquitetura LPU entrega vantagens energéticas substanciais:⁷
Energia por token: - Groq LPU: 1-3 joules por token - Inferência baseada em GPU: 10-30 joules por token
Em nível arquitetural, os LPUs da Groq operam até 10x mais eficientes em energia que GPUs. Para organizações executando inferência em escala, a economia de energia se acumula em redução significativa de custos.
Considerações de custo
Vantagens de velocidade vêm com trade-offs:⁸
Custo de hardware: Sob condições equivalentes de throughput executando Llama 2 70B, o custo do hardware Groq supostamente é 40x maior que implantações H100 segundo algumas análises.
Restrições de memória: SRAM on-chip limitada significa que modelos maiores requerem mais chips. Servir um modelo 70B suavemente requer centenas de LPUs, criando requisitos substanciais de capital.
Custo total de propriedade: A equação muda para cargas de trabalho sensíveis à latência onde alternativas GPU não conseguem atender aos requisitos. Quando tempo de resposta sub-300ms viabiliza uma aplicação de negócios, a comparação se torna Groq versus inviabilidade em vez de Groq versus alternativas mais baratas.
Plataforma GroqCloud
Acesso via API
O GroqCloud fornece acesso gerenciado à infraestrutura de inferência da Groq:⁹
Preços (dezembro de 2025): - Llama 4 Scout: $0,11/M tokens de entrada, $0,34/M tokens de saída - Llama 3 70B: $0,59/M tokens de entrada, $0,79/M tokens de saída - Mixtral 8×7B: Competitivo com modelos de qualidade comparável
Garantias de desempenho: - Time-to-first-token sub-300ms para a maioria dos modelos - Latência determinística sem picos imprevisíveis - Throughput consistente sob carga
Experiência do desenvolvedor: - Formato de API compatível com OpenAI - Migração simples de provedores existentes - Camada gratuita para experimentação - Escalonamento pay-as-you-go
Modelos disponíveis
O GroqCloud suporta os principais modelos open-source:
Família Llama: - Llama 3 8B, 70B - Llama 3.1 8B, 70B, 405B - Llama 4 Scout, Maverick
Outros modelos: - Mixtral 8×7B - Gemma 7B - Whisper (speech-to-text) - PlayAI Dialog (text-to-speech)
Opções empresariais
GroqCloud para Empresas:¹⁰ - Capacidade LPU dedicada - Acordos de nível de serviço - Suporte empresarial - Integrações customizadas
GroqRack (On-premises): - Conformidade com residência de dados - Implantação de infraestrutura privada - Opções air-gapped para cargas de trabalho sensíveis - Controle total sobre o hardware
Aplicações em tempo real
IA de voz
A latência consistentemente baixa da Groq permite interações de voz naturais:¹¹
Requisitos de desempenho: - Aplicações de voz requerem latência de resposta sub-300ms - O ritmo natural da conversa quebra acima de 500ms - Inferência GPU frequentemente excede esses limites durante picos de carga
Vantagens da Groq: - Latência determinística mantém o fluxo da conversa - Modelo Dialog entrega 140 caracteres/segundo (10x tempo real) - Modelos speech-to-text e text-to-speech disponíveis
Parcerias: - PlayAI Dialog para text-to-speech - Hume AI para voz emocionalmente inteligente - LiveKit para infraestrutura de comunicação em tempo real
Padrão de implementação:
Fala → Whisper (STT) → Raciocínio LLM → Dialog (TTS) → Áudio
na Groq na Groq na Groq
Todo o pipeline roda na infraestrutura Groq, minimizando latência entre serviços.
Agentes conversacionais
Fluxos de trabalho de IA agêntica se beneficiam da velocidade de inferência:¹²
Limitações tradicionais de GPU: - Chamadas de ferramentas requerem invocações sequenciais de LLM - Velocidade de 10-30 tok/s cria atrasos perceptíveis - Cadeias de raciocínio de múltiplas etapas levam minutos
Fluxos de trabalho habilitados pela Groq: - 300-1.000+ tok/s torna o uso de ferramentas instantâneo - Cadeias de raciocínio complexas completam em segundos - Usuários experienciam a IA como responsiva em vez de lenta
Casos de uso: - Automação de suporte ao cliente requerendo respostas em tempo real - Tutoria interativa com feedback imediato - Assistentes de código com ciclos de iteração rápidos
Tradução em tempo real
Inferência de baixa latência permite tradução simultânea:
Requisitos: - Traduzir fala conforme ocorre - Manter o ritmo do falante - Preservar o timing conversacional
Implementação: - Transmitir áudio através de reconhecimento de fala - Traduzir texto com buffer mínimo - Gerar saída de fala traduzida - Latência total do pipeline abaixo de 500ms
Quando usar Groq
Cargas de trabalho ideais
Aplicações críticas em latência: - Assistentes de voz e IA conversacional - Tradução e transcrição em tempo real - IA de jogos interativos - Chatbots voltados ao cliente requerendo resposta instantânea
Raciocínio de múltiplas etapas: - Fluxos de trabalho de agentes com chamada de ferramentas - Raciocínio chain-of-thought - Árvores de decisão complexas - Loops de refinamento iterativo
Requisitos de desempenho consistente: - Aplicações vinculadas a SLA - Serviços de produção requerendo latência previsível - Aplicações onde variância importa tanto quanto a média
Cargas de trabalho menos adequadas
Treinamento: A Groq não suporta treinamento de modelos. Organizações precisam de infraestrutura GPU para treinamento, usando Groq apenas para inferência.¹³
Processamento em lote: Trabalhos em lote de alto throughput otimizam para tempo total de processamento em vez de latência por requisição. Clusters GPU frequentemente fornecem melhor economia para cargas de trabalho em lote offline.
Modelos ultra-grandes: Modelos excedendo as restrições atuais de capacidade do LPU (1T+ parâmetros) podem requerer soluções GPU até a Groq escalar mais.
Implantação na borda: A infraestrutura LPU atualmente requer implantação em data center. Casos de uso na borda precisam de soluções on-device.
Framework de decisão
| Fator | Escolha Groq | Escolha GPU |
|---|---|---|
| Requisito de latência | <300ms crítico | Tolerante a latência |
| Padrão de carga | Interativo, tempo real | Lote, offline |
| Tamanho do modelo | <405B parâmetros | Qualquer tamanho |
| Caso de uso | Apenas inferência | Treinamento + inferência |
| Sensibilidade a custo | Latência > custo | Custo > latência |
Implantação de infraestrutura
Integração com GroqCloud
A maioria das organizações acessa a Groq através da API cloud:
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": "Explique computação quântica brevemente"}
],
temperature=0.7,
max_tokens=500
)
print(response.choices[0].message.content)
Considerações de integração: - API compatível com OpenAI simplifica migração - SDKs disponíveis para Python, JavaScript e outras linguagens - Suporte a streaming para entrega de tokens em tempo real
Implantação on-premises
O GroqRack fornece opções on-premises empresariais:¹⁴
Componentes: - Clusters LPU em escala de rack - Infraestrutura de rede - Software de gerenciamento - Requisitos de refrigeração (refrigeração a ar padrão)
Requisitos: - Espaço e energia de data center - Conectividade de rede para servir modelos - Equipe técnica para operações - Investimento inicial de capital
Casos de uso: - Requisitos de soberania de dados - Indústrias regulamentadas (saúde, finanças) - Ambientes air-gapped - Necessidades de integração customizada
Arquiteturas híbridas
Muitas organizações combinam Groq com infraestrutura GPU:
Padrão 1: Groq para produção, GPU para desenvolvimento - Treinar e ajustar em clusters GPU - Implantar inferência na Groq para latência de produção - Infraestrutura separada otimizada para cada fase
Padrão 2: Groq para crítico em latência, GPU para lote - Inferência em tempo real na Groq - Processamento em lote e analytics em GPU - Rotear requisições baseado em requisitos de latência
Padrão 3: Groq como camada premium - Oferecer inferência rápida para clientes premium - Inferência GPU para camada padrão - Diferenciar preço baseado em desempenho
Infraestrutura global
Presença em data centers
A Groq opera data centers em múltiplas regiões:¹⁵
Localizações (2025): - Estados Unidos (múltiplos) - Canadá - Europa - Oriente Médio
Planos de expansão: - Investimento de $1,5 bilhão na Arábia Saudita para data center em Dammam - Meta: 1 milhão de LPUs
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