โครงสร้างพื้นฐาน Groq LPU: การประมวลผล AI แบบ Inference ที่มีความหน่วงต่ำมาก
อัปเดตเมื่อ 11 ธันวาคม 2025
อัปเดตเดือนธันวาคม 2025: Groq LPU สามารถประมวลผล Llama 2 70B ได้ที่ 300 โทเค็น/วินาที—เร็วกว่าคลัสเตอร์ H100 ถึง 10 เท่า Meta ร่วมมือกับ Groq สำหรับ Llama API อย่างเป็นทางการ (เมษายน 2025) นักพัฒนากว่า 1.9 ล้านคนใช้งาน GroqCloud พร้อมการใช้งานระดับองค์กรที่ Dropbox, Volkswagen และ Riot Games การประมวลผลแบบ Deterministic ผ่านสายการประกอบที่โปรแกรมได้ ทำให้เกิดความหน่วงต่ำกว่ามิลลิวินาทีซึ่งเป็นไปไม่ได้บน GPU
เครื่องยนต์ Inference ของ Groq LPU สามารถประมวลผล Llama 2 70B ได้ที่ 300 โทเค็นต่อวินาที—เร็วกว่าคลัสเตอร์ NVIDIA H100 ที่รันโมเดลเดียวกันถึง 10 เท่า¹ ความแตกต่างด้านความเร็วนี้เปลี่ยนความคาดหวังว่าแอปพลิเคชัน AI แบบเรียลไทม์สามารถทำอะไรได้บ้าง ผู้ช่วยเสียงที่รู้สึกติดขัดด้วยความเร็ว Inference ของ GPU กลายเป็นการสนทนาที่ลื่นไหล เวิร์กโฟลว์แบบ Agentic หลายขั้นตอนที่เคยต้องรอคอยนานก็เสร็จสมบูรณ์ในทันที สำหรับงานที่ความหน่วงสำคัญกว่าความหนาแน่นของปริมาณงาน Language Processing Unit ของ Groq มอบความสามารถที่ GPU ไม่สามารถเทียบได้
Meta และ Groq ประกาศความร่วมมือในเดือนเมษายน 2025 เพื่อส่งมอบ Inference ที่รวดเร็วสำหรับ Llama API อย่างเป็นทางการ ให้นักพัฒนามีเส้นทางที่เร็วที่สุดและคุ้มค่าที่สุดในการรันโมเดล Llama² ปัจจุบันมีนักพัฒนากว่า 1.9 ล้านคนใช้งาน GroqCloud พร้อมการใช้งานระดับองค์กรที่บริษัทต่างๆ รวมถึง Dropbox, Volkswagen และ Riot Games การเข้าใจว่าเมื่อใดและอย่างไรที่จะใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรมที่เป็นเอกลักษณ์ของ Groq ช่วยให้องค์กรสร้างแอปพลิเคชัน AI ที่ไม่เช่นนั้นจะเป็นไปไม่ได้ภายใต้ข้อจำกัดด้านความหน่วง
สถาปัตยกรรม LPU
Language Processing Unit ของ Groq แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานจาก Inference แบบ GPU:³
หลักการออกแบบ
สถาปัตยกรรมที่เน้นซอฟต์แวร์เป็นหลัก: สถาปัตยกรรม LPU เริ่มต้นจากข้อกำหนดของซอฟต์แวร์—โดยเฉพาะการคำนวณพีชคณิตเชิงเส้นที่ครองการประมวลผล AI Inference แทนที่จะดัดแปลงโปรเซสเซอร์กราฟิกสำหรับ Inference Groq ออกแบบซิลิกอนที่ปรับแต่งตั้งแต่พื้นฐานสำหรับงานโมเดลภาษา
การประมวลผลแบบ Deterministic: GPU ได้ปริมาณงานสูงผ่านการจัดตารางที่ซับซ้อนและลำดับชั้นหน่วยความจำที่ทำให้เกิดความหน่วงที่แปรผัน LPU กำจัดความไม่แน่นอนนี้ผ่านสถาปัตยกรรมสายการประกอบที่โปรแกรมได้ ซึ่งคอมไพเลอร์รู้แน่ชัดว่าข้อมูลจะมาถึงแต่ละขั้นตอนการคำนวณเมื่อใด
SRAM บนชิป: แทนที่จะพึ่งพาหน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง (HBM) ที่เข้าถึงผ่านลำดับชั้นแคชที่ซับซ้อน LPU รวม SRAM บนชิปหลายร้อยเมกะไบต์เป็นที่เก็บน้ำหนักหลัก การเข้าถึง SRAM ทำงานเร็วกว่า HBM ประมาณ 20 เท่า ทำให้หน่วยคำนวณสามารถดึงน้ำหนักได้เต็มความเร็ว
ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค
LPU v1 (รุ่นแรก):⁴ - 750 TOPS ที่ความแม่นยำ INT8 - 188 TeraFLOPS ที่ความแม่นยำ FP16 - SRAM บนชิป 230 MB - แบนด์วิดท์ภายใน 80 TB/s - การคูณเมทริกซ์ Fused Dot Product ขนาด 320×320 - Vector ALU 5,120 ตัว - กระบวนการผลิต 14nm ขนาดไดย์ 25×29 mm - ความถี่สัญญาณนาฬิกาปกติ 900 MHz - ความหนาแน่นในการคำนวณ: >1 TeraOp/s ต่อ mm²
LPU v2 (รุ่นที่สอง): - โหนดกระบวนการผลิต Samsung 4nm - ประสิทธิภาพและประสิทธิผลที่เพิ่มขึ้น - การผลิตเต็มรูปแบบตลอดปี 2025
การปรับขนาดชิปต่อชิป
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ต้องการ LPU หลายตัวทำงานประสานกัน:⁵
โปรโตคอล Plesiosynchronous: Groq พัฒนาโปรโตคอลการสื่อสารชิปต่อชิปที่ยกเลิกการเบี่ยงเบนสัญญาณนาฬิกาตามธรรมชาติและจัดตำแหน่ง LPU หลายร้อยตัวให้ทำงานเป็นแกนตรรกะเดียว คอมไพเลอร์ทำนายได้อย่างแม่นยำว่าข้อมูลจะมาถึงระหว่างชิปเมื่อใด รักษาการประมวลผลแบบ Deterministic ทั่วทั้งระบบ
Tensor Parallelism: การกระจายน้ำหนักข้าม LPU ทำให้สามารถให้บริการโมเดลที่ใหญ่กว่าความจุ SRAM ของชิปเดียว การรัน Llama 2 70B ต้องใช้ LPU ประมาณ 576 ตัวทำงานประสานกัน
การทดสอบประสิทธิภาพ
การเปรียบเทียบปริมาณงาน
ความเร็ว Inference ของ Groq เกินกว่าโซลูชันแบบ GPU อย่างมาก:⁶
| โมเดล | 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 |
ความได้เปรียบด้านความเร็ว 10 เท่าเปลี่ยนความเป็นไปได้ของแอปพลิเคชัน การสนทนาหลายรอบเสร็จสมบูรณ์ก่อนที่ผู้ใช้จะสังเกตเห็นความหน่วง ห่วงโซ่การให้เหตุผลที่ซับซ้อนทำงานเสร็จในไม่กี่วินาทีแทนที่จะเป็นนาที
ประสิทธิภาพพลังงาน
สถาปัตยกรรม LPU มอบข้อได้เปรียบด้านพลังงานอย่างมาก:⁷
พลังงานต่อโทเค็น: - Groq LPU: 1-3 จูลต่อโทเค็น - Inference แบบ GPU: 10-30 จูลต่อโทเค็น
ในระดับสถาปัตยกรรม Groq LPU ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพด้านพลังงานมากกว่า GPU ถึง 10 เท่า สำหรับองค์กรที่รัน Inference ในระดับใหญ่ การประหยัดพลังงานสะสมเป็นการลดต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญ
ข้อพิจารณาด้านต้นทุน
ข้อได้เปรียบด้านความเร็วมาพร้อมกับการแลกเปลี่ยน:⁸
ต้นทุนฮาร์ดแวร์: ภายใต้เงื่อนไขปริมาณงานที่เทียบเท่าในการรัน Llama 2 70B ต้นทุนฮาร์ดแวร์ของ Groq มีรายงานว่าสูงกว่าการติดตั้ง H100 ถึง 40 เท่าตามการวิเคราะห์บางส่วน
ข้อจำกัดหน่วยความจำ: SRAM บนชิปที่จำกัดหมายความว่าโมเดลที่ใหญ่กว่าต้องใช้ชิปมากขึ้น การให้บริการโมเดล 70B อย่างราบรื่นต้องใช้ LPU หลายร้อยตัว สร้างความต้องการเงินทุนจำนวนมาก
ต้นทุนการเป็นเจ้าของทั้งหมด: สมการเปลี่ยนไปสำหรับงานที่ไวต่อความหน่วงซึ่งทางเลือก GPU ไม่สามารถตอบสนองความต้องการได้ เมื่อเวลาตอบสนองต่ำกว่า 300ms ทำให้แอปพลิเคชันทางธุรกิจเป็นไปได้ การเปรียบเทียบจึงกลายเป็น Groq กับความเป็นไปไม่ได้แทนที่จะเป็น Groq กับทางเลือกที่ถูกกว่า
แพลตฟอร์ม GroqCloud
การเข้าถึง API
GroqCloud ให้การเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐาน Inference ของ Groq แบบมีการจัดการ:⁹
ราคา (ธันวาคม 2025): - Llama 4 Scout: $0.11/M โทเค็นขาเข้า, $0.34/M โทเค็นขาออก - Llama 3 70B: $0.59/M โทเค็นขาเข้า, $0.79/M โทเค็นขาออก - Mixtral 8×7B: แข่งขันได้กับโมเดลคุณภาพเทียบเท่า
การรับประกันประสิทธิภาพ: - เวลาถึงโทเค็นแรกต่ำกว่า 300ms สำหรับโมเดลส่วนใหญ่ - ความหน่วงแบบ Deterministic โดยไม่มีการกระชากที่คาดเดาไม่ได้ - ปริมาณงานที่สม่ำเสมอภายใต้โหลด
ประสบการณ์นักพัฒนา: - รูปแบบ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI - การย้ายระบบจากผู้ให้บริการเดิมทำได้ง่าย - แพ็กเกจฟรีสำหรับการทดลอง - การปรับขนาดแบบจ่ายตามการใช้งาน
โมเดลที่มีให้บริการ
GroqCloud รองรับโมเดลโอเพนซอร์สหลัก:
ตระกูล Llama: - Llama 3 8B, 70B - Llama 3.1 8B, 70B, 405B - Llama 4 Scout, Maverick
โมเดลอื่นๆ: - Mixtral 8×7B - Gemma 7B - Whisper (เสียงเป็นข้อความ) - PlayAI Dialog (ข้อความเป็นเสียง)
ตัวเลือกสำหรับองค์กร
GroqCloud สำหรับองค์กร:¹⁰ - กำลัง LPU เฉพาะ - ข้อตกลงระดับบริการ - การสนับสนุนระดับองค์กร - การผสานรวมแบบกำหนดเอง
GroqRack (ภายในองค์กร): - การปฏิบัติตามข้อกำหนดการเก็บข้อมูล - การติดตั้งโครงสร้างพื้นฐานส่วนตัว - ตัวเลือกแบบ Air-gapped สำหรับงานที่ละเอียดอ่อน - การควบคุมฮาร์ดแวร์เต็มรูปแบบ
แอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์
Voice AI
ความหน่วงต่ำที่สม่ำเสมอของ Groq ทำให้เกิดการโต้ตอบด้วยเสียงที่เป็นธรรมชาติ:¹¹
ข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพ: - แอปพลิเคชันเสียงต้องการความหน่วงการตอบสนองต่ำกว่า 300ms - จังหวะการสนทนาที่เป็นธรรมชาติหยุดชะงักเมื่อเกิน 500ms - Inference แบบ GPU มักเกินเกณฑ์เหล่านี้ระหว่างช่วงโหลดสูง
ข้อได้เปรียบของ Groq: - ความหน่วงแบบ Deterministic รักษากระแสการสนทนา - โมเดล Dialog ส่งมอบ 140 ตัวอักษร/วินาที (เร็วกว่าเรียลไทม์ 10 เท่า) - มีโมเดลเสียงเป็นข้อความและข้อความเป็นเสียงให้บริการ
พันธมิตร: - PlayAI Dialog สำหรับข้อความเป็นเสียง - Hume AI สำหรับเสียงที่มีความฉลาดทางอารมณ์ - LiveKit สำหรับโครงสร้างพื้นฐานการสื่อสารแบบเรียลไทม์
รูปแบบการนำไปใช้:
เสียง → Whisper (STT) → การให้เหตุผล LLM → Dialog (TTS) → เสียง
บน Groq บน Groq บน Groq
ไปป์ไลน์ทั้งหมดทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานของ Groq ลดความหน่วงข้ามบริการให้น้อยที่สุด
Conversational Agents
เวิร์กโฟลว์ AI แบบ Agentic ได้รับประโยชน์จากความเร็ว Inference:¹²
ข้อจำกัดของ GPU แบบดั้งเดิม: - การเรียกเครื่องมือต้องการการเรียก LLM แบบลำดับ - ความเร็ว 10-30 tok/s สร้างความล่าช้าที่สังเกตได้ - ห่วงโซ่การให้เหตุผลหลายขั้นตอนใช้เวลาหลายนาที
เวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย Groq: - 300-1,000+ tok/s ทำให้การใช้เครื่องมือเป็นไปทันที - ห่วงโซ่การให้เหตุผลที่ซับซ้อนเสร็จในไม่กี่วินาที - ผู้ใช้สัมผัส AI ว่าตอบสนองได้ดีแทนที่จะช้า
กรณีการใช้งาน: - ระบบอัตโนมัติสนับสนุนลูกค้าที่ต้องการการตอบสนองแบบเรียลไทม์ - การสอนแบบโต้ตอบพร้อมข้อเสนอแนะทันที - ผู้ช่วยเขียนโค้ดพร้อมรอบการทำซ้ำที่รวดเร็ว
การแปลแบบเรียลไทม์
Inference ความหน่วงต่ำทำให้การแปลพร้อมกันเป็นไปได้:
ข้อกำหนด: - แปลเสียงขณะที่เกิดขึ้น - รักษาความเร็วของผู้พูด - รักษาจังหวะการสนทนา
การนำไปใช้: - สตรีมเสียงผ่านการรู้จำเสียง - แปลข้อความด้วยบัฟเฟอร์น้อยที่สุด - สร้างเสียงที่แปลแล้ว - ความหน่วงไปป์ไลน์ทั้งหมดต่ำกว่า 500ms
เมื่อใดควรใช้ Groq
งานที่เหมาะสม
แอปพลิเคชันที่ความหน่วงสำคัญ: - ผู้ช่วยเสียงและ AI สนทนา - การแปลและถอดความแบบเรียลไทม์ - AI สำหรับเกมแบบโต้ตอบ - แชทบอทที่ต้องการการตอบสนองทันที
การให้เหตุผลหลายขั้นตอน: - เวิร์กโฟลว์ Agent ที่มีการเรียกเครื่องมือ - การให้เหตุผลแบบ Chain-of-thought - ต้นไม้การตัดสินใจที่ซับซ้อน - ลูปการปรับแต่งซ้ำ
ข้อกำหนดประสิทธิภาพที่สม่ำเสมอ: - แอปพลิเคชันที่ผูกกับ SLA - บริการการผลิตที่ต้องการความหน่วงที่คาดเดาได้ - แอปพลิเคชันที่ความแปรปรวนสำคัญเท่ากับค่าเฉลี่ย
งานที่เหมาะสมน้อยกว่า
การฝึกสอน: Groq ไม่รองรับการฝึกสอนโมเดล องค์กรต้องการโครงสร้างพื้นฐาน GPU สำหรับการฝึกสอน ใช้ Groq สำหรับ Inference เท่านั้น¹³
การประมวลผลแบบแบตช์: งานแบตช์ปริมาณสูงปรับให้เหมาะสมสำหรับเวลาประมวลผลทั้งหมดแทนที่จะเป็นความหน่วงต่อคำขอ คลัสเตอร์ GPU มักให้เศรษฐศาสตร์ที่ดีกว่าสำหรับงานแบตช์แบบออฟไลน์
โมเดลขนาดใหญ่มาก: โมเดลที่เกินข้อจำกัดความจุ LPU ปัจจุบัน (พารามิเตอร์ 1T+) อาจต้องการโซลูชัน GPU จนกว่า Groq จะขยายเพิ่มเติม
การติดตั้งที่ขอบ: โครงสร้างพื้นฐาน LPU ปัจจุบันต้องการการติดตั้งในศูนย์ข้อมูล กรณีการใช้งานที่ขอบต้องการโซลูชันบนอุปกรณ์
กรอบการตัดสินใจ
| ปัจจัย | เลือก Groq | เลือก GPU |
|---|---|---|
| ข้อกำหนดความหน่วง | <300ms สำคัญ | ทนต่อความหน่วง |
| รูปแบบงาน | โต้ตอบ เรียลไทม์ | แบตช์ ออฟไลน์ |
| ขนาดโมเดล | <405B พารามิเตอร์ | ขนาดใดก็ได้ |
| กรณีการใช้งาน | Inference เท่านั้น | ฝึกสอน + Inference |
| ความอ่อนไหวต่อต้นทุน | ความหน่วง > ต้นทุน | ต้นทุน > ความหน่วง |
การติดตั้งโครงสร้างพื้นฐาน
การผสานรวม GroqCloud
องค์กรส่วนใหญ่เข้าถึง Groq ผ่าน 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": "Explain quantum computing briefly"}
],
temperature=0.7,
max_tokens=500
)
print(response.choices[0].message.content)
ข้อพิจารณาในการผสานรวม: - API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ทำให้การย้ายระบบง่ายขึ้น - SDK มีให้สำหรับ Python, JavaScript และภาษาอื่นๆ - รองรับการสตรีมสำหรับการส่งโทเค็นแบบเรียลไทม์
การติดตั้งภายในองค์กร
GroqRack ให้ตัวเลือกภายในองค์กรระดับ Enterprise:¹⁴
ส่วนประกอบ: - คลัสเตอร์ LPU ระดับ Rack - โครงสร้างพื้นฐานเครือข่าย - ซอฟต์แวร์การจัดการ - ข้อกำหนดการระบายความร้อน (ระบายความร้อนด้วยอากาศมาตรฐาน)
ข้อกำหนด: - พื้นที่ศูนย์ข้อมูลและไฟฟ้า - การเชื่อมต่อเครือข่ายสำหรับการให้บริการโมเดล - บุคลากรทางเทคนิคสำหรับการดำเนินงาน - การลงทุนเงินทุนเริ่มต้น
กรณีการใช้งาน: - ข้อกำหนดอธิปไตยข้อมูล - อุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแล (สาธารณสุข การเงิน) - สภาพแวดล้อมแบบ Air-gapped - ความต้องการการผสานรวมแบบกำหนดเอง
สถาปัตยกรรมแบบไฮบริด
หลายองค์กรรวม Groq กับโครงสร้างพื้นฐาน GPU:
รูปแบบที่ 1: Groq สำหรับการผลิต GPU สำหรับการพัฒนา - ฝึกสอนและปรับแต่งบนคลัสเตอร์ GPU - ติดตั้ง Inference บน Groq สำหรับความหน่วงในการผลิต - โครงสร้างพื้นฐานแยกที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับแต่ละขั้นตอน
รูปแบบที่ 2: Groq สำหรับงานที่ความหน่วงสำคัญ GPU สำหรับแบตช์ - Inference แบบเรียลไทม์บน Groq - การประมวลผลแบตช์และการวิเคราะห์บน GPU - กำหนดเส้นทางคำขอตามข้อกำหนดความหน่วง
รูปแบบที่ 3: Groq เป็นระดับพรีเมียม - เสนอ Inference ที่รวดเร็วสำหรับลูกค้าพรีเมียม - Inference แบบ GPU สำหรับระดับมาตรฐาน - แยกราคาตามประสิทธิภาพ
โครงสร้างพื้นฐานทั่วโลก
การมีอยู่ของศูนย์ข้อมูล
Groq ดำเนินการศูนย์ข้อมูลในหลายภูมิภาค:¹⁵
สถานที่ (2025): - สหรัฐอเมริกา (หลายแห่ง) - แคนาดา - ยุโรป - ตะวันออกกลาง
แผนการขยาย: - การลงทุน 1.5 พันล้านเหรียญสหรัฐในซาอุดีอาระเบียสำหรับศูนย์ข้อมูล Dammam - เป้าหมาย: LPU 1 ล้านตัว
[เนื้อหาถูกตัดทอนสำหรับการแปล]
