Інфраструктура Groq LPU: AI-інференс з наднизькою затримкою

Оновлено 11 грудня 2025 року

Оновлення грудня 2025: Groq LPU забезпечує роботу Llama 2 70B зі швидкістю 300 токенів/сек — у 10 разів швидше за кластери H100. Meta співпрацює з Groq для офіційного Llama API (квітень 2025). Понад 1,9 млн розробників використовують GroqCloud з корпоративними впровадженнями в Dropbox, Volkswagen, Riot Games. Детерміноване виконання через програмовану конвеєрну архітектуру забезпечує субмілісекундну затримку, неможливу на GPU.

Інференс-рушій Groq LPU забезпечує роботу Llama 2 70B зі швидкістю 300 токенів на секунду — у десять разів швидше за кластери NVIDIA H100, що виконують ту саму модель.¹ Ця різниця у швидкості трансформувала очікування щодо можливостей AI-застосунків реального часу. Голосові асистенти, що здавалися неприродними на швидкостях GPU-інференсу, стають розмовними. Багатоетапні агентні робочі процеси, що раніше вимагали терпіння, завершуються миттєво. Для навантажень, де затримка важливіша за щільність пропускної здатності, Language Processing Unit від Groq пропонує можливості, недосяжні для GPU.

Meta та Groq оголосили про партнерство у квітні 2025 року для забезпечення швидкого інференсу для офіційного Llama API, надаючи розробникам найшвидший та найекономічніший шлях до запуску моделей Llama.² Понад 1,9 мільйона розробників зараз використовують GroqCloud, з корпоративними впровадженнями в таких компаніях, як Dropbox, Volkswagen та Riot Games. Розуміння того, коли і як використовувати унікальну архітектуру Groq, допомагає організаціям створювати AI-застосунки, які інакше були б неможливі в межах обмежень затримки.

Архітектура LPU

Language Processing Unit від Groq являє собою фундаментальний відхід від інференсу на базі GPU:³

Принципи проектування

Архітектура з пріоритетом програмного забезпечення: Архітектура LPU почалася з вимог програмного забезпечення — зокрема, обчислень лінійної алгебри, що домінують в AI-інференсі. Замість адаптації графічних процесорів для інференсу, Groq розробила кремній, оптимізований з нуля для навантажень мовних моделей.

Детерміноване виконання: GPU досягають високої пропускної здатності через складне планування та ієрархії пам'яті, що вносять змінну затримку. LPU усуває цю непередбачуваність через програмовану конвеєрну архітектуру, де компілятор точно знає, коли дані надійдуть на кожен етап обчислення.

SRAM на кристалі: Замість покладання на пам'ять із високою пропускною здатністю (HBM), доступну через складні ієрархії кешу, LPU інтегрує сотні мегабайт SRAM на кристалі як основне сховище ваг. Доступ до SRAM приблизно у 20 разів швидший за HBM, дозволяючи обчислювальним блокам витягувати ваги на повній швидкості.

Технічні характеристики

LPU v1 (перше покоління):⁴ - 750 TOPS при точності INT8 - 188 TeraFLOPS при точності FP16 - 230 МБ SRAM на кристалі - 80 ТБ/с внутрішня пропускна здатність - 320×320 суміщене матричне множення скалярного добутку - 5 120 векторних ALU - 14 нм техпроцес, кристал 25×29 мм - Номінальна тактова частота 900 МГц - Обчислювальна щільність: >1 ТераОп/с на мм²

LPU v2 (друге покоління): - 4 нм техпроцес Samsung - Покращена продуктивність та ефективність - Нарощування виробництва протягом 2025 року

Масштабування між чіпами

Великі мовні моделі вимагають координованої роботи кількох LPU:⁵

Плезіосинхронний протокол: Groq розробила протокол зв'язку між чіпами, що компенсує природний дрейф тактової частоти та вирівнює сотні LPU для роботи як єдине логічне ядро. Компілятор точно передбачає, коли дані надходять між чіпами, підтримуючи детерміноване виконання по всій системі.

Тензорний паралелізм: Розподіл ваг між LPU дозволяє обслуговувати моделі, більші за ємність SRAM одного чіпа. Для запуску Llama 2 70B потрібно приблизно 576 LPU, що працюють координовано.

Бенчмарки продуктивності

Порівняння пропускної здатності

Швидкість інференсу Groq драматично перевищує рішення на базі GPU:⁶

10-кратна перевага у швидкості трансформує можливості застосунків. Багатоходові розмови завершуються до того, як користувачі помітять затримку. Складні ланцюги міркувань виконуються за секунди, а не хвилини.

Енергоефективність

Архітектура LPU забезпечує суттєві енергетичні переваги:⁷

Енергія на токен: - Groq LPU: 1-3 джоулі на токен - Інференс на GPU: 10-30 джоулів на токен

На архітектурному рівні Groq LPU працюють до 10 разів енергоефективніше за GPU. Для організацій, що виконують інференс у масштабі, економія енергії накопичується у значне зниження витрат.

Аспекти вартості

Переваги швидкості мають компроміси:⁸

Вартість обладнання: За еквівалентних умов пропускної здатності при запуску Llama 2 70B, вартість обладнання Groq, за деякими аналізами, у 40 разів вища за розгортання H100.

Обмеження пам'яті: Обмежений обсяг SRAM на кристалі означає, що більші моделі потребують більше чіпів. Для плавного обслуговування 70B моделі потрібні сотні LPU, що створює суттєві капітальні вимоги.

Загальна вартість володіння: Рівняння змінюється для чутливих до затримки навантажень, де GPU-альтернативи не можуть задовольнити вимоги. Коли час відгуку менше 300 мс уможливлює бізнес-застосунок, порівняння стає "Groq проти неможливості", а не "Groq проти дешевших альтернатив".

Платформа GroqCloud

API-доступ

GroqCloud надає керований доступ до інфраструктури інференсу Groq:⁹

Ціноутворення (грудень 2025): - Llama 4 Scout: $0,11/М вхідних токенів, $0,34/М вихідних токенів - Llama 3 70B: $0,59/М вхідних токенів, $0,79/М вихідних токенів - Mixtral 8×7B: Конкурентна ціна з моделями порівнянної якості

Гарантії продуктивності: - Менше 300 мс до першого токена для більшості моделей - Детермінована затримка без непередбачуваних стрибків - Стабільна пропускна здатність під навантаженням

Досвід розробника: - Формат API, сумісний з OpenAI - Проста міграція від існуючих провайдерів - Безкоштовний рівень для експериментів - Масштабування з оплатою за використання

Доступні моделі

GroqCloud підтримує основні відкриті моделі:

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

Інші моделі: - Mixtral 8×7B - Gemma 7B - Whisper (мова в текст) - PlayAI Dialog (текст у мову)

Корпоративні опції

GroqCloud для підприємств:¹⁰ - Виділена потужність LPU - Угоди про рівень обслуговування - Корпоративна підтримка - Індивідуальні інтеграції

GroqRack (локальне розгортання): - Відповідність вимогам до розміщення даних - Розгортання на приватній інфраструктурі - Ізольовані варіанти для чутливих навантажень - Повний контроль над обладнанням

Застосунки реального часу

Голосовий AI

Стабільно низька затримка Groq забезпечує природні голосові взаємодії:¹¹

Вимоги до продуктивності: - Голосові застосунки вимагають затримки відгуку менше 300 мс - Природний ритм розмови порушується при затримці понад 500 мс - GPU-інференс часто перевищує ці пороги при піках навантаження

Переваги Groq: - Детермінована затримка підтримує плавність розмови - Діалогова модель забезпечує 140 символів/секунду (у 10 разів швидше реального часу) - Доступні моделі розпізнавання мови та синтезу мовлення

Партнерства: - PlayAI Dialog для синтезу мовлення - Hume AI для емоційно-інтелектуального голосу - LiveKit для інфраструктури комунікацій реального часу

Шаблон реалізації:

Мовлення → Whisper (STT) → LLM-міркування → Dialog (TTS) → Аудіо
              на Groq           на Groq          на Groq

Весь конвеєр працює на інфраструктурі Groq, мінімізуючи міжсервісну затримку.

Розмовні агенти

Агентні AI-процеси виграють від швидкості інференсу:¹²

Традиційні обмеження GPU: - Виклики інструментів вимагають послідовних звернень до LLM - Швидкість 10-30 ток/с створює помітні затримки - Багатоетапні ланцюги міркувань займають хвилини

Робочі процеси з Groq: - 300-1 000+ ток/с робить використання інструментів миттєвим - Складні ланцюги міркувань завершуються за секунди - Користувачі сприймають AI як швидкореагуючий, а не повільний

Варіанти використання: - Автоматизація підтримки клієнтів, що вимагає відповідей у реальному часі - Інтерактивне репетиторство з миттєвим зворотним зв'язком - Асистенти з кодування зі швидкими циклами ітерацій

Переклад у реальному часі

Інференс з низькою затримкою забезпечує синхронний переклад:

Вимоги: - Перекладати мовлення в момент виголошення - Підтримувати темп мовця - Зберігати розмовний тайм

Реалізація: - Потокова передача аудіо через розпізнавання мовлення - Переклад тексту з мінімальним буфером - Генерація перекладеного мовленнєвого виводу - Загальна затримка конвеєра менше 500 мс

Коли використовувати Groq

Ідеальні навантаження

Застосунки, критичні до затримки: - Голосові асистенти та розмовний AI - Переклад і транскрипція в реальному часі - Інтерактивний ігровий AI - Чат-боти для клієнтів, що вимагають миттєвої відповіді

Багатоетапні міркування: - Агентні робочі процеси з викликом інструментів - Міркування типу "ланцюг думок" - Складні дерева рішень - Цикли ітеративного вдосконалення

Вимоги до стабільної продуктивності: - Застосунки, прив'язані до SLA - Продакшн-сервіси, що вимагають передбачуваної затримки - Застосунки, де варіативність важлива так само, як і середнє значення

Менш придатні навантаження

Навчання: Groq не підтримує навчання моделей. Організаціям потрібна GPU-інфраструктура для навчання, використовуючи Groq лише для інференсу.¹³

Пакетна обробка: Високопродуктивні пакетні завдання оптимізують загальний час обробки, а не затримку на запит. GPU-кластери часто забезпечують кращу економіку для офлайн-пакетних навантажень.

Надвеликі моделі: Моделі, що перевищують поточні обмеження потужності LPU (1T+ параметрів), можуть вимагати GPU-рішень, поки Groq не масштабується далі.

Периферійне розгортання: Інфраструктура LPU наразі вимагає розгортання в дата-центрі. Периферійні варіанти використання потребують рішень на пристроях.

Структура прийняття рішень

Розгортання інфраструктури

Інтеграція з GroqCloud

Більшість організацій отримують доступ до Groq через хмарний 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)

Аспекти інтеграції: - API, сумісний з OpenAI, спрощує міграцію - SDK доступні для Python, JavaScript та інших мов - Підтримка потокової передачі для доставки токенів у реальному часі

Локальне розгортання

GroqRack надає корпоративні варіанти локального розгортання:¹⁴

Компоненти: - LPU-кластери масштабу стійки - Мережева інфраструктура - Програмне забезпечення для керування - Вимоги до охолодження (стандартне повітряне охолодження)

Вимоги: - Простір у дата-центрі та електроживлення - Мережева зв'язність для обслуговування моделей - Технічний персонал для експлуатації - Початкові капітальні інвестиції

Варіанти використання: - Вимоги до суверенітету даних - Регульовані галузі (охорона здоров'я, фінанси) - Ізольовані середовища - Потреби в індивідуальній інтеграції

Гібридні архітектури

Багато організацій поєднують Groq з GPU-інфраструктурою:

Шаблон 1: Groq для продакшну, GPU для розробки - Навчання та тонке налаштування на GPU-кластерах - Розгортання інференсу на Groq для продакшн-затримки - Окрема інфраструктура, оптимізована для кожної фази

Шаблон 2: Groq для критичної затримки, GPU для пакетів - Інференс реального часу на Groq - Пакетна обробка та аналітика на GPU - Маршрутизація запитів на основі вимог до затримки

Шаблон 3: Groq як преміум-рівень - Пропонувати швидкий інференс для преміум-клієнтів - GPU-інференс для стандартного рівня - Цінова диференціація на основі продуктивності

Глобальна інфраструктура

Присутність дата-центрів

Groq керує дата-центрами в кількох регіонах:¹⁵

Локації (2025): - Сполучені Штати (декілька) - Канада - Європа - Близький Схід

Плани розширення: - Інвестиція $1,5 мільярда в Саудівській Аравії для дата-центру в Даммамі - Ціль: 1 мільйон LPU

[Контент скорочено для перекладу]