Cơ sở hạ tầng Groq LPU: Suy luận AI với độ trễ cực thấp

Cập nhật ngày 11 tháng 12 năm 2025

Cập nhật tháng 12/2025: Groq LPU cung cấp Llama 2 70B với tốc độ 300 token/giây—nhanh hơn 10 lần so với cụm H100. Meta hợp tác với Groq cho API Llama chính thức (tháng 4/2025). Hơn 1,9 triệu nhà phát triển sử dụng GroqCloud với các triển khai doanh nghiệp tại Dropbox, Volkswagen, Riot Games. Thực thi xác định thông qua dây chuyền lắp ráp có thể lập trình đạt độ trễ dưới mili giây—điều không thể thực hiện trên GPU.

Công nghệ suy luận LPU của Groq cung cấp Llama 2 70B với tốc độ 300 token mỗi giây—nhanh hơn mười lần so với cụm NVIDIA H100 chạy cùng mô hình.¹ Sự chênh lệch tốc độ này đã thay đổi kỳ vọng về những gì ứng dụng AI thời gian thực có thể đạt được. Trợ lý giọng nói vốn cảm thấy gượng gạo ở tốc độ suy luận GPU giờ trở nên tự nhiên như đối thoại. Quy trình làm việc đa bước của tác nhân AI từng đòi hỏi sự kiên nhẫn nay hoàn thành tức thì. Đối với các khối lượng công việc mà độ trễ quan trọng hơn mật độ thông lượng, Bộ xử lý ngôn ngữ (Language Processing Unit) của Groq mang đến những khả năng mà GPU không thể sánh được.

Meta và Groq đã công bố quan hệ đối tác vào tháng 4 năm 2025 để cung cấp suy luận nhanh cho API Llama chính thức, mang đến cho các nhà phát triển con đường nhanh nhất và hiệu quả về chi phí nhất để chạy các mô hình Llama.² Hơn 1,9 triệu nhà phát triển hiện đang sử dụng GroqCloud, với các triển khai doanh nghiệp tại các công ty bao gồm Dropbox, Volkswagen và Riot Games. Hiểu được khi nào và cách tận dụng kiến trúc độc đáo của Groq giúp các tổ chức xây dựng các ứng dụng AI mà nếu không có thì không thể thực hiện được trong các ràng buộc về độ trễ.

Kiến trúc LPU

Bộ xử lý ngôn ngữ của Groq đại diện cho một bước đột phá căn bản so với suy luận dựa trên GPU:³

Nguyên tắc thiết kế

Kiến trúc ưu tiên phần mềm: Kiến trúc LPU bắt đầu từ các yêu cầu phần mềm—cụ thể là các phép tính đại số tuyến tính chiếm ưu thế trong suy luận AI. Thay vì điều chỉnh bộ xử lý đồ họa cho suy luận, Groq đã thiết kế silicon được tối ưu hóa từ đầu cho khối lượng công việc mô hình ngôn ngữ.

Thực thi xác định: GPU đạt được thông lượng cao thông qua lập lịch phức tạp và phân cấp bộ nhớ gây ra độ trễ biến đổi. LPU loại bỏ sự không thể đoán trước này thông qua kiến trúc dây chuyền lắp ráp có thể lập trình, nơi trình biên dịch biết chính xác khi nào dữ liệu sẽ đến mỗi giai đoạn tính toán.

SRAM trên chip: Thay vì dựa vào bộ nhớ băng thông cao (HBM) được truy cập thông qua phân cấp bộ nhớ đệm phức tạp, LPU tích hợp hàng trăm megabyte SRAM trên chip làm bộ nhớ trọng số chính. Truy cập SRAM chạy nhanh hơn khoảng 20 lần so với HBM, cho phép các đơn vị tính toán kéo trọng số ở tốc độ tối đa.

Thông số kỹ thuật

LPU v1 (Thế hệ đầu tiên):⁴ - 750 TOPS ở độ chính xác INT8 - 188 TeraFLOPS ở độ chính xác FP16 - 230 MB SRAM trên chip - 80 TB/s băng thông nội bộ - Nhân ma trận tích chấm hợp nhất 320×320 - 5.120 Vector ALU - Quy trình 14nm, kích thước die 25×29 mm - Tần số xung nhịp danh định 900 MHz - Mật độ tính toán: >1 TeraOp/s mỗi mm²

LPU v2 (Thế hệ thứ hai): - Tiến trình node 4nm của Samsung - Hiệu suất và hiệu quả được nâng cao - Sản xuất tăng tốc trong năm 2025

Mở rộng quy mô chip-đến-chip

Các mô hình ngôn ngữ lớn yêu cầu nhiều LPU hoạt động phối hợp:⁵

Giao thức Plesiosynchronous: Groq đã phát triển một giao thức truyền thông chip-đến-chip loại bỏ độ trôi xung nhịp tự nhiên và căn chỉnh hàng trăm LPU để hoạt động như một lõi logic duy nhất. Trình biên dịch dự đoán chính xác khi nào dữ liệu đến giữa các chip, duy trì thực thi xác định trên toàn hệ thống.

Song song tensor: Phân phối trọng số trên các LPU cho phép phục vụ các mô hình lớn hơn dung lượng SRAM của một chip. Chạy Llama 2 70B yêu cầu khoảng 576 LPU hoạt động phối hợp.

Điểm chuẩn hiệu suất

So sánh thông lượng

Tốc độ suy luận của Groq vượt trội đáng kể so với các giải pháp dựa trên GPU:⁶

Lợi thế tốc độ gấp 10 lần biến đổi khả năng ứng dụng. Cuộc hội thoại nhiều lượt hoàn thành trước khi người dùng nhận thấy độ trễ. Chuỗi suy luận phức tạp thực thi trong vài giây thay vì vài phút.

Hiệu quả năng lượng

Kiến trúc LPU mang lại lợi thế năng lượng đáng kể:⁷

Năng lượng mỗi token: - Groq LPU: 1-3 joule mỗi token - Suy luận dựa trên GPU: 10-30 joule mỗi token

Ở cấp độ kiến trúc, Groq LPU hoạt động hiệu quả năng lượng hơn GPU đến 10 lần. Đối với các tổ chức chạy suy luận quy mô lớn, tiết kiệm năng lượng tích lũy thành giảm chi phí đáng kể.

Cân nhắc về chi phí

Lợi thế tốc độ đi kèm với đánh đổi:⁸

Chi phí phần cứng: Trong điều kiện thông lượng tương đương chạy Llama 2 70B, chi phí phần cứng Groq được báo cáo cao hơn 40 lần so với triển khai H100 theo một số phân tích.

Ràng buộc bộ nhớ: SRAM trên chip hạn chế có nghĩa là các mô hình lớn hơn yêu cầu nhiều chip hơn. Phục vụ mô hình 70B một cách mượt mà yêu cầu hàng trăm LPU, tạo ra yêu cầu vốn đáng kể.

Tổng chi phí sở hữu: Phương trình thay đổi cho các khối lượng công việc nhạy cảm với độ trễ khi các giải pháp thay thế GPU không thể đáp ứng yêu cầu. Khi thời gian phản hồi dưới 300ms cho phép một ứng dụng kinh doanh, so sánh trở thành Groq so với không khả thi thay vì Groq so với các giải pháp thay thế rẻ hơn.

Nền tảng GroqCloud

Truy cập API

GroqCloud cung cấp quyền truy cập được quản lý vào cơ sở hạ tầng suy luận Groq:⁹

Giá (tháng 12/2025): - Llama 4 Scout: $0,11/M token đầu vào, $0,34/M token đầu ra - Llama 3 70B: $0,59/M token đầu vào, $0,79/M token đầu ra - Mixtral 8×7B: Cạnh tranh với các mô hình chất lượng tương đương

Cam kết hiệu suất: - Thời gian đến token đầu tiên dưới 300ms cho hầu hết các mô hình - Độ trễ xác định không có đột biến không thể đoán trước - Thông lượng ổn định dưới tải

Trải nghiệm nhà phát triển: - Định dạng API tương thích OpenAI - Di chuyển đơn giản từ các nhà cung cấp hiện có - Gói miễn phí để thử nghiệm - Mở rộng quy mô theo mức sử dụng

Các mô hình có sẵn

GroqCloud hỗ trợ các mô hình mã nguồn mở chính:

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

Các mô hình khác: - Mixtral 8×7B - Gemma 7B - Whisper (chuyển giọng nói thành văn bản) - PlayAI Dialog (chuyển văn bản thành giọng nói)

Tùy chọn doanh nghiệp

GroqCloud cho Doanh nghiệp:¹⁰ - Dung lượng LPU chuyên dụng - Thỏa thuận mức dịch vụ - Hỗ trợ doanh nghiệp - Tích hợp tùy chỉnh

GroqRack (Tại chỗ): - Tuân thủ yêu cầu lưu trữ dữ liệu - Triển khai cơ sở hạ tầng riêng - Tùy chọn air-gapped cho khối lượng công việc nhạy cảm - Toàn quyền kiểm soát phần cứng

Ứng dụng thời gian thực

Voice AI

Độ trễ thấp ổn định của Groq cho phép tương tác giọng nói tự nhiên:¹¹

Yêu cầu hiệu suất: - Ứng dụng giọng nói yêu cầu độ trễ phản hồi dưới 300ms - Nhịp điệu hội thoại tự nhiên bị phá vỡ khi vượt quá 500ms - Suy luận GPU thường vượt quá các ngưỡng này trong các đợt tải cao

Lợi thế của Groq: - Độ trễ xác định duy trì luồng hội thoại - Mô hình đối thoại cung cấp 140 ký tự/giây (nhanh gấp 10 lần thời gian thực) - Các mô hình chuyển giọng nói thành văn bản và văn bản thành giọng nói có sẵn

Quan hệ đối tác: - PlayAI Dialog cho chuyển văn bản thành giọng nói - Hume AI cho giọng nói thông minh cảm xúc - LiveKit cho cơ sở hạ tầng truyền thông thời gian thực

Mẫu triển khai:

Giọng nói → Whisper (STT) → Suy luận LLM → Dialog (TTS) → Âm thanh
              trên Groq        trên Groq       trên Groq

Toàn bộ pipeline chạy trên cơ sở hạ tầng Groq, giảm thiểu độ trễ giữa các dịch vụ.

Tác nhân hội thoại

Quy trình làm việc AI agentic hưởng lợi từ tốc độ suy luận:¹²

Hạn chế GPU truyền thống: - Gọi công cụ yêu cầu các lệnh gọi LLM tuần tự - Tốc độ 10-30 tok/s tạo ra độ trễ đáng chú ý - Chuỗi suy luận đa bước mất vài phút

Quy trình làm việc được Groq hỗ trợ: - 300-1.000+ tok/s làm cho việc sử dụng công cụ trở nên tức thì - Chuỗi suy luận phức tạp hoàn thành trong vài giây - Người dùng trải nghiệm AI phản hồi nhanh thay vì chậm

Trường hợp sử dụng: - Tự động hóa hỗ trợ khách hàng yêu cầu phản hồi thời gian thực - Gia sư tương tác với phản hồi ngay lập tức - Trợ lý mã với chu kỳ lặp nhanh

Dịch thuật thời gian thực

Suy luận độ trễ thấp cho phép dịch thuật đồng thời:

Yêu cầu: - Dịch giọng nói khi nó xảy ra - Duy trì tốc độ của người nói - Bảo toàn thời gian hội thoại

Triển khai: - Truyền âm thanh qua nhận dạng giọng nói - Dịch văn bản với bộ đệm tối thiểu - Tạo đầu ra giọng nói đã dịch - Tổng độ trễ pipeline dưới 500ms

Khi nào nên sử dụng Groq

Khối lượng công việc lý tưởng

Ứng dụng quan trọng về độ trễ: - Trợ lý giọng nói và AI hội thoại - Dịch thuật và phiên âm thời gian thực - AI game tương tác - Chatbot hướng khách hàng yêu cầu phản hồi tức thì

Suy luận đa bước: - Quy trình làm việc tác nhân với gọi công cụ - Suy luận chuỗi suy nghĩ - Cây quyết định phức tạp - Vòng lặp tinh chỉnh lặp đi lặp lại

Yêu cầu hiệu suất ổn định: - Ứng dụng bị ràng buộc SLA - Dịch vụ sản xuất yêu cầu độ trễ có thể dự đoán - Ứng dụng mà phương sai quan trọng như trung bình

Khối lượng công việc ít phù hợp hơn

Huấn luyện: Groq không hỗ trợ huấn luyện mô hình. Các tổ chức cần cơ sở hạ tầng GPU để huấn luyện, chỉ sử dụng Groq cho suy luận.¹³

Xử lý hàng loạt: Công việc hàng loạt thông lượng cao tối ưu hóa cho tổng thời gian xử lý thay vì độ trễ mỗi yêu cầu. Cụm GPU thường cung cấp kinh tế tốt hơn cho khối lượng công việc hàng loạt ngoại tuyến.

Mô hình cực lớn: Mô hình vượt quá ràng buộc dung lượng LPU hiện tại (1T+ tham số) có thể yêu cầu giải pháp GPU cho đến khi Groq mở rộng thêm.

Triển khai biên: Cơ sở hạ tầng LPU hiện tại yêu cầu triển khai trung tâm dữ liệu. Trường hợp sử dụng biên cần giải pháp trên thiết bị.

Khung quyết định

Triển khai cơ sở hạ tầng

Tích hợp GroqCloud

Hầu hết các tổ chức truy cập Groq thông qua API đám mây:

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": "Giải thích ngắn gọn về điện toán lượng tử"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

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

Cân nhắc tích hợp: - API tương thích OpenAI đơn giản hóa việc di chuyển - SDK có sẵn cho Python, JavaScript và các ngôn ngữ khác - Hỗ trợ streaming để cung cấp token thời gian thực

Triển khai tại chỗ

GroqRack cung cấp tùy chọn tại chỗ cho doanh nghiệp:¹⁴

Thành phần: - Cụm LPU quy mô rack - Cơ sở hạ tầng mạng - Phần mềm quản lý - Yêu cầu làm mát (làm mát bằng không khí tiêu chuẩn)

Yêu cầu: - Không gian và nguồn điện trung tâm dữ liệu - Kết nối mạng để phục vụ mô hình - Nhân viên kỹ thuật vận hành - Đầu tư vốn ban đầu

Trường hợp sử dụng: - Yêu cầu chủ quyền dữ liệu - Ngành công nghiệp được quản lý (y tế, tài chính) - Môi trường air-gapped - Nhu cầu tích hợp tùy chỉnh

Kiến trúc lai

Nhiều tổ chức kết hợp Groq với cơ sở hạ tầng GPU:

Mẫu 1: Groq cho sản xuất, GPU cho phát triển - Huấn luyện và tinh chỉnh trên cụm GPU - Triển khai suy luận trên Groq cho độ trễ sản xuất - Cơ sở hạ tầng riêng biệt được tối ưu hóa cho mỗi giai đoạn

Mẫu 2: Groq cho quan trọng độ trễ, GPU cho hàng loạt - Suy luận thời gian thực trên Groq - Xử lý hàng loạt và phân tích trên GPU - Định tuyến yêu cầu dựa trên yêu cầu độ trễ

Mẫu 3: Groq như tầng cao cấp - Cung cấp suy luận nhanh cho khách hàng cao cấp - Suy luận GPU cho tầng tiêu chuẩn - Phân biệt giá dựa trên hiệu suất

Cơ sở hạ tầng toàn cầu

Sự hiện diện trung tâm dữ liệu

Groq vận hành các trung tâm dữ liệu trên nhiều khu vực:¹⁵

Địa điểm (2025): - Hoa Kỳ (nhiều địa điểm) - Canada - Châu Âu - Trung Đông

Kế hoạch mở rộng: - Đầu tư 1,5 tỷ đô la Ả Rập Saudi cho trung tâm dữ liệu Dammam - Mục tiêu: 1 triệu LPU

[Nội dung bị cắt ngắn để dịch]