Groq LPU 基础设施：超低延迟 AI 推理

更新于 2025 年 12 月 11 日

2025 年 12 月更新： Groq LPU 以每秒 300 个 token 的速度运行 Llama 2 70B——比 H100 集群快 10 倍。Meta 于 2025 年 4 月与 Groq 合作推出官方 Llama API。超过 190 万开发者正在使用 GroqCloud，企业部署客户包括 Dropbox、大众汽车和 Riot Games。通过可编程流水线架构实现确定性执行，达到 GPU 无法实现的亚毫秒级延迟。

Groq 的 LPU 推理引擎以每秒 300 个 token 的速度运行 Llama 2 70B——比运行相同模型的 NVIDIA H100 集群快十倍。¹ 这一速度差异彻底改变了人们对实时 AI 应用能力的预期。在 GPU 推理速度下显得生硬的语音助手变得能够自然对话。曾经需要耐心等待的多步骤智能代理工作流现在可以瞬间完成。对于延迟比吞吐量密度更重要的工作负载，Groq 的语言处理单元提供了 GPU 无法匹敌的能力。

Meta 和 Groq 于 2025 年 4 月宣布合作，为官方 Llama API 提供快速推理，为开发者提供运行 Llama 模型最快、最具成本效益的途径。² 目前已有超过 190 万开发者使用 GroqCloud，企业部署客户包括 Dropbox、大众汽车和 Riot Games。了解何时以及如何利用 Groq 的独特架构，有助于组织构建在延迟限制下原本不可能实现的 AI 应用。

LPU 架构

Groq 的语言处理单元代表了与基于 GPU 推理的根本性背离：³

设计原则

软件优先架构： LPU 架构从软件需求出发——特别是主导 AI 推理的线性代数计算。Groq 没有将图形处理器改造用于推理，而是从零开始设计了针对语言模型工作负载优化的芯片。

确定性执行： GPU 通过复杂的调度和内存层次结构实现高吞吐量，但这会引入可变延迟。LPU 通过可编程流水线架构消除了这种不可预测性，编译器精确知道数据何时到达每个计算阶段。

片上 SRAM： LPU 没有依赖通过复杂缓存层次结构访问的高带宽内存（HBM），而是集成了数百兆字节的片上 SRAM 作为主要权重存储。SRAM 访问速度比 HBM 快约 20 倍，使计算单元能够全速提取权重。

技术规格

LPU v1（第一代）：⁴ - INT8 精度下 750 TOPS - FP16 精度下 188 TeraFLOPS - 230 MB 片上 SRAM - 80 TB/s 内部带宽 - 320×320 融合点积矩阵乘法 - 5,120 个向量 ALU - 14nm 工艺，25×29 mm 芯片面积 - 900 MHz 标称时钟频率 - 计算密度：>1 TeraOp/s 每平方毫米

LPU v2（第二代）： - 三星 4nm 工艺节点 - 增强的性能和效率 - 2025 年全面量产

芯片间扩展

大型语言模型需要多个 LPU 协同工作：⁵

准同步协议： Groq 开发了一种芯片间通信协议，可消除自然时钟漂移，并使数百个 LPU 作为单个逻辑核心运行。编译器精确预测数据何时在芯片之间到达，保持整个系统的确定性执行。

张量并行： 跨 LPU 的权重分布使得服务超过单芯片 SRAM 容量的模型成为可能。运行 Llama 2 70B 需要约 576 个 LPU 协同工作。

性能基准测试

吞吐量比较

Groq 的推理速度大幅超越基于 GPU 的解决方案：⁶

10 倍的速度优势彻底改变了应用的可能性。多轮对话在用户察觉到延迟之前就已完成。复杂的推理链在几秒钟内执行完毕，而不是几分钟。

能源效率

LPU 架构带来显著的能源优势：⁷

每 token 能耗： - Groq LPU：每 token 1-3 焦耳 - 基于 GPU 的推理：每 token 10-30 焦耳

在架构层面，Groq LPU 的能效比 GPU 高达 10 倍。对于大规模运行推理的组织，能源节省会累积成显著的成本降低。

成本考量

速度优势伴随着权衡：⁸

硬件成本： 根据一些分析，在运行 Llama 2 70B 的等效吞吐量条件下，据报道 Groq 硬件成本是 H100 部署的 40 倍。

内存限制： 有限的片上 SRAM 意味着更大的模型需要更多芯片。流畅服务 70B 模型需要数百个 LPU，造成大量资本需求。

总拥有成本： 对于延迟敏感的工作负载，等式会发生变化，因为 GPU 替代方案无法满足要求。当亚 300 毫秒的响应时间能够实现业务应用时，比较就变成了 Groq 与不可行性之间的比较，而不是 Groq 与更便宜替代方案之间的比较。

GroqCloud 平台

API 访问

GroqCloud 提供对 Groq 推理基础设施的托管访问：⁹

定价（2025 年 12 月）： - Llama 4 Scout：输入 $0.11/百万 token，输出 $0.34/百万 token - Llama 3 70B：输入 $0.59/百万 token，输出 $0.79/百万 token - Mixtral 8×7B：与同等质量模型价格相当

性能保证： - 大多数模型首 token 响应时间低于 300 毫秒 - 确定性延迟，无不可预测的峰值 - 负载下保持稳定吞吐量

开发者体验： - OpenAI 兼容的 API 格式 - 从现有提供商轻松迁移 - 免费层用于实验 - 按需付费扩展

可用模型

GroqCloud 支持主要的开源模型：

Llama 系列： - Llama 3 8B、70B - Llama 3.1 8B、70B、405B - Llama 4 Scout、Maverick

其他模型： - Mixtral 8×7B - Gemma 7B - Whisper（语音转文字） - PlayAI Dialog（文字转语音）

企业选项

GroqCloud 企业版：¹⁰ - 专用 LPU 容量 - 服务级别协议 - 企业支持 - 自定义集成

GroqRack（本地部署）： - 数据驻留合规性 - 私有基础设施部署 - 敏感工作负载的隔离选项 - 对硬件的完全控制

实时应用

语音 AI

Groq 稳定的低延迟实现了自然的语音交互：¹¹

性能要求： - 语音应用需要低于 300 毫秒的响应延迟 - 自然对话节奏在超过 500 毫秒时会中断 - GPU 推理在负载峰值时经常超过这些阈值

Groq 优势： - 确定性延迟保持对话流畅 - Dialog 模型以每秒 140 个字符的速度交付（实时速度的 10 倍） - 提供语音转文字和文字转语音模型

合作伙伴关系： - PlayAI Dialog 用于文字转语音 - Hume AI 用于情感智能语音 - LiveKit 用于实时通信基础设施

实现模式：

语音 → Whisper (STT) → LLM 推理 → Dialog (TTS) → 音频
         在 Groq 上        在 Groq 上      在 Groq 上

整个流水线在 Groq 基础设施上运行，最大限度减少跨服务延迟。

对话代理

智能代理 AI 工作流受益于推理速度：¹²

传统 GPU 限制： - 工具调用需要顺序 LLM 调用 - 10-30 tok/s 的速度造成明显延迟 - 多步推理链需要数分钟

Groq 支持的工作流： - 300-1,000+ tok/s 使工具使用瞬间完成 - 复杂推理链在几秒内完成 - 用户体验到 AI 响应迅速而非缓慢

用例： - 需要实时响应的客户支持自动化 - 即时反馈的互动辅导 - 快速迭代周期的代码助手

实时翻译

低延迟推理实现同声传译：

要求： - 在语音发生时进行翻译 - 保持说话者的语速 - 保留对话时序

实现： - 通过语音识别流式传输音频 - 以最小缓冲翻译文本 - 生成翻译后的语音输出 - 总流水线延迟低于 500 毫秒

何时使用 Groq

理想工作负载

延迟关键型应用： - 语音助手和对话 AI - 实时翻译和转录 - 互动游戏 AI - 需要即时响应的面向客户的聊天机器人

多步推理： - 带工具调用的代理工作流 - 思维链推理 - 复杂决策树 - 迭代优化循环

一致性能要求： - 受 SLA 约束的应用 - 需要可预测延迟的生产服务 - 方差与平均值同样重要的应用

不太适合的工作负载

训练： Groq 不支持模型训练。组织需要 GPU 基础设施进行训练，仅使用 Groq 进行推理。¹³

批处理： 高吞吐量批处理作业优化的是总处理时间而非每请求延迟。GPU 集群通常为离线批处理工作负载提供更好的经济性。

超大型模型： 超过当前 LPU 容量限制（1T+ 参数）的模型可能需要 GPU 解决方案，直到 Groq 进一步扩展。

边缘部署： LPU 基础设施目前需要数据中心部署。边缘用例需要设备端解决方案。

决策框架

基础设施部署

GroqCloud 集成

大多数组织通过云 API 访问 Groq：

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": "简要解释量子计算"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=500
)

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

集成考虑因素： - OpenAI 兼容的 API 简化迁移 - 提供 Python、JavaScript 和其他语言的 SDK - 支持流式传输以实现实时 token 交付

本地部署

GroqRack 提供企业本地部署选项：¹⁴

组件： - 机架规模 LPU 集群 - 网络基础设施 - 管理软件 - 冷却要求（标准空气冷却）

要求： - 数据中心空间和电力 - 模型服务的网络连接 - 运维技术人员 - 初始资本投资

用例： - 数据主权要求 - 受监管行业（医疗、金融） - 隔离环境 - 自定义集成需求

混合架构

许多组织将 Groq 与 GPU 基础设施结合使用：

模式 1：Groq 用于生产，GPU 用于开发 - 在 GPU 集群上训练和微调 - 在 Groq 上部署推理以获得生产级延迟 - 针对每个阶段优化的独立基础设施

模式 2：Groq 用于延迟关键型，GPU 用于批处理 - 在 Groq 上进行实时推理 - 在 GPU 上进行批处理和分析 - 根据延迟要求路由请求

模式 3：Groq 作为高级层 - 为高级客户提供快速推理 - 为标准层提供 GPU 推理 - 根据性能进行差异化定价

全球基础设施

数据中心布局

Groq 在多个地区运营数据中心：¹⁵

位置（2025 年）： - 美国（多个） - 加拿大 - 欧洲 - 中东

扩展计划： - 15 亿美元投资沙特阿拉伯达曼数据中心 - 目标：100 万个 LPU

[内容因翻译而截断]