Come Nvidia ha imparato a smettere di preoccuparsi e ha acquisito Groq 0 Prefazione Nvidia, l’indiscutibile re dell’hardware AI, ha fatto la sua più grande acquisizione fino ad oggi: una sbalorditiva offerta da 20 miliardi di dollari per Groq, un nome di cui pochi al di fuori del settore avevano sentito parlare. Sono diventato interessato alla tecnologia e al potenziale commerciale di Groq dal 2023, e ho testato il loro servizio di inferenza basato sul cloud per il LLM open source. Sono entusiasta e non stupito che il focus singolare di Groq, la tecnologia killer e anni di duro lavoro finalmente si rimborsino. Questo articolo si immerge in profondità nell'architettura Groq, rivelando perché sta rompendo i record di velocità di inferenza LLM. Scopriamo Groq's Language Processing Unit (LPU) contro i giganti: Nvidia GPU e Google TPU, per vedere se la corona sta davvero cambiando mani. Introduzione: l’imperativo del millisecondo Nei moderni data center, l'attenzione si sta spostando dalla formazione AI alla inferenza AI - l'applicazione istantanea delle menti digitali. Per gli utenti che interagiscono con i grandi modelli linguistici (LLM), il vincolo che definisce è la latenza. Questo ritardo non è un guasto software, ma una limitazione hardware, poiché le architetture esistenti come l'unità di elaborazione grafica (GPU) non sono state progettate per la generazione di linguaggio token-by-token. Groq, fondata dagli architetti dell'originale Tensor Processing Unit (TPU) di Google, affronta questa sfida specifica.La loro soluzione è la Language Processing Unit (LPU), una chip "definita dal software" che abbandona il design del processore tradizionale per la velocità.Utilizzando l'esecuzione deterministica, l'orologio e la programmazione statica, la LPU di Groq rompe il "Memory Wall", raggiungendo velocità di generazione di testo superiori a 1.600 token al secondo, superando notevolmente la velocità di lettura umana. La crisi dell'inferenza: perché l'IA moderna è "lenta" Per comprendere l’innovazione di Groq, bisogna prima apprezzare il comportamento specifico dei Big Language Models sul hardware attuale.Il carico di lavoro computazionale di un modello AI cambia drasticamente a seconda che si tratti di apprendimento (addestramento) o di pensiero (inferenza). 2.1 La fisica della generazione autoregressiva L'allenamento di un modello è un'attività parallela ad alta larghezza di banda. Si alimenta il sistema con migliaia di frasi contemporaneamente, e il chip aggiorna i suoi pesi interni in base all'errore aggregato. È come classificare un migliaio di esami alla volta; è possibile ottimizzare il flusso di lavoro per il throughput. Inferenza, tuttavia, specificamente per LLM, è "autoregressivo." Il modello genera una parola (o token) alla volta. Prevede la prima parola, l'aggiunge all'ingresso, predice la seconda parola, l'aggiunge, e così via. Questo processo è intrinsecamente serial. Non si può calcolare la decima parola fino a quando non si ha calcolato il nono. Per un ingegnere hardware, questo è un incubo. In un'architettura GPU moderna, i nuclei di calcolo (dove accade la matematica) sono separati dalla memoria (dove vive il modello) da una distanza fisica. Questa separazione crea il "Von Neumann Bottleneck." Ogni volta che il modello ha bisogno di generare un token, il GPU deve recuperare l'intero modello dalla memoria, elaborarlo e inviarlo indietro. Per un modello di 70 miliardi di parametri come Llama 3, che può pesare circa 140 gigabyte (a 16 bit di precisione), questo significa che il chip deve spostare 140 GB di dati attraverso il filo solo per generare una sola parola.3 Deve fare questo ancora e ancora, decine di volte al secondo. 2.2 Il muro della memoria Il risultato è che i motori di calcolo più potenti del mondo trascorrono la maggior parte del loro tempo in attesa. Questo fenomeno è noto come il "Memory Wall". In un tipico scenario di inferenza (Batch Size 1), le unità aritmetiche di un Nvidia H100 sono vuote per la stragrande maggioranza dei cicli dell'orologio, in attesa che i dati arrivino dalla memoria ad alta larghezza di banda (HBM). Il limite della larghezza di banda: anche con gli impressionanti 3,35 Terabyte al secondo (TB/s) della larghezza di banda di memoria dell'H100, la fisica dei dati in movimento limita la velocità di generazione a circa 100-200 token al secondo in condizioni ideali.4 Una ricerca di Groq suggerisce che le configurazioni di GPU tradizionali bruciano da 10 a 30 Joules per token, in gran parte a causa di questo costante trasferimento di dati tra HBM e il nucleo. 2.3 Il problema della latenza della coda Il problema è aggravato dalla natura "dinamica" dei processori moderni. CPU e GPU sono progettati per essere generali. Hanno componenti hardware complessi - cache, predittori di branche, motori di esecuzione fuori ordine - che cercano di indovinare cosa il software vuole fare successivamente. Quando queste ipotesi sono sbagliate (una "cache miss" o "errore di previsione del settore"), il processore si ferma.In un ambiente di data center condiviso, dove più utenti stanno competendo per le risorse, ciò porta a "jitter" o latenza variabile. Latenza della coda: questa è la latenza delle richieste più lente - il 99 ° percentile. Per le applicazioni in tempo reale come gli agenti vocali o il trading algoritmico, la velocità media non conta; la velocità più lenta lo fa. Se un token richiede 10 ms e il successivo 50 ms, l'utente sperimenta fratture.8 La tassa di orchestramento: per gestire questo caos, le GPU usano nuclei software complessi (come il CUDA) e pianificatori hardware. Questi aggiungono l'overhead. La tesi fondatrice di Groq era semplice: e se rimuovessimo il punto di interrogazione? 3. The Philosophy of the LPU: Software-Defined Hardware La Language Processing Unit (LPU) è la manifestazione fisica di una filosofia che respinge gli ultimi trent'anni di evoluzione del processore.Fondato da Jonathan Ross, che in precedenza ha guidato il progetto TPU di Google, Groq ha iniziato con un approccio "Software-First". 3.1 Il compilatore è il capitano In un sistema tradizionale, il compilatore (il software che traduce il codice in istruzioni chip) è subordinato all'hardware. Produce una guida rigida, e la logica interna dell'hardware (schedulatori, bufferi di riordine) calcola i dettagli al tempo di esecuzione. Groq fa questo. Il hardware LPU è deliberatamente "stupido". Non ha predittori di ramo. Non ha controller di cache. Non ha una logica di esecuzione fuori ordine. Si tratta di un'enorme serie di unità aritmetiche e banche di memoria che fanno esattamente quello che viene detto, quando viene detto.11 L’intelligenza risiede interamente nel Groq Compiler. Static Scheduling: Before the model runs, the compiler analyzes the entire program. It calculates the exact execution time of every operation. It knows that a specific matrix multiplication will take exactly 400 clock cycles. Orchestrazione spaziale: Il compilatore mappa il flusso dei dati attraverso la geometria fisica del chip. sa che al ciclo 1000,050, un pacchetto di dati sarà esattamente alle coordinate (X, Y) sul chip, pronto a essere consumato da un'unità aritmetica. Zero Variance: Because the schedule is fixed at compile time, there is zero variance. If the compiler says the task will take 28.5 milliseconds, it will take 28.5 milliseconds. Every single time. This is "Deterministic Execution".9 3.2 L'analogia della linea di assemblea Per capire la differenza, immaginate un pavimento di fabbrica. La GPU (Dynamic): I lavoratori (core) sono in piedi alle stazioni. Un gestore (scheduler) grida ordini in base a quali materiali sono appena arrivati. A volte un lavoratore è senza lavoro perché il forklift (bus di memoria) è bloccato nel traffico. A volte due lavoratori cercano di cogliere lo stesso strumento (contenzione delle risorse) e uno deve aspettare. Il LPU (Deterministic): Non ci sono gestori. I materiali si muovono su una fascia di trasporto ad alta velocità che non si ferma mai. I lavoratori sono braccia robotiche programmati per eseguire una saldatura esattamente 3,2 secondi dopo che la parte entra nella loro zona. Non controllano se la parte è lì; il sistema garantisce che sia lì. This architectural choice allows Groq to utilize nearly 100% of its compute capacity for the actual workload, whereas GPUs often run at 30-40% utilization during inference because they are waiting on memory.13 Anatomia della LPU: Decostruire il hardware L'implementazione fisica del LPU (in particolare l'architettura GroqChip) è uno studio di compromessi radicali. SRAM: la velocità della luce Nvidia e Google usano HBM (High Bandwidth Memory), che viene fornito in massicci pile (80GB+) seduti accanto al computer die. La memoria SRAM (Static Random Access Memory) La Gerarchia Flattened: In una CPU standard, SRAM viene utilizzato solo per piccole cache (L1/L2/L3) perché è costoso e fisicamente grande (richiede 6 transistor per memorizzare un bit, contro 1 transistor per DRAM). Bandwidth Supremacy: Poiché la memoria è fisicamente integrata nel computer die, la larghezza di banda è astronomica. Un singolo LPU vanta una larghezza di banda di memoria interna di 80 TB/s. Confronta questo con il 3,35 TB/s dell'H100. Questo è un vantaggio 24x nella velocità a cui i dati possono essere alimentati alle unità matematiche.10 Eliminazione della latenza: l'accesso all'HBM richiede centinaia di nanosecondi. L'accesso al SRAM in chip richiede cicli di orologeria a singoli cifre. Questo rimuove efficacemente la Memory Wall per i dati che si adattano al chip.8 4.2 Limitazioni di capacità Un singolo chip Groq contiene solo 230 MB di SRAM.12 Questo è microscopico rispetto ai 80 GB di un H100. Implicazione: non si può adattare un Modello di lingua grande su una singola chip Groq. Per eseguire Llama 3 70B, Groq non utilizza un singolo chip; utilizza un rack di circa 576 chip.7 Questo richiede un approccio completamente diverso alla progettazione del sistema.Il "computer" non è il chip; il computer è lo scaffale. Il processore Tensor Streaming Processor (TSP) All'interno del chip, l'architettura è disposta specificamente per l'algebra lineare del Deep Learning. Vector and Matrix Units: The chip features specialized units for matrix multiplication (MXM) and vector operations. Flusso direzionale: i dati fluiscono orizzontalmente (est-ovest) attraverso il chip, mentre le istruzioni fluiscono verticalmente (nord-sud).Questo flusso "sistolico" significa che i dati vengono pompati attraverso le unità funzionali in un'onda ritmica. 14nm Process: Sorprendentemente, la prima generazione di GroqChip è costruita su un processo maturo di 14nm presso GlobalFoundries.7 In un settore in corsa a 3nm (come il Blackwell di Nvidia), questo sembra arcaico. Tuttavia, poiché il design manca di programmatori complessi e si basa su SRAM, non ha bisogno della densità estrema di 3nm per raggiungere le prestazioni. Questo offre un vantaggio significativo di costo e rendimento, anche se colpisce la dimensione fisica della matita (un massiccio 725mm2).12 4.4 Numerologia di TruePoint Per massimizzare il limite di 230 MB di memoria, Groq impiega una nuova strategia di precisione chiamata TruePoint. La trappola di precisione: il hardware tradizionale spesso quantifica i modelli a INT8 (8-bit integer) per risparmiare spazio, il che può degradare la precisione. Precisione mista: TruePoint memorizza i pesi a bassa precisione (come INT8 o FP8) per risparmiare spazio, ma esegue la matematica effettiva ad alta precisione (FP32) per operazioni sensibili come i log di attenzione. Risultato: questo consente a Groq di raggiungere la velocità dei modelli quantizzati con i livelli di precisione tipicamente riservati per le implementazioni di maggiore precisione. La rete è il computer: la tecnologia RealScale Poiché nessun singolo LPU può contenere un modello, la rete che collega i chip è importante quanto i chip stessi.Se la connessione tra Chip A e Chip B è lenta, i 80 TB/s di larghezza di banda interna sono sprecati. 5.1 RealScale: un tessuto senza commutazioni Traditional data center networks use Ethernet or InfiniBand switches. When a server sends data, it goes to a switch, which routes it to the destination. This adds latency and introduces the possibility of congestion (traffic jams). La rete RealScale di Groq collega i chip direttamente tra loro. Sistemi plesiosincroni: i chip sono sincronizzati a una base temporale comune. Non sono perfettamente sincronizzati (che è fisicamente impossibile a scala), ma sono "plesiosincroni" (quasi sincronizzati) con una deriva nota che il compilatore rappresenta. Pacchetti programmati dal software: Proprio come il compilatore programma la matematica, programma i pacchetti di rete. Sape che il Chip 1 invierà un vettore al Chip 2 al Ciclo 500. Garantisce che il Chip 2 sarà pronto a riceverlo al Ciclo 505. Nessun interruttore: la rete è una mesh diretta (specificamente una variante della topologia Dragonfly). Non ci sono interruttori esterni per aggiungere latenza o costo. Il routing è deterministico. Questo consente al rack di 576 chip di funzionare come uno spazio di memoria unico e coerente.6 5.2 Parallelismo di tensore a scala Questo networking consente a Groq di utilizzare Tensor Parallelism in modo efficiente. Tagliare il cervello: il modello Llama 3 70B è tagliato su 576 chip. Esecuzione simultanea: quando viene generato un token, tutti i 576 chip vengono attivati contemporaneamente. ciascuno calcola una piccola frazione del risultato. Scambiano dati istantaneamente attraverso la rete RealScale, aggregano il risultato e si spostano al livello successivo. Beneficio di latenza: Poiché il calcolo è parallelizzato su così tanti chip, il calcolo avviene incredibilmente velocemente.E poiché i pesi sono in SRAM, non c'è tempo di caricamento.Il risultato è un sistema che scala in modo lineare: l'aggiunta di più chip rende il modello più veloce, senza i ritorni in diminuzione visti nei cluster GPU a causa della comunicazione overhead.8 I Titani confrontati: Groq vs. Nvidia vs. Google vs. Cerebras Il paesaggio hardware dell’IA è una battaglia di filosofie.Possiamo classificare i principali attori in tre campi: i Generali (Nvidia), gli Specialisti iperscali (Google) e gli Innovatori radicali (Groq, Cerebras). Nvidia H200 (Il Generale) Architecture: GPU with HBM3e and HBM3. Dynamic scheduling via CUDA. Philosophy: "One chip to rule them all." Optimize for throughput, increased memory bandwidth, and versatility. Strengths: Unrivaled ecosystem (CUDA), massive memory capacity and bandwidth per chip (141GB HBM3e/HBM3), capable of both training and inference. Weaknesses: The Memory Wall limits Batch-1 inference speed. Tail latency due to dynamic scheduling. High power consumption per token for small batches.17 Google TPU v5p (The Hyperscale Specialist) Architettura: Systolic Array ASIC con HBM. Filosofia: Ottimizzare per i carichi di lavoro specifici di Google (modelli Transformers). Strengths: Highly efficient matrix math. Inter-Chip Interconnect (ICI) allows for massive pods (8,960 chips) for training. Cost-effective for massive throughput.18 Debolezze: ancora dipende da HBM (latenza bottleneck). Disponibilità limitata al di fuori di Google Cloud. Meno flessibile rispetto alle GPU. Cerebras CS-3 (Il gigante a scala di Wafer) Architettura: un singolo chip della dimensione di un piatto da pranzo (Wafer-Scale Engine). Filosofia: "Non tagliare il wafer." Tenere tutto su un pezzo gigante di silicio per eliminare la latenza di interconnessione. Forti: massiccia memoria sul chip (44 GB SRAM) e larghezza di banda (21 PB/s). può contenere modelli di grandi dimensioni su un unico dispositivo. Debolezze: complessità di fabbricazione fisica. densità di potenza. Richiede ancora un cluster per i modelli più grandi. Cerebras si concentra sul throughput (tokens/sec) più della pura latenza (tempo al primo token) rispetto a Groq.20 Il Groq LPU (The Low-Latency Sniper) Architettura: ASIC disaggregato basato su SRAM. definito da software. Philosophy: "Determinism is speed." Sacrifice density for latency. Forti: Unmatched Time-to-First-Token (TTFT) e throughput per la inferenza di piccoli lotti. prestazioni deterministiche (no jitter). Debolezze: La bassa capacità di memoria per chip richiede un conteggio massiccio di chip (alta impronta sul rack). Tabella 1: Confronto architettonico Feature Groq LPU (TSP) Nvidia H100 (Hopper) Google TPU v5p Cerebras CS-3 Primary Focus Inference (Latency) Training & Inference Training & Inference Training & Inference Memory Architecture On-chip SRAM Off-chip HBM3 Off-chip HBM On-Wafer SRAM Memory Bandwidth 80 TB/s (Internal) 3.35 TB/s (External) ~2.7 TB/s 21 PB/s (Internal) Control Logic Software (Compiler) Hardware (Scheduler) Hybrid (XLA) Software (Compiler) Networking RealScale (Switchless) NVLink + InfiniBand ICI (Torus) SwarmX Batch-1 Efficiency Extremely High Low (Memory Bound) Medium High Llama 3 70B Speed >1,600 T/s (SpecDec) ~100-300 T/s ~50 T/s (chip) ~450 T/s Primary Focus La Latenza (Latenza) Formazione & Inferenza Formazione & Inferenza Training & Inference Architettura della memoria Il chip della vergogna Off-chip di HBM3 Off-chip di HBM La vergogna della vergogna Bandwidth di memoria 80 TB/s (Internal) 3.35 TB / s (Esterno) • 2,7 TB/s 21 PB/s (Internal) Controllo logico Software (Compiler) Hardware (Scheduler) Hybrid (XLA) Il software (compilatore) networking Il RealScale (Switchless) NVLink + InfiniBand ICI (Torus) di SwarmX Batch-1 Efficiency estremamente alto Low (Memory Bound) Medium alto Llama 3 70B Velocità >1,600 T/s (SpecDec) ~ 100-300 T/s ~50 T/s (chip) ~450 T/s 1 7. Performance Benchmarks: The Speed of Thought 25 milioni di token al secondo! Ricordo vivamente di aver sentito questa audace previsione da Jonathan Ross (CEO di Groq) alla fine di maggio 2024, quando lo abbiamo invitato a parlare al GenAI Summit Silicon Valley. (Sì ho preso quella foto per record. 🙂) Anche se Groq non è ancora vicino a questo, i suoi numeri di performance sono stati davvero impressionanti. I vantaggi teorici del LPU sono stati validati da benchmarking indipendente, in particolare dall’analisi artificiale. 7.1 Throughput and Latency Per il modello Llama 3 70B, un punto di riferimento standard per i LLM di livello aziendale: Groq: consistentamente consegna 280 - 300 token al secondo (T/s) in modalità standard.6 Nvidia H100: di solito fornisce da 60 a 100 T/s nelle distribuzioni standard, spingendo fino a ~200 T/s solo con ottimizzazione pesante e batch che compromette la latenza.24 Latency (Time to First Token): Groq achieves a TTFT of 0.2 - 0.3 seconds, making the response feel instantaneous. Nvidia solutions often lag between 0.5 to 1.0+ seconds as the request queues and the GPU spins up.23 7.2 La scoperta della decodifica speculativa Alla fine del 2024, Groq ha svelato una capacità che ha ampliato il divario da un ravino a un canyon: la decodifica speculativa. Questa tecnica consente a Groq di eseguire Llama 3 70B a oltre 1.660 token al secondo.1 The Mechanism: Speculative decoding uses a small "Draft Model" (e.g., Llama 8B) to rapidly guess the next few words. The large "Target Model" (Llama 70B) then verifies these guesses in parallel. Perché fallisce sulle GPU: su una GPU, caricare il modello target per verificare le ipotesi è costoso a causa del Memory Wall. Perché vola su Groq: Poiché il modello 70B è distribuito in tutto il SRAM del rack Groq, il passaggio di verifica è quasi istantaneo.Il LPU può verificare una sequenza di token così velocemente come può generare uno. 7.3 Energy Efficiency While a rack of 576 chips consumes significant power (likely in the hundreds of kilowatts), the è sorprendente Efficienza per unità di lavoro Joule per token: Groq segnala un consumo energetico di 1-3 Joule per token. Comparison: Nvidia H100-based systems typically consume 10-30 Joules per token.6 The Physics: The energy savings come from not moving data. Accessing external HBM is energy-intensive. Accessing local SRAM is cheap. Furthermore, because the Groq chip finishes the task 10x faster, it spends less time in a high-power active state for a given workload. 8. The Economics of the LPU: CapEx, OpEx, and TCO The most controversial aspect of Groq’s architecture is the "Chip Count." Critics argue that needing hundreds of chips to run a model is economically unviable. This requires a nuanced Total Cost of Ownership (TCO) analysis. 8.1 The Cost of the Rack vs. The Cost of the Token È vero che un rack Groq (che esegue Llama 70B) contiene ~576 chip. Manufacturing Cost: However, these chips are 14nm (cheap to make) and utilize standard packaging (no expensive CoWoS or HBM). A Groq chip costs a fraction of an Nvidia H100 to manufacture.7 Costo del sistema: Mentre il prezzo specifico del rack è opaco, le stime suggeriscono che un rack Groq è costoso in termini assoluti di CapEx a causa del grande volume di silicone e dell'infrastruttura elettrica. Throughput Value: Groq argues the metric that matters is Tokens per Dollar. If a Groq rack costs $1 million but generates 200,000 tokens per second (aggregate), and an Nvidia cluster costs $500,000 but generates only 20,000 tokens per second, the Groq rack is 5x more cost-effective per unit of output.13 8.2 Strategia dei prezzi Groq ha aggressivamente tariffato i suoi servizi API per dimostrare questo punto. Input Price: $0.59 per million tokens. Output Price: $0.79 - $0.99 per million tokens.2 Comparison: This undercuts many traditional GPU-based cloud providers, who often charge $2.00 - $10.00 for similar models. This pricing signals that Groq’s internal TCO is indeed competitive, despite the hardware footprint. 8.3 Impronta fisica e potere Lo svantaggio è la densità. sostituire un singolo server Nvidia da 8 GPU con più scaffali di chips Groq consuma significativamente più spazio sul pavimento del data center e richiede soluzioni di raffreddamento robuste. Questo rende Groq meno attraente per le implementazioni in loco dove lo spazio è stretto, ma fattibile per i fornitori di cloud iperscale dove lo spazio sul pavimento è meno di un vincolo rispetto all'efficienza energetica.21 Casi di utilizzo: chi ha bisogno di AI istantanea? Sono necessari 1.600 token al secondo? Per una lettura umana di una risposta chatbot, 50 token/sec è sufficiente. 9.1 Agentic AI and Reasoning Loops Un “agente” potrebbe aver bisogno di generare 10.000 parole di ragionamento interno “Chain of Thought” per rispondere a una singola domanda utente. The Math: If a model needs to "think" for 10,000 tokens: On Nvidia (100 T/s): The user waits 100 seconds. (Unusable). On Groq (1,600 T/s): The user waits 6 seconds. (Viable). Groq’s speed unlocks the ability for models to "think" deeply before they speak. 9.2 La voce in tempo reale La conversazione vocale richiede una latenza inferiore a 200-300ms per sentirsi naturale. Qualsiasi ritardo crea pause scomode (l'effetto "walkie-talkie"). Groq’s Role: With a TTFT of <200ms, Groq enables voice agents that can interrupt, backchannel, and converse with human-level cadence. Tenali, a real-time sales agent company, reported a 25x improvement in latency by switching to Groq, dropping response times from seconds to milliseconds.26 9.3 Generazione di codice Coding assistants often need to read an entire codebase and regenerate large files. A developer waiting 30 seconds for a refactor breaks flow. Groq reduces this to sub-second completion. The Software Stack: Escaping the CUDA Trap La dominazione di Nvidia è in gran parte dovuta a CUDA, la sua piattaforma software proprietaria. 10.1 The "Hardware-Is-Software" Approach Groq’s compiler is the heart of the product. It was built before the chip. Ease of Use: Developers use standard frameworks like PyTorch, TensorFlow, or ONNX. The compiler handles the translation to the LPU. GroqWare: La suite software gestisce la complessità del rack. Per lo sviluppatore, il rack sembra un dispositivo gigante. Challenges: The downside of static scheduling is compile time. Compiling a new model for the LPU can take significant time as the compiler solves the "Tetris" problem of scheduling millions of operations. This makes Groq less ideal for research (where models change hourly) but perfect for production (where models run for months).21 11. Conclusion: The Deterministic Future Il successo del Groq LPU dimostra che l'architettura Von Neumann è una responsabilità per la inferenza LLM in serie.Il passaggio di Groq a SRAM e determinismo ha creato una macchina che funziona alla velocità della luce, consentendo AI Agentic - sistemi capaci di migliaia di passi di ragionamento auto-correggibili in un attimo. Con l'acquisizione di Groq da parte di Nvidia il 12/24/2025, la tesi provata del LPU - che il determinismo è il destino per la velocità futura dell'IA - sarà ora integrata nella roadmap del gigante GPU. Questa fusione segnala un cambiamento profondo, riconoscendo che l'energia bruta è senza senso senza la velocità e l'architettura deterministica Groq ha pionierato per utilizzarla efficacemente. 12. Bonus story - The Architect of Acceleration: Jonathan Ross and the Groq Journey Jonathan Ross, Groq's founder and CEO, is central to two major AI hardware innovations: the Google TPU and the Groq LPU. Prima di Groq, Ross era un innovatore chiave sulla Google Tensor Processing Unit (TPU). Introdotto pubblicamente nel 2016, il TPU era il chip specializzato di Google per i calcoli delle reti neurali, progettato per superare le limitazioni delle CPU e delle GPU. Ross ha aiutato a concettualizzare la TPU di prima generazione, che utilizzava un'architettura di array sistolica rivoluzionaria per massimizzare il rendimento computazionale e l'efficienza energetica per l'IA. Il suo lavoro a Google ha messo le basi per i suoi successivi sforzi. Leaving Google in 2016, Ross founded Groq (originally Think Silicon) with the goal of creating the world's fastest, lowest-latency AI chip with deterministic performance. He recognized that GPU unpredictability - caused by elements like caches and thread scheduling - was a bottleneck for real-time AI. Groq's mission became eliminating these sources of variability. This philosophy gave rise to Groq’s flagship hardware: the Language Processor Unit (LPU) and its foundational GroqChip. The Groq architecture is a departure from the GPU-centric approach. It features a massive single-core, tiled design where all compute elements are connected by an extremely high-speed, on-chip network. Groq’s Historical Arc: Ups, Downs, and Pivots The path from an ambitious startup to a leading AI hardware provider was not linear for Groq. The company’s history is marked by necessary pivots and strategic refinements: Anni iniziali (2016-2018): Il focus sulla guida autonoma: inizialmente, Groq si è concentrato fortemente sul mercato dei veicoli autonomi, dove il processo decisionale prevedibile e in tempo reale è un requisito critico. The Hardware Evolution (2018–2021): Designing the First Chip: This period was dedicated to the grueling process of designing, taping out, and optimizing the first generation of the GroqChip. Securing funding and attracting top talent from companies like Google and AMD were key milestones. Il Pivot LLM (2022–Presente): Trovare l’app Killer: man mano che il mercato dei veicoli autonomi si è maturato più lentamente del previsto e, in modo cruciale, man mano che l’architettura dei trasformatori è esplosa con l’ascesa di modelli come GPT-3, Groq ha riconosciuto una nuova, massiccia opportunità.L’estrema scala e l’alta domanda di inferenza a bassa latenza nei LLM li hanno resi il carico di lavoro ideale per il Groq LPU. La designazione LPU è stata adottata, spostando efficacemente l’attenzione dell’azienda dall’accelerazione AI a scopo generale a dominare specificamente il mercato per l’inferenza LLM ultra veloce e prevedibile. The Public Spotlight (2024–Beyond): Inference Dominance: Groq achieved widespread recognition by demonstrating staggering, industry-leading token-per-second performance on open-source LLMs like Llama and Mixtral. This sudden visibility cemented their position as a high-performance alternative to Nvidia GPUs for large-scale, low-latency AI deployment, marking a massive turning point in the company’s trajectory from a specialized hardware provider to a recognized leader in AI inference speed. Nvidia acquired Groq for $20B on December 24, 2025. Il contributo duraturo di Jonathan Ross è la creazione di un tipo fondamentalmente diverso di computer - uno progettato per prestazioni prevedibili su scala.Da co-progettare l'architettura TPU che ha alimentato la rivoluzione AI di Google a pionierare il LPU deterministico a Groq, ha costantemente sostenuto l'idea che il futuro dell'IA richiede hardware su misura specificamente per il carico di lavoro, non l'altro. Appendice: tabelle dati Table 2: Economic & Operational Metrics Metric Groq LPU Solution Nvidia H100 Solution Implication OpEx (Energy/Token) 1 - 3 Joules 10 - 30 Joules Groq is greener per task. CapEx (Initial Cost) High (Rack scale) High (Server scale) Groq requires more hardware units. Space Efficiency Low (576 chips/rack) High (8 chips/server) Groq requires more floor space. Cost Efficiency High (Token/$) Low/Medium (Token/$) Groq wins on throughput economics. OpEx (Energy/Token) 1 - 3 Joules 10 - 30 Joules Groq is greener per task. CapEx (Costo iniziale) Alta (scala di rack) Maggiore (scala di server) Groq richiede più unità hardware. Space Efficiency Low (576 chips/rack) High (8 chips/server) Il Groq richiede più spazio per il pavimento. Cost Efficiency Altro valore (Token/$) Low/Medium (Token/$) Groq vince sull'economia di throughput. Tabella 3: La fisica della memoria Memory Type Used By Bandwidth Latency Density (Transistors/Bit) SRAM Groq LPU ~80 TB/s ~1-5 ns 6 (Low Density) HBM3 Nvidia H100 3.35 TB/s ~100+ ns 1 (High Density) DDR5 CPUs ~0.1 TB/s ~100+ ns 1 (High Density) vergogna Il Grillo LPU ~80 TB/s ~1-5 ns 6 (Densità bassa) HBM3 di Nuova NVIDIA H100 3.35 TB/s ~ 100 + ns 1 (High Density) Il DDR5 CPUs ~0.1 TB/s ~ 100 + ns 1 (alta densità) Riferimenti Groq 14nm Chip ottiene 6x Boost: lancia Llama 3.3 70B su GroqCloud, accessibile il 25 dicembre 2025, https://groq.com/blog/groq-first-generation-14nm-chip-just-got-a-6x-speed-boost-introducing-llama-3-1-70b-speculative-decoding-on-groqcloud Llama-3.3-70B-SpecDec - GroqDocs, accessibile il 25 dicembre 2025, https://console.groq.com/docs/model/llama-3.3-70b-specdec Introducing Cerebras Inference: AI at Instant Speed, accessed 25 dicembre 2025, https://www.cerebras.ai/blog/introducing-cerebras-inference-ai-at-instant-speed Valutazione Llama‐3.3‐70B Inference su GPU NVIDIA H100 e A100 - Derek Lewis, consultato il 25 dicembre 2025, https://dlewis.io/evaluating-llama-33-70b-inference-h100-a100/ Sbloccare la piena potenza delle GPU NVIDIA H100 per la inferenza ML con TensorRT - Baseten, accessibile il 25 dicembre 2025, https://www.baseten.co/blog/unlocking-the-full-power-of-nvidia-h100-gpus-for-ml-inference-with-tensorrt/ Why Meta AI's Llama 3 Running on Groq's LPU Inference Engine Sets a New Benchmark for Large Language Models | by Adam | Medium, accessed December 25, 2025, https://medium.com/@giladam01/why-meta-ais-llama-3-running-on-groq-s-lpu-inference-engine-sets-a-new-benchmark-for-large-2da740415773 Groq Says It Can Deploy 1 Million AI Inference Chips In Two Years - The Next Platform, accessed December 25, 2025, https://www.nextplatform.com/2023/11/27/groq-says-it-can-deploy-1-million-ai-inference-chips-in-two-years/ All'interno della LPU: Deconstructing Groq's Speed Echo Groq è veloce, inferenza a basso costo., accessed 25 dicembre 2025, https://groq.com/blog/inside-the-lpu-deconstructing-groq-speed Determinismo e il Tensor Streaming Processor. - Groq, consultato il 25 dicembre 2025, https://groq.sa/GroqDocs/TechDoc_Predictability.pdf What is a Language Processing Unit? | Groq is fast, low cost inference., accessed December 25, 2025, https://groq.com/blog/the-groq-lpu-explained LPU Átha Groq è veloce, a basso costo, accessibile il 25 dicembre 2025, https://groq.com/lpu-architecture GROQ-ROCKS-NEURAL-NETWORKS.pdf, consultato il 25 dicembre 2025, http://groq.com/wp-content/uploads/2023/05/GROQ-ROCKS-NEURAL-NETWORKS.pdf Groq Pricing and Alternatives - PromptLayer Blog, accessed December 25, 2025, https://blog.promptlayer.com/groq-pricing-and-alternatives/ Comparing AI Hardware Architectures: SambaNova, Groq, Cerebras vs. Nvidia GPUs & Broadcom ASICs | by Frank Wang | Medium, accessed December 25, 2025, https://medium.com/@laowang_journey/comparing-ai-hardware-architectures-sambanova-groq-cerebras-vs-nvidia-gpus-broadcom-asics-2327631c468e Il sito di bombardamento dei grandi modelli più veloce della storia! Groq è diventato popolare durante la notte, e la sua velocità LPU auto-sviluppata ha schiacciato le GPU Nvidia, accessibile il 25 dicembre 2025, https://news.futunn.com/en/post/38148242/the-fastest-big-model-bombing-site-in-history-groq-became Nuove regole del gioco: Deterministic LPUTM Inference Engine di Groq con Software-Scheduled Accelerator & Networking, accessibile il 25 dicembre 2025, https://ee.stanford.edu/event/01-18-2024/new-rules-game-groqs-deterministic-lputm-inference-engine-software-scheduled TPU vs GPU : r/NVDA_Stock - Reddit, consultato il 25 dicembre 2025, https://www.reddit.com/r/NVDA_Stock/comments/1p66o4e/tpu_vs_gpu/ GPU and TPU Comparative Analysis Report | by ByteBridge - Medium, accessed December 25, 2025, https://bytebridge.medium.com/gpu-and-tpu-comparative-analysis-report-a5268e4f0d2a Google TPU vs NVIDIA GPU: The Ultimate Showdown in AI Hardware - fibermall.com, accessibile il 25 dicembre 2025, https://www.fibermall.com/blog/google-tpu-vs-nvidia-gpu.htm Cerebras CS-3 vs. Groq LPU, consultato il 25 dicembre 2025, https://www.cerebras.ai/blog/cerebras-cs-3-vs-groq-lpu The Deterministic Bet: How Groq's LPU is Rewriting the Rules of AI Inference Speed, accessed 25 dicembre 2025, https://www.webpronews.com/the-deterministic-bet-how-groqs-lpu-is-rewriting-the-rules-of-ai-inference-speed/ Migliori fornitori di inferenze LLM. 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