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全新LPU芯片傳聞比GPU快十倍(關于LPU芯片的簡介)

2024-02-23 14:11:18 編輯:古歡進 來源:
導讀 近日一家名為Groq的初創公司研制的LPU芯片橫空出世,據消息稱這一芯片的推理速度比英偉達GPU提高10倍,成本卻只有其1/10,大模型生成速度接...

近日一家名為Groq的初創公司研制的LPU芯片橫空出世,據消息稱這一芯片的推理速度比英偉達GPU提高10倍,成本卻只有其1/10,大模型生成速度接近500tokens,比ChatGPT-3.540tokens/秒的速度高出十多倍。

1.LPU的突出特點就是快,2024年1月份的測試結果中,Groq LPU驅動的Meta Llama2模型推理性能比目前的頂級云計算供應商高出17倍,在數據吞吐量方面也“遙遙領先”。

2.據了解,Groq提供的芯片得到這樣的吞吐速度的原因是使用的SRAM設備,這是目前讀寫速度最快的存儲設備之一,但是價格較為昂貴,一般用在CPU的一級和二級緩沖當中。SRAM就是靜態隨機存取存儲器,目前人們常用的存儲設備中DRAM為動態隨機存取存儲器,兩者的區別在于存儲方式、集成度、訪問速度、刷新需求等的不同,SRAM訪問速度快,帶來的是占用面積和成本的增大。

3.LPU芯片現在落地仍然存在很多現實問題亟待解決,首先就是成本問題,雖然LPU芯片在價格和耗電量上占有優勢,但是運行LLaMA2-70b這樣的模型需要572張LPU,成本高達1144萬美元,而8張英偉達H100在系統性能上與Groq相當,硬件成本僅為30萬美元,巨大的成本差異讓它目前不具備太多的商業價值。

4.Groq展現出來的是通用芯片和專用芯片在路徑上的分歧,它能為用戶提供讓人滿意的低延遲高速響應效果,但是它的場景搭建需要至少一個已經構造完成并且開源的大模型。

5.Groq創新的芯片架構能把多個張量流處理器連接在一起,這種解決方案不會出現GPU集群當中出現的傳統瓶頸問題,具備較高的可擴展性,可以有效減少運行過程中的能源消耗,進一步簡化大規模AI模型對于硬件的要求。


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