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Groq公司是如何让大语言模型运行得如此之快的？是仅仅靠高功率还是使用了某些技术？

讨论总结

整个讨论围绕Groq运行大型语言模型（LLM）速度快的原因展开。从技术层面探讨了Groq使用的硬件（如SRAM、定制芯片LPU等）、芯片设计带来的优势（如软件定义内存和网络访问等）以及面临的挑战（如成本高昂、高延迟等）。还涉及到Groq的业务模式（从硬件销售到LLM推理服务转型等）、与其他公司（如Cerebras.ai、英伟达）的比较，也有关于量化版本使用等话题，评论者们各抒己见，有深度且比较理性。

主要观点

  1. 👍 Groq使用SRAM这种特殊的内存，速度快但昂贵且密度低，每个卡容量有限。
    • 支持理由：多个评论者提到SRAM在Groq运行机制中的作用，如auradragon1提到用SRAM存储模型。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Groq运行LLMs速度快的关键因素是构建的ASIC和使用的SRAM，而不是定制芯片这么简单。
    • 正方观点：auradragon1等从技术角度详细解释了ASIC和SRAM对速度的影响。
    • 反方观点：最初有评论者认为是定制芯片，但被反驳。
  3. 💡 Groq制造了名为LPU的产品来运行模型，单个LPU内存小，运行模型需要大量LPU，但速度快。
    • 支持理由：MixtureOfAmateurs提出这一观点并阐述了LPU内存和运行模型所需数量等情况。
    • 反对声音：无
  4. 👍 与英伟达相比，Groq成本高昂，英伟达更经济。
    • 支持理由：auradragon1计算出运行Deepseek R1 671b仅Groq芯片就需4600万美元，相比之下英伟达成本更低。
    • 反对声音：无
  5. 💡 只有大型企业才有能力自己托管Groq实例，小公司可以使用其API。
    • 支持理由：Baldur - Norddahl指出运行LLM需要大量内存，自己托管需要众多卡和服务器，成本高，大型企业才有能力承担。
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 They use SRAM, which is the fastest and most expensive RAM.”
    • 亮点：简洁明了地指出Groq使用的SRAM的特性。
  2. “🤔 Tech. Chip design is significantly different than Gpu or cpu.”
    • 亮点：强调了Groq的芯片设计与传统GPU或CPU的不同之处。
  3. “👀 They’re fast because they built an ASIC and use SRAM to hold the model.”
    • 亮点：从技术角度解释了Groq运行速度快的原因。
  4. “😂 If you want to host Groq yourself, the starting cost is very high, and you need to have enough work to make use of this investment.”
    • 亮点：阐述了自己托管Groq成本高的问题。
  5. “🤔 The custom chips likely aren’t more powerful, in fact they’re probably less powerful overall.”
    • 亮点：对Groq定制芯片的能力提出不同看法。

情感分析

总体情感倾向较为理性客观，以技术讨论为主。主要分歧点在于Groq的技术优势是否能抵消其成本劣势以及其运行机制的理解上。可能的原因是不同评论者的技术背景和关注点不同，有的关注成本效益，有的更关注技术实现细节。

趋势与预测

  • 新兴话题：Groq使用量化版本（如FP8、FP4）的发展情况可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对人工智能硬件领域相关企业的技术研发方向和市场策略可能产生影响，如其他企业可能借鉴Groq在定制芯片、内存使用等方面的经验或教训。

详细内容：

标题：探究 Groq 运行 LLM 如此之快的奥秘

在 Reddit 上，一则关于“Groq 如何做到运行 LLM 如此之快”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多。讨论主要围绕 Groq 运行 LLM 速度快的原因以及其技术特点展开。

讨论焦点与观点分析： 有人指出 Groq 使用了 SRAM，这是速度最快但也是最昂贵的 RAM，由于容量不大，因此需要大量的卡片和服务器。例如，有用户分享道：“一个 70b 模型就需要 10 个装满服务器的机架。” 还有人表示任何人都可以注册并使用 Groq，它每百万令牌的成本比大多数其他提供商低得多，而且速度更快。 也有人认为 Groq 是通过构建 ASIC 并使用 SRAM 来持有模型实现快速运行的，并且这种 ASIC 编程困难，每个模型都需要定制编码。 有用户提到 Groq 使用了定制硬件专门用于 LLM 推理，通过精简芯片设计，去除通用处理硅，优化硬件层面的固定推理操作，实现了诸如降低 90%-95%的延迟、提高 3-10 倍的吞吐量以及仅使用 2%-5%的电量等改进。 同时，讨论中还涉及了与 Cerebras 的对比，有人指出 Cerebras 的 GPU 比 Groq 的 LPU 快得多，但目前只有 3 个模型且最大为 70b 模型，上下文窗口较小。

总的来说，关于 Groq 运行 LLM 快速的原因众说纷纭，但普遍认为其独特的芯片设计和技术运用是关键因素。