现在的大型语言模型动辄几百上千亿参数，推理时需要巨大的显存和算力，成本高、速度慢、能耗大，简直是“吞金兽”。而英伟达和Groq这次合作的核心，就是针对一种叫“混合专家模型MoE”的架构进行深度优化，目标只有一个：让AI推理又快、又省、又便宜！他们不是在造新轮子，而是在给现有的轮子装上火箭推进器，让整个AI应用的落地速度实现指数级飞跃！
MoE模型是什么？为什么它成了香饽饽？
混合专家模型，英文全称Mixture of Experts (MoE)，简单来说，就是把一个超大的模型拆分成很多个小的“专家”，每次处理任务时，只激活其中一小部分最相关的“专家”来工作，而不是让所有参数都参与运算。
这就好比一个公司，有销售、研发、财务等多个部门，处理客户咨询时，只需要销售部响应，不需要把整个公司的人都叫来开会，效率自然就高了。
DeepSeek V3模型就是一个典型的MoE模型，总参数高达6710亿，但在实际推理时，平均只激活370亿参数，效率提升不是一星半点。英伟达和Groq就是要在这“激活”环节下功夫，让它更智能、更快速！
如果你觉得MoE是大模型的终极解法，那你只看对了一半
混合专家模型（Mixture of Experts, MoE）在学术论文和行业发布会上的确被吹得神乎其神，听起来几乎完美无缺——你想拥有一个万亿参数的模型对吧？但又不想为每个推理请求都付出万亿级的算力成本？
没问题，MoE只让每个输入激活其中一小部分专家，既能享受超大模型的表达能力，又能在推理时大幅节省资源，简直就是“既要又要还要”的终极幻想成真。
可现实是，一旦你把这个模型部署到真实世界里，尤其是用主流硬件如英伟达GPU去跑，就会发现事情远没那么简单。MoE模型在训练阶段可能表现良好，但在推理阶段却成了GPU最讨厌的客人，不是因为它太重，而是因为它太“随机”，太“不可预测”。
MoE的真实敌人不是算不动，而是算不稳
很多人以为MoE模型推理慢是因为参数量巨大，或者专家太多导致计算量爆炸，但实际上，真正让工程师夜不能寐的不是算力不足，而是性能的剧烈抖动。
你明明用的是同一台服务器、同一个模型、同一组输入，但有时候响应只要几十毫秒，有时候却要好几百毫秒，甚至更久。
更诡异的是，批量处理（batching）这种在稠密模型里能显著提升吞度的常规操作，在MoE里反而可能恶化延迟。你加一批请求进去，结果整体吞吐没上去，反而每个请求的等待时间都变长了。
这种现象在传统模型中极其罕见，但在MoE中几乎是家常便饭。这不是软件没优化好，也不是调度策略差，而是模型结构和硬件底层逻辑的根本冲突。
GPU的强大建立在一个前提之上：世界是可预测的
要理解为什么MoE让GPU抓狂，就得先搞清楚GPU是怎么变强的。
图形处理器之所以能在AI时代一骑绝尘，靠的不是“暴力计算”，而是“聪明缓存”。它的整个内存层级——从寄存器、L1/L2缓存到高带宽显存（HBM）——都建立在一个核心假设上：程序访问数据的模式是可预测的、局部的、重复的。
比如，在做矩阵乘法时，某个权重会被连续多次使用；在卷积神经网络里，相邻像素的特征图往往被一起处理。
GPU就靠这种“局部性”来预取数据、复用缓存，从而在单位功耗下榨出惊人的算力效率。
可以说，GPU的辉煌史，就是一部“用统计规律战胜物理延迟”的历史。
而MoE恰恰是对可预测性的正面挑衅
混合专家模型最根本的机制是“路由”（routing）：每个输入token都要经过一个门控网络（gating network），动态决定它应该被分配给哪几个专家（通常是Top-2）。这个决策完全取决于token本身的语义内容，无法提前预知。A句子的第5个词可能走专家3和7，B句子的第5个词却走专家12和15。
这意味着，每次推理时，模型实际激活的参数集都在剧烈变化，访问的内存地址也在随机跳转。
对GPU来说，这相当于每毫秒都在面对一个全新的、毫无规律的内存访问模式，缓存预取策略彻底失效，原本高效的流水线被频繁打断，带宽被碎片化使用，整个系统陷入“高算力低效率”的怪圈。
每一次专家切换，都是一次对GPU缓存体系的破坏
想象一下，GPU的缓存就像一个高度自动化的快递分拣中心，它假设每天90%的包裹都发往北京和上海，于是提前把北京上海的传送带调到最大功率。但现在突然来了一个MoE模型，它今天发北京，明天发乌鲁木齐，后天又发三亚，而且每次包裹内容完全不同。
分拣中心不得不频繁清空传送带、重新加载路线图、从仓库深处调取冷门地址的货物。
结果就是，虽然机器一直在转，但实际出货效率暴跌。
在GPU上，这种“分拣混乱”表现为频繁的缓存未命中（cache miss），导致大量时间花在从显存搬运参数上，而不是真正做计算。更糟的是，专家权重通常分散在显存不同区域，切换时还会引发内存带宽竞争，进一步拖慢整体速度。
这就是为什么MoE越大，GPU跑得越难受
你可能会想：那我少用点专家不就行了？但MoE的魅力恰恰在于可扩展性——专家越多，模型容量越大，表达能力越强。然而，专家数量一增加，路由空间就指数级扩大，不确定性也急剧上升。
原来可能80%的token都集中在几个热门专家，缓存还能勉强命中；现在每个token都可能走向不同的组合，连“热点”都不存在了。
GPU引以为傲的统计优势彻底崩塌，性能不再是线性增长，而是出现“规模越大，效率越低”的反直觉现象。
这不是工程师没调好参数，也不是驱动版本太旧，而是物理层面的结构冲突——你让一个为“稳定节奏”设计的乐器去演奏“即兴爵士”，再贵的琴也弹不出和谐音。
LPU从一开始就没有打算赌任何概率
面对这种困境，Groq提出的解决方案不是“修修补补”，而是彻底换赛道。他们的语言处理单元（Language Processing Unit, LPU）压根就不信“缓存命中率”这一套。
LPU的设计哲学极其纯粹：把整个推理过程变成一条确定的数据流流水线。没有乱序执行，没有分支预测，没有动态调度，更没有“希望下次能命中缓存”的侥幸心理。每一条指令从哪来、到哪去、花多少纳秒，都在编译阶段就由编译器精确规划好。
这种设计放弃了通用性，却换来了极致的确定性——延迟恒定、吞吐稳定、能耗可预估，特别适合需要毫秒级响应的实时推理场景。
在LPU的世界里，不确定性是必须被消灭的敌人
这正是LPU与MoE产生化学反应的关键。
MoE模型最大的痛点是动态路由带来的不可预测性，而LPU最大的优势就是消除一切不确定性。
在LPU架构下，推理不再是“运行时猜谜”，而是“编译期排班”。即使模型本身包含路由逻辑，LPU也能通过静态分析和数据流调度，提前为所有可能的执行路径预留资源。
更重要的是，LPU不依赖外部显存做主要计算，而是把关键计算单元和高频数据都放在芯片内部。
共享专家成为MoE与LPU的连接点
有趣的是，并非MoE的所有部分都充满不确定性。
在几乎所有MoE实现中，都存在一类“共享计算路径”——它们不隶属于任何特定专家，却是每次推理都必须执行的骨架。也称为“共享专家”！
比如：输入词嵌入（embedding）、路由器本身的前向计算、注意力机制中的Q/K/V投影、位置编码、甚至某些状态空间模型（SSM）的核心变换。这些计算对所有token都一样，无论它最终走向哪个专家。
也就是说，它们具备极高的复用性和确定性，完全符合LPU的“确定性执行”哲学。
Groq有一个非常牛的技术：他们的芯片里内置了超大的SRAM（静态随机存取存储器），而且是专门用来存放MoE模型中那些“共享专家”的。SRAM的速度比传统的HBM显存快得多，延迟极低，非常适合高频次、小数据量的访问。
Groq的LPU（语言处理单元）就是专门为这种场景设计的，它和英伟达的GPU配合，形成了一个完美的分工协作模式：GPU负责复杂的计算，LPU负责高速的数据调度和专家选择，两者强强联合，把MoE模型的潜力彻底榨干！
GPU无法优雅地对待共享计算
在GPU体系中，即使是这些共享计算，也依然要和其他专家权重一起塞进显存。
虽然它们被频繁访问，缓存命中率相对较高，但本质上还是在“赌”局部性。一旦批量大小变化、输入分布偏移，或者显存被其他任务挤占，这些共享路径的性能也会波动。
更糟的是，GPU无法区分“共享”和“专属”计算，所有数据一视同仁地走同一套缓存流水线，导致资源分配效率低下。你明明知道某些计算每次都要做，却不得不每次都从显存读一次，或者至少从L2缓存再搬一次。
LPU则选择了一条激进但干净的路线
Groq的LPU芯片内部集成了高达数百MB的静态随机存取存储器（SRAM），这在传统AI芯片中是极其奢侈的配置。但他们并没有用这些SRAM去存整个模型参数（那不现实），而是专门用来常驻那些“高频、共享、确定”的计算路径。比如，把词嵌入表、路由器权重、注意力投影矩阵全部固化在片上。
这样一来，无论输入是什么，这些核心计算都能在零延迟、零带宽竞争的情况下完成。整个推理过程被清晰地拆解为两部分：确定性骨架（由LPU高速执行）+ 专家权重（可能由外部协处理器处理）。这种分工让MoE的动态性不再成为性能杀手，反而变成可管理的模块化任务。
这不是把模型塞进SRAM，而是重写模型结构
需要强调的是，LPU的做法不是简单地“把模型往芯片里塞”，而是一种硬件引导模型设计的新范式。
Groq团队与模型开发者深度合作，鼓励他们将MoE架构中的共享部分尽量提取出来，形成标准的、可复用的计算模块。这些模块天然适配LPU的片上存储和确定性流水线。
换句话说，LPU不仅是一个加速器，更是一个“模型结构过滤器”——它通过硬件约束，反向塑造了更适合高效推理的MoE变体。这种“软硬协同设计”正是未来AI芯片竞争的核心战场。
当共享计算被锁死在芯片内部，MoE的本质发生了变化
一旦高频共享路径被固化在LPU的SRAM中，专家切换就不再意味着灾难性的内存跳跃。
现在，切换专家更像是在调用外部协处理器——LPU完成确定性骨架后，把中间结果发给负责专家权重的计算单元（可能是GPU，也可能是其他专用芯片），后者处理完再返回。由于共享部分占了推理的大部分计算量（有时高达70%以上），整个系统的性能瓶颈不再受专家动态性影响。
MoE从“缓存杀手”变成了“模块化服务”，延迟抖动大幅降低，吞吐趋于线性扩展。这才是MoE模型真正可落地的形态。
这也是为什么LPU并不是GPU的替代品，而是补全
很多人误以为LPU要取代GPU，这是极大的误解。
GPU依然是通用并行计算的王者，无论是在训练、图像渲染、科学仿真还是稠密模型推理中，它的性价比和生态优势无可撼动。
但MoE推理代表了一种极端场景：低延迟、高确定性、强实时性。
在这个细分赛道上，GPU的“概率赌徒”策略失效了，而LPU的“确定性工匠”路线才刚刚开始闪耀。
未来的AI基础设施很可能是异构的：GPU负责大规模专家权重计算和训练，LPU负责高频共享路径和实时调度，两者通过高速互连协同工作。这不是取代，而是专业化分工。
从这个角度看，MoE不是GPU的未来，而是GPU的压力测试
MoE的流行无意中暴露了GPU架构的深层局限。
它像一面镜子，照出了“基于缓存的统计优化”在面对极端动态性时的脆弱。GPU厂商当然也在努力应对——比如英伟达的Transformer Engine、更智能的缓存预取算法、甚至未来的架构调整。
但根本矛盾难以消除：只要GPU还依赖缓存命中率，它就无法彻底驯服MoE。
而LPU的出现，恰恰证明了另一条路径的存在——不靠猜测，靠确定；不靠带宽，靠片上集成；不靠规模，靠效率。这场硬件进化，正在从“拼命堆算力”转向“精准匹配模型特性”。
真正的结论并不复杂
GPU并非不够强，而是它被设计在一个假设世界里运行——那个世界数据访问有规律、计算路径可预测、批量处理能摊薄成本。
而MoE模型恰恰生活在另一个世界：动态路由、随机激活、实时响应。当模型开始主动制造不确定性时，只有以确定性为信仰的硬件才能真正驾驭它。LPU的崛起不是偶然，而是模型演进与硬件创新在MoE这个交汇点上必然碰撞出的火花。