Groq确定性架构正在重写AI推理的物理法则
Groq套架构不仅打破了传统GPU的推理速度天花板，甚至正在重写AI推理的物理底层逻辑。而这一切的背后，站着一位传奇人物：Groq创始人兼CEO乔纳森·罗斯（Jonathan Ross）——他正是当年谷歌TPU（张量处理单元）的原始架构师之一。
从谷歌TPU到Groq LPU（语言处理单元），罗斯用十年时间完成了一场对AI硬件范式的彻底颠覆。
如何用“确定性”撕开GPU的垄断铁幕，又为何引来英伟达这个巨无霸的疯狂抢购。
为什么AI推理不能“慢”？毫秒级响应正在成为生死线
在今天的大模型时代，训练早已不是瓶颈，真正的战场在推理端。
用户和AI对话时，最不能忍的就是“卡顿”——你说完一句话，AI要等两三秒才回你，体验直接打骨折。
这背后不是软件问题，而是硬件的物理极限。
GPU（图形处理器）从诞生之初就是为图形渲染设计的，它擅长并行处理成千上万个独立像素点，却天生不适合大模型那种“一个词接一个词”的自回归生成逻辑。
每一生成一个token（词元），GPU都要把上百GB的模型参数从高带宽内存（HBM）中反复搬运到计算单元，再写回去。这个过程被称为“内存墙”（Memory Wall）——世界上最强大的计算引擎，大部分时间都在等数据，活活被“饿死”。
Groq的诞生，就是为了解决这个问题：让AI推理快到人类无法感知延迟，快到能支撑“AI代理”进行万字级的内部推理而不让用户等得睡着。
内存墙、尾部延迟、能耗黑洞——GPU推理的三大原罪
GPU推理慢，不是因为算力不够，而是架构错配。
首先，大模型推理是典型的串行任务：第10个词必须等第9个词生成完才能算。但GPU的计算核心和内存是分离的，每次生成token都要搬运整个模型（比如Llama 3 70B模型约140GB），即使H100拥有3.35TB/s的恐怖带宽，也只能做到100–200 tokens/s的生成速度。
其次，GPU是“动态调度”的——它靠复杂的缓存预测、分支预测来猜测下一步该干什么，但一旦猜错（比如缓存未命中），就会卡顿。在数据中心里，成百上千个请求互相争抢资源，导致“尾部延迟”（Tail Latency）飙升：99%的请求很快，但最慢的那1%卡到10秒以上，直接毁掉实时语音助手、算法交易这类对延迟极度敏感的应用。
最后是能耗问题：传统GPU每生成一个token要消耗10–30焦耳能量，大部分都花在数据搬运上，而不是计算本身。Groq的测算显示，如果能用本地SRAM（静态随机存取存储器）代替外部HBM，能耗可降至1–3焦耳/token——省下90%的电。
Groq的哲学革命：让编译器当船长，硬件只做“听话的机器人”
Groq的做法极其激进：它把传统处理器里所有“聪明”的东西——缓存控制器、分支预测器、乱序执行引擎——统统砍掉。
LPU（语言处理单元）的硬件本身是“ dumb”（傻瓜式）的，它没有自主决策能力，只会严格按照编译器的剧本执行。而这个剧本，是在运行前就由Groq编译器完全静态规划好的。
编译器会精确计算出：某个矩阵乘法将在第400个时钟周期开始，第800个周期结束；某段数据将在第1,000,050个周期准时到达芯片坐标(X,Y)。
整个执行过程像钟表一样精准，毫无波动——这就是“确定性执行”（Deterministic Execution）。
想象一下：GPU工厂里，工头（调度器）对着工人（计算核心）大喊“材料到了没？快干活！”，而Groq工厂里，传送带永不停歇，机械臂在预设时间点自动焊接，效率拉满，零等待。
这种“软件定义硬件”的思路，让Groq在推理任务中接近100%的硬件利用率，而GPU通常只有30–40%。
LPU硬件解剖：230MB SRAM + 80TB/s带宽 = 破墙神器
Groq LPU的物理设计是极致的取舍。
它不用HBM（高带宽内存），而是把230MB的SRAM直接集成在芯片上。SRAM虽贵、密度低（1bit需6个晶体管，DRAM只要1个），但访问速度极快——纳秒级延迟，带宽高达80TB/s，是H100外部HBM（3.35TB/s）的24倍！
这意味着只要数据在SRAM里，计算单元就永远不会“饿肚子”。代价是容量小：230MB连一个70B模型的零头都装不下。
所以Groq的解法是“堆”——用576颗LPU芯片组成一个机柜，把整个模型切片分布到所有芯片的SRAM中。
更绝的是它的互连技术RealScale：芯片之间通过无交换机的直连网络（Dragonfly拓扑）通信，所有数据包由编译器预调度，实现“零拥塞、零抖动”的确定性传输。整个机柜因此像一块超大单芯片工作。
此外，Groq还用上了名为TruePoint的混合精度技术：权重用INT8/FP8压缩存储以省空间，关键计算（如注意力得分）则用FP32高精度运算，中间累加器甚至用100bit精度防丢失——既快又准。
四大巨头硬件对决：Groq、英伟达、Google、Cerebras大比拼
现在AI芯片江湖分四派：
NVIDIA是“通用主义者”，靠CUDA生态通吃训练和推理；
谷歌TPU是“超大规模专家”，专为自家Transformer优化；
Cerebras是“晶圆级巨兽”，把整片晶圆做成单芯片，内置44GB SRAM；
而Groq是“低延迟狙击手”，只攻推理，尤其擅长小批量、高响应场景。
AI芯片的战场，其实是各家理念的碰撞。主要玩家可以分为三大派系：全能选手（英伟达）、超大规模专家（Google） 和激进创新者（Groq、Cerebras）。
英伟达 H200（全能选手）
* 架构：GPU，搭配HBM3e/HBM3内存。通过CUDA进行动态调度。
* 核心理念：“一片芯片，通吃天下”。为提升整体吞吐量、内存带宽和通用性而优化。
* 优点：生态系统无敌（CUDA），单片内存容量和带宽超大（141GB HBM3e/HBM3），既能训练又能推理。
* 缺点：“内存墙”限制了单批次（Batch-1）推理速度；动态调度可能导致响应时间不稳定；小批量处理时，每个词元的能耗较高。
Google TPU v5p（超大规模专家）
* 架构：脉动阵列ASIC芯片，搭配HBM内存。
* 核心理念：针对Google自家任务（Transformer模型）进行极致优化。
* 优点：矩阵运算效率极高；芯片间高速互联（ICI）能组建超大规模集群（8960芯片）用于训练；追求极限吞吐量时性价比高。
* 缺点：仍依赖HBM（存在延迟瓶颈）；主要在Google云上可用，外部难获取；灵活性不如GPU。
Cerebras CS-3（晶圆级巨兽）
* 架构：单一芯片，尺寸大如餐盘（晶圆级引擎）。
* 核心理念：“别切割晶圆”。把所有部件都集成在一片巨型硅片上，彻底消除芯片间互联的延迟。
* 优点：片上内存巨大（44GB SRAM），带宽惊人（21 PB/s）；能单卡装载大模型。
* 缺点：物理制造复杂；功耗密度高；超大模型仍需多卡集群；相比Groq，它更注重总吞吐量，而非纯粹的首个词元延迟。
Groq LPU（低延迟狙击手）
* 架构：基于SRAM的分布式ASIC芯片。软件定义。
* 核心理念：“确定性就是速度”。为追求极低延迟，不惜牺牲芯片密度。
* 优点：小批量推理时，首个词元响应时间和吞吐量无敌；性能确定稳定（无波动）。
* 缺点：单芯片内存容量低，需堆叠大量芯片（占用机架空间大）；不适合做模型训练。
性能小结：
Llama 3 70B模型在Groq上能跑出1600+ tokens/s（开启推测解码后），TTFT（首Token延迟）仅0.2秒；
H100集群通常只有60–200 tokens/s，TTFT在0.5–1秒以上；
谷歌TPU v5p约50 tokens/芯片；
Cerebras CS-3约450 tokens/s。能效上，Groq每token耗电1–3焦耳，NVIDIA是10–30焦耳。
当然，Groq也有短板：机柜占地大、不支持训练、模型编译时间长——它不是万金油，而是为生产环境量身定制的“推理特种兵”。
全面比较：
在架构对比方面，Groq LPU（基于Tensor Streaming Processor，TSP）专注于低延迟的AI推理任务，而NVIDIA H100（Hopper架构）、Google TPU v5p和Cerebras CS-3则兼顾训练与推理。
在内存架构上，Groq LPU采用片上SRAM（静态随机存取存储器），而NVIDIA H100使用外部HBM3（高带宽内存），Google TPU v5p使用外置HBM，Cerebras CS-3则采用晶圆级集成的片上SRAM。
在内存带宽方面，Groq LPU拥有高达80 TB/s的内部带宽；NVIDIA H100为3.35 TB/s（外部）；Google TPU v5p约为2.7 TB/s；Cerebras CS-3则达到了惊人的21 PB/s（内部）。
在控制逻辑方面，Groq LPU完全由软件（编译器）调度，实现静态确定性执行；NVIDIA H100依赖硬件调度器进行动态调度；Google TPU v5p采用XLA编译器与硬件结合的混合方式；Cerebras CS-3同样采用软件驱动的编译器控制。
在网络互连技术上，Groq使用自研的RealScale架构，实现无交换机（switchless）的直连网络；NVIDIA依赖NVLink与InfiniBand；Google采用ICI（Torus拓扑）；Cerebras则使用SwarmX互连。
在单请求（Batch-1）推理效率方面，Groq LPU表现极为出色；NVIDIA H100因受内存墙限制效率较低；Google TPU v5p处于中等水平；Cerebras CS-3则效率较高。
在Llama 3 70B模型的实际推理速度上，Groq LPU在启用推测解码（Speculative Decoding, SpecDec）后可超过1,600 tokens/秒；NVIDIA H100约为100–300 tokens/秒；Google TPU v5p单芯片约为50 tokens/秒；Cerebras CS-3约为450 tokens/秒。
推测解码：Groq的“核弹级”加速，让GPU望尘莫及
2024年底，Groq祭出大杀器：推测解码（Speculative Decoding）。
原理很简单：用一个小模型（如Llama 8B）快速“猜”出接下来几个token，再用大模型（Llama 70B）并行验证这些猜测。如果猜对了，就省下多次自回归迭代的时间。
但在GPU上，验证阶段要重新加载大模型，内存墙让验证成本过高，反而拖慢速度。而在Groq上，70B模型已分布式驻留在576颗芯片的SRAM中，验证几乎是瞬时的——于是Groq把Llama 3 70B的推理速度从300 tokens/s直接拉爆到1660+ tokens/s，快过人眼阅读！这不仅是技术突破，更是架构优势的碾压：确定性+本地内存让推测解码的理论收益变成了现实。
算经济账：虽然机柜贵，但每一分钱都花在刀刃上
很多人质疑：用576颗芯片跑一个模型，成本不爆炸？但Groq算的是另一笔账——每Token的成本。
首先，LPU芯片用14nm成熟工艺，无需昂贵的CoWoS封装和HBM，单颗成本远低于H100。
其次，虽然机柜CapEx（初始投入）高，但OpEx（运营成本）极低：能耗省90%，吞吐量高5–10倍。
Groq的API定价就是最好证明：输出每百万token仅0.79–0.99美元，而GPU云服务普遍2–10美元。Groq CEO罗斯曾预言2025年将实现2500万tokens/秒的集群吞吐——按此推算，其TCO（总拥有成本）远优于GPU方案。
当然，Groq机柜占地大、功耗高，不适合企业本地部署，但对亚马逊、微软这类超大规模云厂商来说，省下的电费和机架空间就是真金白银。
谁需要1600 tokens/s？AI代理、实时语音、代码生成三大战场
你可能会问：我聊天只要50 tokens/s就够了，要这么快干嘛？答案是：未来AI不是“问答机”，而是“思考体”。
比如AI代理（Agentic AI）在回答前可能要生成上万字的内部推理链——在H100上要等100秒，在Groq上只要6秒，体验天壤之别。
再比如实时语音对话，人类对延迟容忍度是200–300毫秒，Groq的TTFT（<200ms）能让AI像真人一样自然插话、回应；有客户实测把响应时间从秒级降到毫秒级，效果提升25倍。
还有代码生成：开发者等30秒才能完成一次重构，思路早就断了；Groq做到亚秒级，彻底融入编码流。
这些场景，才是Groq真正的主战场。
摆脱CUDA陷阱：Groq用编译器构建自己的护城河
英伟达的护城河不是芯片，是CUDA生态。Groq深知无法正面硬刚，于是另辟蹊径：用编译器构建新生态。开发者用PyTorch/TensorFlow写模型，Groq编译器自动将其转为LPU可执行的确定性指令流。
对用户而言，整个机柜就像一个“超级设备”，无需关心底层576颗芯片。当然，静态调度的代价是编译时间长——每次换模型都要重新“排班”，不适合科研场景（模型天天变），但完美契合生产环境（模型跑几个月）。
这种“硬件即软件”的思路，让Groq在避开CUDA的同时，建立了自己的技术高墙。
结语：确定性即未来，英伟达的收购是向物理法则低头
Groq的成功证明了一件事：对于大模型推理，冯·诺依曼架构已是枷锁。
只有像Groq这样，用SRAM打破内存墙，用确定性消除调度抖动，才能释放AI真正的实时潜力。
而英伟达在2025年圣诞夜的天价收购，本质上是对这一物理法则的承认——它意识到，光堆算力不够，必须拥有Groq这种从底层重写推理逻辑的能力。
未来，我们或许会看到LPU架构融入GPU，诞生新一代“确定性加速器”。而这一切的起点，正是那个曾设计TPU、又亲手颠覆TPU理念的男人——Jonathan Ross。他用Groq证明：在AI时代，速度不是算出来的，是设计出来的。