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02-22

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木头姐为何抛售、Groq为何轰动？以及想要“弯道超车”英伟达的12家独角兽

Groq的爆火或许暗示AI芯片的主战场将由训练测转向推理测，当更多可替代英伟达GPU的新一代专用推理芯片出现，英伟达的“王位”还保得住吗？

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tokens/s的性能吗？</p><h2 id=\"id_3249004893\">Groq如何降低成本？</h2><p>分析指出，毫无疑问，按照当前硬件成本，Groq LPU服务器比英伟达要贵得多，一方面正如左鹏飞所言LPU卡的官方售价虚高，而另一个关键点在于，LPU的架构比较适用于有大量用户并发访问的场景，<strong>通过高吞吐大并发的做法将单个用户的单次请求成本显著降下来</strong>。</p><p>这就不得不提到LPU底层独特架构，不同于传统的CPU和GPU架构，Groq从头设计了一个张量流处理器 (TSP) 架构， 以加速人工智能、机器学习和高性能计算中的复杂工作负载。</p><p>每个TSP都还具有网络交换的功能，可直接通过网络与其他TSP交换信息，无需依赖外部的网络设备，这种设计提高了系统的并行处理能力和效率。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/57fd197aabc54fba6654cb43401ee29a\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"509\"/></p><p>而Groq闪电般的响应速度迅速引爆互联网讨论，而“快”的关键则在于，<strong>LPU没有采用HBM，而是使用SRAM</strong>，而这种设计也能够显著提高吞吐量。</p><p>这意味着LPU无需像使用高带宽存储器（HBM）的GPU那样频繁地从内存中加载数据。<strong>这一特点不仅有助于避免HBM短缺的问题，还能有效降低成本。</strong></p><p>因此，由于AI的推理计算，相较于模型训练需要的数据量远小，Groq的LPU因此更节能。在执行推理任务时，它从外部内存读取的数据更少，消耗的电量也低于英伟达的GPU。</p><p>但有分析指出，Groq闪电般的速度是建立在很有限的单卡吞吐能力，SRAM还有两个特点，第一是面积大，第二是功耗高。在同容量情况下，SRAM的面积是DRAM的5倍-6倍以上，而面积就是成本，所以SRAM按单位面积算，并不便宜。</p><h2 id=\"id_3501268634\">AI芯片的主战场将由训练转向推理？</h2><p>在Groq LPU推出之前，大模型训练和推理都是基于英伟达GPU来设计，采用的CUDA软件技术栈。而Groq LPU的“一夜走红”也让市场开始推断风向变了，AI芯片的主战场将由训练转向推理。</p><p>在AI领域，工作任务有两大类：训练和推理。训练阶段对大规模的计算力和内存容量有着极高的需求，但对于访问速度的依赖相对较小。推理阶段则截然不同，AI模型必须以极致的速度运行，目的是为了能够向终端用户提供尽可能多的Token，以此来加快回应用户指令的速度。</p><p>有分析认为，未来一年AI推理市场将大幅增长，相较于AI训练，AI推理与用户终端场景需求更加紧密，训练后的大模型需要通过AI推理服务于实际的场景，目前基于英伟达GPU的AI推理方案依然成本高企，在性能、时延等方面影响用户使用体验。</p><p>这一次Groq之所以突然爆发，也是因为Groq搭载的Llama2或Mistreal模型的云服务上线，如果Groq LPU推理芯片可以从硬件上解决性能和成本问题，让AI推理服务大规模部署，或许未来会有更多的AI推理类应用落地。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/415fd74a427361db5d0e40f4fbea486f\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"602\"/></p><p>分析认为，<strong>英伟达A100采用的Ampere架构设计为广泛的计算任务提供支持</strong>，包括但不限于机器学习。A100的Tensor Core技术和对多种数据类型的支持确实为深度学习提供了强大的加速，<strong>但TSP的专门优化使其在机器学习任务上可能提供更优的性能和能效比</strong>。</p><p>由于高能效比，Groq就想到了把TSP变成专用集成电路，也就是ASIC。ASIC的特点在于特定的应用或算法进行了高度优化，以实现最佳性能、最低功耗和最小面积等目标。由于它们专门用于执行一种或一组相关任务，<strong>因此在完成这些任务时往往比非定制化的芯片更高效，特别是在推理领域。</strong></p><p>数据显示，目前，数据中心定制芯片市场约为300亿美元，当更多可替代英伟达GPU的新一代专用推理芯片出现在数据中心，而基于云端的AI训练芯片的增长或许会逐渐放缓，这或许也是英伟达为什么要开始进军定制芯片市场的重要原因。</p><h2 id=\"id_4264231901\">推理芯片公司试图从英伟达GPU庞大市场里分一杯羹</h2><p>媒体汇总了目前处于竞争最前线的12家公司。这些初创企业平均历史只有五年，融资额度最高的已有7.2亿美元，而他们未来或许都有可能成为英伟达“王位”的有力挑战者。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eec4f60ed4d20f68208d17f6ef9cf5ac\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"1257\"/></p><p></p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" 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