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新AI芯片横空出世,速度比GPU快十倍!

2024-02-22 16:16:07 来自: ITES深圳工业展 142

【导语】 初创公司Groq在AI圈爆火,芯片推理速度较英伟达GPU提高10倍、成本只有其1/10;运行的大模型生成速度接近每秒500 tokens,碾压ChatGPT-3.5大约40 tokens/秒的速度。

芯片推理速度较英伟达GPU提高10倍、成本只有其1/10;运行的大模型生成速度接近每秒500 tokens,碾压ChatGPT-3.5大约40 tokens/秒的速度——短短几天,一家名为Groq的初创公司在AI圈爆火。


Groq读音与马斯克的聊天机器人Grok极为接近,成立时间却远远早于后者。其成立于2016年,定位为一家人工智能解决方案公司。


在Groq的创始团队中,有8人来自仅有10人的谷歌早期TPU核心设计团队。例如,Groq创始人兼CEO Jonathan Ross设计并实现了TPU原始芯片的核心元件,TPU的研发工作中有20%都由他完成,之后他又加入Google X快速评估团队,为谷歌母公司Alphabet设计并孵化了新Bets。


谷歌早期TOU核心设计团队.png


虽然团队脱胎于谷歌TPU,但Groq既没有选择TPU这条路,也没有看中GPU、CPU等路线。Groq选择了一个全新的系统路线——LPU(Language Processing Unit,语言处理单元)。


“我们(做的)不是大模型,”Groq表示,“我们的LPU推理引擎是一种新型端到端处理单元系统,可为AI大模型等计算密集型应用提供最快的推理速度。”


从这里不难看出,“速度”是Groq的产品强调的特点,而“推理”是其主打的细分领域。


Groq也的确做到了“快”,根据Anyscale的LLMPerf排行显示,在Groq LPU推理引擎上运行的Llama 2 70B,输出tokens吞吐量快了18倍,优于其他所有云推理供应商。


Grop快速推理速度.png


第三方机构artificialanalysis.ai给出的测评结果也显示,Groq的吞吐量速度称得上是“遥遥领先”。


Grop大模型服务.gif


为了证明自家芯片的能力,Groq还在官网发布了免费的大模型服务,包括三个开源大模型,Mixtral 8×7B-32K、Llama2-70B-4K和Mistral 7B - 8K,目前前两个已开放使用。


|Groq(Llama 2)对比ChatGPT(来源:X用户JayScambler)


LPU旨在克服两个大模型瓶颈:计算密度和内存带宽。据Groq介绍,在 LLM 方面,LPU较GPU/CPU拥有更强大的算力,从而减少了每个单词的计算时间,可以更快地生成文本序列。此外,由于消除了外部内存瓶颈,LPU推理引擎在大模型上的性能比GPU高出几个数量级。


据悉,Groq芯片完全抛开了英伟达GPU颇为倚仗的HBM与CoWoS封装,其采用14nm制程,搭载230MB SRAM,内存带宽达到80TB/s。算力方面,其整型(8位)运算速度为750TOPs,浮点(16位)运算速度为188TFLOPs。


值得注意的是,“快”是Groq芯片主打的优点,也是其使用的SRAM最突出的强项之一。


SRAM是目前读写最快的存储设备之一,但其价格昂贵,因此仅在要求苛刻的地方使用,譬如CPU一级缓冲、二级缓冲。


华西证券指出,可用于存算一体的成熟存储器有Nor Flash、SRAM、DRAM、RRAM、MRAM等。其中,SRAM在速度方面和能效比方面具有优势,特别是在存内逻辑技术发展起来之后,具有明显的高能效和高精度特点。SRAM、RRAM有望成为云端存算一体主流介质。


【早8点看商机】涉及到芯片架构的事比较复杂,早8点头条将会分几期继续讲解。

某些美国的创业公司会吹牛称:“我比英伟达快10倍,成本十分之一。” 黄教主听了也许会说:”你是不是觉得我傻?“ 因为计算这件事情,除了快,还要真实、准确。各位可以搜索看看Groq给出的资料是否真实准确,如果是,英伟达的市值可能将大跌20%。


另外一个股市炒作重点在14纳米制程和SRAM上,有些股票又20厘米了,劝大家别追了。因为SRAM静态随机存储器有速度极快的优点,同时也有面积大、发热高的缺点,而且已经作为IP被集成到CPU、GPU里面了,不是一个独立芯片了。目前HBM技术的价格要便宜很多,用SRAM替代HBM可能性很小。


新闻来源:财联社