Groq名字与马斯克的大模型Grok读音类似，成立于2016年，定位为一家人工智能解决方案公司。

Groq爆火主要是因为其处理速度非常快。据媒体报道，该公司的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。

极限情况下，Groq的Llama2 7B甚至能实现每秒750 tokens，为GPT-3.5的18倍。

在Groq的创始团队中，有8人来自谷歌早期TPU核心设计团队，但Groq并未选择TPU、GPU、CPU等路线，而是自研了语言处理单元（LPU）。

Groq官网显示，在 Groq LPU™推理引擎上运行的Meta AI的Llama 2 70B的性能优于所有其他基于云的推理提供商，吞吐量提高了18倍。

能否取代英伟达？

不过，速度并不是AI发展的唯一决定性因素。在Groq爆火的同时，也有一些质疑声音。

首先，Groq似乎只是看起来便宜。Groq的一张LPU卡仅有230MB的内存，售价为2万多美元。

有网友分析，英伟达H100的成本效益应为Groq的11倍。

更为关键的是，Groq LPU完全不配备高带宽存储器（HBM），而是仅配备了一小块的超高速静态随机存取存储器（SRAM），这种SRAM的速度比HBM3快20倍。

这也意味着，与英伟达的H200相比，在运行单个AI模型时需要配置更多的Groq LPU。

另据Groq员工透露，Groq的LLM在数百个芯片上运行。

对此，腾讯科技的芯片专家姚金鑫认为，Groq的芯片目前并不能取代英伟达。

以下是姚金鑫转写的文章：

有关Groq芯片跑大模型超越英伟达芯片的文章火爆了朋友圈，这是个非常好的案例来科普，甚至反思一些现象。

首先，从技术上解释还原一下这件事情的本来面目，然后基于这件事情，表达几个对背后引人深思现象的看法。

一、速度快，但成本奇高

技术上解释：

按照Groq的信息，这颗AI芯片的规格如下：

几个关键信息点：SRAM的容量是230MB，带宽80TB/s，FP16的算力是188TFLOPs。

按照当前对大模型的推理部署，7B的模型大约需要14G以上的内存容量，那么为了部署一个7B的模型，大约需要70片左右的芯片，根据透露的信息，一颗芯片对应一张计算卡，按照4U服务器配置8张计算卡来计算，就需要9台4U服务器（几乎占了一个标准机柜了），总共72颗计算芯片，在这种情况下，算力（在FP16下）也达到了惊人的188T * 72 = 13.5P，如果按照INT8来算就是54P。54P的算力来推理7B的大模型，用大炮打蚊子来形容一点也不为过。

如果是英伟达，朋友圈文章对标的是H100，其采用的是80G的HBM，这个容量可以部署5个7B的大模型实例；我们再来看算力，稀疏化后，H100在FP16下的算力将近2P，在INT8上也将近4P。

那么就可以做个对比，如果从同等算力来看，如果都是用INT8来推理，采用Groq的方案需要9台包含72片的服务器集群，而如果是H100，达到同等算力大约需要2台8卡服务器，此时的INT8算力已经到64P，可以同时部署的7B大模型数量达到80多个。原文中提到，Groq对Llama2-7B的Token生成速度是750 Tokens/s，如果对标的是H100服务器，那这2台总共16颗的H100芯片，并发吞吐就高到不知道哪里去了。如果从成本的角度，9台的Groq服务器，也是远远贵过2台H100的服务器（即使此刻价格已经高到离谱），

Groq：2万美金72=144万美金，服务器2万美金9=18万美金，纯的BOM成本160万美金以上（全部都是按照最低方式来计算）。

H100: 30万美金2 = 60万美金（国外），300万人民币2=600万人民币（国内实际市场价）

这还没有算机架相关费用，和消耗的电费（9台4U服务器几乎占用整个标准机柜）。

如果是70B的模型，同样是INT8，要用到至少600张卡，将近80台服务器，成本会更高。

实际上，部署推理性价比最高的，恰恰是4090这种神卡。

二、速度，在这里成了Groq的双刃剑。

可是为什么Groq和自媒体都有意无意地引导人们已经超越英伟达了呢？并且大多数人都还相信了呢？

这首先是因为英伟达在本次AI浪潮中的绝对领先地位，使得全球都翘首以盼挑战者。每次吸引眼球的文章，总会在最初被人相信，除了这个原因之外，还是因为在做对比时的“套路”，故意忽略其他因素，用单一维度来做比较。这就好比那句名言“抛开事实不谈，难道你就没有一点错的地方吗？”

抛开场景来谈对比，其实是不合适的。对于Groq这种架构来讲，也有其尽显长处的应用场景，毕竟这么高的带宽，对许多需要频繁数据搬运的场景来说，那就是再好不过了。

总结起来，Groq的架构建立在小内存，大算力上，因此有限的被处理的内容对应着极高的算力，导致其速度非常快。

现在把句话反过来，Groq极高的速度是建立在很有限的单卡吞吐能力上的。要保证和 H100同样吞吐量，你就需要更多的卡。速度，在这里成了Groq的双刃剑。