Groq LPU 如何讓萬(wàn)億參數(shù)模型「飛」起來(lái)？揭秘 Kimi K2 40 倍提速背后的黑科技?

最近，Moonshot AI 的千億參數(shù)大模型 ?Kimi K2? 在 ?GroqCloud? 上開(kāi)放預(yù)覽，引發(fā)了開(kāi)發(fā)者社區(qū)的瘋狂討論——?為什么 Groq 能跑得這么快？?

傳統(tǒng) AI 推理硬件（如 GPU）往往面臨一個(gè)兩難選擇：
? ?快?（但犧牲精度）
? ?準(zhǔn)?（但延遲高到無(wú)法接受）

而 Groq 的 ?LPU（Language Processing Unit）? 卻打破了這一魔咒，?既快又準(zhǔn)?。

1. 精度與速度的「魚(yú)與熊掌」：如何兼得？?
傳統(tǒng)硬件的「量化陷阱」?

大多數(shù) AI 加速器（如 GPU）為了提升推理速度，會(huì)采用 ?INT8/FP8 等低精度計(jì)算?，但這會(huì)導(dǎo)致?累積誤差?，模型質(zhì)量大幅下降。

Groq 的「TruePoint Numerics」黑科技?

Groq 的解決方案是 ?動(dòng)態(tài)精度調(diào)整?：

權(quán)重/激活函數(shù)?：用低精度存儲(chǔ)（節(jié)省內(nèi)存）
矩陣運(yùn)算?：全精度計(jì)算（保證結(jié)果無(wú)損）
輸出階段?：根據(jù)下游需求?智能選擇量化策略?

這樣一來(lái)，?速度比 BF16 快 2-4 倍，但精度無(wú)損?（MMLU/HumanEval 等基準(zhǔn)測(cè)試驗(yàn)證）。

2. 內(nèi)存架構(gòu)革命：SRAM 替代 HBM/DRAM?

傳統(tǒng) AI 芯片（如 GPU）依賴 ?HBM/DRAM? 作為主存，?每次權(quán)重訪問(wèn)延遲高達(dá)數(shù)百納秒?，嚴(yán)重影響推理速度。

而 Groq ?直接集成數(shù)百兆片上 SRAM?，讓權(quán)重加載?零延遲?，計(jì)算單元?全速運(yùn)轉(zhuǎn)?。

審核編輯 黃宇