AI推理速度提升超10倍 Groq LPU能否取代英伟达GPU？
AI推理速度提升超10倍 Groq LPU能否取代英伟达GPU？
推理速度比GPU快10倍，功耗仅1/10据介绍，Groq的大模型推理芯片是全球首个LPU（Language Processing Unit）方案，是一款基于全新的TSA 架构的Tensor Streaming Processor (TSP) 芯片，旨在提高机器学习和人工智能等计算密集型工作负载的性能。虽然Groq的LPU并没有采用更本高昂的尖端制程工艺，而是选择了14nm制程，但是凭借自研的TSA 架构，Groq LPU 芯片具有高度的并行处理能力，可以同时处理数百万个数据流，并该芯片还集成了230MB容量的SRAM来替代DRAM，以保证内存带宽，其片上内存带宽高达80TB/s。根据官方的数据显示，Groq的LPU芯片的性能表现相当出色，可以提供高达1000 TOPS (Tera Operations Per Second) 的计算能力，并且在某些机器学习模型上的性能表现可以比常规的 GPU 和 TPU 提升10到100倍。Groq表示，基于其LPU芯片的云服务器在Llama2或Mistreal模型在计算和响应速度上远超基于NVIDIA AI GPU的ChatGPT，其每秒可以生成高达500个 token。相比之下，目前ChatGPT-3.5的公开版本每秒只能生成大约40个token。由于ChatGPT-3.5主要是基于NVIDIA的GPU，也就是说，Groq LPU芯片的响应速度达到了NVIDIA GPU的10倍以上。Groq表示，相对于其他云平台厂商的大模型推理性能，基于其LPU芯片的云服务器的大模型推理性能最终实现了比其他云平台厂商快18倍。另外，在能耗方面，NVIDIAGPU需要大约10到30焦耳才能生成响应中的tokens，而Groq LPU芯片仅需1到3焦耳，在推理速度大幅提升10倍的同时，其能耗成本仅有NVIDIAGPU的十分之一，这等于是性价比提高了100倍。Groq公司在演示中展示了其芯片的强大性能，支持Mistral AI的Mixtral8x7B SMoE，以及Meta的Llama2的7B和70B等多种模型，支持使用4096字节的上下文长度，并可直接体验Demo。不仅如此，Groq还喊话各大公司，扬言在三年内超越NVIDIA。目前该公司的LPU推理芯片在第三方网站上的售价为2万多美元，低于NVIDIA H100的2.5-3万美元。资料显示，Groq 是一家成立于2016年人工智能硬件初创公司，核心团队来源于谷歌最初的张量处理单元（TPU）工程团队。Groq 创始人兼CEO Jonathan Ross是谷歌TPU项目的核心研发人员。该公司硬件工程副总裁Jim Miller 曾是亚马逊云计算服务AWS设计算力硬件的负责人，还曾在英特尔领导了所有 Pentium II 工程。目前该公司筹集了超过 6200 万美元。为何采用大容量SRAM？Groq LPU芯片与大多数其他初创公司和现有的AI处理器有着截然不同的时序指令集计算机（Temporal Instruction Set Computer）架构，它被设计为一个强大的单线程流处理器，配备了专门设计的指令集，旨在利用张量操作和张量移动，使机器学习模型能够更有效地执行。该架构的独特之处在于执行单元、片内的SRAM内存和其他执行单元之间的交互。它无需像使用HBM（高带宽内存）的GPU那样频繁地从内存中加载数据。Groq 的神奇之处不仅在于硬件，还在于软件。软件定义的硬件在这里发挥着重要作用。Groq 的软件将张量流模型或其他深度学习模型编译成独立的指令流，并提前进行高度协调和编排。编排来自编译器。它提前确定并计划整个执行，从而实现非常确定的计算。“这种确定性来自于我们的编译器静态调度所有指令单元的事实。这使我们无需进行任何激进的推测即可公开指令级并行性。芯片上没有分支目标缓冲区或缓存代理，”Groq 的首席架构师 Dennis Abts 解释道。Groq LPU芯片为了追求性能最大化，因此添加了更多SRAM内存和执行块。SRAM全名为“静态随机存取存储器”（Static Random-Access Memory）是随机存取存储器的一种。所谓的“静态”，是指这种存储器只要保持通电，里面储存的数据就可以恒常保持。相对之下，动态随机存取存储器（DRAM）里面所储存的数据则需要周期性地更新。自SRAM推出60多年来，其一直是低延迟和高可靠性应用的首选存储器，事实上，对于 AI/ML 应用来说，SRAM 不仅仅具有其自身的优势。SRAM 对于 AI 至关重要，尤其是嵌入式 SRAM，它是性能最高的存储器，可以将其直接与高密度逻辑核心集成在一起。目前SRAM也是被诸多CPU集成在片内（更靠近CPU计算单元），作为CPU的高速缓存，使得CPU可以更直接、更快速的从SRAM中获取重要的数据，无需去DRAM当中读取。只不过，当前旗舰级CPU当中的SRAM容量最多也仅有几十个MB。Groq之所以选择使用大容量的 SRAM来替代DRAM 内存的原因主要有以下几点：1、SRAM 内存的访问速度比 DRAM 内存快得多，这意味着 LPU 芯片更快速地处理数据，从而提高计算性能。2、SRAM 内存没有 DRAM 内存的刷新延迟，这意味着LPU芯片也可以更高效地处理数据，减少延迟带来的影响。3、SRAM 内存的功耗比 DRAM 内存低，这意味着LPU芯片可以更有效地管理能耗，从而提高效率。但是，对于SRAM来说，其也有着一些劣势：1、面积更大：在逻辑晶体管随着CMOS工艺持续微缩的同时，SRAM的微缩却十分的困难。事实上，早在 20nm时代，SRAM 就无法随着逻辑晶体管的微缩相应地微缩。2、容量小：SRAM 的容量比 DRAM 小得多，这是因为每个bit的数据需要更多的晶体管来存储，再加上SRAM的微缩非常困难，使得相同面积下，SRAM容量远低于DRAM等存储器。这也使得SRAM在面对需要存储大量数据时的应用受到了限制。3、成本高：SRAM 的成本比 DRAM要高得多，再加上相同容量下，SRAM需要更多的晶体管来存储数据，这也使得其成本更高。总的来说，虽然SRAM 在尺寸、容量和成本等方面具有一些劣势，这些劣势限制了其在某些应用中的应用，但是 SRAM 的访问速度比 DRAM 快得多，这使得它在某些计算密集型应用中表现得非常出色。Groq LPU 芯片采用的大容量 SRAM 内存可以提供更高的带宽（高达80TB/s）、更低的功耗和更低的延迟，从而提高机器学习和人工智能等计算密集型工作负载的效率。那么，与目前AI GPU当中所搭载的 HBM 内存相比，Groq LPU 芯片集成的 SRAM 内存又有何优势和劣势呢？Groq LPU 芯片的 SRAM 内存容量虽然有230MB，但是相比之下AI GPU 中的 HBM 容量通常都有数十GB（比如NVIDIA H100，其集成了80GB HBM），这也意味着LPU 芯片可能无法处理更大的数据集和更复杂的模型。相同容量下，SRAM的成本也比HBM更高。不过，与HBM 相比，Groq LPU 芯片的所集成的 SRAM 的仍然有着带宽更快（NVIDIA H100的HBM带宽仅3TB/s）、功耗更低、延迟更低的优势。能否替代NVIDIA H00？虽然Groq公布的数据似乎表明，其LPU芯片的推理速度达到了NVIDIA GPU的10倍以上，并且能耗成本仅是它十分之一，等于是性价比提高了100倍。但是，Groq并且明确指出其比较的是NVIDIA的哪款GPU产品。由于目前NVIDIA最主流的AI GPU是H100，因此，我们就拿NVIDIA H100来与Groq LPU来做比较。由于Groq LPU只有230MB的片上SRAM来作为内存，因此，如果要运行Llama-2 70b模型，即使将Llama 2 70b量化到INT8精度，仍然需要70GB左右的内存。即使完全忽略内存消耗，也需要305张Groq LPU加速卡才够用。如果考虑到内存消耗，可能需要572张Groq LPU加速卡。官方数据显示，Groq LPU的平均功耗为185W，即使不计算外围设备的功耗，572张Groq LPU加速卡的总功耗也高达105.8kW。假设一张Groq LPU加速卡的价格为2万美元，因此，购买572张卡的成本高达1144万美元（规模采购价格应该可以更低）。根据人工智能科学家贾扬清分享的数据显示，目前，数据中心每月每千瓦的平均价格约为20美元，这意味着572张Groq LPU加速卡每年的电费为105.8*200*12=25.4万美元。贾扬清还表示，使用4张NVIDIA H100加速卡就可以实现572张Groq LPU一半的性能，这意味着一个8张H100的服务器的性能大致相当于572张Groq LPU。而8张H100加速卡...
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