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原始芯片的核心组件，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。

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，由于其他所有云推理供货商。

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。

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）指令周期为750TOPs，浮点（16位）指令周期为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。