2024年3月6日 · 根据 Groq 官网介绍，LPU 是「language processing units（语言处理单元）」的缩写。 它是「一种新型端到端处理单元系统，可为 人工智能 语言应用等具有序列成分的计算密集型应用提供最快的推理」。 还记得 2016 年 AlphaGo 击败世界冠军李世石的那场历史性 围棋 比赛吗？ 有趣的是，在他们对决的一个月前，AlphaGo 输掉了一场练习赛。 在此之后， DeepMind 团队将 AlphaGo 转移到 TPU 上，大大提高了它的性能，从而以较大优势取得了胜利。 这一刻 …

2024年3月2日 · Groq LPU 推理性能分析. 根据模拟器的计算结果我们可以发现，Groq 在处理4K输入，1K输出的场景时的Prefill 阶段耗时较高，而decode阶段耗时较低。整体的 Per-User token/s，即用1K的输出长度除以整个请求的处理耗时，为223 token/s。

2024年2月20日 · Groq LPU-“最快”AI推理芯片 现阶段具有三点优势，SRAM是所有存储类型中最快的，且没有写次数限制，对于追求快响应的场景几乎是必选；SRAM可向先进制... - 雪球. 现阶段具有三点优势，SRAM是所有存储类型中最快的，且没有写次数限制，对于追求快响应的场景几乎是必选；SRAM可向先进制程兼容，从而达到更高的能效比和面效比；相对新型存储器，SRAM的工艺成熟度较高，可以相对较快地实现技术落地与量产。 存内计算存在多种基于不同存储介质 …

2024年2月21日 · 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？

这两篇文章解释了Groq的张量流处理器（TSP）的设计和实现，以及他们如何使用TSP构建分布式推理引擎。 尽管没有正式声明，但LPU很可能是基于这个分布式系统来进行设计和扩展的。 那么，我们就首先详细分解一下TSP及其编译器的架构，然后以此为基础来分析Groq如何使用这些TSP，构建可靠且高吞吐量的分布式AI推理引擎。...

2024年3月6日 · 根据 Groq 官网介绍，LPU 是「language processing units（语言处理单元）」的缩写。 它是「一种新型端到端处理单元系统，可为人工智能语言应用等具有序列成分的计算密集型应用提供最快的推理」。 还记得 2016 年 AlphaGo 击败世界冠军李世石的那场历史性围棋比赛吗？ 有趣的是，在他们对决的一个月前，AlphaGo 输掉了一场练习赛。 在此之后， DeepMind 团队将 AlphaGo 转移到 TPU 上，大大提高了它的性能，从而以较大优势取得了胜利。 这一刻显 …

Since customized printing of stamps opened up for institutes in 2016 , LPU becomes the first university to have this honor. The department has also issued a customized stamp for Amazon India, and Hindustan Aeronautics Limited.

2024年3月20日 · Groq研发的LPU（Language Processing Unit）凭借其颠覆性架构，不仅突破了传统GPU的性能天花板，更通过与DeepSeek等国产大模型的深度协同，正在构建全新的AI基础设施生态。当前大模型推理的算力困境本质上是存储墙、能效墙、扩展墙的三重枷锁。

LPU作为一种新型的端到端处理单元系统，摒弃了GPU传统的 SIMD （单指令、多数据）模型，转而采用更为简约高效的方法，从而彻底消除了对复杂调度硬件的依赖。 这种独特的设计思路，使得LPU能够更为充分地利用每个时钟周期，确保延迟和吞吐量的稳定性。 值得一提的是，LPU在大型语言模型（LLM）领域具有显著优势。 对于需要处理大量序列数据的计算密集型应用，如LLM，LPU能够提供极为迅速的推理速度。 其核心理念在于突破LLM面临的两大瓶颈——计算 …

2024年2月27日 · LPU最大的产品设计特点是，存储方案摒弃了此前资本市场关注并大热的HBM，而是选用了SRAM，也让SRAM高存取速度、高可靠性等方面的优势在聚光灯下被放大。 SRAM的全称为静态随机存取存储器 (Static Random-Access Memory, SRAM) ，是随机存取存储器的一种。 作为一种较为成熟的存储技术，SRAM早于上一世纪便作为独立存储芯片存在，后逐步以IP核形式集成于SoC芯片中，近年则由于存算一体方案兴起，SRAM作为存储介质的一项选 …

2024年2月21日 · LPU 推理引擎（LPU 代表语言处理单元™）是一种新型的端到端处理单元系统，可为 具有顺序组件的计算密集型应用程序提供最快的推理，例如 AI 语言应用程序 (LLM) ）。 LPU 旨在克服 LLM 的两个瓶颈：计算密度和内存带宽。 就 LLM 而言，LPU 比 GPU 和 CPU 具有更大的计算能力。 这减少了每个单词的计算时间，从而可以更快地生成文本序列。...

2025年2月17日 · 与传统gpu不同，lpu采用张量流处理架构（tsp），通过高效的sram存储和稀疏矩阵算法，实现了极高的算力密度和低延迟数据访问。 其推理速度、吞吐能力和能耗方面远超当前主流GPU。

2024年2月22日 · Groq LPU拥有80 TB/s的带宽和230 MB的本地静态随机访问存储器 （SRAM）容量，提供了超快的推理速度，每秒可服务高达480个tokens。 具体到不同的模型，能够以每秒300个tokens的速度服务Llama 2 70B模型，以及每秒750个tokens服务较小的Llama 2 7B模型，推理性能翻了一番多。

2024年2月21日 · 在存储性能方面，lpu另辟蹊径，有别于传统算力芯片对于sk海力士等存储厂商所产hbm（高带宽存储）的依赖，转而使用了易失性存储器sram，这也省去了将hbm置于芯片时对台积电cowos封装技术的需求。

2024年3月8日 · 凭借自研的硬件加速器LPU，达成了500个token/s的神级推理速度，当场秒杀了ChatGPT。 图片 Groq提供的响应速度刷新了人们的认知，而这要归功于背后的语言处理单元硬件LPU（language processing unit hardware）。

2025年2月8日 · 近期，AI领域新技术不断涌现，LPU（语言处理单元）芯片、Groq公司、DeepSeek模型以及SRAM（静态随机存取存储器）等成为行业焦点。 这些新兴技术和企业正重塑AI芯片市场格局，带来全新投资机遇。 重点推荐近期辨识度较高的西测测试、大为股份等潜力股票，它们凭借在新技术领域的布局，有望在行业发展浪潮中脱颖而出，实现价值增长。 AI芯片市场近年来增长迅猛，随着人工智能应用场景不断拓展，对高性能、低功耗芯片需求持续攀升。 目 …

2024年2月29日 · LPU（Language Processing Unit）是一种全新的端到端处理单元系统，专为处理具备序列组件的计算密集型应用，如大型语言模型（LLM）而设计。 在当前的生成型AI生态系统中，传统的图形处理器（GPU）已经无法满足日益增长的速度和需求。

2025年2月1日 · 语言处理单元（Language Processing Unit，简称LPU）是一种专门用于处理自然语言的硬件设备。 它的主要功能是加速自然语言处理任务的执行速度，提高处理效率。 LPU在语音识别、机器翻译、文本分析等方面发挥着重要作用。 主要功能. - 加速自然语言处理任务：通过优化算法和 集成电路 技术，LPU能够支持更多复杂的语言处理任务，提高处理精度。 - 集成多种语言处理功能：未来的LPU将能够实现一站式处理，简化系统架构。 - 支持边缘计算：随着物联网 …

What is FRRO registration and how we can register? 1) Passport (Photo and validity page). 2) Visa (visa and immigration stamp page). 3) Bonafide certificate for Registration. 4) Local address proof (Hostlers can upload Bonafide certificate). 5) Photograph (passport size).

2024年11月4日 · In this blog, we’ll explore three key types of processors that are shaping the future of AI: GPUs (Graphics Processing Units), NPUs (Neural Processing Units), and LPUs (Language Processing Units).