在 Meta Llama 2-70B 推理任务中，其LPU相较 英伟达H100 实现10倍性能提升，推理成本降低80%。 LPU本质为减少计算中内存调用次数，从而实现推理效率的提升。对推理芯片而言，更高性能、更低成本的LPU，提供了一个新的技术路径选项。 二. AI算力芯片分类

DeepSeek作为现象级AI大模型（2025年1月发布的DeepSeek-R1实现3000万日活突破），其爆发式增长直接推动了对LPU（Language Processing Unit）的需求。 两者的关系呈现 双向赋能 特征：

2025年2月4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。

2024年3月6日 · 不过最近，GPU 的地位也在经受挑战：一家名为 Groq 的初创公司开发出了一种新的 AI 处理器 ——LPU（Language Processing Unit），其推理速度相较于英伟达 GPU 提高了 10 倍，成本却降低到十分之一。 在一项展示中，LPU 以每秒超过 100 个词组的惊人速度执行了开源的大型 语言模型 —— 拥有 700 亿个 参数 的 Llama-2。 下图展示了它的速度，可以看到，人眼的阅读速度根本跟不上 LPU 上模型的生成速度： 此外，它还在 Mixtral 中展示了自己的实力， …

2025年2月6日 · LPU通过确定性执行引擎和SRAM片内存储（230MB）突破传统GPU的“内存墙”，带宽达80TB/s（H100仅为3.35TB/s），在AI推理场景中实现端到端延迟降低至传统架构的1/20，能效比提升至H100的4.2倍。 其核心创新在于： 存算分离架构：Groq采用近存计算方案，未完全实现存算一体，未来存算一体技术（如ReRAM）可能进一步优化能效。 边缘计算场景：低延迟、高能效比的应用需求。 1. 存储芯片（SRAM/DRAM） 核心优势：控股全球SRAM …

2025年2月5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。

2024年2月20日 · lpu的核心奥义是克服两个llm瓶颈——计算密度和内存带宽。 Groq的芯片采用14nm制程，搭载了230MB大SRAM来保证内存带宽，片上内存带宽达到了80TB/s。 算力层面，Gorq芯片的整型（8位）运算速度为750TOPs，浮点（16位）运算速度则为188TFLOPs。

2024年12月6日 · 本文旨在探讨深度学习工作负载中GPU与LPU的主要差异，并深入分析它们的架构、优势及性能表现。 GPU 的核心是计算单元（也称为执行单元），其中包含多个处理单元（在 NVIDIA GPU中称为流处理器或 CUDA 核心），以及共享内存和控制逻辑。 在某些架构中，尤其是为图形渲染而设计的架构中，还可能存在其他组件，例如光栅引擎和纹理处理集群 (TPC)。 每个计算单元由多个小型处理单元组成，能够同时管理和执行多个线程。 它配备有自己的寄存器、 …

2025年2月20日 · 与我们熟知的GPU被广泛应用于人工智能领域的模型训练和推理不同，语言处理单元 (Language Processing Unit, LPU)是专门针对语言处理任务进行优化的，旨在更高效地处理文本数据，执行诸如自然语言理解、文本生成等任务。 美国Groq公司是LPU的重要推动者，其开发的LPU推理芯片凭借出色的性能正逐渐崭露头角。 作为一家2016年由前谷歌工程师Jonathan Ross创立的智能芯片企业，Groq在短短几年内就取得了显著的发展成果。 2024年8月，该公司完成 …

2025年2月17日 · lpu芯片凭借其革命性的架构设计和卓越性能，正在重新定义ai计算的标准。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。