Groq 的 LPU 提問 AI 代理人…將秒回
輝達平安夜結盟主打用SRAM打造語言處理器（LPU）的AI新創Groq，金額傳高達200億美元，讓SRAM成為繼高頻寬記憶體（HBM）之後爆紅的記憶體，主因SRAM具備低延遲、低能耗等特性；而輝達與Groq簽訂非獨家授權協議，更為日後SRAM應用大鳴大放，推廣至更多廠商留下伏筆。
業界分析，Groq摒棄目前蔚為主流的HBM不用，轉而投向SRAM懷抱，主要在於Groq將SRAM直接擺在計算核心，使得LPU的頻寬高達每秒80TB，足足是GPU的十倍，能耗卻僅需GPU的10%。
另外，根據大語言模型實際測試，LPU每秒生成的符元（token）數高達350，遠超GPU數十個tokens的表現，這在AI代理人（AI agent）應用問世後，將是重要關鍵。
說到HBM，不得不提到AI的根基—海量運算。AI之所以能幫我們做那麼多事，就是在蒐集極其龐大的資料量後，瘋狂進行運算，不斷訓練模型，因此AI才能在面對問題時給出正確的答案，這就離不開HBM的幫忙，HBM能夠存儲大量資料，讓GPU能夠擁有很好的訓練效率。
然而，當場景來到了推論時，HBM的優勢蕩然無存，反而是原本無人問津的SRAM異軍突起，成為了推論應用的王者。
若是將HBM比喻成一台大貨車，SRAM就是一輛超級跑車。HBM能夠裝載大量資料（80GB），傳輸至GPU進行大語言模型的訓練，然而就像貨車裝貨與卸貨的過程一般，相當耗費時間，再加上HBM和GPU之間還隔著一段距離，更是無法快速回應。
舉例來說，當我們對ChatGPT提問後，看著文字一個接著一個蹦出來，就如同幼童在牙牙學語的過程一般，無法如成年人那般正常交談。
而Groq的LPU成功解決了這個問題，LPU的高傳輸速度，能在提出問題的瞬間，迅速回答出提問者需要的所有資料，回答速度近乎零延遲，像是真正在與人進行交談。