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groq能够成功部署llama3,提供每秒800 token的输出,以及1M token不到1美元的成本,证明 $英伟达(NVDA)$ 至少在推理端,遇到了强大对手。华尔街反应速度超快。
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Groq是一个专注于提供快速语言模型推理服务的公司,它通过其专有的硬件和软件技术,能够显著提高大型语言模型(LLM)的运行速度。最近,Groq与Meta合作,部署了Meta最新的大型语言模型Llama 3的两个版本:8B(80亿参数)和70B(700亿参数)。
根据搜索结果,以下是关于Groq和Llama 3的一些关键信息:
1. **快速部署**:Groq在短时间内(12小时内)就部署了Llama 3的Instruct版本,展示了其快速响应和部署能力。
2. **性能提升**:Groq的AI芯片在运行Meta的Llama 3时,达到了每秒800个token的处理速度,这是一个显著的性能提升。
3. **低成本**:Llama 3 70B模型在进行数据分析和可视化时,成本非常低。例如,与GPT-4 Turbo相比,Llama 3 70B在处理1M token输入和输出时的成本不到1美元。
4. **易用性**:用户可以通过多种平台使用Llama 3 70B,包括Meta的官方平台、Huggingface的Huggingchat、Perplexity Lab以及GroqChat。
5. **编程能力**:Llama 3 70B展现出了强大的编程能力,能够快速生成代码,并且在测试中,生成的pong游戏代码能够顺利运行。
6. **数据分析与可视化**:结合Open Interpreter和Llama 3,用户可以进行高效的数据分析工作。例如,可以绘制公司股价变动图或生成词云。
7. **Groq的Free Beta模式**:Groq提供了一个Free Beta模式,用户可以在其中免费使用包括Llama 3 70B在内的多种模型。
8. **跨平台应用**:Groq的应用现在也在iOS的Test Flight上提供,用户可以申请试用,体验Groq与Llama 3结合的数据分析能力。
9. **企业解决方案**:Groq还提供企业级的AI解决方案,帮助企业加速其系统并实现实时AI推理。
10. **Meta AI与Llama 3的结合**:Meta利用Llama 3构建了一个新的AI助手,这可能会成为目前最智能的免费AI助手之一。
这些信息表明,Groq和Meta的合作为AI领域带来了新的突破,特别是在提高大型语言模型的运行效率和降低成本方面。通过Groq的技术,Llama 3能够以更快的速度和更低的成本为广泛的应用提供支持,从而推动AI技术的普及和应用。

精彩讨论

泡沫艺术家04-22 08:29

其实天天玩本地部署ai的都知道,推理的硬件需求远远低于训练,尤其是一些量化模型还能极大的节约内存。去年是训练端硬件需求爆发,但是这样烧钱的下游是不可持续的,而且订单因为需求的饱和,也会慢慢下来。这意味着今年先进制程会开始过剩,所以美股那财报后猛跌是有基本面原因的。
话说好多估计炒ai的就跟分不清传统制程与先进制程一样,分不清推理与训练的硬件差别。

蓝谷子04-22 09:06

总结:性价比!
如果持续的高投入见不到爆款应用的回报,资本就会寻求性价比!
$英伟达(NVDA)$
$中际旭创(SZ300308)$

夜雨听风投资04-22 08:21

不过到底能不能冲击到英伟达还是玩继续观察啊!你看amd当时说要抢英伟达一部分市场,但是现在发现不太行啊,至于groq行不行再看看吧。

夜雨听风投资04-22 07:41

只要是能够降低成本,都是好事啊!!降低算力成本很重要啊!

夜雨听风投资04-22 07:40

Groq的LPU(Language Processing Unit)是一种为AI和机器学习工作负载特别设计的处理器,它在某些方面展示了超越传统GPU(如英伟达的GPU)的潜力。根据搜集到的信息,以下是Groq LPU相对于英伟达GPU的一些潜在优势和挑战:
1. **专用硬件**:Groq的LPU是专门为AI语言模型设计的,它通过创新的硬件架构和强大的编译器,提供了高度并行且无不确定性的执行环境,这在处理大型语言模型(LLM)时可能提供更高的计算密度和内存带宽。
2. **性能**:有报告称Groq的LPU在运行大模型的推理速度上比英伟达的GPU快10倍,这得益于其高度并行的架构和确定性的数据流管理。
3. **成本效益**:Groq声称其LPU能以更低的成本提供更高的性能,这对于大规模部署AI模型的公司来说是一个吸引人的优势。
4. **内存带宽**:Groq的LPU采用了SRAM,这种内存的速度比GPU使用的HBM内存快很多,有助于减少数据传输的延迟。
然而,要颠覆英伟达的GPU,Groq的LPU还面临一些挑战:
1. **生态系统和软件支持**:英伟达的GPU拥有成熟的生态系统和广泛的软件支持,这是Groq需要克服的一个重大挑战。
2. **通用性**:LPU虽然在特定任务上表现出色,但它的架构可能不如GPU那样通用,这可能限制了它在多样化AI工作负载中的应用。
3. **市场接受度**:英伟达的GPU已经在市场上建立了强大的地位,Groq需要时间来获得用户的信任和市场份额。
4. **成本分析**:虽然Groq声称LPU具有成本效益,但在实际部署中,包括硬件成本、能源消耗和维护费用在内的总体拥有成本(TCO)需要仔细考量。
5. **规模化部署**:对于更大的模型和更复杂的AI工作负载,Groq的LPU可能需要大量的芯片来进行有效部署,这可能会影响其经济性。
综上所述,Groq的LPU在特定领域展现出了挑战英伟达GPU的潜力,但要实现广泛替代还需要解决生态系统、通用性、市场接受度等问题。目前,LPU可能在某些特定应用场景中具有优势,而英伟达GPU仍然在广泛的AI和计算领域保持着其地位。未来,Groq的LPU是否能颠覆英伟达GPU,还需要看其在实际应用中的表现、市场策略以及技术进步。

全部讨论

其实天天玩本地部署ai的都知道,推理的硬件需求远远低于训练,尤其是一些量化模型还能极大的节约内存。去年是训练端硬件需求爆发,但是这样烧钱的下游是不可持续的,而且订单因为需求的饱和,也会慢慢下来。这意味着今年先进制程会开始过剩,所以美股那财报后猛跌是有基本面原因的。
话说好多估计炒ai的就跟分不清传统制程与先进制程一样,分不清推理与训练的硬件差别。

Groq的LPU(Language Processing Unit)是一种为AI和机器学习工作负载特别设计的处理器,它在某些方面展示了超越传统GPU(如英伟达的GPU)的潜力。根据搜集到的信息,以下是Groq LPU相对于英伟达GPU的一些潜在优势和挑战:
1. **专用硬件**:Groq的LPU是专门为AI语言模型设计的,它通过创新的硬件架构和强大的编译器,提供了高度并行且无不确定性的执行环境,这在处理大型语言模型(LLM)时可能提供更高的计算密度和内存带宽。
2. **性能**:有报告称Groq的LPU在运行大模型的推理速度上比英伟达的GPU快10倍,这得益于其高度并行的架构和确定性的数据流管理。
3. **成本效益**:Groq声称其LPU能以更低的成本提供更高的性能,这对于大规模部署AI模型的公司来说是一个吸引人的优势。
4. **内存带宽**:Groq的LPU采用了SRAM,这种内存的速度比GPU使用的HBM内存快很多,有助于减少数据传输的延迟。
然而,要颠覆英伟达的GPU,Groq的LPU还面临一些挑战:
1. **生态系统和软件支持**:英伟达的GPU拥有成熟的生态系统和广泛的软件支持,这是Groq需要克服的一个重大挑战。
2. **通用性**:LPU虽然在特定任务上表现出色,但它的架构可能不如GPU那样通用,这可能限制了它在多样化AI工作负载中的应用。
3. **市场接受度**:英伟达的GPU已经在市场上建立了强大的地位,Groq需要时间来获得用户的信任和市场份额。
4. **成本分析**:虽然Groq声称LPU具有成本效益,但在实际部署中,包括硬件成本、能源消耗和维护费用在内的总体拥有成本(TCO)需要仔细考量。
5. **规模化部署**:对于更大的模型和更复杂的AI工作负载,Groq的LPU可能需要大量的芯片来进行有效部署,这可能会影响其经济性。
综上所述,Groq的LPU在特定领域展现出了挑战英伟达GPU的潜力,但要实现广泛替代还需要解决生态系统、通用性、市场接受度等问题。目前,LPU可能在某些特定应用场景中具有优势,而英伟达GPU仍然在广泛的AI和计算领域保持着其地位。未来,Groq的LPU是否能颠覆英伟达GPU,还需要看其在实际应用中的表现、市场策略以及技术进步。

不过到底能不能冲击到英伟达还是玩继续观察啊!你看amd当时说要抢英伟达一部分市场,但是现在发现不太行啊,至于groq行不行再看看吧。

只要是能够降低成本,都是好事啊!!降低算力成本很重要啊!

04-22 09:06

总结:性价比!
如果持续的高投入见不到爆款应用的回报,资本就会寻求性价比!
$英伟达(NVDA)$
$中际旭创(SZ300308)$

04-22 08:32

kimi真厉害啊

npu不都可以推理吗?要的是训练芯片

04-22 17:06

一看吓尿了,结果是推理的,没戏。

04-22 10:09

chamath说过 groq想找特斯拉投资被老马据了 看来最近几年老马眼光不大好啊😆

04-22 09:15

推理芯片的作用又开始了