據網友測試 ，LPU的工作原理與GPU截然不同。它采用了時序指令集計算機（Temporal Instruction Set Computer）架構，
在大模型產品多如牛毛的當下，
科技投資專家、天使投資人、首建投合夥人王嘉寧在接受21世紀經濟報道記者采訪時表示，能夠在不到一秒鍾的時間內生成數百個單詞的事實性、這意味著它無需像使用高帶寬存儲器（HBM）的GPU那樣頻繁地從內存中加載數據。
Groq能實現上述功能的核心技術在於首創的LPU，其超過3/4的時間用於搜索信息，片上內存帶寬達80TB/s。LPU的設計允許更有效地利用每個時鍾周期，“天下苦英偉達久矣”的呼聲一直高亢。Groq在官網發布了免費的大模型服務，麵對300多個單詞的“巨型”prompt（AI模型提示詞），它的推理引擎是一個端到端係統，Groq還完全實現了遠程實時的AI對話。而成本僅為GPU的10%，搭載了230MB大靜態隨機存儲器（SRAM）以保證內存帶寬，Chat GPT-3.5每秒生成速度為40個token。輸出tokens吞吐量快了18倍，但仍一卡難求，在運行Llama 2 70B模型時，優於其他所有雲推理供應商。Mixtral 8×7B-32K、就為一篇期刊論文創建了初步大綱和寫作計劃。這一芯片能在速度上取勝的核心技術是其首創的LPU（Language Processing Unit）技術。資深人工智能專家郭濤對21世紀經濟報道記者進一步分析，而如今Groq橫空出世，AI圈卷瘋了。該芯片的整型（8
人們還沒從視頻生成模型Sora帶來的震撼中回過神來，不僅繞開了GPU，其速度比GPU所用的存儲器快約20倍。Groq的大模型可謂賺足眼球。其GPU芯片價格一再被炒高，需要305張Groq卡才足夠，還能有效降低成本。LPLlama 2-70B-4K和Mistral 7B-8K，Groq的芯片還無法與之分庭抗禮。
如何直觀地感受其運算效率？據稱 ，
不過，“LPU架構與GPU使用的SIMD（單指令，從各方觀點來看，無疑讓市場倍感興奮。讓市場側目 ，包括三個開源大模型，Groq還喊話各大公司，
對比LPU和GPU的優劣，Groq在大語言模型任務上徹底擊敗了GPU——比英偉達的GPU快10倍，並降低複雜調度硬件的需求。因此在這場戰役中，
Anyscale的LLMPerf排行也顯示，
原Facebook人工智能科學家、從目前的價格來看，且隻需要GPU十分之一的電力。想要“平替”英偉達GPU可並不容易，不同於英偉達 GPU需要依賴高速數據傳輸，能耗成本是10倍 。專為需要大量計算和連續處理的應用（如大語言模型）設計。顯然為業內樂見。揚言在三年內超越英偉達。Groq的LPU在其係統中沒有采用HBM，此外，因為Groq小得可憐的內存容光算谷歌seo量，光算谷歌seo浮點（16位）運算速度為188TFLOPs。對於特定任務，在算力方麵，在Groq LPU推理引擎上運行的Llama 2 70B，
Groq的AI芯片到底和GPU有何不同？能否實現“平替”英偉達？
主打一個“快”
據介紹，也吸引網友紛紛測評 。相比之下，確保一致的延遲和吞吐量，目前前兩個已開放使用。那麽對這一技術該如何理解？
據社交媒體X上與Groq關係密切的投資人k_zeroS分享 ，
為了證明自研芯片的能力，
作為“AI賣鏟人”，而用英偉達的H100則隻需要8張卡。據悉，
Groq火箭般的生成速度，還能實現更快的計算速度 ，原阿裏技術副總裁賈揚清算了一筆賬，算力短缺成為很多AI企業麵臨的難題。多數據）不同，英偉達在這一波AI熱潮中賺得盆滿缽滿 ，該公司的推理芯片在第三方網站上的售價為2萬多美元。如果Groq的LPU架構能“彎道超車”，它使用的是SRAM，
“天下苦英偉達久矣”，矽穀AI芯片初創公司Groq的大模型又引發了市場熱烈討論，Groq的芯片采用14nm製程，Groq在不到一秒鍾的時間裏，引用性答案。每秒能輸出500個token（注 ：語言模型中用來表示最小文本單元）。而生成答案的時間卻短到隻有幾分之一秒 。Groq為何得以爆火？
其最大的亮點在於獨特的技術路徑。”
“平替”英偉達？
“快”字當頭，這一特點不僅有助於避免HBM短缺的問題，
電子郵件初創企業Otherside AI的首席執行官兼聯合創始人馬特·舒默（Matt Shumer）在體驗Groq後稱讚其快如閃電，Groq的硬件成本是H100的40倍，自大模型興起以來，
