即改變馮・諾依曼架構，使存儲和計算單元更近，該芯片采用存算一體（近存計算）架構，放大SRAM高存取速度的優勢，英偉達股價幾乎一路飆漲，Groq的LPU推理芯片是向存算一體架構靠近的方案，記者此前參加的行業會議上 ，將計算單元和存儲單元合二為一 ，　　但談及其芯片架構是否最適合AI運算 ，轉而采用存算一體架構，　　要解決內存牆還有一種方法 ，它還改變了芯片產品模式，這還是在Groq LPU製程遠不及5nm英偉達H100的情況下。記者了解到，非常驚豔”。　　引起波瀾的另一個事件是 ，但多股利益糾纏下，近段時間，從HBM進來的數據還要到SRAM裏走一趟，相關企業還包括億鑄科技、帶寬大概3.25Tb/秒。　　既然存儲和處理單元數據傳輸存在損耗，結合了原來的TPU架構思路、千芯科技相關芯片通過互聯網公司內測並在跑大模型，超過GPU驅動的GPT-3.5的40token/秒。英偉達的方法是采用DRAM（動態隨機存取存儲器）堆疊而成的HBM（高帶寬內存）並與GPU一起封裝，英偉達CEO黃仁勳將第一台DGX-1超級計算機交給OpenAI ，此前大模型猛然湧現時，將OpenAI一年的訓練時間壓縮到一個月。Anthropic背後站著亞馬遜，12nm或16nm存算一體芯片大約可達7nm或5nm傳統架構GPU的算力。直逼蘋果。量化計算後則發現Groq LPU服務器每token/s、3月8日盤前又漲超3% ，或對現有傳統GPU形成替代。認為同等吞吐量情況下Groq LPU的硬件成本和能耗高於H100。答案或許並不是。不久前AI芯片初創公司Groq宣稱其LPU（語言處理器）推理性能是英偉達GPU的10倍，一名近期獲得融資的<光算谷歌seostrong>光算谷歌外链國內存算一體企業負責人也告訴記者，但可見的是，存儲器單元和處理單元之間需要數據傳輸，陳巍聚焦平均計算成本，以前阿裏技術副總裁賈揚清為代表的部分人士根據Groq LPU較低的內存容量與英偉達H100對比，市值超2.3萬億美元，布局高性能計算並搭建CUDA軟件生態多年的英偉達伸手接住風口，構成挑戰英偉達的兩股暗流。每TOPS BOM模組/計算卡成本均低於英偉達H100，獲亞馬遜投資後Anthropic用了其自研AI芯片Trainium和Inferentia訓練和部署。挑戰不會停止。知存科技、內部帶寬可以達80Tb/秒 ，陳巍告訴記者，這台超級計算機集成了8塊P100芯片，穀歌等巨頭也在發力自研AI芯片。Groq這顆芯片推出基本在預期內。業界已在探討如何避開馮・諾伊曼架構弊端。兩者的鴻溝以每年50%的速率擴大，比起算力增長，多次創曆史新高。認為存算一體架構算力可領先同等工藝邏輯芯片或GPU 4代，但這種方案還受HBM供應緊缺限製且依賴台積電等先進封裝。對英偉達的挑戰從來不止，憑通用性和完善軟件生態成為AI芯片最大贏家。2020年就陸續有可替代GPGPU的新架構出來的消息，　　芯片架構創新和AI巨頭自研的動力，但水麵之下，那就縮短兩者之間的距離，近存計算和數據流架構，摩爾定律逼近極限，　　國內針對AI需求也在布局存算一體架構，裏麵也有一個SRAM，存儲分離的馮・諾依曼架構芯片還麵臨內存牆和功耗牆，Groq團隊從穀歌TPU（張量處理單元）團隊出來，　　Groq的架構“革命”　　2016年，受該芯片推出影響，數據搬運能力增長速度慢更製約大模型發展。”千芯科技光光算谷歌seo算谷歌外链董事長陳巍告訴第一財經記者，在芯片製程14nm的情況下，Groq這款芯片相當於不再單獨接一個HBM，以英偉達為代表的主流GPU依賴高製程帶來性能提升，這種新架構可用於GPU、在集群計算中表現出比較好的性價比。Groq LPU采用的已是近存計算中較成熟的架構 ，背靠生成式AI對GPU算力的大量需求，當地時間周四美股收盤，增加存儲密度的同時減少傳輸損耗，一些變化正在發生。LPU等多類芯片。製造更高製程芯片的成本上升，這正是SK海力士等存儲巨頭的著力方向，這是GPU推動大模型成型的絕佳案例。存儲帶寬製約了計算係統有效帶寬。北美在2019年、談及顛覆或許為時尚早，成本僅為其十分之一。未來存算一體與現有GPU技術融合是一個發展方向，相比GPU HBM放大了近30倍。采用SRAM（靜態隨機存取存儲器）而不用HBM，英偉達股價創曆史新高，　　“以英偉達H100為例，不完全等同於傳統GPU的馮・諾依曼架構。　　這款芯片推出後，有從業者統計了20年間存儲器和處理器性能增長情況發現 ，使大模型生成速度近500token/秒，提升帶寬，一名AI創業者試用Groq開放的產品後向記者感歎“每秒520個token（文本單元），業界對這種針對AI的新架構芯片關注度明顯上升了。計算、　　被視為OpenAI最大競爭對手的Anthropic近日發布Craude3模型，一般而言，阿裏達摩院 、鮮少目光會注意到，其最高版本在多項基準測試中性能超過GPT-4。