在大型语言模型（LLM）的推理阶段，延迟和吞吐量已成为关键瓶颈。传统 GPU 架构虽通用性强，但其 “反应式” 调度和片外内存访问导致在低批量交互式推理中效率低下。Groq 的 LPU（Language Processing Unit）架构通过专用设计，提供了一种针对性解决方案：利用张量流式处理器（TSP）和片上 SRAM，实现超低延迟的推理流水线。这种方法不仅提升了性能，还降低了能耗，为实时 AI 应用铺平道路。
LPU 的核心在于其 TSP 架构，该架构摒弃了 GPU 的线程 - 内核 - 缓存范式，转而采用静态、可预测的流式数据通路。TSP 允许编译器在时间和空间上显式调度算子和数据流，几乎不依赖动态缓存或仲裁器，从而确保确定性执行。在 LLM 推理中，这意味着每个 token 的生成过程高度优化，避免了不必要的等待和重试。根据官方基准，LPU 在处理 Llama 2 70B 模型时，可实现每秒超过 300 tokens 的生成速率，远高于同等 GPU 集群的 40 tokens / 秒。“Groq 的 LPU 芯片在 Llama2 模型上生成高达 500 tokens / 秒，响应速度超过 NVIDIA GPU 的 10 倍。” 这种优势源于其并行处理数百万数据流的能力，特别适合小批量（batch=1）场景，如聊天机器人或实时翻译。
内存带宽是另一个关键优化点。LPU 集成 230MB SRAM 作为片上内存，取代了 GPU 依赖的 HBM（高带宽内存），片上带宽高达 80TB/s。这消除了片外数据传输的瓶颈，减少了 “算存” 往返延迟。在推理流水线中，模型权重和激活值可直接在 SRAM 中流式访问，确保连续性计算。相比 GPU 的 8TB/s HBM 带宽，LPU 的 10 倍提升直接转化为更稳定的吞吐和更低的首 token 时间（TTFT，通常 < 0.25 秒）。此外，LPU 的 14nm 工艺虽非最先进，却通过架构创新实现 1000 TOPS 的计算力，证明了专用 ASIC 在推理领域的潜力。
要落地 LPU 加速的 LLM 推理流水线，需要从参数配置入手。首先，模型量化是基础：推荐使用 INT8 或 FP16 量化，以匹配 LPU 的 SIMD 单元，减少内存占用。例如，对于 70B 参数模型，量化后每芯片负载控制在 200-230MB 内，避免溢出。其次，编译器调度参数：设置流式深度为模型层数的 1.5 倍，确保张量在 TSP 管道中无阻塞。典型配置包括 --pipeline-depth=128 --stream-bandwidth=80TB/s，这些参数通过 Groq SDK 调整，可将端到端延迟从 GPU 的 500ms 降至 50ms。
集群配置是规模化的关键。LPU 通过光纤互连形成 Dragonfly 网络，支持数百芯片的无缝扩展。例如，576 LPU 集群可处理 Llama 2 70B 的完整推理，互连带宽 > 1PB/s。部署时，推荐从 GroqRack 起步：每柜 9 服务器，72 LPU，初始负载测试 batch size=1-4。监控要点包括：1）带宽利用率，阈值 > 90% 时警报潜在瓶颈；2）token 生成速率，目标 > 300/s，低于 200/s 触发重调度；3）能耗监控，每 token<3 焦耳，超出 10% 需优化量化。使用 GroqCloud API 集成时，设置超时参数为 5 秒，支持断线续传：通过 session ID 恢复流式输出，避免重头计算。
实际参数清单如下：
- 量化参数：精度 = INT8，阈值 = 0.01（稀疏度），压缩率 = 1.2x。
- 调度参数：max-streams=1M，cycle-precision=1（时钟周期确定性）。
- 集群参数：节点数 = 576，光纤延迟 < 1μs，冗余率 = 20%（热备份）。
- 监控阈值：TTFT<0.3s，吞吐波动 < 5%，错误率 < 0.1%。
风险在于 LPU 的内存限制和大模型兼容性。对于 > 100B 模型，可能需 > 1000 芯片，初始成本高于 8x H100 GPU（约 40 倍硬件，但长期 TCO 低 100 倍）。生态不成熟是另一限：自定义编译器需额外开发时间，建议与 Groq SDK 结合渐进迁移。回滚策略：并行运行 GPU fallback，切换阈值设为延迟 > 2x 目标时；测试中，混合模式下 LPU 占比 70% 可平衡风险。
总之，Groq LPU 通过 TSP 和 SRAM 优化，重塑了 LLM 推理范式。工程团队可从单节点原型起步，逐步扩展集群，实现从观点到落地的闭环：低延迟交互、高效能耗、稳定监控。这种专用加速不仅适用于云服务，还可落地边缘设备，推动 AI 从实验室走向生产力核心。（字数：1028）