8月6日消息，美国人工智能（AI）芯片初创公司Groq于当地时间周一成功获得了6.4亿美元的D轮融资，以加强其云端大模型推理能力。

据了解，Groq最新一轮融资由 BlackRock、Neuberger Berman、Type One Ventures、Cisco Investments、Global Brain 和 Samsung T催化剂等公司领投。

这家总部位于美国加利福尼亚州山景城的初创公司成立于 2016 年，是一家 AI 芯片生产商，旨在实现高吞吐量、低成本的推理，而不是训练。该公司核心团队来源于谷歌最初的张量处理单元（TPU）工程团队。Groq 创始人兼CEO Jonathan Ross是谷歌TPU项目的核心研发人员。该公司硬件工程副总裁Jim Miller 曾是亚马逊云计算服务AWS设计算力硬件的负责人，还曾在英特尔领导了所有 Pentium II 工程。截至目前，Groq 总共筹集了超过 10 亿美元，现在的估值已达 28 亿美元。

今年2月，Groq推出了全球首个基于LPU（Language Processing Unit）方案的大模型推理芯片，作为一款基于全新的TSA 架构的Tensor Streaming Processor (TSP) 芯片，旨在提高机器学习和人工智能等计算密集型工作负载的性能。

虽然Groq的LPU并没有采用更本高昂的尖端制程工艺，而是选择了14nm制程，但是凭借自研的TSA 架构，Groq LPU 芯片具有高度的并行处理能力，可以同时处理数百万个数据流，并该芯片还集成了230MB容量的SRAM来替代DRAM，以保证内存带宽，其片上内存带宽高达80TB/s。

根据官方的数据显示，Groq的LPU芯片的性能表现相当出色，可以提供高达1000 TOPS (Tera Operations Per Second) 的计算能力，并且在某些机器学习模型上的性能表现可以比常规的 GPU 和 TPU 提升10到100倍。

Groq表示，基于其LPU芯片的云服务器在Llama2或Mistreal模型在计算和响应速度上远超基于NVIDIA AI GPU的ChatGPT，其每秒可以生成高达500个 token。相比之下，目前ChatGPT-3.5的公开版本每秒只能生成大约40个token。由于ChatGPT-3.5主要是基于NVIDIA的GPU，也就是说，Groq LPU芯片的响应速度达到了NVIDIA GPU的10倍以上。Groq表示，相对于其他云平台厂商的大模型推理性能，基于其LPU芯片的云服务器的大模型推理性能最终实现了比其他云平台厂商快18倍。

另外，在能耗方面，英伟达GPU需要大约10到30焦耳才能生成响应中的tokens，而Groq LPU芯片仅需1到3焦耳，在推理速度大幅提升10倍的同时，其能耗成本仅有英伟达GPU的十分之一，这等于是性价比提高了100倍。

Groq的策略是使用光纤互连将数百个LPU拼接在一起，每个LPU都装有片上SRAM。通过使用 576 个 LPU 的集群，Groq 声称它能够在 Meta 的 Llama 2 70B 模型上实现每秒超过 300 个令牌的生成速率，是具有 8 个 GPU 的 HGX H100 系统的 10 倍，同时消耗十分之一的功率。

Groq公司在演示中展示了其芯片的强大性能，支持Mistral AI的Mixtral8x7B SMoE，以及Meta的Llama2的7B和70B等多种模型，支持使用4096字节的上下文长度，并可直接体验Demo。不仅如此，Groq还喊话各大公司，扬言在三年内超越英伟达。目前该公司的LPU推理芯片在第三方网站上的售价为2万多美元，低于NVIDIA H100的2.5-3万美元。

编辑：芯智讯-浪客剑