随着聊天机器人等先进技术的出现，人工智能 (AI) 的发展将在 2023 年实现重大突破。然而，部署这些先进的人工智能对许多公司来说仍然是一个挑战。格罗克在最近的一次演讲中，创始人兼首席执行官乔纳森·罗斯 (Jonathan Ross) 表示：了解新型大规模语言处理单元 (LPU) 和软件架构如何简化开发人员采用人工智能的过程我做到了。
罗斯表示，“2023 年是人工智能开始成为可能的一年，但 2024 年将是人工智能成为现实的一年。”他Groq 的 LPU 是释放企业潜力的关键我认为它是。
Groq 的 LPU 的特殊之处不是模型训练，而是模型训练。专为实时机器学习推理而设计的芯片和软件这是必然的。 “训练可能需要几周到一个月的时间，延迟并不重要。但对于推理来说，边缘还有其他用户，因此需要低延迟才能发挥作用，”罗斯解释道。 Groq LPU 通过先进的网络和新的时间序列指令集架构提供业界领先的延迟。
Groq 先进的编译器技术还值得注意，因为它允许开发人员轻松地将机器学习模型部署到硬件。 ”我们的编译器会自动完成它。只需将 groq.it 行放在括号内即可。这是你需要采取的唯一步骤，”罗斯说。
Ross还强调了Groq对美国制造的承诺，他表示，“我们的芯片在美国格罗方德工厂制造，在加拿大封装，并在加州组装。”随着技术供应链面临地缘政治压力，拥有国内产能是战略优势有。对于国防和受监管行业，本地制造可以简化合规性。此外，Groq 在美国的制造和组装支持了美国在人工智能硬件方面的技术领先地位。
作为实际影响，API 提供商 Cohere 在基准测试中发现，Groq LPU 在令牌处理方面比领先的 GPU 产品快几个数量级。 Ross 通过与 PaLM 和聊天机器人等大规模语言模型进行快速聊天对话，展示了他们的解决方案所支持的交互性。
还提到了摆脱硬件锁定，Groq 的软件定义架构提供了更大的灵活性。使用标准框架训练的模型，无需修改即可在 Groq 系统上高效运行这使您可以避免专有接口。
对于开发人员和 IT 团队来说，Groq 的 LPU 和软件架构提供了三个关键优势：快速洞察、快速过渡到生产以及面向未来的基础设施。罗斯先生说：“G.ROQ LPU 推理引擎比 GPU 更好、更快、更实惠，适用于通用 AI 语言推理“我们已经证明情况确实如此，”他总结道。
Groq LPU 使部署实时 AI 解决方案变得比以往更加容易。对于构建下一代智能应用程序的开发人员和 IT 团队来说，这是一项非凡的创新。随着 2024 年行业采用率的加速，现在是开始尝试 Groq 的好时机。
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[参考网站]
格罗克官方网站（外部）
【新闻评论】
随着2023年聊天机器人等先进技术的到来，人工智能（AI）领域取得了长足的进步。然而，将这些先进的人工智能技术付诸实践对于许多公司来说仍然是一个挑战。为了解决这个问题，一家名为 Groq 的公司开发了一项新技术。 Groq 创始人兼首席执行官 Jonathan Ross 解释说，他们开发的大型语言处理单元 (LPU) 和软件架构使开发人员可以轻松使用 AI。
Groq 的 LPU 专为实时机器学习推理而不是模型训练而设计。这使得用户无需等待即可立即获得结果。 Groq 的 LPU 通过先进的网络和独特的时间序列指令集架构提供业界领先的低延迟。
Groq 还使用先进的编译器技术，使开发人员可以轻松部署机器学习模型。实现起来非常简单，因为编译器会自动进行必要的处理，开发人员只需要指定模型即可。
Groq还致力于在美国制造，芯片在美国制造，在加拿大封装，在加州组装。这降低了技术供应链中的地缘政治风险，并支持美国的技术领先地位。
事实上，API 提供商 Cohere 对 Groq 的 LPU 进行了基准测试，发现它比其他领先的 GPU 产品要快得多。 Ross 演示了 Groq 的解决方案如何通过大规模语言模型的聊天对话实现交互性。
Groq 的软件定义架构使开发人员能够灵活地在 Groq 系统上高效运行在标准框架上训练的模型，而无需绑定到专有接口。
对于开发人员和 IT 团队来说，Groq 的技术使数据科学家能够更快地构建和迭代机器学习模型，加快从实验到生产的过渡，并为适应人工智能的增长提供经济高效的基础。
Groq 的 LPU 使部署实时 AI 解决方案比以前更容易。对于构建下一代智能应用程序的开发人员和 IT 团队来说，这是一项重大创新。随着 2024 年行业采用率的加速，现在正是开始尝试 Groq 技术的最佳时机。