Компания Groq, предлагающая сервисы ИИ-инференса, объявила о расширении своей сети дата-центров, открыв свой первый в Европе ЦОД в Хельсинки (Финляндия). Это поможет удовлетворить растущие потребности европейских клиентов, сообщает пресс-служба компании.

Как заявил глава Groq Джонатан Росс (Jonathan Ross), спрос на ИИ-инференс растёт всё быстрее, а европейский дата-центр позволит местным клиентам получить минимальную задержку и готовую инфраструктуру для инференса уже сегодня. Кроме того, данные хранятся на территории Европы. Новый объект создан в Хельсинки на площадке Equinix. Партнёрство Equinix и Groq позволяет клиентам Equinix Fabric организовать инференс на платформе GroqCloud. Новые и действующие пользователи в США и EMEA получат доступ к мощностям для инференса через инфраструктуру Equinix Fabric — публичную, частную или суверенную.

В Equinix подчеркнули, что Скандинавия — отличное место для ИИ-инфраструктуры. Благодаря политике поддержки экоустойчивой энергетики, возможности использования фрикулинга для охлаждения и надёжности электросети Финляндия стала приоритетным выбором для размещения новых мощностей.

Источник изображения: Groq

Европейские государственные и негосударственные структуры рассчитывают получить полный контроль над развёртываемой инфраструктурой, в местах, которые выбирают они сами — они пытаются сохранить баланс между потребностью в обеспечении суверенитета данных и защиты их конфиденциальности и обеспечением мобильности этих данных. Благодаря новому проекту клиенты могут получать доступ к GroqCloud через частные подключения.

Экспансия в Европе расширяет мощности Groq на площадках Equinix и DataBank в США, Bell Canada в Канаде и HUMAIN в Саудовской Аравии. Они уже генерируют более 20 млн токенов в секунду по всей сети Groq. В некоторой степени это отражает спрос на ИИ-ускорители Groq LPU (Language Processing Unit).

Чуть более года назад Groq объявила, что больше не продаёт свои ИИ-ускорители, предлагая вместо этого совместно создавать ЦОД и облачные сервисы. Как заявляют в Groq, компания обеспечивает самую низкую стоимость за токен без ущерба качеству, что делает масштабное использование ИИ экономически выгодным как для ИИ-стартапов, так и для крупных корпораций по всему миру.

Крупнейшая по объёму выручки телеком-компания Канады создаст по всей стране сеть ИИ ЦОД, ориентируясь на пример США и других стран. Речь идёт о Bell Canada Enterprises (BCE), намеренной инвестировать в шести городах сотни миллионов долларов, сообщает Bloomberg со ссылкой на данные оператора.

Первый объект в Камлупсе (Kamloops, Британская Колумбия) должны ввести в эксплуатацию уже в июне текущего года, а якорным арендатором для него станет стартап Groq, занимающийся разработкой ИИ-чипов и облачными сервисами. В той же провинции, а также в Манитобе и Квебеке в ближайшие годы планируется строительство и других объектов.

Ожидается, что после завершения проекта, получившего имя Bell AI Fabric, мощность дата-центров составит 500 МВт, что немало для поддержки ИИ-проектов, но намного скромнее, чем проекты в США, на Ближнем Востоке и в Азии. Groq станет эксклюзивным партнёром сети ЦОД в деле инференса.

Как заявляют в BCE, стране необходим суверенный ИИ, которым управляют канадцы — в компании хотят быть уверенными, что Канада «не будет отключена» в случае геополитической напряжённости и сохранит доступ к технологиям, необходимым для канадской экономики. В компании сетуют, что местные учёные во многом стали пионерами в области разработки современного ИИ, но страна отстаёт в коммерциализации соответствующих технологий.

Источник изображения: BCE

BCE — не единственная компания, стремящаяся развивать ИИ в стране. Местный телеком-оператор Telus объявил о намерении потратить CA$70 млрд ($50. млрд) на расширение и апгрейд своей инфраструктуры. В частности, речь идёт о поддержке ЦОД, которые Telus также называет «суверенными ИИ-фабриками». Заодно планируется утилизировать тысячи тонн устаревших медных кабелей и расширить оптоволоконную сеть.

В следующие пять лет Telus намерена ввести в эксплуатацию суверенные ИИ-объекты в Камлупсе, Британской Колумбии и Квебеке. Ранее в этом году, как сообщает Datacenter Dynamics, компания сотрудничала с NVIDIA над внедрением ускорителей Hopper и Blackwell в дата-центре в Квебеке к лету 2025 года. Сообщалось, что ИИ-фабрика будет использовать сеть PureFibre в сочетании с дата-центрами, на 99 % питаемыми возобновляемой энергией, для предоставления AIaaS.

Источник изображения: BCE

Также в апреле сообщалось, что в Канаде построят крупнейший в мире 7,5-ГВт ЦОД с питанием от природного газа. Проект Wonder Valley предусматривает строительство крупного ИИ ЦОД без подключения к магистральным энергосетям в муниципальном округе Гринвью (Greenview) провинции Альберта.

Стремление Канады увеличить количество локальных ИИ ЦОД также соответствует растущему спросу на инференс. В то время, как ИИ ЦОД, ориентированные на обучения ИИ-моделей, можно размещать почти где угодно при наличии свободной земли и энергии, для быстрого инференса необходима близость к потребителям и развитая сетевая инфраструктура. Как сообщают в Groq, суверенные ИИ-платформы составляют немалую часть бизнеса компании. Её сервисами пользуются более 1,6 млн разработчиков, которые могут выбрать как ИИ-модель, так и местоположение ЦОД для работы с данными.

Над расширением суверенной инфраструктуры работают всё больше стран. В этом месяце Саудовская Аравия (также сотрудничающая с Groq) и Объединённые Арабские Эмираты (ОАЭ) объявили о планах по работе с американскими технологическими компаниями, включая NVIDIA и OpenAI над созданием локальной ИИ-инфраструктуры. Новые проекты подпитываются растущим спросом на вычислительные ресурсы для запуска ИИ-моделей, а также желанием оптимизировать ИИ под региональные потребности и языки.

Meta✴ объединила усилия с Cerebras и Groq для инференс-сервиса с применением API Llama. Открыв API-доступ к собственным моделям, Meta✴ становится чуть более похожа на облачных провайдеров.

Как утверждают в Cerebras, разработчики, применяющие API для работы с моделями Llama 4 Cerebras, могут получить скорость инференса до 18 раз выше, чем у традиционных решений на базе GPU. В компании объявили, что такое ускорение позволит использовать новейшее поколение приложений, которые невозможно построить на других ИИ-технологиях. Речь, например, идёт о «голосовых» решениях с низкой задержкой, интерактивной генерации кода, мгновенном многоэтапном рассуждении и т. п. — многие задачи можно решать за секунды, а не минуты.

После запуска инференс-платформы в 2024 году Cerebras обеспечила для Llama самый быстрый инференс, обрабатывая миллиарды токенов через собственную ИИ-инфраструктуру. Теперь прямой доступ к альтернативам решений OpenAI получит широкое сообщество разработчиков. По словам компании, партнёрство Cerebras и Meta✴ позволит создавать ИИ-системы, «принципиально недосягаемые для ведущих облаков». Согласно замерам Artificial Analysis, Cerebras действительно предлагает самые быстрые решения для ИИ-инференса, более 2600 токенов/с для Llama 4 Scout.

Источник изображения: Meta✴

При этом Cerebras не единственный партнёр Meta✴. Она также договорилась с Groq об использовании ускорителей Language Processing Units (LPU), которые обеспечивают высокую скорость (до 625 токенов/с), низкую задержку и хорошую масштабируемость при довольно низких издержках. Groq использует собственную вертикально интегрированную архитектуру, полностью контролируя и железо, и софт. Это позволяет добиться эффективности, недоступной в облаках на базе универсальных ИИ-чипов.

Партнёрство с Meta✴ усиливает позиции Groq и Cerebras в борьбе с NVIDIA. Для Meta✴ новое сотрудничество — очередной шаг в деле выпуска готовых open source ИИ-моделей, которые позволят сосредоточиться на исследованиях и разработке, фактически передав инференс надёжному партнёру. Разработчики могут легко перейти на новый стек без необходимости дообучения моделей или перенастройки ускорителей — API Llama совместимы с API OpenAI. Пока что доступ к новым API ограничен. Цены Meta✴ также не сообщает.

Meta✴ активно работает над продвижением своих ИИ-моделей. Так, она даже выступила с довольно необычной инициативой, предложив «коллегам-конкурентам» в лице Microsoft и Amazon, а также другим компаниям, поделиться ресурсами для развития и обучения моделей Llama.

Компании Groq и Aramco Digital объявили об открытии крупнейшего в Европе, на Ближнем Востоке и в Африке (EMEA) вычислительного ИИ-центра, ориентированного на задачи инференса. Площадка располагается в Даммаме в Саудовской Аравии. Groq занимается разработкой ускорителей LPU (Language Processing Unit) для работы с большими языковыми моделями (LLM). Утверждается, что они могут успешно конкурировать с ИИ-ускорителями NVIDIA, AMD и Intel.

Aramco Digital, подразделение нефтегазового и химического гиганта Aramco, и Groq сообщили о намерении создать в Саудовской Аравии крупнейший в мире центр по развитию ИИ в марте 2024 года. Тогда говорилось, что Aramco Digital будет сдавать мощности Groq LPU в аренду клиентам на Ближнем Востоке. Предполагается также, что партнёрство с Groq поможет Aramco Digital вывести на рынок управляемую голосом ИИ-модель Norous.

Источник изображения: Twitter/@sundeep

Как теперь сообщается, на базе нового ИИ-центра заработал облачный регион GrogCloud, включающий 19 725 LPU. Инвестиции в проект составили $1,5 млрд — совместно от Groq и Aramco Digital. Джонатан Росс (Jonathan Ross), генеральный директор Groq, сообщил, что к концу I квартала 2025 года компания развернёт сможет генерировать не менее 25 млн токенов в секунду. В перспективе планируется повышение данного показателя вплоть до 1 млрд токенов в секунду.

Источник изображения: Twitter/@sundeep

С момента запуска GroqCloud в марте 2024 года более 800 тыс. разработчиков по всему миру начали использовать эту платформу на базе LPU Inference Engine через программный интерфейс Groq API. Облако, как утверждается, обеспечивает инференс в реальном времени с меньшей задержкой и большей пропускной способностью, чем у конкурентов. GroqCloud подходит для генеративных и разговорных приложений ИИ.

Источник изображения: Twitter/@sundeep

В целом, Groq создаёт высокопроизводительную инфраструктуру ИИ, предназначенную для обслуживания более 4 млрд человек в Саудовской Аравии, на Ближнем Востоке, в Африке и за пределами этого региона. Сделка с Groq является частью крупномасштабного плана Vision-2030, предполагающего переход Саудовской Аравии к инновационной экономике на базе ИИ, которая призвана снизить зависимость страны от добычи нефти и газа.

Подразделение нефтегазовой саудовской Aramco — Aramco Digital анонсировало серию соглашений с компаниями, действующими в сфере ИИ и беспроводных технологий. По информации Datacenter Dynamics, компания подписала меморандумы о взаимопонимании с Cerebras Systems, развитии передовой ИИ-модели Norous совместно с Groq и сотрудничестве в сфере 5G-технологий совместно с Qualcomm.

Aramco принадлежит государству и является крупнейшим в мире добытчиком нефти и газа, располагая вторыми по величине разведанными запасами сырой нефти в мире. Её подразделение Aramco Digital — попытка диверсифицировать бизнес, уделив внимание освоению информационных технологий.

Сотрудничество с Cerebras Systems позволит обеспечить высокопроизводительными ИИ-решениями промышленность, университеты и коммерческие предприятия Саудовской Аравии. В рамках соглашения компания будет применять вычислительные системы Cerebras CS-3 на сусперускорителях WSE-3 в облачном бизнесе, чтобы ускорить создание, обучение и внедрение больших языковых моделей и ИИ-приложений. Тем временем партнёрство с Groq поможет Aramco Digital вывести на рынок управляемую голосом ИИ-модель Norous.

Источник изображения: M Zaedm/unsplash.com

В будущем планируется создать систему управления цепочками поставок, способную генерировать миллиарды токенов в секунду. Как сообщают арабские СМИ, пока Aramco Digital планирует обеспечивать до 25 млн токенов к концу I квартала 2025 года, а в этом году будет обеспечено 20 % от заявленных показателей. В Groq заявляют, что компания намерена стать экспортёром вычислительных мощностей для приблизительно 4 млрд человек, этого будет достаточно для «близлежащих континентов» и позволит обеспечивать части Европы, Африки и, возможно, даже часть Индии.

Также совместно с Qualcomm компания Aramco Digital задействует 5G-чипы для частотного диапазона 450 МГц. IoT-решения Qualcomm QCS8550/QCS6490 будут поддерживать умные устройства с возможностью периферийных вычислений. Решение включает ряд компонентов, от модема до собственно передатчика, усилителя и систем фильтрации сигнала, а также другие элементы. Эксперты утверждают, что этот диапазон можно эффективно использовать как в помещениях, так и вне их, поэтому новое решение станет одним из важнейших элементов цифровой трансформации Саудовской Аравии.

Партнёры также работают над «инкубатором стартапов» совместно с саудовским Управлением по вопросам исследований, развития и инноваций (RDIA). Программа Design in Saudi Arabia (DISA) будет поддерживать стартапы, занимающиеся разработкой и внедрением ИИ, беспроводных технологий и Интернета вещей, обеспечив им техническую помощь, бизнес-коучинг и прочую помощь. Резиденты инкубатора также получат доступ к технологическим платформам Qualcomm и Aramco Saudi Accelerated Innovation Lab. Предполагается, что это простимулирует новую волну технологических инноваций в Саудовской Аравии и коммерциализацию разработок стартапов.

Стартап Groq, разрабатывающий ускорители и решения для генеративного ИИ, объявил о завершении раунда финансирования, позволившего привлечь $640 млн инвестиций. В результате его рыночная стоимость выросла до $2,8 млрд. В раунде финансирования, который возглавила BlackRock Private Equity Partners, приняли участие как существующие, так и новые инвесторы, включая Neuberger Berman, Type One Ventures, а также стратегические инвесторы, включая Cisco Investments, KDDI Open Innovation Fund III и Samsung Catalyst Fund.

По словам Джонатана Росса (Jonathan Ross), гендиректора и основателя Groq, полученные инвестиции позволят дополнительно развернуть более 100 тыс. ИИ-ускорителей LPU в GroqCloud, а также пополнить штат квалифицированными кадрами. Предыдущий раунд финансирования Groq прошёл в 2021 году. Его возглавили Tiger Global и D1 Capital. При этом стартап получил $300 млн инвестиций при оценке рыночной стоимости в $1 млрд.

Источник изображения: Groq

Также было объявлено о двух новых назначениях. На должность главного операционного директора компании был принят Стюарт Панн (Stuart Pann), бывший старший исполнительный директор HP и Intel, а Янн Лекун (Yann LeCun), вице-президент и главный научный сотрудник по ИИ в Meta✴, присоединился к Groq в качестве технического консультанта компании, сохранив свою должность в Meta✴.

В марте этого года Groq приобрёл компанию Definitive Intelligence, предлагающую ряд бизнес-ориентированных ИИ-решений, чтобы сформировать новое бизнес-подразделение Groq Systems, которое нацелено на обслуживание организаций, правительственных агентств США и суверенных государств. Заодно Groq заключил партнёрское соглашение с Carahsoft, государственным ИТ-подрядчиком.

Groq также сотрудничает с саудовской Aramco Digital с целью установки LPU в строящихся ЦОД на Ближнем Востоке и создания крупнейшего в мире центра ИИ. А в рамках соглашения с Earth Wind & Power до конца 2024 года будет развёрнуто 21 600 LPU с возможностью увеличения до 129 600 LPU в 2025 году.

Стартап Groq, создавший ускоритель LPU на базе собственного массивно-параллельного тензорного процессора TSP, больше не продаёт оборудование, предлагая вместо этого воспользоваться его облачными ИИ-сервисами или стать партнёром в создании ЦОД. Об этом генеральный директор Groq Джонатан Росс (Jonathan Ross) сообщил ресурсу EE Times.

Он пояснил, что для стартапа заниматься продажами чипов слишком сложно, потому что «минимальная сумма покупки, чтобы это имело смысл, высока, затраты высоки, и никто не хочет рисковать, покупая большое количество оборудования — неважно, насколько оно потрясающее». По его словам, в облаке GroqCloud для инференса больших языковых моделей (LLM) в реальном времени уже зарегистрировано 70 тыс. разработчиков и запущено более 19 тыс. новых приложений.

Источник изображений: Groq

В случае поступления заказов на поставку больших объёмов чипов для очень крупных систем Groq вместо продажи предлагает партнёрство по развёртыванию ЦОД. Groq подписала соглашение с саудовской государственной нефтяной компанией Aramco, которое предполагает масштабное развёртывание LPU. Похожее соглашение в ОАЭ подписала Cerebras, ещё один молодой разработчик ИИ-ускорителей. «Правительство США и его союзники — единственные, кому мы готовы продавать оборудование, — говорит Росс. — Для всех остальных мы лишь (совместно) создаём коммерческие облака».

По его словам, в этом году Groq планирует разместить 42 тыс. LPU в GroqCloud, при этом Aramco и другие партнёры «завершают» свои сделки по получению такого же количества чипов. Компания способна выпустить 220 тыс. LPU только в этом году, а общий объём производства на ближайшее время составляет 1,5 млн ускорителей. Около 1 млн из них всё ещё не зарезверированы, но это количество быстро сокращается. Росс пообещал, что к концу 2025 году компания развернёт столько LPU, что их вычислительная мощность будет эквивалентна ИИ-мощностям всех гиперскейлерам вместе взятых.

Росс с оптимизмом смотрит на перспективы Groq, поскольку чипы TSP не используют память HBM, на которую полагаются решения конкурентов, включая NVIDIA, и поставки которой расписаны до конца 2024 года. Что касается LPU следующего поколения, то компания планирует сразу перейти с 14-нм техпроцесса (Global Foundries) на 4-нм. По словам Росса, новый чип будет оптимизирован для генеративного ИИ, но у него в силу универсальности архитектуры не будет каких-то специальных функций для обработки LLM. Будет ли новый ускоритель всё так же изготавливаться на территории США, не уточняется.

Groq, похоже, достаточно уверена в своих чипах, которые в бенчмарках действительно обгоняют конкурентов. После анонса архитектуры NVIDIA Blackwell, обеспечивающей кратное увеличение производительности в задачах генеративного ИИ, компания выпустил в ответ пресс-релиз из одного предложения: «Groq всё ещё быстрее». А чуть позже даже раскритиковала NVIDIA.

Аргоннская национальная лаборатория Министерства энергетики США сообщила о запуске вычислительного кластера, использующего специализированные ИИ-решения Groq. Ресурсы системы предоставляются исследователям на базе тестовой площадки ALCF (Argonne Leadership Computing Facility).

Groq является разработчиком чипов GroqChip, спроектированных с прицелом на решение задач ИИ и машинного обучения. Эти изделия, наделённые 230 Мбайт памяти SRAM, обеспечивают производительность до 750 TOPS INT8 и до 188 Тфлопс FP16.

Источник изображения: Аргоннская национальная лаборатория

Процессоры GroqChip являются основой ускорителей GroqCard с интерфейсом PCIe 4.0 x16. Восемь таких карт входят в состав сервера GroqNode формата 4U. Наконец, до восьми серверов GroqNode используются в кластерах GroqRack. И именно такие узлы являются основой новой ИИ-платформы ALCF. Заявленная производительность каждого узла достигает 48 POPS (INT8) или 12 Пфлопс (FP16).

Экосистема программного и аппаратного обеспечения Groq предназначена для ускорения решения сложных ИИ-задач, в частности, инференса. Исследователи будут применять НРС-платформу при реализации ресурсоёмких научных проектов в таких областях, как визуализация, термоядерная энергия, материаловедение, создание лекарственных препаратов нового поколения и пр. Отмечается, что уникальная архитектура Groq и универсальный компилятор обеспечат повышенную производительность для широкого спектра ИИ-моделей.

В рамках сотрудничества Аргоннская национальная лаборатория и Groq работают над лекарствами от коронавируса, спровоцировавшего пандемию COVID-19: говорится, что время получения результатов сократилось с дней до минут. Создавая модели вируса и помогая исследователям быстро сравнивать их с базой данных, содержащей миллиарды молекул препаратов, модели ИИ позволяют идентифицировать перспективные соединения, которые будут использоваться в клинических терапевтических испытаниях.

Тензорный процессор TSP, разработанный стартапом Groq, был анонсирован ещё осенью 2019 года и его уже нельзя назвать новым. Тем не менее, как сообщает Groq, TSP всё ещё является достаточно мощным решением для инференса больших языковых моделей (LLM).

Теперь Groq позиционирует своё детище как LPU (Language Processing Unit) и продвигает его в качестве идеальной платформы для запуска больших языковых моделей (LLM). Согласно имеющимся данным, в этом качестве четырёхлетний процессор проявляет себя весьма неплохо. Groq открыто хвастается своим преимуществом над GPU, но в последних раундах MLPerf участвовать не желает.

Источник изображений здесь и далее: Groq

В своё время Groq разработала не только сам тензорный процессор, но и дизайн ускорителя на его основе, а также продумала вопрос взаимодействия нескольких TSP в составе вычислительного узла с дальнейшим масштабированием до уровня мини-кластера. Именно для такого кластера и опубликованы свежие данные о производительности Groq в сфере LLM.

Система разработки, содержащая в своём составе 640 процессоров Groq TSP, была успешно использована для запуска модели Meta✴ Llama-2 с 70 млрд параметров. Как показали результаты тестов, модель на данной платформе работает с производительностью 240 токенов в секунду на пользователя. Для адаптации и развёртывания Llama-2, по словам создателей Groq, потребовалось всего несколько дней.

В настоящее время усилия Groq будут сконцентрированы на адаптации имеющейся платформы в сфере LLM-инференса, поскольку данный сектор рынка растёт быстрее, нежели сектор обучения ИИ-моделей. Для LLM-инференса важнее умение эффективно масштабировать потоки небольших блоков (8–16 Кбайт) на большое количество чипов.

В этом Groq TSP превосходит NVIDIA A100: если в сравнении двух серверов выиграет решение NVIDIA, то уже при 40 серверах показатели латентности у Groq TSP будут намного лучше. В распоряжении Groq имеется пара 10-стоечных кластеров с 640 процессорами, один из которых используется для разработки, а второй — в качестве облачной платформы для клиентов Groq в области финансовых услуг. Работает система Groq и в Аргоннской национальной лаборатории (ALCF), где она используется для исследований в области термоядерной энергетики.

В настоящее время Groq TSP производятся на мощностях GlobalFoundries, а упаковка чипов происходит в Канаде, но компания работает над вторым поколением своих процессоров, которое будет производиться уже на заводе Samsung в Техасе.

Параллельно Groq работает над созданием 8-чипового ускорителя на базе TSP первого поколения. Это делается для уплотнения вычислений, а также для более полного использования проприетарного интерконнекта и обхода ограничений, накладываемых шиной PCIe 4.0. Также ведётся дальнейшая оптимизация ПО для кремния первого поколения.

Простота и скорость разработки ПО для платформы Groq TSP объясняется историей создания этого процессора — начала Groq с создания компилятора и лишь затем принялась за проектирование кремния с учётом особенностей этого компилятора. Перекладывание на плечи компилятора всех задач оркестрации вычислений позволило существенно упростить дизайн TSP, а также сделать предсказуемыми показатели производительности и латентности ещё на этапе сборки ПО.

При этом архитектура Groq TSP вообще не предусматривает использования «ядер» (kernels), то есть не требует блоков низкоуровневого кода, предназначенного для общения непосредственно с аппаратной частью. В случае с TSP любая задача разбивается на набор небольших инструкций, реализованных в кремнии и выполняемых непосредственно чипом.

Компилятор Groq позволяет визуализировать и предсказывать энергопотребление с точностью до наносекунд. Источник: Groq

Предсказуемость Groq TSP распространяется и на энергопотребление: оно полностью профилируется ещё на этапе компиляции, так что пики и провалы можно спрогнозировать с точностью вплоть до наносекунд. Это позволяет добиться от платформы более надёжного функционирования, избежав так называемой «тихой» порчи данных — сбоев, происходящих в результате резких всплесков энергетических и тепловых параметров кремния.

Энергопотребление Groq TSP поддаётся тонкой настройке на уровне программного обеспечения. Источник: Groq

Что касается будущего LLM-инференса, то Groq считает, что этой отрасли есть, куда расти. В настоящее время LLM дают ответ на запрос сразу, и затем пользователи могут уточнить его в последующих итерациях, но в будущем они начнут «рефлексировать» — то есть, «продумывать» несколько вариантов одновременно, используя совокупный результат для более точного «вывода» и ответа. Разумеется, такой механизм потребует больших вычислительных мощностей, и здесь масштабируемая и предсказуемая архитектура Groq TSP может прийтись как нельзя более к месту.

Системы машинного интеллекта и особенно инференс-системы, чьей задачей является принятие решений в нейросетевых сценариях обработки, требуют особого подхода к реализации аппаратной части для достижения действительно высокой производительности при приемлемом уровне энергопотребления. Стартап Groq, который ещё осенью 2019 года анонсировал свой тензорный процессор Groq TSP, начал поставки систем на базе этого чипа.

В своё время Groq наделали немало шума, заявив о создании самого быстрого ИИ-процессора с производительностью 1 Петаопс (PetaOPS, 10¹⁵ операций в секунду, обычно целочисленных), оставляющего позади даже таких монстров, как NVIDIA Tesla V100. Добиться этого удалось благодаря уникальной многоядерной архитектуре, из которой Groq исключила всё лишнее для тех задач, на которые ориентирован свой процессор.

Подход оказался плодотворным: прототип ускорителя на базе Groq TSP, работая на частоте 1 ГГц, развил 205 Тфлопс в режиме FP16 и 820 Топс в режиме INT8. Для сравнения, V100 при аналогичном потреблении 300 Ватт показала лишь 125 Тфлопс и 250 Топс соответственно. В тесте ResNet-50 новый чип смог достичь производительности на уровне 21700 распознаваний в секунду, уступив лишь проприетарному ASIC Alibaba HanGuang, недоступному для приобретения.

Архитектура Groq TSP (Изображение: The Next Platform)

Об архитектуре Groq до недавних пор было известно немного, однако компания-разработчик, похоже, успешно набирает обороты: начались коммерческие поставки ускорителей на базе Groq TSP и даже законченных вычислительных узлов, позволяющих организовывать целые кластеры с высочайшим уровнем производительности. На днях компания рассказала The Next Platform об особенностях своих решений.

Шасси Groq (Изображение: The Next Platform)

Главной особенностью своего TSP разработчики по-прежнему называют наличие блока SRAM объёмом 220 Мбайт. Такая память обеспечивает пропускную способность на уровне 80 Тбайт/с, что является настоящим подарком для инференс-сценариев. Кроме того, теперь известно, что каждый TSP содержит два блока матричной математики (320×320 Fused Dot Product, INT8 или FP16, 32-битный аккумулятор) и один блок векторных вычислений (тензорные линейные и нелинейные вычисления в режимах INT8/16/32 и FP16/32, 5120 вычислительных элементов).

Структура узла Groq (Изображение: The Next Platform)

Как обычно, по краям кристалла расположены различные блоки ввода-вывода, в частности, контроллер PCI Express 4.0, а также два I/O-модуля для межпроцессорной связи. Последние обеспечивают Groq TSP 16 линиями с общей пропускной способностью 512 Гбайт/с, так что узким местом в многопроцессорных кластерах на базе TSP они стать не должны. Кроме того, на кристалле присутствует и небольшой блок управления, могущий оперировать очередями из 144 инструкций, так что полностью отказываться от управляющих структур в TSP разработчики всё-таки не стали.

Структура вычислительной системы на базе Groq TSP довольно проста. Она состоит из трёх функциональных блоков, два из которых занимаются собственно вычислениями и управляющего блока с классическими процессорами. Каждый из вычислительных модулей содержит по четыре ускорителя Groq TSP, соединённых по схеме «каждый с каждым» и имеет 16 свободных портов для дальнейшего масштабирования и добавления новых модулей TSP. Ускорители могут использоваться независимо, каждый для своей задачи, либо работать вместе над одной задачей, развивая большую производительность.

Стартовавший, как отдельный ускоритель, Groq TSP вырос в масштабируемый кластер (Изображение: The Next Platform)

Управляющая часть с точки зрения архитектуры выглядит несложно: это обычная двухпроцессорная система на базе AMD EPYC 7002, и каждый из четырёх ускорителей подключен к своему процессору посредством PCI Express 4.0 x16. В этой части используются 32-ядерные процессоры AMD и установлен общий пул оперативной памяти объёмом 1 Тбайт. Вся система занимает модифицированный стоечный корпус высотой 5U и потребляет в пределе 3,3 кВт. Производительность такого комплекса заявлена на уровне 6 Петаопс в режиме INT8 и 1,5 Пфлопс в режиме FP16.

Сервер Groq Node

И это далеко не предел, недаром Groq называет своё решение Node Scalable Compute System. Новинка действительно масштабируется, поскольку каждый из ускорителей имеет по четыре свободных порта интерконнекта. Стойка, разработанная и представленная Groq, может включать в себя 17 вычислительных модулей с вышеописанной архитектурой. 18-ое место занято модулем, содержащим в себе сетевые интерфейсы и дисковую подсистему.

Без программного обеспечения любая система мертва, тем более, с учётом архитектурных особенностей Groq TSP, практически целиком полагающегося на компилятор. Компания сопровождает новые системы комплектом ПО Groqware SDK. Он включает в себя все необходимые средства разработки и набор API, что позволит разработчикам в кратчайшие сроки начать создавать ПО, в полной мере раскрывающее немалый потенциал новой платформы.

Из-за того, что Groq лучше всего раскрывается на задачах с небольшой очередью (в пределе при batch size 1), эта инференс-платформа обеспечивает великолепную латентность, что делает её привлекательной для финансовых структур. Интересна платформа и учёным, но те более заинтересованы в возможностях TSP в области классических вычислений, в частности, линейной алгебры.

Из-за этого сложилась любопытная ситуация: стартовал Groq TSP как инференс-ускоритель, но первые клиенты компании потребовали большей универсальности, так что разработчикам пришлось создать сначала Groq Node, описанный выше, а потом и целый масштабируемый кластер на базе таких узлов. Таким образом, платформа, стартовавшая как узкоспециализированное решение, эволюционировала в более универсальный вычислительный комплекс, гибкий и масштабируемый.