O que é a Groq LPU? Porque é que a inferência de IA necessita de chips especializados?

Ao contrário das GPU, concebidas para uma ampla variedade de tarefas de computação massivamente paralela, as LPU da Groq utilizam uma arquitetura que privilegia SRAM integrada no chip, agendamento estático pelo compilador e execução determinística. Esta abordagem visa reduzir a transferência de dados e a sobrecarga de agendamento em tempo de execução durante a inferência, proporcionando capacidades de computação mais direcionadas para aplicações de IA em tempo real.

À medida que os modelos de linguagem de grande dimensão são cada vez mais utilizados no atendimento ao cliente inteligente, nas interações por voz, nos Agentes de IA e na automatização empresarial, os requisitos de inferência vão além da simples maximização da velocidade de processamento, passando a incluir a latência de resposta, a estabilidade do serviço e os custos de computação por unidade. A abordagem de aceleradores dedicados representada pelas LPU da Groq oferece à infraestrutura de IA uma opção técnica distinta das arquiteturas de computação tradicionais de uso geral. Este artigo apresenta em detalhe o funcionamento das LPU da Groq, analisa a forma como a SRAM, a execução determinística e os compiladores afetam o desempenho da inferência e aborda os respetivos cenários de aplicação e limitações técnicas.

Principais conclusões

• A LPU da Groq é um processador dedicado concebido para cargas de trabalho de inferência de IA, com ênfase em baixa latência, execução previsível e transferência eficiente de dados.

• A inferência de modelos de linguagem de grande dimensão é geralmente composta por duas fases: Prefill e Decode. Estas fases têm requisitos diferentes de capacidade de computação e largura de banda da memória.

• As LPU da Groq utilizam SRAM integrada no chip para encurtar determinados percursos de acesso aos dados, mas a capacidade relativamente limitada de armazenamento integrado também impõe requisitos à implementação de modelos e à expansão para vários chips.

• A execução determinística e o agendamento estático pelo compilador podem reduzir alguma da sobrecarga de agendamento em tempo de execução, mas não significam que todos os pedidos terão exatamente o mesmo tempo de resposta.

• As LPU apresentam potenciais vantagens em aplicações de baixa latência, como a geração de texto em tempo real e as interações por voz. O seu desempenho real continua a depender do modelo, da carga de trabalho, da configuração do sistema e dos preços do serviço.

O que é a LPU da Groq? Em que difere dos aceleradores de IA tradicionais?

A LPU da Groq é um processador dedicado de inferência de IA concebido pela Groq. LPU significa Language Processing Unit. A sua conceção destina-se a otimizar a movimentação de dados, a execução de computação e o controlo de latência na inferência de modelos de linguagem, em vez de disponibilizar capacidades de computação de uso geral para todos os tipos de tarefas.

Para compreender o posicionamento técnico das LPU, é necessário reconhecer primeiro as diferentes abordagens de conceção utilizadas pelos aceleradores de IA. As GPU foram originalmente concebidas sobretudo para o processamento gráfico. Posteriormente, foram amplamente adotadas no treino e na inferência de aprendizagem profunda devido às suas capacidades de computação paralela em larga escala e ao seu ecossistema de software maduro. Aceleradores dedicados, como as TPU, melhoram a eficiência de execução de tarefas de computação específicas através da otimização de operações de aprendizagem automática.

As LPU da Groq dão ainda mais ênfase à coordenação entre o compilador e o hardware. A sua arquitetura visa planear a computação e a transferência de dados antes da execução de um modelo, permitindo que o chip conclua as tarefas de acordo com um calendário predefinido e reduzindo, assim, parte da sobrecarga gerada pelo agendamento dinâmico.

Esta abordagem de conceção está estreitamente relacionada com a orientação tecnológica Tensor Streaming Processor (TSP), introduzida pela Groq nas suas fases iniciais de desenvolvimento. Ao organizar os recursos de computação, o armazenamento integrado no chip e os percursos de transferência de dados, o processador permite que as operações do modelo sejam executadas na sequência organizada pelo compilador.

É importante salientar que LPU não é uma categoria industrial normalizada para todos os processadores de modelos de linguagem. É uma designação técnica utilizada pela Groq. Fabricantes diferentes podem utilizar conceções de chip distintas ou alcançar inferência de baixa latência através de GPU, ASIC ou outros aceleradores dedicados.

Por conseguinte, a avaliação do valor técnico das LPU da Groq exige mais do que considerar o nome do processador. Exige analisar a forma como lidam com o acesso a dados, o agendamento de computação e a comunicação entre vários chips durante a inferência.

Porque precisam os modelos de linguagem de grande dimensão de computação de baixa latência?

A inferência de modelos de linguagem de grande dimensão refere-se ao processo em que um modelo recebe dados de entrada e utiliza os seus parâmetros treinados para gerar uma saída. Nos modelos de linguagem autorregressivos comuns, a inferência é geralmente composta por duas fases: Prefill e Decode. A fase de Prefill processa sobretudo o prompt do utilizador e estabelece o estado computacional necessário para a geração subsequente. Como esta fase pode processar vários tokens de entrada em simultâneo, apresenta geralmente fortes características de computação paralela.

A fase de Decode gera tokens de saída um de cada vez. Normalmente, o modelo precisa de prever o token seguinte com base na entrada existente e no conteúdo gerado anteriormente, pelo que existem dependências entre várias etapas de geração. Como resultado, estas etapas não podem ser totalmente paralelizadas com a mesma facilidade que alguns cálculos de treino.

Esta distinção significa que o desempenho da inferência não pode ser medido através de uma única métrica.

Tempo até ao primeiro token (TTFT) mede o tempo desde o início de um pedido até à geração do primeiro token de saída. Afeta sobretudo o tempo que os utilizadores sentem que têm de esperar por uma resposta.

Velocidade de geração de tokens mede quantos tokens um modelo consegue gerar por unidade de tempo depois de começar a produzir resultados. Afeta diretamente a fluidez da geração contínua de texto. A capacidade de processamento centra-se no número de pedidos ou tokens que um sistema consegue processar num determinado período e reflete a capacidade geral de processamento de um serviço de inferência sob uma carga concorrente relativamente elevada.

Por exemplo, duas plataformas de inferência podem ambas conseguir executar o mesmo modelo de linguagem, mas a Plataforma A pode oferecer uma geração de tokens mais rápida para o pedido de um único utilizador, enquanto a Plataforma B pode alcançar uma capacidade de processamento global mais elevada ao processar centenas de pedidos em simultâneo.

Isto significa que baixa latência e elevada capacidade de processamento não são exatamente o mesmo objetivo de desempenho. Um sistema otimizado para a interação em tempo real com um único utilizador pode não ter as mesmas vantagens em todos os cenários de processamento em lote ou de elevada concorrência.

Para assistentes de voz, tradução em tempo real e aplicações de IA interativas, o TTFT e a velocidade de geração contínua são particularmente importantes. Os utilizadores esperam geralmente que o sistema comece a responder rapidamente e continue a produzir conteúdo natural e fluido.

Para tarefas como a análise de documentos offline e o processamento de dados em lote, o tempo de resposta imediato de um pedido individual pode ser menos importante. As empresas podem, em alternativa, concentrar-se mais na capacidade de processamento global e nos custos de processamento por unidade.

Uma das prioridades de conceção das LPU da Groq é otimizar a eficiência de execução para cargas de trabalho de inferência sensíveis ao tempo de resposta.

Como utilizam as LPU da Groq a SRAM para melhorar a eficiência do acesso aos dados?

O desempenho dos processadores de IA modernos depende não só do número de operações que as respetivas unidades de computação conseguem realizar, mas também de os dados conseguirem chegar atempadamente a essas unidades.

Durante a inferência de modelos de linguagem de grande dimensão, os processadores leem repetidamente os pesos do modelo, acedem a resultados intermédios e mantêm dados relacionados com o contexto. Se os dados não puderem ser lidos com rapidez suficiente, até um chip com elevada capacidade de computação teórica pode não conseguir funcionar à sua capacidade total por estar à espera de dados.

Este problema é habitualmente conhecido como gargalo de memória.

Uma das principais características arquiteturais das LPU da Groq é a ênfase na utilização de SRAM integrada no chip (Static Random-Access Memory) para armazenamento e acesso a dados.

A SRAM oferece geralmente baixa latência de acesso e pode ser integrada diretamente no chip do processador. Em comparação com os dados acedidos através de uma interface de memória externa, o armazenamento integrado no chip pode encurtar os percursos de transferência de dados e reduzir alguma da sobrecarga de acesso.

Para compreender esta conceção, é útil comparar as características básicas da SRAM e da memória de elevada largura de banda (HBM).

No entanto, não se pode simplesmente assumir que a SRAM é mais rápida do que a HBM em todas as situações ou que a utilização de SRAM elimina o gargalo de memória. O desempenho real também depende da organização dos dados, dos padrões de acesso paralelo, da largura de banda da memória e da arquitetura do modelo.

As principais limitações da SRAM são a sua densidade de armazenamento e o custo de área do chip. Para modelos de linguagem com um grande número de parâmetros, a SRAM num único processador é geralmente insuficiente para alojar todos os pesos do modelo e estados de tempo de execução.

Por conseguinte, a Groq precisa de utilizar coordenação entre vários chips e alocação de dados ao nível do sistema para executar modelos em sistemas de computação maiores. Isto significa que as vantagens das LPU não resultam inteiramente da SRAM num chip individual. Resultam, antes, da conceção global do armazenamento integrado no chip, dos pipelines de computação, das interligações entre chips e dos compiladores.

Como afetam a execução determinística e o agendamento pelo compilador o desempenho da inferência?

A execução determinística é outro conceito fundamental para compreender a arquitetura da LPU da Groq. A sua ideia central consiste em determinar, tanto quanto possível, a ordem de execução das operações de computação, os percursos de transferência de dados e a alocação de recursos antes de um programa ser executado, reduzindo a necessidade de tomar decisões temporárias de agendamento durante a execução.

Nas arquiteturas de computação tradicionais de uso geral, os processadores têm de se adaptar a diferentes tipos de programas e cargas de trabalho. Para melhorar a utilização dos recursos, os sistemas incluem normalmente mecanismos de tempo de execução, como o agendamento dinâmico de tarefas e a gestão de cache. Estas conceções proporcionam uma flexibilidade considerável, mas também podem introduzir sobrecarga adicional de agendamento.

As LPU da Groq utilizam uma abordagem de conceção diferente. Antes da execução de um modelo, o compilador analisa o respetivo grafo computacional e cria um plano de execução para as operações de computação e a movimentação de dados. O processador executa depois de acordo com este plano, permitindo que os dados se movimentem de forma ordenada entre diferentes unidades de computação. Por exemplo, um modelo de linguagem pode necessitar de realizar continuamente operações matriciais, funções de ativação e outros cálculos. O compilador pode organizar antecipadamente quando estas tarefas serão executadas em diferentes recursos de computação e coordenar as transferências de dados necessárias.

Esta abordagem é semelhante ao planeamento antecipado de cada etapa numa linha de produção, para que as diferentes fases possam trabalhar em conjunto de acordo com um ritmo predefinido.

Para a inferência de IA, a execução determinística tem três implicações principais.

• Pode reduzir alguma da sobrecarga de agendamento em tempo de execução. O processador não precisa de voltar a determinar a ordem de execução de cada tarefa em cada fase de computação, o que pode ajudar a melhorar a eficiência de execução para cargas de trabalho específicas.

• Pode tornar os tempos de execução da computação mais previsíveis. Para os serviços de IA em tempo real, um desempenho de resposta consistente é tão importante como uma baixa latência média. A execução determinística não significa que o tempo de resposta dos pedidos reais da API será completamente fixo. O comprimento da entrada, o número de tokens de saída, a fila de pedidos, a transmissão em rede e a carga do serviço podem continuar a causar diferenças na latência de ponta a ponta.

• O agendamento estático pode também reduzir a flexibilidade de algumas tarefas de computação. Se um modelo tiver um fluxo de controlo dinâmico complexo ou se o percurso de execução tiver de mudar frequentemente com base em resultados em tempo real, o compilador poderá necessitar de utilizar estratégias de processamento adicionais.

Por conseguinte, o valor da execução determinística não reside em eliminar toda a incerteza. Em vez disso, para tarefas de computação adequadas, melhora a eficiência da utilização dos recursos de hardware através de um planeamento de execução mais explícito.

Porque são as LPU da Groq adequadas para a inferência de IA de baixa latência?

A conceção de baixa latência das LPU da Groq não depende de uma única tecnologia. Resulta dos efeitos combinados da SRAM integrada no chip, da execução determinística, da otimização do compilador e das interligações ao nível do sistema. Durante a geração de modelos de linguagem de grande dimensão, o modelo precisa de realizar continuamente cálculos e gerar tokens subsequentes com base nos resultados existentes. Se um processador conseguir reduzir alguns atrasos no acesso aos dados e alguma sobrecarga de agendamento em tempo de execução, poderá encurtar o tempo necessário para etapas de geração sucessivas.

Isto é particularmente relevante para a fase de Decode. Como os modelos autorregressivos precisam geralmente de gerar tokens um de cada vez, a latência de cada etapa de geração acumula-se e acaba por afetar a velocidade de saída de texto percecionada pelos utilizadores. No entanto, os estrangulamentos de desempenho das diferentes tarefas de inferência nem sempre são os mesmos. O processamento de prompts longos pode depender mais de capacidades de computação paralela em larga escala, enquanto a geração contínua pode ser mais afetada pelo acesso à memória e pela latência de execução passo a passo.

Por conseguinte, o desempenho real das LPU da Groq deve ser avaliado em conjunto com o tipo de modelo, o comprimento da entrada, o comprimento da saída e o número de pedidos simultâneos.

Do ponto de vista das aplicações, os seguintes tipos de serviços são particularmente sensíveis à inferência de baixa latência.

Interações por voz em tempo real. Um assistente de voz precisa de converter a fala de um utilizador em texto, chamar um modelo de linguagem para gerar uma resposta e, em seguida, produzir o resultado através de síntese de voz. Se o modelo de linguagem gerar respostas lentamente, a conversa pode sofrer pausas percetíveis.

Agentes de IA interativos. Ao executar tarefas, um Agente de IA pode necessitar de chamar várias vezes um modelo de linguagem para determinar a ação seguinte. Cada atraso de inferência afeta o tempo global de conclusão da tarefa, pelo que reduzir o tempo de espera de inferências individuais pode melhorar a experiência do utilizador.

Atendimento ao cliente inteligente e aplicações em tempo real. Os serviços online que atendem um grande número de utilizadores não precisam apenas de responder rapidamente, mas também de controlar as flutuações de latência entre pedidos para manter uma qualidade de serviço estável.

No entanto, baixa latência não significa necessariamente o menor custo de computação por unidade. Por exemplo, uma plataforma de inferência pode processar um pedido individual a alta velocidade, mas, se o seu custo de aquisição de hardware for elevado ou se recursos significativos permanecerem inativos sob baixa carga, o custo real do seu serviço por milhão de tokens poderá ainda exceder o de outras soluções. Inversamente, outra plataforma pode gerar tokens mais lentamente para pedidos individuais, mas atender muitos utilizadores em simultâneo através do processamento em lote, alcançando, no final, um custo médio inferior.

Por conseguinte, ao selecionar uma plataforma de inferência, as empresas precisam de equilibrar latência, capacidade de processamento, custo e compatibilidade de modelos, em vez de tomar uma decisão baseada apenas em tokens por segundo.

Quais são as limitações técnicas das LPU da Groq?

Embora as LPU da Groq sejam especificamente otimizadas para inferência de IA, uma arquitetura dedicada não significa que superem outras soluções em todas as tarefas de computação. As suas principais limitações técnicas envolvem a capacidade de memória, a expansão para vários chips, a compatibilidade de modelos e o custo do sistema.

Limitações da capacidade de SRAM integrada no chip. Como a SRAM tem uma densidade de armazenamento relativamente baixa, a quantidade de armazenamento integrado disponível num único chip é limitada. Quando os parâmetros do modelo e os estados de tempo de execução excedem a capacidade de um único chip, a computação e os dados têm de ser distribuídos por um sistema com vários chips.

Por exemplo, um modelo de linguagem de grande dimensão pode exigir dezenas de gigabytes ou mais de armazenamento. É geralmente difícil armazenar todos estes dados utilizando apenas a SRAM integrada no chip de um único chip. Por isso, o sistema tem de distribuir o modelo por vários processadores e utilizar interligações entre chips para realizar as trocas de dados necessárias.

Esta abordagem pode aumentar a dimensão dos modelos que podem ser implementados, mas também aumenta a complexidade da conceção do sistema.

Sobrecarga de comunicação entre vários chips. Mesmo que uma LPU individual consiga executar cálculos rapidamente, a velocidade global de inferência pode continuar a ser afetada pela largura de banda das interligações, pela latência de comunicação e pelas estratégias de alocação de dados quando o modelo exige transferências frequentes de dados entre chips. Nos sistemas de inferência em larga escala, o desempenho depende não só da capacidade de computação de um processador individual, mas também da operação coordenada de todo o conjunto de chips.

Compatibilidade de modelos. As LPU da Groq dependem de compiladores para mapear os cálculos dos modelos para hardware dedicado e, por isso, exigem suporte de software correspondente. Quando novos modelos de IA introduzem diferentes operadores computacionais, mecanismos de atenção ou métodos de execução dinâmica, a plataforma pode precisar de atualizar o compilador e o ambiente de tempo de execução. Em comparação com as GPU de uso geral, que dispõem de vastos ecossistemas de software, os processadores de inferência dedicados exigem desenvolvimento contínuo de software para se adaptarem a tecnologias de modelos em rápida evolução.

Custos de infraestrutura e comerciais. As vantagens de desempenho das LPU exigem um sistema de computação completo. A implementação real continua a envolver custos de fabrico de chips, servidores, redes, energia e instalações de arrefecimento. Para os fornecedores de serviços de inferência na cloud, a utilização do equipamento e a procura dos clientes também determinam o retorno do investimento.

Por conseguinte, as LPU da Groq devem ser avaliadas em conjunto com as suas condições reais de implementação. Uma elevada velocidade de geração de tokens num teste específico não demonstra diretamente uma maior eficiência de custos em todos os modelos e cenários comerciais.

O que significam as LPU da Groq para o futuro da infraestrutura de inferência de IA?

O desenvolvimento das LPU da Groq reflete a especialização crescente do mercado de computação de IA. À medida que as aplicações de IA generativa se expandem, as empresas começam a selecionar arquiteturas de computação mais especializadas com base em diferentes cargas de trabalho, em vez de se concentrarem apenas no desempenho máximo teórico de um único processador.

No treino de modelos, a computação paralela em larga escala, a capacidade de memória e a comunicação entre vários dispositivos continuam a ser importantes. Na inferência, o TTFT, a velocidade de geração contínua, a capacidade de processamento concorrente e o custo por token tornaram-se métricas comerciais mais diretas.

As diferenças entre as tarefas de computação criam espaço para o desenvolvimento de chips de inferência dedicados. Ao mesmo tempo, os processadores dedicados e as GPU não têm necessariamente uma relação puramente de substituição. Em março de 2026, a NVIDIA introduziu uma arquitetura de inferência que combina a Groq 3 LPX com a plataforma Vera Rubin, explorando a forma como diferentes tipos de dispositivos de computação podem processar tarefas de inferência adequadas às suas respetivas características.

Esta orientação reflete a tendência de desenvolvimento da computação heterogénea. No futuro, os centros de dados de IA poderão implementar GPU, aceleradores de inferência dedicados e outros dispositivos de computação em simultâneo, com sistemas de software a coordenar a execução de diferentes tarefas.

Por exemplo, recursos de GPU adequados podem ser utilizados para cargas de trabalho que exigem processamento paralelo em larga escala, enquanto os processadores de inferência dedicados podem oferecer vantagens em determinadas tarefas de geração altamente sensíveis à latência. No entanto, a computação heterogénea não significa que a simples adição de mais tipos de chips melhore a eficiência. Os sistemas também têm de abordar a comunicação entre dispositivos, o agendamento de tarefas, a compatibilidade de software e os custos de infraestrutura.

Para a indústria de chips de IA, isto significa que a concorrência está a expandir-se do desempenho de componentes de hardware individuais para a eficiência de sistemas de computação completos. A arquitetura do processador, os compiladores, os sistemas de memória, as tecnologias de interligação e as operações de serviços na cloud podem tornar-se fatores determinantes do desempenho final e do valor comercial.

A abordagem tecnológica representada pelas LPU da Groq fornece um exemplo específico desta mudança. O seu valor a longo prazo dependerá não só da velocidade de inferência de uma determinada geração de chips, mas também da capacidade de continuar a adaptar-se à evolução dos modelos e de converter o desempenho técnico em serviços de computação estáveis e escaláveis.

Conclusão

A LPU da Groq é um processador dedicado concebido para inferência de IA. Utiliza tecnologias como SRAM integrada no chip, execução determinística e agendamento estático pelo compilador para otimizar o acesso aos dados e a execução de computação para determinadas cargas de trabalho de modelos de linguagem de grande dimensão.

Em comparação com as GPU de uso geral, as LPU da Groq dão maior ênfase à baixa latência e à previsibilidade da execução em tarefas de inferência específicas. Esta conceção é adequada para explorar a otimização do desempenho em aplicações como a geração de texto em tempo real, as interações por voz e os Agentes de IA, mas não significa que as LPU possam substituir as GPU em todos os modelos e cenários de computação.

Ao mesmo tempo, a capacidade de SRAM, a comunicação entre vários chips, a adaptação de modelos e os custos de infraestrutura continuam a ser questões importantes que as arquiteturas de inferência dedicadas têm de resolver.

À medida que a indústria de IA se expande do desenvolvimento de modelos para aplicações em larga escala, a concorrência na computação de inferência está a passar da simples maximização da capacidade de computação para a otimização da latência, capacidade de processamento, custo e eficiência global do sistema. O desenvolvimento das LPU da Groq demonstra que os aceleradores dedicados podem desempenhar um papel mais importante na futura infraestrutura de IA, mas o seu valor real continua a necessitar de validação através de cargas de trabalho específicas e resultados de implementação comercial.

Perguntas frequentes

O que é a LPU da Groq?

A LPU da Groq é um processador dedicado de inferência de IA concebido pela Groq. Utiliza sobretudo tecnologias como SRAM integrada no chip, execução determinística e agendamento pelo compilador para otimizar tarefas específicas de inferência de modelos de linguagem.

Quais são as principais diferenças entre LPU e GPU?

As LPU dão maior ênfase à otimização da execução e da transferência de dados para tarefas específicas de inferência, enquanto as GPU oferecem amplas capacidades de computação paralela e um ecossistema de software maduro. As diferenças de desempenho dependem do modelo específico e do ambiente de tempo de execução.

Porque utilizam as LPU da Groq SRAM?

A SRAM proporciona acesso a dados integrado no chip com baixa latência, o que pode ajudar a reduzir a sobrecarga de leitura de dados em determinadas tarefas de inferência. No entanto, a capacidade da SRAM é limitada, pelo que a implementação de modelos grandes exige geralmente coordenação entre vários chips.

O que significa execução determinística?

A execução determinística significa planear, tanto quanto possível, a ordem de computação, as transferências de dados e a alocação de recursos antes de um programa ser executado. Isto pode reduzir alguma da sobrecarga de agendamento em tempo de execução e tornar a execução de computação mais previsível.

As LPU da Groq podem ser utilizadas para o treino de modelos de IA?

As LPU da Groq foram concebidas principalmente para cargas de trabalho de inferência e não se destinam sobretudo ao treino de modelos de grande dimensão de uso geral. O suporte real depende da arquitetura de hardware e da cadeia de ferramentas de software.

As LPU da Groq são sempre mais rápidas do que as GPU da NVIDIA para inferência?

Não necessariamente. Modelos diferentes, comprimentos de entrada, comprimentos de saída, níveis de concorrência e ambientes de teste podem afetar os resultados. Uma velocidade de geração de tokens mais elevada para um único utilizador não significa necessariamente uma melhor capacidade de processamento global ou custos inferiores por token.

Porque são as LPU da Groq adequadas para Agentes de IA?

Os Agentes de IA podem necessitar de realizar várias chamadas de inferência em sequência. A redução da latência de resposta de cada pedido pode encurtar o tempo de execução da tarefa global, mas o resultado final também depende das chamadas a ferramentas, da transmissão em rede e de outras fases de processamento.