深度解析Groq LPU架构：英伟达200亿买下的芯片有何过人之处？

你有没有想过，为啥现在AI芯片越做越大，但单次推理延迟就是降不下来？

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你去问做AI部署的哥们，十个有九个会跟你吐槽：GPU这块，大模型推理就是看batch吃满了能跑多少吞吐量，但你要真给用户做实时交互，那延迟真是飘忽不定，完全看脸。

今天咱聊一片当年在架构圈扔了炸弹的论文——Groq在2020年ISCA发表的张量流处理器TSP，这片子直接把传统CPU/GPU那套缓存仲裁全砍了，用一套「功能分片+流式编程」的思路，硬生生把ResNet50单batch推理做到了每秒20400张图，比同期GPU快了4倍。

这也可以看做Groq第一代的LPU，也是Groq一以贯之的架构。

更狠的是，人家人称「地表最确定AI芯片」，运行时间编译器就算得明明白白，一点惊喜都不给你留。

最终，凭借这个架构，Groq被英伟达200亿美金收购，

那么价值200亿美金的架构是怎样的？

今天咱拆开说。

1. 为什么传统架构做不好单batch推理？

要讲明白TSP牛在哪，得先挖挖坑：现在常用的CPU/GPU，问题出在哪？

传统的多核架构，不管是CPU还是GPU，基本上都是图1(a)那样：每个核都是完整的——取指、译码、执行、缓存啥都有，然后用一个二维网格把这些核连起来。

传统二维网格vs功能分片架构

这种设计有什么问题？

每个核都要自己做动态调度，遇到突发访问就得争总线抢缓存，延迟根本说不准。

你想啊，现在AI推理，特别是线上服务，基本上都是用户来一个请求处理一个，batch size就是1，你那些动态调度、缓存预取、分支预测啥的，其实都是在帮倒忙——看起来是优化性能，实际上带来了不确定性，还浪费了大量芯片面积做控制逻辑。

既然深度学习已经有天然的张量并行性，那我们为什么不把硬件按照功能切开，让数据像流水线上的零件一样直接流过去？

2. 功能分片：把一个核拆碎了按功能重新站队

TSP最反常识的设计，就是它的功能分片（Functional Slicing）。

咱们正常人做芯片，是把「指令控制、内存、整数运算、浮点运算、网络」都打包放到一个核里，多个核拼起来就是一块芯片。

Groq反过来了：

所有做指令控制的放一块，叫ICU切片

所有做内存的放一块，叫MEM切片

所有做向量计算的放一块，叫VXM切片

所有做矩阵计算的放一块，叫MXM切片

所有做网络交换的放一块，叫SXM切片

同一功能的tile垂直叠成切片，然后水平方向数据流过所有切片。

这样玩好处在哪？

① 公共逻辑抽出来，省面积！

所有同一功能的tile跑一样的指令，那指令译码分发只需要做一次就行了，不用每个核都放一套译码逻辑。论文说，整个控制单元ICU占的面积不到3%，太省了。

② 流水线天然垂直展开

指令从北边流下来，数据从东边流到西边，指令和数据在交叉点相遇就计算，完美解耦：

指令流在Y方向走，数据流在X方向走，互不干扰。

每个功能切片自己做自己的20级向量流水线，分工明确，没人抢资源。

③ 内存和计算彻底解耦

原来数据要从内存读到寄存器，再给计算单元用，绕一圈。现在内存切片直接把数据送到计算切片门口，计算完直接送回下一个内存切片，没有寄存器堆那套中间环节了。

3. 流编程模型：生产者消费者，像流水线一样干活

讲完了硬件架构，咱说说软件怎么玩——TSP用了非常简单粗暴的生产者-消费者流式编程模型。

我给你打个比方：

传统的RISC架构做个向量加法Z=X+Y，得先把X和Y从内存load到寄存器，加完了再store回去，绕一大圈。

传统RISC vs TSP流式执行对比

TSP呢？

内存切片就是生产者，计算切片就是消费者，X读出来直接流去加法单元，加完了直接流去写内存，根本不需要寄存器这层中间商赚差价。

这就跟汽车生产线一模一样：

传送带（流）一直在动

每个工位（功能切片）只干自己那点活

零件（数据）流过来就加工，加工完直接走

看到这你可能会问：那流具体怎么流？

我给你捋几个关键设计：

320个并行车道，天生就是给张量准备的

TSP总共支持320个并行车道，20个tile每个tile出16个lane，加起来正好320。这个lane就是硬件层面给你做好的并行，程序员直接用，不用自己去拆分任务。

64个逻辑流，东西双向流动

每个lane支持64个逻辑流，32个向东流，32个向西流，编译器精确控制每个流走哪条路，完全没有动态路由冲突。

全芯片共享220MB SRAM，够放模型参数

整个芯片有220MB的全局共享SRAM，能给所有计算单元提供每个lane 32字节的流带宽，把四个320×320矩阵所有权重装填好，不到40个周期就完事。速度非常可观。

4. 为什么要干掉缓存和仲裁？确定性比什么都重要

这篇论文最狠的一句话，我给你摘出来：

我们干掉了所有反应性硬件，比如仲裁器和缓存。

看到这句的时候，我第一次读真的惊了——现在哪个芯片不带缓存？你疯了？

但人家逻辑非常清晰：

缓存就是用来应对不确定性的——你不知道接下来要访问什么数据，所以放一块缓存碰碰运气。缓存命中率高了跑得快，低了直接死给你看，延迟根本没法保证。

如果你能通过编译器静态把所有调度都安排得明明白白，那缓存还有个屁用？直接砍掉省面积省功耗不好吗？

TSP就是这个思路：

没有动态仲裁，所有路由都是编译器算好的确定性路由，走哪条路时间都算死了

没有缓存，所有数据都放在SRAM里，地址静态分配，访问时间固定

没有乱序执行，指令顺序编译器拍板，硬件老实按顺序跑就行

这么做带来了什么好处？

整个芯片运行的时候，每一段程序要花多少时间，编译器在编译的时候就能精确算出来，跑的时候一定是这个时间，一点不差。

这对云服务来说太香了——你给用户做SLA，说我这延迟一定不超过50ms，那你就得做到。要是换成带缓存的GPU，万一缓存miss了，直接给你蹦到几百ms，你这SLA就破了。

5. 干出了什么成绩？数据说话

说一千道一万，成绩拿出来溜溜。论文给的数据非常劲爆：

ResNet50 单batch IPS：20400张/秒—— 同期GPU/TPU大概5000张，快了4倍

单张图片延迟：不到49μs—— 这意味着什么？一百张图片加起来延迟才不到5毫秒

计算密度：超过1 TeraOp/s/mm²—— 14nm工艺，900MHz，芯片面积25×29mm

功耗效率：在限定功耗内实现更高吞吐 —— 因为没有动态逻辑，省了不少功耗

这个数据放在20年那真是降维打击——单batch推理，TSP直接就是4倍的提升，这在AI芯片圈很少见。

要知道，这还是人家第一代芯片，后来Groq做大模型推理，那个低延迟名声就是从这篇论文打下来的基础。

Groq TSP 芯片die photo 6. 这个架构思路给我们什么启发？

聊完技术细节，咱拔高一层说——TSP这思路，为啥现在看仍然很牛？

① 专业架构就得干专业的事

通用CPU/GPU要照顾各种各样的工作负载，所以不得不做很多动态逻辑，面积功耗都浪费了。但是AI推理这个场景，特性非常明确：

计算都是大张量运算，并行度天然足够

模型参数编译的时候就知道了，不需要动态加载

云端部署对延迟确定性要求极高

那我针对这个场景，把所有不确定的东西都干掉，不就能榨干每一寸芯片的性能吗？

这就是领域专用架构的魅力——不是说我堆更多核更大缓存，而是我把不必要的东西都砍掉，把面积功耗都用在刀刃上。

② 确定性性能是一种奢侈品，但非常值钱

现在大家一提到AI芯片就比TOPS比带宽，但很少有人提确定性。实际上，对于真正在线部署来说，可预测的延迟比峰值吞吐量值钱一万倍。

你做个ChatGPT，用户问你个问题，你一会儿100ms出结果，一会儿500ms出结果，用户体验肯定差。但要是你能保证每次都在200ms以内，体验立马上去了。

TSP把缓存砍了，就是把「不确定性」从根上掐了，这思路太绝了。

③ 软件分担更多，硬件更简单

TSP把所有调度都扔给编译器做，硬件只需要傻跑就行了。这其实是现在很多新架构的趋势：

硬件简化，软件变复杂

静态调度代替动态仲裁

编译器替你把一切安排好

这样硬件设计简单了，可靠性上去了，性能也上去了，一举多得。

7. 总结：AI芯片这条路，其实还远没走到头

很多人说，现在AI芯片不就是堆堆堆吗？堆核堆缓存堆带宽，拼工艺拼成本，创新空间不大了。

但Groq这篇论文告诉我们：只要你敢跳出传统CPU/GPU的框框，换个思路玩，就能搞出比传统架构更优的性价比。

注意：不是普适性，普适性CPU和GPU更普世，而是更有针对性，在LPU针对大模型推理方面性能比CPU和GPU更有优势，这也是为什么英伟达花200亿美金买Groq的原因。。

从上面就可以看到，Groq把缓存砍了，功能分片，流式执行，这么简单几个思路改变，直接干出了4倍的性能提升。

这就是架构创新的魅力。

文章来源于歪睿老哥，作者歪睿老哥