LPUvsTPU

LPU

LPU 是 Groq 从零设计的 ASIC，专门针对大语言模型推理中的自回归生成（逐 token 生成）优化。与 GPU 的通用并行计算不同，LPU 消除了传统处理器中的所有非确定性来源（缓存层级、中断、动态调度），让编译器能静态规划每条指令的执行和数据流向，实现极致的推理延迟。2025 年底 NVIDIA 与 Groq 签署了非独占技术授权协议。

TPU

TPU 是 Google 从 2015 年开始自研的 ASIC（专用集成电路），专门加速机器学习中的矩阵乘法和张量运算。最新的 TPU v6e（代号 Trillium）峰值算力提升 4.7 倍，Anthropic 已签下 Google 史上最大 TPU 订单（数十万颗，计划扩展到百万颗）。TPU 通过 Google Cloud 对外提供服务。

LPU

• 确定性架构——消除缓存、中断、动态调度等非确定性，编译器静态规划全部执行
• LLM 推理延迟碾压 GPU，能效比高达 10 倍
• 2025 年底 NVIDIA 与 Groq 签署非独占技术授权协议，验证了 LPU 架构的价值

TPU

• Google 自研 ASIC，从芯片到互联到软件栈（JAX/XLA）全栈自控
• TPU v6e（Trillium）峰值算力比上一代提升 4.7 倍，LLM 训练速度约 4 倍
• Anthropic 签下 Google 史上最大 TPU 订单；Midjourney 迁移到 TPU 后推理成本降低 65%

LPU

Groq 自研的专用集成电路，基于确定性张量流处理器（TSP）架构，专为大语言模型推理的自回归生成阶段优化。

TPU

Google 自研的专用集成电路（ASIC），通过矩阵乘法单元（MXU）加速 AI 训练和推理中的张量运算。

LPU

• 超低延迟 LLM 推理服务（聊天机器人、代码补全等实时场景）
• 对推理延迟敏感的 AI Agent 工作流
• 需要高能效比的边缘推理部署

TPU

• 大规模 LLM 训练（Anthropic Claude 系列在 TPU 上训练）
• 图像生成模型推理（Midjourney 迁移到 TPU 后成本降低 65%）
• Google 内部 AI 服务（搜索、翻译、YouTube 推荐）

LPU

LPU 的核心是 TSP（Tensor Streaming Processor），一种完全确定性的处理器芯片。传统 CPU/GPU 依赖缓存层级、分支预测和动态调度来提升性能，但这些机制引入了不可预测性，编译器无法精确控制执行时序。LPU 反其道而行：没有缓存层级（用大容量 SRAM 替代）、没有中断、没有动态调度，所有指令的执行时间在编译期就完全确定。多颗 TSP 通过确定性网络互联组成推理集群，数据流在芯片间的传输同样可预测。这种架构特别适合 LLM 的自回归推理——每个 token 的生成是顺序的、可预测的，正好匹配 LPU 的确定性执行模型。Groq 3 LPU 进一步优化了 decode 阶段的性能。

TPU

TPU 的核心是 MXU（矩阵乘法单元），每个 TPU v6e 芯片包含 1 个 TensorCore（含 2 个 MXU、1 个向量单元和 1 个标量单元）。与 GPU 的通用并行计算不同，TPU 是纯粹为 AI 工作负载设计的 ASIC，在特定场景下性价比优于 GPU。Google 通过 ICI 将数千颗 TPU 组成超级计算集群（Pod），支持大规模分布式训练。软件层面，TPU 与 JAX/XLA 编译器深度绑定，但不支持 CUDA 生态——这既是其局限（迁移成本高），也是其优势（全栈优化无碎片化）。