重新思考推理
新的解決方案為 GPU 提供了更好的替代方案
在 GPU 上部署 AI 推理提供了眾所周知的 CPU 性能提升，但它並不總是最佳選擇。近年來，以人工智慧為重點的ASIC甚至FPGA的進步為數據中心和邊緣用例提供了更多選擇。
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數據中心的優勢
- 需要批量為 1 的實時處理？我們基於 Groq AI 的加速器比 GPU 更適合這裡，因為晶片設計中的處理流程更加簡化。
- 需要 擴展到大容量 （10 個或 100 個節點）？遷移到大量 GPU 會受到擴展效率低下的影響。相反，基於 Groq AI 晶片的解決方案具有近乎線性的擴展，同時保持低延遲並有效地充當一個大型計算核心，而不是晶片和核心網路。
邊緣的優勢
- 由於延遲對於邊緣 AI 至關重要，我們的合作夥伴 EdgeCortix 創建了硬體（基於 FPGA 和 ASIC）和軟體的組合，以解決低延遲推理問題。
- EdgeCortix 晶片提供的每瓦性能比 GPU 高出許多倍，包括在低於 10 瓦的功率範圍內。
