🚀 **LPU的颠覆性设计理念**：Groq LPU的核心在于其“软件优先”的设计原则，这意味着在芯片设计之前，编译器架构已先行确立。这种方法将控制权最大限度地交给了软件开发者，使其能够更轻松地最大化硬件利用率，并实现了对推理过程的完全控制。与GPU不同，LPU专注于线性代数计算，简化了多芯片计算模型，使其成为AI推理的理想选择。

⚙️ **可编程流水线架构**：LPU采用独特的“可编程流水线架构”，将数据和指令通过“传送带”在芯片内的SIMD（单指令多数据）功能单元之间高效传递。每个功能单元根据软件指令精确执行任务，无需硬件同步。这种流水线设计可延伸至芯片之间，消除了数据移动的瓶颈，确保了数据流的顺畅和高效，远超GPU的“中心辐射”模式。

⏱️ **确定性计算与网络**：为了保证流水线的效率，LPU实现了高度的“确定性计算与网络”。这意味着每个执行步骤的时间都是高度可预测的，软件在编译时就能静态调度数据流，确保每次运行都以相同的方式执行。通过消除对关键资源（如数据带宽和计算能力）的争用，LPU避免了因资源瓶颈导致的执行延迟，实现了精确到时钟周期的可预测性。

💾 **片上内存提升效率**：LPU将内存和计算单元集成在同一芯片上，极大地提升了数据存储和检索的速度，并消除了时间变异性。与GPU依赖外部高带宽内存（HBM）不同，LPU的片上SRAM拥有高达80 TB/秒的内存带宽，远超GPU的8 TB/秒。这种集成设计不仅提高了效率，还简化了系统复杂性，并大幅降低了能耗。

What is a Language Processing Unit?