（文章來源：機器之心Pro）

2016 年底，谷歌 TPU 團隊的十位核心開發者中的八位悄悄離職，創辦了一家名為 Groq 的機器學習系統公司。在此后的三年里，這家公司一直很低調。但最近，他們帶著一款名為 TSP 的芯片架構出現在公眾視野里。

TSP 的全稱是 Tensor Streaming Processor，專為機器學習等 AI 相關需求打造。該架構在單塊芯片上可以實現每秒 1000 萬億（10 的 15 次方）次運算，是全球首個實現該級別性能的架構，其浮點運算性能可達每秒 250 萬億次（TFLOPS）。在摩爾定律走向消亡的背景下，這一架構的問世標志著芯片之爭從晶體管轉向架構。

250 TFLOPS 浮點運算性能是什么概念？目前的世界第一超級計算機 Summit，其峰值算力為 200,794.9 TFLOPS，它的背后是 28,000 塊英偉達 Volta GPU。如果 TSP 達到了類似的效率，僅需 803 塊就可以實現同樣的性能。Groq 在一份白皮書中介紹了這項全新的架構設計。此外，他們還將在于美國丹佛舉辦的第 23 屆國際超算高峰論壇上展示這一成果。

我們為這一行業和我們的客戶感到興奮，Groq 的聯合創始人和 CEO Jonathan Ross 表示。頂級 GPU 公司都在宣稱他們有望在未來幾年向用戶交付一款每秒百萬億次運算性能的產品，但 Groq 現在就做到了，而且建立了一個新的性能標準。就低延遲和推理速度而言，Groq 的架構比其他任何用于推理的架構都要快許多倍。我們與用戶的互動證明了這一點。

Groq 的 TSP 架構是專為計算機視覺、機器學習和其他 AI 相關工作負載的性能要求設計的。對于一大批需要深度學習推理運算的應用來說，Groq 的解決方案是非常理想的選擇，Groq 的首席架構師 Dennis Abts 表示，但除此之外，Groq 的架構還能用于廣泛的工作負載。它的性能和簡潔性使其成為所有高性能即數據和計算密集型工作復雜的理想平臺。

Groq 的這款架構受到軟件優先（software first）理念的啟發。它在 Groq 開發的 TSP 中實現，為實現計算靈活性和大規模并行計算提供了一種新的范式，但沒有傳統 GPU 和 CPU 架構的限制和溝通開銷。在 Groq 的架構中，Groq 編譯器負責編碼所有內容：數據流入芯片，并在正確的時間和正確的地點插入，以確保計算實時進行，沒有停頓。執行規劃由軟件負責，這樣就可以釋放出原本要用于動態指令執行的寶貴硬件資源。

在傳統的體系架構中，將數據從 DRAM 移動到處理器需要大量的算力和時間，而且相同工作負載上的處理性能也是可變的。在典型的工作流中，開發人員通過反復運行工作負載或程序來對其進行配置和測試，以驗證和度量其平均處理性能。由于處理器接收和發送數據的方式不同，這種處理可能會得到略有差別的結果，而開發人員的工作就是手動調整程序以達到預定的可靠性級別。

但有了 Groq 的硬件和軟件，編譯器就可以準確地知道芯片的工作方式以及執行每個計算所需的時間。編譯器在正確的時間將數據和指令移動到正確的位置，這樣就不會有延遲。到達硬件的指令流是完全編排好的，使得處理速度更快，而且可預測。

為了滿足深度學習等計算密集型任務的需求，芯片的設計似乎正在變得越來越復雜。但 Groq 認為，這種趨勢從根本上就是錯誤的。他們在白皮書中指出，當前處理器架構的復雜性已經成為阻礙開發者生產和 AI 應用部署的主要障礙。當前處理器的復雜性降低了開發者工作效率，再加上摩爾定律逐漸變慢，實現更高的計算性能變得越來越困難。

Groq 的芯片設計降低了傳統硬件開發的復雜度，因此開發者可以更加專注于算法（或解決其他問題），而不是為了硬件調整自己的解決方案。有了這種更加簡單的硬件設計，開發者無需進行剖析研究（profiling），因此可以節省資源，更容易大規模部署 AI 應用。與基于 CPU、GPU 和 FPGA 的傳統復雜架構相比，Groq 的芯片還簡化了認證和部署，使客戶能夠簡單而快速地實現可擴展、單瓦高性能的系統。

Groq 的張量流架構可以在任何需要的地方提供算力。與當前領先的 GPU、CPU 相比，Groq 處理器的每個晶體管可以實現 3-6 倍的性能提升。這一改進意味著交付性能的提升、延遲的下降以及成本的降低。結果是，Groq 的架構使用起來更加簡單，而且性能高于傳統計算平臺。

（責任編輯：fqj）