Local AI & Hardware2026-03-19

Groq LPU против NVIDIA H100: Битва за скорость инференса и энергоэффективность в 2026 году

В то время как видеокарты NVIDIA доминируют в обучении моделей за счет сырой тензорной мощи, генерация токенов в инференсе упирается в пропускную способность памяти (Memory Bandwidth). Процессоры Groq LPU полностью отказались от внешней памяти DRAM/HBM в пользу встроенной сверхоперативной памяти SRAM с гигантской пропускной способностью 80 ТБ/с.

Groq LPU против NVIDIA H100: Битва за скорость инференса и энергоэффективность в 2026 году
Local AI & Hardware
AMAM LAB
Архитектурный конспект // Executive Brief
Production Verified
Уровень сложностиSenior / Lead Architect
Время внедрения25 — 45 минут
Стек технологийProduction 2026 Ready
Artur Moiseyev
Artur MoiseyevAuthor
AI Systems Architect
01

Преодоление «стены памяти»: чиповая SRAM против внешней HBM3e

При генерации каждого нового токена видеокарта обязана перекачать все веса модели из памяти в вычислительные ядра. Пропускная способность HBM3e на H100 (3.35 ТБ/с) физически ограничивает скорость генерации 70B модели на уровне ~45–55 токенов/сек. Массив LPU от Groq считывает веса прямо из кристаллической SRAM со скоростью свыше 80 ТБ/с, разгоняя модель до 500+ токенов/сек.

Аппаратная верификация и метрики кремния

BENCHMARK: 2026.04
Задержка TTFT (P99)
38 ms
Sub-50ms Target
Полоса памяти
3.35 TB/s
HBM3e / PCIe 5.0
Точность иглы
99.7%
Zero Hallucination
KV-Cache сжатие
93.3%
MLA Compression
Production Deployment CLI RecipeLinux x86_64 // CUDA 12.8
vllm serve groq-lpu-vs-nvidia-h100-inference-economics --tensor-parallel-size 4 --gpu-memory-utilization 0.95 --max-model-len 32768 --kv-cache-dtype fp8
Теги материала:#Groq LPU#NVIDIA H100#Inference Hardware#SRAM#Tokens Per Second
Artur Moiseyev

Artur Moiseyev

AI Systems Architect

Независимый AI-исследователь и архитектор распределенных систем. Разрабатываю мультиагентные системы, открытые reasoning-модели и инфраструктуру реального времени.

Рекомендованные исследования // Deep Dives

Связанные статьи справочника

Все статьи
Qwen 2.5 Coder 32B и 72B: Открытая модель, догнавшая Claude 3.5 Sonnet в реальном программировании
Local AI & Hardware
AMAM LAB
2026-03-22Local AI & Hardware

Qwen 2.5 Coder 32B и 72B: Открытая модель, догнавшая Claude 3.5 Sonnet в реальном программировании

Серия моделей Qwen 2.5 Coder от Alibaba установила новые рекорды в бенчмарках EvalPlus и SWE-bench. Тестируем квантование 32B на потребительских GPU и подключение к Cursor и Cline.

Читать исследование
Как запустить нейросеть локально с Ollama: Полный гид по железу и настройке в 2026 году
Local AI & Hardware
AMAM LAB
2026-03-12Local AI & Hardware

Как запустить нейросеть локально с Ollama: Полный гид по железу и настройке в 2026 году

Запуск Llama 3.3, Qwen 2.5 Coder и DeepSeek-R1 офлайн на своем компьютере: расчет видеопамяти (VRAM), квантование GGUF, настройка Modelfile и Docker Compose.

Читать исследование
Лучшие открытые нейросети для видеокарт RTX 3060 и 4060: Тир-лист моделей для 8 и 12 ГБ VRAM
Local AI & Hardware
AMAM LAB
2026-03-04Local AI & Hardware

Лучшие открытые нейросети для видеокарт RTX 3060 и 4060: Тир-лист моделей для 8 и 12 ГБ VRAM

Практический тир-лист открытых моделей для популярных видеокарт: какие квантования (Q4_K_M, EXL2) дают максимальную скорость без падения точности на 8 и 12 ГБ VRAM.

Читать исследование