Episode 1: Nvidia "erwirbt" Groq Von @vikramskr und @theaustinlyons Wichtige Erkenntnisse: - GPUs sind nicht tot. HBM ist nicht tot. - LPUs lösen ein anderes Problem: deterministische, ultra-niedrig-latente Inferenz für kleine Modelle. - Große Frontier-Modelle benötigen weiterhin HBM-basierte Systeme. - Nvidias Schritt erweitert die Oberfläche seines Inferenzportfolios, anstatt GPUs zu ersetzen. - Die Zukunft der KI-Infrastruktur ist arbeitslastspezifische Optimierung und TCO-gesteuerte Bereitstellung. Schlüsselthemen: - Was Nvidia tatsächlich von Groq gekauft hat und warum es sich nicht um eine traditionelle Übernahme handelt - Warum der Deal Behauptungen ausgelöst hat, dass GPUs und HBM obsolet sind - Architektonische Kompromisse zwischen GPUs, TPUs, XPUs und LPUs - SRAM vs HBM. Geschwindigkeit, Kapazität, Kosten und Realitäten der Lieferkette - Groq LPU-Grundlagen: VLIW, compiler-gesteuerte Ausführung, Determinismus, ultra-niedrige Latenz - Warum LPUs bei großen Modellen Schwierigkeiten haben und wo sie stattdessen glänzen - Praktische Anwendungsfälle für hyper-niedrig-latente Inferenz: -- Personalisierung von Werbetexten bei Suchlatenzbudgets -- Modellrouting und Agentenorchestrierung -- Konversationelle Schnittstellen und Echtzeitübersetzung -- Robotik und physische KI am Edge -- Potenzielle Anwendungen in AI-RAN und Telekom-Infrastruktur - Speicher als Entwurfsspektrum: Nur SRAM, SRAM plus DDR, SRAM plus HBM - Nvidias wachsender Portfolioansatz für Inferenzhardware anstelle von Lösungen für alle