Jakso 1: Nvidia "hankkii" Groqin @vikramskr ja @theaustinlyons Keskeiset opitukset: - GPU:t eivät ole kuolleita. HBM ei ole kuollut. - LPU:t ratkaisevat toisen ongelman: deterministisen, erittäin matalaviiveisen päättelyn pienille malleille. - Suuret rajamallit vaativat edelleen HBM-pohjaisia järjestelmiä. - Nvidian siirto laajentaa päättelyportfolion pinta-alaa sen sijaan, että korvaisi GPU:ita. - Tekoälyinfrastruktuurin tulevaisuus on työkuormakohtainen optimointi ja TCO-ohjattu käyttöönotto. Keskeiset aiheet: - Mitä Nvidia oikeastaan osti Groqilta ja miksi se ei ole perinteinen yritysosto - Miksi kauppa laukaisi väitteet, että GPU:t ja HBM ovat vanhentuneita - Arkkitehtoniset kompromissit GPU:iden, TPU:jen, XPU:iden ja LPU:iden välillä - SRAM vs HBM. Nopeus, kapasiteetti, kustannukset ja toimitusketjun realiteetit - Groq LPU:n perusteet: VLIW, kääntäjän aikataulutettu suoritus, determinismi, erittäin matala viive - Miksi LPU:t kamppailevat suurten mallien kanssa ja missä ne sen sijaan menestyvät - Käytännölliset käyttötapaukset hypermatalan viiveen päättelyyn: -- Mainostekstin personointi hakuviivebudjeetteilla -- Mallin reititys ja agenttien orkestrointi -- Keskustelukäyttöliittymät ja reaaliaikainen käännös -- Robotiikka ja fyysinen tekoäly reunalla -- Mahdolliset sovellukset AI-RAN- ja televiestintäinfrastruktuurissa - Muisti suunnitteluspektrinä: pelkkä SRAM, SRAM plus DDR, SRAM plus HBM - Nvidian kasvava lähestymistapa päättelylaitteistoon yhden koon sijaan