Episodio 1: Nvidia "Acquisisce" Groq Da @vikramskr e @theaustinlyons Punti chiave: - Le GPU non sono morte. L'HBM non è morto. - Le LPU risolvono un problema diverso: inferenza deterministica a latenza ultra-bassa per modelli piccoli. - I grandi modelli di frontiera richiedono ancora sistemi basati su HBM. - La mossa di Nvidia espande l'area del suo portafoglio di inferenza piuttosto che sostituire le GPU. - Il futuro dell'infrastruttura AI è l'ottimizzazione specifica per carichi di lavoro e il deployment guidato dal TCO. Argomenti chiave: - Cosa ha effettivamente comprato Nvidia da Groq e perché non è un'acquisizione tradizionale - Perché l'accordo ha innescato affermazioni che le GPU e l'HBM sono obsolete - Compromessi architettonici tra GPU, TPU, XPU e LPU - SRAM vs HBM. Velocità, capacità, costi e realtà della catena di approvvigionamento - Fondamenti delle LPU di Groq: VLIW, esecuzione programmata dal compilatore, determinismo, latenza ultra-bassa - Perché le LPU faticano con i grandi modelli e dove eccellono invece - Casi d'uso pratici per inferenze a latenza iper-bassa: -- Personalizzazione dei testi pubblicitari nei budget di latenza di ricerca -- Routing dei modelli e orchestrazione degli agenti -- Interfacce conversazionali e traduzione in tempo reale -- Robotica e AI fisica al bordo -- Potenziali applicazioni in AI-RAN e infrastruttura telecom - La memoria come spettro di design: solo SRAM, SRAM più DDR, SRAM più HBM - L'approccio crescente di Nvidia al portafoglio di hardware per inferenza piuttosto che una soluzione unica per tutti.