Episode 1: Nvidia "overtar" Groq Fra @vikramskr og @theaustinlyons Kjernepunkter: - GPU-er er ikke døde. HBM er ikke død. - LPU-er løser et annet problem: deterministisk, ultralav-latens inferens for små modeller. - Store frontier-modeller krever fortsatt HBM-baserte systemer. - Nvidias trekk utvider sin inferensportefølje i stedet for å erstatte GPU-er. - Fremtiden for AI-infrastruktur er arbeidsbelastningsspesifikk optimalisering og TCO-drevet implementering. Nøkkeltemaer: - Hva Nvidia faktisk kjøpte fra Groq og hvorfor det ikke er et tradisjonelt oppkjøp - Hvorfor avtalen utløste påstander om at GPU-er og HBM er utdaterte - Arkitektoniske kompromisser mellom GPU-er, TPU-er, XPU-er og LPU-er - SRAM vs HBM. Hastighet, kapasitet, kostnad og realiteter i forsyningskjeden - Groq LPU-grunnprinsipper: VLIW, kompilatorplanlagt utførelse, determinisme, ultralav latens - Hvorfor LPU-er sliter med store modeller og hvor de utmerker seg i stedet - Praktiske brukstilfeller for inferenser med hyperlav latens: -- Annonseteksttilpasning ved søkeforsinkelsesbudsjetter -- Modellruting og agentorkestrering -- Konversasjonsgrensesnitt og sanntidsoversettelse -- Robotikk og fysisk AI i utkanten -- Potensielle anvendelser innen AI-RAN og telekominfrastruktur - Minne som designspektrum: kun SRAM, SRAM pluss DDR, SRAM pluss HBM - Nvidias voksende porteføljetilnærming til inferensmaskinvare fremfor én løsning som passer alle