Aflevering 1: Nvidia "Verwerft" Groq Van @vikramskr en @theaustinlyons Belangrijkste punten: - GPU's zijn niet dood. HBM is niet dood. - LPU's lossen een ander probleem op: deterministische, ultra-lage-latentie inferentie voor kleine modellen. - Grote grensmodellen vereisen nog steeds HBM-gebaseerde systemen. - De zet van Nvidia breidt de oppervlakte van zijn inferentieportefeuille uit in plaats van GPU's te vervangen. - De toekomst van AI-infrastructuur is werkbelasting-specifieke optimalisatie en TCO-gedreven implementatie. Belangrijke onderwerpen: - Wat Nvidia daadwerkelijk van Groq heeft gekocht en waarom het geen traditionele overname is - Waarom de deal claims heeft uitgelokt dat GPU's en HBM verouderd zijn - Architectonische afwegingen tussen GPU's, TPU's, XPU's en LPU's - SRAM vs HBM. Snelheid, capaciteit, kosten en realiteiten van de toeleveringsketen - Groq LPU-fundamentals: VLIW, compiler-geplande uitvoering, determinisme, ultra-lage latentie - Waarom LPU's moeite hebben met grote modellen en waar ze in plaats daarvan uitblinken - Praktische gebruikscases voor hyper-lage-latentie inferentie: -- Advertentietekstpersonalisatie binnen zoeklatentie-budgetten -- Modelroutering en agentcoördinatie -- Conversatie-interfaces en realtime vertaling -- Robotica en fysieke AI aan de rand -- Potentiële toepassingen in AI-RAN en telecominfrastructuur - Geheugen als een ontwerpspectrum: alleen SRAM, SRAM plus DDR, SRAM plus HBM - Nvidia's groeiende portefeuillebenadering van inferentiehardware in plaats van een-op-maat.