Avsnitt 1: Nvidia "förvärvar" Groq Från @vikramskr och @theaustinlyons Kärnpunkter: - GPU:er är inte döda. HBM är inte död. - LPU:er löser ett annat problem: deterministisk, ultralåg latensinferens för små modeller. - Stora frontier-modeller kräver fortfarande HBM-baserade system. - Nvidias drag utökar dess inferensportföljyta istället för att ersätta GPU:er. - Framtiden för AI-infrastruktur är arbetsbelastningsspecifik optimering och TCO-driven distribution. Nyckelämnen: - Vad Nvidia faktiskt köpte från Groq och varför det inte är ett traditionellt förvärv - Varför avtalet utlöste påståenden om att GPU:er och HBM är föråldrade - Arkitektoniska kompromisser mellan GPU:er, TPU:er, XPU:er och LPU:er - SRAM vs HBM. Hastighet, kapacitet, kostnad och verklighet i leveranskedjan - Groq LPU-grunder: VLIW, kompilatorschemalagd exekvering, determinism, ultralåg latens - Varför LPU:er har svårt med stora modeller och var de istället utmärker sig - Praktiska användningsfall för hyperlåg-latens inferens: -- Annonstextanpassning vid söklatensbudgetar -- Modellroutning och agentorkestrering -- Konversationsgränssnitt och realtidsöversättning -- Robotik och fysisk AI vid kanten -- Potentiella tillämpningar inom AI-RAN och telekominfrastruktur - Minne som designspektrum: endast SRAM, SRAM plus DDR, SRAM plus HBM - Nvidias växande portföljstrategi för inferenshårdvara snarare än en lösning som passar alla