什麼是 Groq
Groq 是目前在 LLM（大型語言模型）推理 領域中最受關注的公司之一，因為它提供了 極快的推理速度。在 AI 應用中，降低延遲（Latency） 是非常關鍵的，這能讓 AI 反應更即時、體驗更流暢。因此，許多公司正在競爭誰能在推理（Inference）上做到更快、更高
Groq 的亮點
- 超快的推理速度
根據 Anyscale 的 LLMPerf Leaderboard，Groq 的推理效能可比其他頂級雲端服務商 快 18 倍。 - 支援主流開源模型
Groq 提供 Meta AI 的 Llama 2 70B 和 Mixtral 8x7B 模型，並透過 API 供開發者使用。 - 專屬硬體：LPU™
Groq 的高速性能來自於它自行研發的 LPU (Language Processing Unit) —— 一種專為運行 LLM 而設計的定制硬體推理引擎。
LPU™ 的優勢
- 更快的詞生成速度
LPU 讓每個詞的生成時間顯著縮短，讓 AI 的回應接近「即時輸出」。 - 專利與研究支撐
Groq 在 2020 年與 2022 年發表的技術論文（並獲得 ISCA 獎項）詳細說明了 LPU 的設計與效益。
初學者該如何理解？
可以把 Groq 的 LPU 想像成是「專為 LLM 計算優化的 AI 加速晶片」，就像 GPU 專為圖形處理而生。
它的特點是：
- 速度快（推理時間短）
- 專門針對語言模型最佳化
- 適合需要高互動和即時回應的 AI 應用（例如即時客服、語音助理、遊戲 AI 等）
以下是各模型的速度和價格圖表：
這張圖展示了各大 大型語言模型推理服務商 在執行 Llama 2 70B 模型 時的 輸出速度（每秒回傳 token 數量，tokens/s），藉此比較它們的效能。
圖表說明：每秒輸出 token 數量（越高越好）
| 排名 | 推理服務商 | 平均速度（tokens/s） | 說明 |
|---|---|---|---|
| 1 | Groq | 185 | 遠高於所有其他對手，展現 LPU 硬體優勢 |
| 2 | Replicate | 65 | 表現穩定但仍遠低於 Groq |
| 3 | Anyscale | 66 | 中等偏上表現，屬主流雲服務 |
| 4 | Bedrock (AWS) | 21 | AWS 雲端服務，速度較慢 |
| 5 | Fireworks.ai | 40 | 略優於 Bedrock，但仍不及 Groq/Anyscale |
| 6 | Lepton.ai | 33 | 中等水準 |
| 7 | Perplexity.ai | 30 | 與 Lepton 相近 |
| 8 | Together.ai | 10 | 明顯速度偏慢 |
- okens/s = 模型回應的速度單位：想像成你問模型問題，它每秒可以「講出幾個字」。數字越高，回應越即時。
- Groq 的效能 遠遠領先其他對手，這也說明它為什麼被稱為最快的推理平台之一。
- 其他平台（像 AWS Bedrock、Perplexity、Fireworks）則依靠雲端 GPU 或 TPUs，速度雖然還可接受，但差距明顯。
這張圖展示的是不同 LLM 推理服務商在 「首次 Token 回應時間（TTFT, Time To First Token）」 的表現。這個指標非常關鍵，尤其對於 即時串流應用（如語音助理、即時問答），決定了使用者「多久開始看到第一個字」。
每家服務商的首次回應時間（TTFT，單位：秒，越小越好）
| 排名 | 推理服務商 | 平均 TTFT | 速度評價 |
|---|---|---|---|
| 1 | Anyscale | 0.21s | 極快 |
| 2 | Groq | 0.22s | 極快，緊追 Anyscale |
| 3 | Bedrock (AWS) | 0.39s | 快速 |
| 4 | Perplexity.ai | 0.37s | 中等偏快 |
| 5 | Fireworks.ai | 0.51s | 中等 |
| 6 | Together.ai | 0.63s | 稍慢 |
| 7 | Lepton.ai | 0.93s | 慢 |
| 8 | Replicate | 1.19s | 非常慢 |
- Groq 和 Anyscale 幾乎並列第一，首 token 回應非常迅速
- Replicate 最慢，平均超過 1.1 秒才有反應
- 即便 tokens/s 很快，如果 TTFT 太慢，仍然會讓人覺得 LLM 反應慢
為什麼 TTFT 這麼重要？
TTFT 是 LLM 推理中的「第一印象」：
- 對話式 AI 越快回應第一個字，使用者體感越好
- 延遲過高的模型容易讓人以為卡住、沒反應
- 即時應用（像是語音助手、即時翻譯、遊戲 NPC 對話）尤其仰賴低 TTFT
您可以在此處閱讀更多有關 Groq 在 Anyscale 的 LLMPerf 排行榜上的 LLM 推理性能的訊息。