Groq의 LPU를 경제적 관점에서 분석 및 NVIDIA와 비교한 글 (feat. SemiAnalysis)

9bow · 2월 24, 2024, 2:36오전

Groq, 18배 가량 빠른 LLM 추론 성능을 보이는 LPU(Language Processing Unit) 추론 엔진공개 과 함께 소개해드린 LPU에 대해서 사람들의 관심이 뜨거워보입니다. 관련하여 SemiAnalysis에서 이 LPU와 관련한 경제적 관점에서의 분석 및 NVIDIA와의 비교를 한 글이 있어 소개드립니다.
이 글은 GPT 모델로 정리한 것으로, 잘못된 부분이 있을 수 있으니 글 아래쪽의 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다.

소개

Mixtral 8x7B: Quality, Performance & Price Analysis | Artificial Analysis

이 기사는 AI 하드웨어 개발의 기술적 및 경제적 측면에 대한 심층적인 탐구를 제공하며, 속도, 비용, 확장성 사이의 교환(trade-offs)에 대해서 살펴보고 있습니다. 주요한 내용은 다음과 같습니다:

Groq의 성능 우위: AI 하드웨어 스타트업인 Groq은 특히 자사의 추론 API에서 오픈소스 모델 Mistral Mixtral 8x7b에 대한 인상적인 시연으로 주목받고 있습니다. Groq의 시스템은 다른 추론 서비스의 최대 4배에 달하는 처리량을 달성하면서 Mistral 자체 서비스의 1/3 미만의 가격을 청구한다고 보고되었습니다. 이러한 성능 우위는 실제 세계에서 체인 오브 쏘트와 같은 고급 AI 기술을 더 실용적으로 만들 수 있습니다. 이는 자율 AI 시스템, 실시간 엔터테인먼트 모델, 토큰 출력 지연 시간이 낮은 코드 생성을 포함한 응용 프로그램에서 중요합니다.
공급망 및 제조: 경쟁사와 달리 Groq의 칩은 전적으로 미국에서 제조되고 포장되어 공급망 다양화를 제공합니다. 이는 NVIDIA, Google, AMD와 같은 다른 AI 칩이 대한민국의 부품과 대만의 칩/고급 패키징에 의존하는 것과 대조됩니다.

총 소유 비용(TCO): 기사는 속도가 중요한 요소이지만, 하드웨어를 평가하는 데 있어 총 소유 비용(TCO)이 더 포괄적인 지표라고 강조합니다. 이는 AI 소프트웨어가 실행되는 하드웨어 인프라의 CapEx(자본 지출)와 OpEx(운영 지출)에 상당한 영향을 미치며, Google의 AI 인프라 접근 방식이 AI 애플리케이션을 효과적으로 배포하고 확장하는 모델로 강조됩니다.
Groq의 하드웨어 및 비용 분석: Groq의 칩은 외부 메모리 없이 모든 필요한 데이터를 처리 중에 칩 내에 유지하는 완전 결정적인 VLIW(매우 긴 명령어 단어 / Very Long Instruction Word: 여러 명령어 OpCode 필드가 있는 긴 명령어 하나에 독립적인 연산 여러개를 정의하고 이들을 한꺼번에 내보내는 명령어 구조 집합의 종류, Wikipedia) 아키텍처를 사용합니다. 이 설계는 큰 모델을 지원하기 위해 여러 칩을 네트워크로 연결해야 하며, NVIDIA의 접근 방식과 대조적으로 더 큰 외부 메모리 용량으로 인해 전체 모델을 더 적은 칩에 맞출 수 있습니다.

경제적 타당성: 저렴한 추론 서비스를 제공하는 것이 많은 회사들, 특히 Mixtral API 서비스를 제공하는 회사들이 손실을 보거나 매우 낮은 마진으로 운영되고 있을 수 있음을 시사합니다. Groq의 경쟁력 있는 가격 전략, 백만 토큰당 $0.27,은 지속 가능한 것인지 아니면 단순히 홍보를
위한 전략인지에 대한 의문을 제기합니다.

자본 비용에는 장애물 비율, 즉 이 비즈니스 사례를 제시하는 사람이 프로젝트의 위험을 정당화하기 위해 기대할 수 있는 투자 수익률을 고려한 금액이 포함됩니다.

결론: Groq의 기술은 AI 하드웨어 분야에서 중요한 성능 우위를 제시하며 AI 하드웨어 환경에서의 변화 가능성을 제공하지만, 성능 향상을 총 소유 비용과 경제적 타당성과 균형을 맞추는 것에 따라 그 가치와 지속 가능성이 결정될 것입니다.

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