# \#throughput-vs-price **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/throughput-vs-price/2636.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [Groq의 LPU를 경제적 관점에서 분석 및 NVIDIA와 비교한 글 (feat. SemiAnalysis)](https://discuss.pytorch.kr/t/groq-lpu-nvidia-feat-semianalysis/3607)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 0\ **마지막 업데이트:** [2월 24, 2024, 2:36오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/groq-lpu-nvidia-feat-semianalysis/3607 "2024-02-24T02:36:12Z")
PyTorchKR​:fire::south\_korea: :thinking::speech\_balloon: 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. :smiley: 이 글은 GPT 모델로 정리한 것으로, 잘못된 부분이 있을 수 있으니 글 아래쪽의 원문도 함께 참고해주세요! 읽으시면서 어색하거나 잘못된 내용을 발견하시면 덧글로 알려주시기를 부탁드립니다. :hugs: 소개 Mixtral 8x7B - Intelligence, Performance & Price 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 의존…