运行LIama2得8400万元！最快AI推理芯片成本推算引热议
白交
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量子位
英伟达GPU成本只需30万美元
想实现史上最快大模型推理，得要1171万美元（8410万元）？？？
同等项目下，使用英伟达GPU成本只需30万美元……
关于最强AI芯片易主Groq，可能得让子弹再飞一会儿了。
这两天，Groq惊艳亮相。它以号称“性价比高英伟达100倍”的芯片，实现每秒500tokens大模型生成，感受不到任何延迟。外加谷歌TPU团队这样一个高精尖人才Buff，让不少人直呼：英伟达要被碾压了……
喧嚣过后开始出现一些理智讨论，其中主要还是针对Groq的效益成本问题。
网友粗略一算，现在演示Demo就需要568块芯片，花费1171万美元。
于是乎，业内业外各界人士不约而同地展开了一场算术大法。
甚至出现了位分析师，拿着表格现身说法……
并感叹了句： OK，everybody is doing public math this week.
不过Groq也第一时间在社交网络上进行了回应。
“每个人都在做数学”
参与到Groq成本问题讨论的，有计算机学生，也有同提供推理服务的云厂商，甚至还有Groq前员工大战现员工……好不热闹。
摘取几个有代表性的，我们来看看大家都是如何看待的。
首先一个粗略估计，一张卡的价格约为2万美元，内存又仅为0.23GB。
那么为单个LLama 70B模型服务，就需要购买大约320张卡（实际上更多），包括服务器在内大约花费1千万美元……
而要是跟英伟达的H100对比，情况又是如何？
Lepton的贾扬清也参与进来，算了一笔账。除了基本价格，他还从能源功耗、性能、运营成本等角度进行了分析。
最终总结出这几个核心观点：
值得一提的是，在Groq给出的基准测试中，也包括了Lepton在内，推理速度大概是Lepton的三倍。
贾扬清还透露，他跟Groq创始人是旧相识了：
不过在这些讨论中，也有其他算法。
比如有网友反应，按照单个Token价格这个维度来计算，情况又是如何呢？
没关系，还有更专业的分析师会出手。
不过根据他的计算，每100万Tokens的花费，Groq性价比是要高一些。
除此之外，还有一些其他的讨论，像是否支持加速任何Transformer？
Groq在线答疑
由于大家过于关注，Groq忍不住亲自下场解答。
主要有以下几点：
另外还在持续地在线答疑中……
所以Groq是否能真的撼动住英伟达的地位，估计还得再等一等。
不过昨天英伟达股价倒是异动了一波……
参考链接：[1]
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