Groq LPU徹底解説｜GPUを超える推論速度の秘密【2026年】

ainow

12 hours ago

Groq LPU徹底解説｜GPUを超える推論速度の秘密【2026年】

Groq LPUとは

Groq LPU（Language Processing Unit）は、大規模言語モデル（LLM）の推論に特化したAIチップです。従来のGPUと比較して圧倒的に高速な推論性能を実現し、AIチップ市場に新たな選択肢を提供しています。

Groq社の概要

設立：2016年
本社：米国カリフォルニア州
創業者：Jonathan Ross（元Google TPU設計者）
資金調達：累計約3億ドル以上
評価額：約28億ドル（2024年時点）

LPUとGPUの違い

項目	GPU	LPU
設計目的	汎用並列処理	LLM推論特化
メモリ帯域	HBM（高帯域）	SRAM（超低遅延）
バッチ処理	大バッチで効率化	バッチサイズ1でも高速
遅延	ミリ秒単位	マイクロ秒単位
トレーニング	○	×（推論専用）

LPUのアーキテクチャ

TSP（Tensor Streaming Processor）

LPUの中核となるアーキテクチャ：

決定論的実行：実行時間が予測可能
ソフトウェア定義ハードウェア：柔軟なプログラミング
コンパイラ最適化：メモリアクセスを事前にスケジューリング

SRAM中心設計

オンチップSRAM：230MB以上
帯域幅：80TB/s以上のオンチップ帯域
HBM不要：外部メモリへのアクセスを最小化

処理の流れ

モデルをコンパイル時にスケジューリング
データフローを完全に予測
メモリアクセスの待ち時間ゼロ
トークンを順次高速処理

性能ベンチマーク

推論速度（トークン/秒）

モデル	GPU (A100)	Groq LPU	倍率
Llama 2 70B	30-50	300+	6-10倍
Mixtral 8x7B	50-80	500+	6-10倍
Llama 3 70B	40-60	330+	6-8倍

遅延（レイテンシ）

最初のトークン：数十ミリ秒（GPUの1/10以下）
トークン間遅延：マイクロ秒単位
体感速度：ほぼリアルタイムの応答

電力効率

消費電力：1チップあたり約300W
トークン/ワット：GPUの数倍の効率

GroqCloud

サービス概要

GroqCloudは、LPUを活用したクラウド推論サービスです：

API提供：REST APIでLLM推論を提供
対応モデル：Llama 3、Mixtral、Gemma など
料金体系：トークン単位の従量課金

料金比較（2024年時点）

モデル	GroqCloud	OpenAI GPT-4
入力（100万トークン）	$0.05-0.27	$30
出力（100万トークン）	$0.08-0.27	$60

対応モデル

Llama 3：8B、70B
Llama 3.1：8B、70B、405B（一部）
Mixtral：8x7B
Gemma：7B
Whisper：音声認識モデル

ユースケース

リアルタイムアプリケーション

音声アシスタント：低遅延が必須
チャットボット：即座の応答が求められる
ゲームAI：リアルタイム対話
自動翻訳：会話レベルの速度

バッチ推論

コンテンツ生成：大量のテキスト生成
データ分析：大規模テキスト処理
コード生成：開発支援ツール

音声処理

Whisperモデルによる音声処理：

文字起こし速度：リアルタイムの数十倍
多言語対応：99言語をサポート
遅延：ほぼ即座に結果を返す

GPUとの棲み分け

LPUが優位な領域

推論専用ワークロード
低遅延が重要なアプリケーション
小バッチまたはバッチサイズ1の処理
リアルタイム対話システム

GPUが優位な領域

モデルトレーニング
ファインチューニング
大バッチ推論
汎用AI処理

使い分け戦略

用途	推奨チップ
モデル開発・学習	NVIDIA GPU
本番推論（低遅延）	Groq LPU
本番推論（大バッチ）	GPU / LPU両方
エッジ推論	専用エッジチップ

競合との比較

推論特化チップ市場

企業	チップ	特徴
Groq	LPU	最高速の推論
Cerebras	WSE-3	ウェハースケール
SambaNova	SN40L	企業向けソリューション
Graphcore	IPU	グラフ処理最適化

NVIDIA対抗

強み：推論速度では圧倒的優位
課題：トレーニングはGPUに依存
戦略：推論市場に特化して差別化

導入事例

企業採用

Definitive Intelligence：金融分析AIの高速化
LiveKit：リアルタイム音声処理
複数のAIスタートアップ：チャットボット・音声AI

開発者コミュニティ

GroqCloudの無料枠を活用した実験
オープンソースモデルとの組み合わせ
低コストでの本番運用

今後の展望

ロードマップ

2024年：GroqCloudの拡張、より大きなモデル対応
2025年：次世代LPU開発、データセンター展開拡大
2026年以降：推論インフラの主要プレイヤーへ

課題

モデルサポート：最新モデルへの迅速な対応
供給能力：需要増加への生産対応
エコシステム：開発ツール・サポートの充実

まとめ

Groq LPUは、LLM推論において革命的な性能を実現しています。GPUの6〜10倍の速度と圧倒的な低遅延は、リアルタイムAIアプリケーションの可能性を大きく広げます。

トレーニングではNVIDIA GPUが依然として主流ですが、推論市場ではGroqのような特化型チップが急速に存在感を増しています。AIの本番運用を検討する企業にとって、LPUは重要な選択肢となるでしょう。

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