LPU = Language Processing Unit，Groq 自己定义的一类“为大模型推理而生”的加速器。它的卖点不是“峰值算力”，而是：把一次推理（尤其是逐 token 生成）做成可预测、低延迟、高吞吐的流水线工厂。
下面按“它是什么 → 为什么快 → 适合什么/不适合什么 → 对产业链的含义”讲清楚。
1）LPU到底是什么（Groq的核心定义）
Groq 把 LPU定义为一种**面向推理（inference）**的新处理器类别，强调跑 LLM 等模型时能做到更高速度、更低延迟、更高能效（相对 GPU）——前提是工作负载匹配它的设计目标。
2）它为什么“体感特别快”：确定性 + 静态调度（核心差异）
A. 关键概念：静态调度 + 确定性执行
Groq 的说法是：它的编译器会把整个执行图（包含跨芯片通信）提前算好并静态排程到时钟周期级别，运行时基本不需要GPU那套动态调度/抢占/复杂缓存一致性等机制，因此延迟更可控、抖动更小。
这件事带来的直接效果：
- TTFT（首 token 时间）更稳定（“不会忽快忽慢”）
- tail latency 更少（尤其并发上来时不容易被队列/调度抖动拖垮）
Groq 自己在公开基准文章里也强调：因为确定性设计，API 响应时间波动范围更小。
B. 片上大容量 SRAM：把“喂数据”当成第一优先级
Groq 介绍 LPU 集成了数百 MB 级 SRAM作为主要权重存储（不是传统意义的 cache），目的是减少外部存取带来的等待，让计算单元持续吃饱。
直觉理解：GPU 很强但“系统很复杂”，LPU像“专门为LLM推理做的流水线”，把每一步怎么走提前排好，减少运行时的不确定开销。
3）LPU更适合哪些场景
更适合（通常能把优势发挥出来）：
- 实时交互：对 TTFT、稳定延迟敏感（客服、语音/同传、实时Agent）
- 单用户/小batch 推理：追求“每个会话都快”，而不是“堆batch刷吞吐”
- 流式输出：持续高 tokens/s 且抖动小（体感更顺）
这些方向基本就是 Groq 官方一直强调的“low latency / deterministic”路线。
4）它不擅长/需要警惕的点
- 训练（training）不是它主战场：Groq主要定位推理，训练生态/通用性仍是GPU/TPU主导。
- 超大模型/超大batch：GPU 通过大显存、成熟并行与生态，很多时候在“极端大模型或高batch吞吐成本”上仍有优势；也有人指出 Groq 某些部署需要大量芯片组网来容纳模型规模（取决于模型与配置）。
- 生态与可移植性：GPU生态（CUDA、推理框架、算子、工程经验）仍然是壁垒；LPU更像“软硬一体的专用跑道”，要看你是否愿意适配它的编译/运行方式。
5）一句话对比：LPU vs GPU（你可以这样记）
- GPU：通用大并行，强在广谱工作负载与生态；但推理时常有调度/队列/抖动问题，尤其低延迟场景要做很多工程优化。
- LPU：推理专用流水线，强在确定性低延迟 + 高tokens/s + 低抖动，但更依赖适配、且不一定适合所有模型/所有batch模式。
