补齐AI推理拼图:英伟达黄仁勋揭秘Groq LPU整合路线图

英伟达凭借 Hopper 和 Blackwell 架构绝对主导了 AI 模型训练市场,并通过 Rubin CPX 架构的注意力加速引擎,覆盖了推理的"预填充"(Prefill)阶段,但 在对延迟极度敏感的"解码"(Decode)环节,公司亟需引入 Groq 的技术来确立行业标杆。 战略布局方面,黄仁勋强调 Groq 将补齐 AI 推理阶段的短板,实现超低延迟的解码能力。AI 行业目前正加速迈向多智能体协同(Agentic AI)时代,应用层 要求极低的延迟和超快的响应速度。 IT之家 2 月 27 日消息,科技媒体 Wccftech 昨日(2 月 26 日)发布博文,报道称在 2026 财年第 4 财季(截至 2026 年 1 月)财报会议上,英伟达 CEO 黄仁 勋透露了收购 Groq 后的核心整合计划。 技术实现方面,英伟达希望全面释放 Groq 的硬件潜力。Groq 的语言处理单元(LPU)采用片上 SRAM(静态随机存取存储器),能够提供每秒数十 TB 的 内部超高带宽。 重要性方面,黄仁勋将此次价值 200 亿美元(IT之家注:现汇率约合 1370.47 亿元人民币)的非授权收购,和当年收购 Mel ...

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