很好，黃仁勳證實了Groq收購案的真實用途，符合本人於底下文章中的推測：

1、NVIDIA取得Groq技術之深層邏輯，不僅是「GPU+LPU」架構優勢，更透過「軟體定義硬體」實現「運算無感化」！（https://vincentchen123.blogspot.com/2025/12/nvidiagroqgpulpu.html?m=1）

2、AI 晶片架構與異質運算平台 全面技術分析報告（https://vincentchen123.blogspot.com/2026/01/ai.html?m=1）

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《新電子科技雜誌》

[GPU訓練無敵，但黃仁勳在法說會承認了它搞不定的那件事]（https://www.facebook.com/100064037711634/posts/pfbid0UqrGnefAGSy5JdrgXwzTFi57GMc3Zam8gUkKirE3F8EW8MJQ4CzsTn1JtbPN8zPFl/?）

[黃仁勳承認了什麼]

第一句：「Groq追求的是極限低延遲，與我們擅長的極限高吞吐量形成互補的取捨關係。」

…

GPU以平行運算為核心設計，用外掛的HBM（高頻寬記憶體）存放模型參數，計算時再把資料從記憶體搬進晶片。H200的HBM頻寬約8 TB/秒，聽起來很快，但問題出在「搬運」這個動作本身。每一次token生成，都需要把整個模型的權重從HBM撈出來過一遍，這個來回的IO成本在訓練時幾乎感覺不到（批次夠大，等待時間被攤薄），但在推理時、特別是單一用戶查詢的場景下，GPU核心常常就這樣乾等著記憶體把資料送過來。

GPU還有第二個問題叫動態排程。硬體佇列、執行時仲裁、軟體核心，這些機制讓GPU在多工作業時能靈活調度，但代價是不確定性延遲。在大規模並行運算中，數百個核心必須同步啟動張量，任何一個核心慢了，這個延遲就會往整個系統傳播。這種「最慢的那個人決定整體速度」的現象，在推理場景裡是真實的痛點。

Groq的LPU（語言處理器）從一開始就衝著這兩個問題設計。LPU把記憶體直接整合在晶片上，全用SRAM而非外掛HBM，內部頻寬直接跳到80 TB/秒，是H200的10倍；同時，LPU的編譯器在執行前就把整個運算圖（包括晶片間通訊的時序）預先計算到單個時鐘週期，靜態排程徹底消除了尾部延遲。在Llama 3 8B模型的獨立測試中，LPU達到877 tokens/秒，同期最快的GPU方案約440，差距超過兩倍。

但這組數字背後藏著一個關鍵的反差。單顆LPU只有230MB的SRAM，而H200有141GB的HBM3e。跑同一個70B參數模型，LPU需要576顆晶片、塞滿9個機架；NVIDIA只要2到4張GPU裝進一個小盒子。速度快一倍，但硬體佔地大幾百倍。這個比例關係恰好說明了LPU為什麼沒辦法單打獨鬥取代GPU，它是一個為特定瓶頸量身訂做的工具，而不是通用解。

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黃仁勳在法說會說的第二句話更值得玩味：「我們將以Groq作為加速器，延伸NVIDIA架構，就如同我們以Mellanox延伸NVIDIA架構一樣。」

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整合路徑上，NVIDIA計劃將Groq的軟體函式庫整合進CUDA平台，建立所謂的「雙棧策略」。開發者在單一程式設計環境中完成全流程，在NVIDIA GPU上訓練模型，在LPU強化的硬體上部署超低延遲推理，兩段旅程不需要換工具。Jonathan Ross在NVIDIA內部預計主導一個新的「超低延遲」部門，任務是把LPU的確定性執行模型直接融入CUDA軟體棧。

近期在硬體層面，Rubin平台已推出專門加速推理「預填充」階段的Rubin CPX；市場進一步預期Vera Rubin將採用異構架構，在GPU核心旁嵌入「LPU條帶」處理解碼瓶頸。更長線的Feynman架構（預計2029-2030年客戶出貨）可能透過混合鍵合方式把LPU硬體直接整合進封裝，但那還是後話。

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