news 2026/4/18 7:17:18

从 Transformer 一层看 Groq LPU:一次 forward 如何被“编译成确定性流水线”

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张小明

前端开发工程师

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从 Transformer 一层看 Groq LPU:一次 forward 如何被“编译成确定性流水线”

1. 先把问题落到模型:Transformer 一层在推理里做什么

以 Decoder Layer 为例(忽略 LayerNorm/残差等细节),核心就是两块:

  • Attention

    • X → Q/K/V(线性层,GEMM)
    • Attention 计算(QKᵀ、softmax、与 V 组合;decode 阶段会用 KV cache)
    • 输出投影(GEMM)
  • MLP

    • 上投影/门控(GEMM)
    • 激活(逐元素)
    • 下投影(GEMM)

结论很简单:推理主要是大量矩阵乘 + 少量逐元素操作 +(多芯片时)必要的通信同步。(Groq)

2. 为什么推理(尤其 decode)会被“尾延迟”折磨

推理通常分两段:

  • Prefill:一次性处理长上下文,矩阵更大、更“算得满”
  • Decode:逐 token 生成,矩阵变“小而碎”,更容易被“取权重/搬 KV/等同步”等等待拖慢

Groq 的 LPU 架构页明确强调:片上集成数百 MB SRAM并作为权重的主存储(不是 cache),目的是降低访问延迟、持续喂饱计算单元,并让跨芯片 tensor parallel 更可用。(Groq)

3. 多颗 LPU 跑一层:典型 tensor parallel 怎么切

假设用 N 颗 LPU 做 tensor parallel,常见做法是把线性层按通道切分(列切/行切组合):

  • QKV 投影:每颗芯片负责一部分输出通道(或 head 分片)
  • Attention:每颗芯片计算自己那部分 heads
  • 输出投影 / MLP 下投影:通常需要一次聚合(例如 all-reduce 或等价的通信形态,具体取决于切分方式)

可以用一句话概括:
每颗芯片先做“本地 GEMM/本地 heads”,然后在少数关键点做“必要的跨芯片聚合”,再继续下一段计算。

4. 关键难点:跨芯片同步最容易把“一个慢点”放大成 P95/P99

tensor parallel 的同步点本质是“大家要对齐”,如果运行时调度/排队是动态的,任何抖动都会在集体通信里被放大成尾延迟。

Groq 在《Inside the LPU》里把矛头对准“动态调度体系”:GPU 依赖硬件队列、运行时仲裁与 kernel 调度,会引入非确定性;做集体同步时,延迟会扩散到整个系统。(Groq)

5. LPU 的解法:把“计算图 + 通信图”编译成静态时序

Groq 在官网直接写:其编译器带来static schedulingdeterministic execution。(Groq)
在《Inside the LPU》里说得更具体:编译器会把整个执行图(包含跨芯片通信模式)预先计算到“时钟周期”级别,并宣称这能消除一系列运行时不确定性来源(例如运行时协调开销等)。(Groq)

直观理解就是:
不是“算完再看什么时候能发/能收”,而是“发/收/算”都在编译期排好窗口,跑起来像流水线。

你可以用这种示意去写(读者更好懂):

时间轴(示意) Chip A: GEMM(QKV) -> send -> Attention -> recv -> GEMM(Wo) -> ... Chip B: GEMM(QKV) -> recv -> Attention -> send -> GEMM(Wo) -> ... 重点:send/recv 的相对时序由编译期确定

6. “传送带”数据流:为什么它强调可预测

Groq 在《The Groq LPU explained》中把 LPU 描述为“可编程装配线”:指令和数据像“conveyor belts(传送带)”一样在 SIMD 功能单元之间流动,每一步取哪条带、做什么、输出去哪条带由指令明确指定。(Groq)

这种强调数据流确定性的叙事,与它在架构页提出的“编译器全权控制、确定性执行”是一致的。(Groq)

7. 直连互联:让很多芯片“像一个核”一样对齐协作

在《Inside the LPU》中,Groq 提到它使用plesiosynchronous的芯片间协议来抵消时钟漂移,使大量 LPU 对齐协作;编译器因此能够预测数据到达时间,从而把网络调度也纳入静态排程。(Groq)
官网架构页也强调了直连互联与“在规模化下保持可预测性能”的目标。(Groq)

8. 额外加分点:TruePoint 数值体系

《Inside the LPU》还强调 TruePoint:通过在“不影响准确性”的地方降低精度,并使用高精度/大范围的中间累加(文中提到 100-bit intermediate accumulation),来在尽量不损失质量的前提下提升速度。(Groq)

9. 小结一句话(建议你原样放文末)

从 Transformer 一层的视角看,Groq 的 LPU 不是单纯“算得更快”,而是试图把推理里最影响体验的尾延迟来源(动态调度、不可预测同步、访存抖动)尽量变成编译期可控的确定性流水:片上 SRAM 做主权重存储、编译器静态排程到周期级、直连互联把通信也纳入时序规划。(Groq)

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