Jusqu'à 10 fois plus rapide qu'un GPU NVIDIA en vitesse d'inférence, d'où vient Groq, qui vient de lever 640 millions de dollars ?
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Jusqu'à 10 fois plus rapide qu'un GPU NVIDIA en vitesse d'inférence, d'où vient Groq, qui vient de lever 640 millions de dollars ?
La start-up spécialisée dans les puces d'intelligence artificielle Groq, réputée pour sa rapidité, a annoncé officiellement une levée de fonds de 640 millions de dollars, portant sa valorisation à 2,8 milliards de dollars.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : Cœur du Métavers
Le 5 août, la startup américaine spécialisée dans les puces d'intelligence artificielle Groq a annoncé une levée de fonds de 640 millions de dollars, portant sa valorisation à 2,8 milliards de dollars.
Ce tour de financement a été mené par BlackRock Private Equity Partners, filiale de gestion d'actifs de Wall Street, avec la participation de Cisco Investments (filiale de Cisco) et du Samsung Catalyst Fund. La force technologique et le soutien financier derrière Groq sont donc clairement visibles.
01. Aperçu du projet en 1 minute
1. Nom du projet : Groq
2. Date de création : 2016
3. Présentation du produit :
La puce d'accélération IA LPU lancée par Groq est spécialement conçue pour les grands modèles linguistiques, offrant des performances de déduction extrêmement rapides. Ses puces affichent une performance allant de 10 à 100 fois supérieure aux GPU et TPU classiques, avec une vitesse de déduction atteignant 10 fois celle des GPU NVIDIA.
4. Équipe fondatrice :
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Jonathan Ross : Fondateur et PDG, ancien chercheur principal du projet TPU chez Google
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Yann LeCun : Lauréat du prix Turing et l'un des trois pionniers du deep learning, consultant technique
5. Historique des financements :
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En 2017, Groq a levé un financement initial de 10,3 millions de dollars lors de son lancement ;
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En 2018, Groq a levé 52,3 millions de dollars lors d’un tour de série A, mené par Social Capital ;
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En 2020, Groq a levé 150 millions de dollars lors d’un tour de série B, conduit par Tiger Global Management, avec la participation de D1 Capital Partners et The Spruce House Partnership ;
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En 2021, Groq a levé 300 millions de dollars lors d’un tour de série C, toujours soutenu par Tiger Global Management et D1 Capital Partners ;
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Lors de son dernier tour de financement, Groq a levé 640 millions de dollars, mené par BlackRock Inc., avec Cisco et Samsung comme investisseurs participatifs.
02. Pionnier des processeurs IA axés sur l'innovation
La création de Groq peut être considérée comme un exemple emblématique d’innovation et de percée technologique.
Avant de fonder Groq, Ross travaillait chez Google en tant qu'ingénieur, où il était impliqué dans la recherche sur l'apprentissage profond et l'architecture informatique. Durant cette période, il a constaté que les architectures informatiques traditionnelles rencontraient des goulets d’étranglement importants lors du traitement des tâches modernes d’IA, notamment dans les domaines du deep learning et de l’analyse de données à grande échelle.
Les CPU et GPU classiques ne peuvent pas répondre aux exigences élevées en calcul parallèle et en faible latence imposées par ces tâches. Cette prise de conscience a poussé Ross à quitter Google afin de créer une entreprise dédiée à franchir les limites du calcul traditionnel : Groq.
Dès sa création, l'équipe fondatrice de Groq s'est concentrée sur la conception matérielle et le développement technologique. Composée de talents issus des domaines du calcul haute performance et des semi-conducteurs, l'équipe possède une solide expérience et expertise. Les premières étapes ont inclus la conception de l’architecture du processeur, le développement de prototypes et les tests de performance.
L'approche technologique de Groq repose sur une architecture innovante de processeur conçue pour offrir des performances et une efficacité supérieures à celles des processeurs existants. L'objectif de l'entreprise est de concevoir une plateforme matérielle capable de surpasser les limites des CPU et GPU afin de répondre à la demande croissante en puissance de calcul des secteurs de l'IA et du HPC (calcul haute performance).
Avec la maturité technologique et la croissance de la demande du marché, Groq a progressivement étendu son champ d'activité vers les centres de données, le cloud computing et le calcul en périphérie (edge computing). Aujourd’hui, l’entreprise a établi des partenariats stratégiques avec plusieurs acteurs technologiques leaders, favorisant ainsi l’adoption mondiale de ses produits.
03. Repenser le calcul haute performance
Depuis sa création, Groq est rapidement devenu un pionnier dans les domaines de l’intelligence artificielle (IA) et du calcul haute performance (HPC), grâce à ses innovations technologiques et à la qualité exceptionnelle de ses produits.
Le cœur technologique de Groq réside dans son architecture de processeur innovante. Contrairement aux processeurs traditionnels CPU et GPU, la philosophie de conception de Groq vise à améliorer la puissance de calcul et l'efficacité, particulièrement adaptée aux besoins des applications modernes d'IA et intensives en données.
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Conception fortement parallélisée : L'architecture du processeur de Groq adopte un haut niveau de parallélisme, intégrant un grand nombre d'unités de calcul capables de traiter simultanément d'importantes quantités de données. Cette conception améliore non seulement la puissance de calcul, mais réduit également la latence du traitement des données.
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Simplification des chemins de données : Les processeurs traditionnels rencontrent souvent des goulots d’étranglement liés au transfert des données. L'architecture de Groq optimise les chemins de données et la conception du cache, réduisant significativement la latence. Ainsi, le processeur traite plus efficacement les grands ensembles de données, répondant aux exigences hautes performances des phases d'entraînement et d'inférence en IA.
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Options de configuration flexibles : Groq propose diverses options de configuration, permettant aux utilisateurs d'ajuster les ressources de calcul selon leurs besoins spécifiques. Cette flexibilité rend ses processeurs applicables à différents scénarios, des centres de données au calcul en périphérie.
L'accélérateur IA de Groq constitue un élément central de sa gamme de produits, spécialement conçu pour accélérer l'entraînement et l'inférence des modèles de deep learning. Ses avantages se manifestent principalement à travers trois aspects :
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Débit élevé et faible latence : Grâce à une augmentation de la puissance de traitement et à une réduction de la latence, l'accélérateur accélère considérablement l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique. Cela est particulièrement crucial pour les applications nécessitant le traitement de volumes massifs de données, telles que la reconnaissance d'images ou le traitement du langage naturel.
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Support optimisé des algorithmes : L'accélérateur de Groq est optimisé pour divers algorithmes d'apprentissage machine, y compris les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et les réseaux neuronaux récurrents (RNN). Par des optimisations au niveau matériel, l'accélérateur exécute efficacement ces tâches complexes, améliorant ainsi l'efficacité de l'entraînement et les performances d'inférence.
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Extensibilité et configurabilité : Conçu pour être hautement évolutif, l'accélérateur peut faire face à des tâches de traitement de données de différentes tailles. Les utilisateurs peuvent configurer plusieurs accélérateurs pour construire des grappes de calcul haute performance, répondant ainsi aux besoins des applications IA à grande échelle.
Grâce à sa conception fortement parallèle, ses chemins de données optimisés et sa puissante capacité d’accélération IA, Groq fournit un soutien technologique exceptionnel aux centres de données, au cloud computing et au edge computing, entre autres domaines.
À mesure que la technologie progresse et que ses produits continuent d’être optimisés, Groq propose des solutions inédites aux besoins informatiques modernes, propulsant la technologie du calcul vers de nouveaux sommets.
Fusée montante du secteur des puces d’IA, les performances de déduction ultra-rapides de la puce LPU de Groq ne font aucun doute. Toutefois, avec la hausse spectaculaire de sa valorisation et les attentes du marché, Groq fait désormais face à une série de défis.
04. Défis et opportunités en parallèle
Premièrement, il y a la question de la capacité de la LPU. Bien que cette puce affiche des performances remarquables dans le traitement des grands modèles linguistiques, sa mémoire limitée peut entraîner un besoin important en ressources matérielles lors du déploiement.
Selon certaines analyses, lors de l’exécution de grands modèles comme LLaMA 70B, les besoins matériels et les coûts associés à Groq pourraient largement dépasser les prévisions initiales, augmentant ainsi la pression économique pour un déploiement à grande échelle.
Deuxièmement, bien que la spécialisation de la LPU offre des avantages dans des tâches spécifiques, elle limite aussi son application dans d'autres domaines d'IA. Comparée aux GPU, la moindre universalité de la LPU pourrait nuire à sa compétitivité dans des scénarios d'IA plus variés.
En tant que produit novateur issu d'une startup, Groq doit encore parcourir un long chemin en matière de maturité technologique, de reconnaissance sur le marché et de construction d’un écosystème. Il lui faut continuer à optimiser ses produits, élargir son équipe de R&D et nouer des partenariats industriels afin d'accélérer la commercialisation de sa technologie.
À l’avenir, les opportunités pour Groq restent immenses. Avec les progrès constants de l’IA et l’expansion de ses cas d’usage, la demande en puces IA haute performance ne cesse de croître. Si Groq parvient à résoudre efficacement les problèmes de coût et de polyvalence, sa puce LPU pourrait occuper une place importante sur le marché de l’inférence IA.
Groq prévoit de livrer 108 000 puces LPU d'ici fin mars 2025. Si cet objectif ambitieux est atteint, cela consolidera davantage sa position de leader dans le secteur. Comment Groq parviendra-t-il à se dépasser dans un marché concurrentiel intense, combinant innovation technologique et succès commercial, reste à suivre attentivement.
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