开发人员可以在 Groq 芯片上运行相同的模型 100 次，每次得到的结果都完全相同。对于安全和准确性要求都非常高的应用来说（如自动驾驶汽车），这种计算上的准确性至关重要。另外，使用 Groq 硬件设计的系统不会受到长尾延迟的影响，AI 系统可以在特定的功率或延迟预算内进行调整。

这种软件优先的设计（即编译器决定硬件架构）理念帮助 Groq 设计出了一款简单、高性能的架构，可以加速推理流程。该架构既支持传统的机器学习模型，也支持新的计算学习模型，目前在 x86 和非 x86 系统的客户站点上运行。

根据官方发布的新闻稿，该TSP已经作为Nimbix Cloud的加速器面向部分客户开放。

 

来源：cnBeta

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