GRQ memarlığını gəzən axın prosessorunu (TSP) adlandırır. İki il sonra, Google'un TENSOR Emal Vahidini (TPU) inkişaf etdirən on nəfərdən səkkizinin işə götürdüyünü söylədi.
Şirkət maliyyələşdirilən 62,3 milyon dollar topalanıb.
GRQ-nin memarlığı saniyədə bir kvadrilyon əməliyyatına və ya 1E15 ops / s və saniyədə 250 trilyon üzən nöqtə əməliyyatlarına (flops) bərabərdir.
"Yuxarı GPU şirkətləri müştərilərə növbəti bir neçə il ərzində bir petaop / s performansını çatdıra biləcəyinə ümid etdiklərini söyləyirlər; Groq bu gün elan edir "deyir Groq CEO Jonathan Ross," GRQ memarlığı, həm aşağı gecikmə, həm də saniyədə nəticələr baxımından, hər iki aşağı gecikmə və nəticələr baxımından daha sürətli bir çox vuruşdur. İlk birinci silikon, ilk həftədə işləyən proqramlar, ilk həftədə çalışan proqramlar, altı həftə altından ortaq və müştərilərə nümunə götürərək, A0 Silikon istehsalına girərək
Bir proqram-ilk düşüncə tərzi ilə, GRQ-nin TSP memarlığı ənənəvi GPU və CPU memarlığının sinxronizasiyası olmadan həm kompute rahatlıq və kütləvi paralelliyə nail olmaq üçün iddia edir.
Groq memarlığı həm ənənəvi, həm də yeni maşın öyrənmə modellərini dəstəkləyə bilər və hazırda həm X86, həm də X86 sistemlərində müştəri saytlarında fəaliyyət göstərir.
Memarlıq kompüter görmə, maşın öyrənmə və digər AI ilə əlaqəli iş yüklərinin performans tələbləri üçün xüsusi olaraq hazırlanmışdır.
İcra Planlaşdırması proqramda baş verir, silikon daşınmaz əmlakını, əksinə dinamik təlimat icrasına həsr olunmuşdur.
Bu memarlıq tərəfindən təmin edilən sıx nəzarət, təhlükəsizlik və dəqiqliyin paramount olduğu tətbiqlər üçün xüsusilə dəyərli olan müəyyən bir emal təmin edir.
CPUS, GPUS və FPGA-lara əsaslanan mürəkkəb ənənəvi memarlıq ilə müqayisədə, GRQ-nin çipi, müştərilərə sadəcə genişlənə bilən, yüksək performansa başçısını istifadə etməyə imkan verən ixtisas və yerləşdirməni asanlaşdırır.