Rubin+LPX vs TPU 異構推論大戰,從架構原理到場景勝負表|美股觀察

研究小編 更新於 2026.04.09|股市熱話
LLM 生成回答時,每個 token 必須依序產生,無法並行——不缺算力,缺的是記憶體頻寬,再強的 GPU 面對這道記憶體牆也無能為力。NVIDIA 的解法是分工:Rubin GPU 專注算力密集的工作,Groq LPX 接管頻寬密集的 Decode 任務,標誌著 AI 推論從一顆晶片通吃,走向按計算特性精確分工的典範轉移。對面,Google TPU v7 Ironwood 代表截然不同的同構哲學——同一套硬體覆蓋全部推論流程,用軟體排程取代硬體拆分。
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