Deepseek催化LPU芯片需求大增

事件性驱动：

1、Grop发布LPU性能大超H100

2024年，AI推理市场迎来历史性拐点。Groq公司公布的LPU（Language Processing Unit）实测数据引发行业震动：在Llama 2-70B推理任务中，其LPU系统实现每秒近300 token的吞吐量，相较英伟达H100实现10倍性能提升，单位推理成本降低达80%。这标志着专用推理芯片首次在核心指标上实现对GPU的跨代超越，AI算力战争进入下半场。

推理市场的三个根本性转变，正在瓦解英伟达的护城河：

成本敏感度倒置：据Deci.ai测算，当企业AI推理规模超过5亿次/月时，算力成本将超越模型研发成本，而Groq的每token成本已降至0.0003美元

软件定义硬件的终结：PyTorch 2.0动态图特性导致GPU利用率普遍低于40%，而LPU的静态编译架构可将利用率稳定在92%以上

开源模型浪潮：Hugging Face开源模型下载量年增300%，LPU对开源生态的深度适配正在构建新的软件壁垒

2、Deepseek携手LPU，10倍碾压英伟达

Deepseek 与国产 LPU 结合，其语言大模型算力竟然达到了英伟达 GPU 算力的 10 倍。2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 正式发布 DeepSeek-R1 模型，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能成功比肩 OpenAI o1 正式版，在 1 月 24 日国外大模型排名 Arena 上，DeepSeek-R1 基准测试升至全类别大模型第三，在风格控制类模型分类中与 OpenAI o1 并列第一，展现出强大的技术实力。仅仅一周后，DeepSeek 在中国区及美区苹果 App Store 免费榜均占据首位，成为首个同期在中国和美区苹果 App Store 占据第一位的中国应用，用户量在短时间内迅速攀升，在全球范围内掀起了使用热潮。

什么是LPU？

LPU，即语言处理单元（Language Processing Unit），是专为 AI 推理所设计的芯片，其工作原理与传统 GPU 截然不同，采用了时序指令集计算机（Temporal Instruction Set Computer）架构，这一独特架构使其无需像使用高带宽存储器（HBM）的 GPU 那样频繁地从内存中加载数据，从而有效避免了 HBM 短缺可能带来的问题，降低了成本。在能效方面，LPU 通过减少多线程管理的开销和避免核心资源的未充分利用，实现了更高的每瓦特计算性能，在执行推理任务时，从外部内存读取的数据更少，消耗的电量也低于英伟达的 GPU 。

以 Groq 公司的 LPU 芯片为例，在一次公开的基准测试中，Meta AI 的 Llama 2 70B 在 Groq LPU 推理引擎上运行，输出令牌吞吐量快了 18 倍，远远优于其他基于云的推理提供商。在ArtifialAnalysis.ai的 LLM 基准测试中，Groq 的方案在延迟与吞吐量、随时间的吞吐量、总响应时间和吞吐量差异等 8 个关键性能指标上击败对手，其中 Llama 2 70B 在 Groq LPU 推理引擎上达到了每秒 241 个 token 的吞吐量，是其他大厂的 2 倍还要多，总响应时间也最少，接收 100 个 token 后输出仅需 0.8 秒，这些数据充分展示了 LPU 在 AI 推理任务中的强大性能。

LPU与TPU同属于ASIC，下面通过对比看一下被许多人看好的LPU到底是什么：

LPU与TPU虽然都是为特定AI任务设计的专用芯片，但二者在架构目标、技术路径和应用场景上存在本质差异。

核心目标：

TPU

核心目标是加速神经网络训练与推理，尤其是张量运算（矩阵乘法、卷积等）。其设计延续"训练优先"思维，通过优化大规模并行计算支持模型迭代。

LPU：
专为大语言模型推理设计，聚焦降低token生成延迟与提升吞吐量。其架构彻底抛弃训练需求，通过确定性硬件调度实现实时交互性能。

技术路线差异

TPU的工程妥协：
保留通用性接口以兼容TensorFlow/PyTorch，采用HBM缓解内存瓶颈，但计算利用率仅达65%（MLPerf数据）。其架构本质是训练推理混合型加速器。

LPU的极端优化：
硬件直接硬编码Transformer计算图，通过单芯片230MB SRAM消除外部内存访问。在Groq演示中，其Llama2-70B推理时芯片利用率达98%，实现软件定义硬件的终极形态。

应用场景错位

TPU主战场：
Google Cloud上的大规模模型训练（如PaLM）、推荐系统推理（YouTube点击率预测）、计算机视觉批处理任务。

LPU突破点：
实时对话系统（每秒300 token）、代码生成（延迟<50ms）、金融高频推理（波动率预测）等强时延敏感场景。

生态位竞争分析

TPU的护城河：
绑定谷歌云生态，GCP客户使用TPU可获自动优化，形成从Colab到Vertex AI的工具链闭环。

LPU的颠覆性：
通过开源编译器支持Hugging Face模型直接部署，其Python API设计比TPU的XLA编译器更易用，正在吸引Mistral、Cohere等中立厂商。

总结：

TPU代表"通用专用芯片"路线，试图在专用与灵活性间寻找平衡；LPU则践行"算法即硬件"理念，通过架构与LLM计算图的完全耦合实现数量级提升。这种分化类似CPU与GPU的历史分野——当某个计算范式（如Transformer）足够稳定时，专用架构的胜利就成为必然。当前LPU在语言推理赛道的爆发，可能推动AI芯片进入"场景碎片化"的新阶段。

定义与设计目标：LPU是一种新型的专用集成电路，专为处理语言相关的计算密集型任务而设计，例如大型语言模型（LLM）的推理。

性能优势：LPU通过独特的架构设计，使用SRAM代替HBM，减少了数据加载时间，提高了推理速度和能效比。

可以看到LPU最关键的就是：采用230MB SRAM替代HBM，内存带宽飙升至80TB/s（H100为3.35TB/s），彻底打破"内存墙"对大模型吞吐量的制约。

国内相关SRAM芯片概念股：

北京君正（300223）：全球 SRAM 行业龙头之一，其经营实体主要为 ISSI，主营业务为集成电路存储芯片、模拟芯片及其衍生产品的研发和销售，在 SRAM 存储芯片领域技术实力雄厚，市场份额较高。

恒烁股份（688416）：专注于 SRAM 存储芯片领域，推出了 SRAM 数字存算一体方案，在技术创新方面具有一定优势，是 SRAM 存储芯片的重要企业。正在研发存算一体的AI推理芯片。

炬芯科技（688049）：基于 SRAM 的存算一体技术应用于AI音频芯片领域，三核异构设计：基于 MMSCIM 的端侧 AI 音频芯片采用 CPU（ARM）+DSP（HiFi5）+NPU（MMSCIM）三核异构的设计架构，形成 “Actions Intelligence NPU（AI - NPU）” 架构，通过协同计算提供高弹性和高能效比。

西测测试（301306）： 业务范围：西测测试提供SRAM读写擦除功能自动测试服务。公司在SRAM芯片测试领域具有一定的市场份额。

兆易创新（603986）：作为中国存储芯片龙头企业，兆易创新的SRAM芯片业务起家较早。公司拥有丰富的产品线，涵盖多种容量和接口类型的SRAM芯片，能够满足不同客户的需求。

光力科技（300480）： 公司通过将SRAM芯片与其他半导体技术集成，开发出高性能的半导体产品，应用于智能安防等领域