- Einleitung: Vorstellung von Groq und Erklärung der Bedeutung von LPUs (Language Processing Units) im Vergleich zu GPUs.
- Erklärung der Vorteile von LPUs: Schnellere Inferenzzeiten, niedrigere Latenz und geringerer Stromverbrauch.
- Besuch der Groq-Webseite: Demonstration der verschiedenen Modelle, die auf Groq LPUs laufen.
- Definition von KI-Inferenz: Erklärung des Begriffs und der Bedeutung der Inferenz in der KI.
- Live-Demonstration: Vergleich der Inferenzgeschwindigkeit des 70 Milliarden Parameter Lama-Modells auf Groq-Hardware und Standard-GPUs.
- Ergebnisanalyse: Beobachtung und Analyse der Geschwindigkeit und Effizienz der beiden Systeme.
- Abschluss: Zusammenfassung der Vorteile von Groq LPUs und Aufforderung, diese selbst auszuprobieren.
- Verstehen, was Groq und LPUs sind und wie sie im Vergleich zu GPUs arbeiten.
- Erkennen der Vorteile von LPUs in Bezug auf Geschwindigkeit und Effizienz.
- Praktische Demonstration der Inferenzgeschwindigkeit von LPUs versus GPUs.
- Definition und Bedeutung der KI-Inferenz verstehen.
