最近有关Graq芯片跑大模型超越英伟达芯片的文章火爆了朋友圈，这是个非常好的案例来科普，甚至反思一些现象。

首先，从技术上解释还原一下这件事情的本来面目，然后基于这件事情，表达几个对背后引人深思现象的看法。

技术上解释：

按照Graq的信息，这颗AI芯片的规格如下：

几个关键信息点：SRAM的容量是230MB，带宽80TB/s，FP16的算力是188TFLOPs，INT8算力是750TOPs。

按照当前对大模型的推理部署，7B的模型大约需要14G以上的内存容量，那么为了部署一个7B的模型，大约需要70片左右的芯片，根据透露的信息，一颗芯片对应一张计算卡，按照4U服务器配置8张计算卡来计算，就需要9台4U服务器（几乎占了一个标准机柜了），总共72颗计算芯片，在这种情况下，算力（在FP16下）也达到了惊人的188T * 72 = 13.5P，如果按照INT8来算就是54P。54P的算力来推理7B的大模型，用大炮打蚊子来形容一点也不为过。

如果是英伟达，朋友圈文章对标的是H100，其采用的是80G的HBM，这个容量可以部署5个7B的大模型实例；我们再来看算力，稀疏化后，H100在FP16下的算力将近2P，在INT8上也将近4P。

那么就可以做个对比，如果从同等算力来看，如果都是用INT8来推理，采用Graq的方案需要9台包含72片的服务器集群，而如果是H100，达到同等算力（为了控制变量来拉齐算力）大约需要2台8卡服务器，此时的INT8算力已经到64P，可以同时部署的7B大模型数量达到80多个。原文中提到，Graq对Llama2-7B的Token生成速度是750 Tokens/s，如果对标的是H100服务器，那这2台总共16颗的H100芯片，并发吞吐就高到不知道哪里去了。如果从成本的角度，9台的Graq服务器，也是远远贵过2台H100的服务器（即使此刻价格已经高到离谱），

Groq：2万美金*72=144万美金，服务器2万美金*9=18万美金，纯的BOM成本160万美金以上（全部都是按照最低方式来计算）。

H100: 30万美金*2 = 60万美金（国外），300万人民币*2=600万人民币（国内实际市场价）

如果是Llama2-70B，最少要用600多张卡，约75台以上的服务器，对齐变量后成本差距就更大了。

这还没有算机架相关费用，和消耗的电费（9台4U服务器几乎占用整个标准机柜）。

实际上，部署推理性价比最高的，恰恰是4090这种神卡。

可是为什么Graq和自媒体都有意无意地引导人们已经超越英伟达了呢？并且大多数人都还相信了呢？

这首先是因为英伟达在本次AI浪潮中的绝对领先地位，使得全球都翘首以盼挑战者。每次吸引眼球的文章，总会在最初被人相信，除了这个原因之外，还是因为在做对比时的“套路”，故意忽略其他因素，用单一维度来做比较。这就好比那句名言“抛开事实不谈，难道你就没有一点错的地方吗？”

抛开场景来谈对比，其实是不合适的。对于Graq这种架构来讲，也有其尽显长处的应用场景，毕竟这么高的带宽，对许多需要频繁数据搬运的场景来说，那就是再好不过了。