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"厨房里的激战2在线播放",　　原标题：首场主场外交大戏，受邀的为何是中亚五国？　　来源：央视网　　中国外交部8日官宣今年中国首场重大主场外交活动。继2022年2月齐聚北京冬奥会后，中亚五国元首将齐聚西安。　　中国-中亚峰会将于5月18日-19日在西安举行。这场中国和中亚五国元首首次举办的线下峰会，将开启中国和中亚国家关系新篇章，对于推动“一带一路”高质量建设、建设中国-中亚命运共同体、促进地区稳定发展具有里程碑意义。　　2022年1月25日，中国与中亚五国领导人举办了纪念建交30周年的视频峰会。但此次的线下峰会意义迥然不同，这是双方在“中国+中亚五国”合作机制下举办的首次峰会，标志着“中国+中亚五国”合作机制迈上新台阶。　　01　　中国版的C5+1机制从何而来　　即将举行的中国-中亚峰会脱胎于“中国+中亚五国”合作机制。这一机制的建立，直接原因是过去已有的合作机制跟不上中国与中亚合作的需求。　　中亚五国是中国的西部近邻，其中三个国家与中国接壤——哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦，这三国与中国的边境线长达3000多公里。中亚地区的稳定，对于维护中国国内特别是西北地区的稳定至关重要。　　中国与中亚五国的友好交往源远流长，古丝绸之路上留下了张骞出使西域等交流融合的佳话。中亚五国脱离苏联独立后，中国是最早承认其独立并与之建交的国家之一。　　建交以来，中国与中亚五国先后建立战略伙伴关系，中亚成为中国周边绝无仅有的“战略伙伴区”。其中，中国与哈萨克斯坦的关系已提升为永久全面战略伙伴关系，与乌兹别克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦的关系提升为全面战略伙伴关系。与建交时相比，中国与中亚的贸易额增长超过百倍。　　中亚是中国重要的能源供应国，中国-中亚天然气管道对华输送的天然气一度占到中国天然气进口量的30%，北京、上海等城市的居民早已用上土库曼斯坦的天然气。　　在多边层面，长期以来，中国与中亚五国的合作平台主要是上合组织。除土库曼斯坦为中立国之外，其他四个中亚国家均为上合组织创始成员国。在上合组织框架内，中国与中亚国家开展的安全合作卓有成效，在打击”三股势力”、推动阿富汗和平进程等方面取得的成就有目共睹。　　中亚国家都是穆斯林国家，内部民族宗教问题错综复杂，独立后国家治理转型艰难。上合组织成立以来，中亚国家虽然多次爆发骚乱冲突，吉尔吉斯斯坦还发生过“颜色革命”，但地区整体局势保持了基本稳定，没有发生类似“阿拉伯之春”的大规模动荡，也没有出现“伊斯兰国”这样乘乱坐大的极端组织。　　中国西北地区与中亚国家存在同源跨国民族。中国与中亚地区开展安全合作，对于打击极端分裂势力、维护西北地区的稳定具有重要意义。　　随着上合组织的扩员，议题越来越分散，中国与中亚国家除了继续推进在上合框架内的合作，也需要一个新的专门的多边合作机制，“中国+中亚五国”合作机制应运而生。与上合组织相比，“中国+中亚五国”合作机制不仅覆盖了所有中亚国家，而且可以更加聚焦中亚事务。　　2020年，“中国+中亚五国”合作机制浮出水面，可以称之为中国版的C5+1机制，C代表CentralAsia（中亚）。　　“中国+中亚五国”合作机制从外长定期会晤机制起步。2020年7月，“中国+中亚五国”首次外长会晤通过视频方式举行。　　02　　中国-中亚峰会有多重要　　中亚位于欧亚大陆的心脏地带，是连接东西方的战略通道，历来是大国竞逐之地。虽然由于历史和语言文化等方面的原因，俄罗斯在中亚的影响力最大，但中亚国家一直奉行多元平衡外交，追求独立自主。　　一国的力量有限，中亚五国抱团取暖、联合自强，对外用一个声音说话，有利于地区利益的最大化。近年来，中亚五国在跨界水资源使用、边界划分等方面的矛盾有所缓解，中亚两个大国哈萨克斯坦和乌兹别克斯坦从过去争当地区老大更多转向合作。中亚国家越来越倾向于作为一个整体来布局外交，已与中国、美国、俄罗斯、日本、欧盟等多方建立C5+1机制。　　对于中国来说，与一个地区的合作模式也不是新鲜事物。例如，中国与东盟建立了“10+1”机制。　　“中国+中亚五国”合作机制发展迅速。“中国+中亚五国”外长会晤已举办四次，谋划了中国-中亚农业合作中心、丝绸之路考古合作研究中心、传统医学中心、鲁班工坊等惠民项目。2022年1月25日，中国与中亚五国共同宣布打造中国-中亚命运共同体。2022年6月8日，在“中国+中亚五国”第三次外长会晤上，双方决定建立“中国+中亚五国”元首会晤机制，举行元首定期会晤。　　“中国+中亚五国”元首会晤机制的建立无疑具有突破性意义，中国与中亚的合作必将在现有的高位上提质升级。　　俄乌冲突爆发以来，大国在中亚地区的博弈格局正面临重新洗牌。虽然西方加紧拉拢中亚，但中亚国家对西方仍然心存戒备，历史遗留的心理阴影还在。　　2001年阿富汗战争爆发后，中亚成为美国向阿富汗运送人员和物资的中转站，吉尔吉斯斯坦、乌兹别克斯坦同意美国在本国境内设立军事基地。然而，2005年吉尔吉斯斯坦发生“颜色革命”、乌兹别克斯坦安集延发生骚乱事件，中亚国家对美国强推“民主改造”心生不满。2005年，乌兹别克斯坦关闭了部署在乌境内的美军基地。2009年，吉美两国达成协议，将美军玛纳斯军事基地更名为“国际过境转运中心”，2014年该中心正式关闭。　　与西方相比，中国不仅尊重中亚各国选择的发展道路，也在合作中充分考虑中亚国家的舒适度与获得感。　　2013年9月，中国国家领导人在哈萨克斯坦纳扎尔巴耶夫大学时演讲时提出丝绸之路经济带倡议，中亚成为“一带一路”的首倡之地。“一带一路”建设受到中亚国家极大欢迎，不仅帮助中亚内陆国家历史上第一次获得出海口，还推动这些资源型国家发展完整的工业体系。　　在一次学术会议上，一位哈萨克斯坦知名学者说的话令笔者深受震动。他说，“一带一路”给中亚带来的不仅是公路铁路桥梁隧道，不仅是工业园和各类合作项目，也不仅是中欧班列过境创造的物流机遇，更重要的是给中亚地区带来了中国开放包容合作共赢的思维理念，甚至中亚国家之间的关系改善也在一定程度上要归功于“一带一路”。　　今年是“一带一路”倡议提出十周年。在中国与中亚五国领导人的共同擘画下，“一带一路”在中亚的高质量发展可期可待。未来，中国与中亚“一带一路”合作可以拓展至数字经济、人工智能、绿色能源、减贫等多个新领域。　　03　　听听中亚国家和俄罗斯怎么说　　对于即将在西安召开的“中国-中亚”峰会，中亚国家表态积极，而俄罗斯表示认可。　　哈萨克斯坦总统托卡耶夫、吉尔吉斯斯坦总统扎帕罗夫、塔吉克斯坦总统拉赫蒙、乌兹别克斯坦总统米尔济约耶夫将在参会同时，对华进行国事访问。　　哈萨克斯坦《时代报》不久前发表的文章《哈萨克斯坦与朋友一起前进》写道，哈外交部计划5月与中国签署一份政府间互免签证协定，这不仅将为哈萨克斯坦公民在各个领域的生活开辟更加广阔的前景，而且将进一步加强两国在“一带一路”倡议框架内的合作。　　哈《实业报》总编辑科尔茹姆巴耶夫表示，中亚-中国峰会令人期待的将是中哈之间的互免签证制度。签证便利化必定对两国之间的商业往来产生积极影响。排队和长时间等待签证的情况将逐渐消失，密切的人员交流将推动经贸合作发展。另外，取消签证将对旅游业的发展带来有利影响，包括医疗旅游。传统的中医在哈萨克斯坦民众中可能会变得非常流行。　　科尔茹姆巴耶夫认为，本次峰会的召开将推动中哈共建“一带一路”。在“一带一路”框架内，应该进一步发展哈萨克斯坦的过境潜力，改善铁路货运基础设施，大力发展跨境贸易。　　吉尔吉斯斯坦外长库鲁巴耶夫在参加中国与中亚五国外长第四次会晤后表示，吉方提出了在中亚国家和中国边境地区建立贸易免税区的建议。“中国+中亚五国”这一合作机制应当致力于巩固互信，维护地区稳定，进一步推动中亚国家和中国的务实合作，充分挖掘地区潜力，最终促进共同繁荣。　　正在推进中的中吉乌铁路项目是中国与中亚国家目前最受瞩目的合作亮点之一，预计也会成为中国—中亚峰会的热点话题。在此前与中国外长秦刚的会谈中，库鲁巴耶夫再次强调了中吉乌铁路建设的重要性。乌兹别克斯坦总统米尔济约耶夫也表示，乌方期待加快落实中吉乌铁路项目。　　俄罗斯高等经济学院教授安德烈·卡赞采夫说，首届中国-中亚峰会将在西安举行，表明中国在中亚的影响力越来越大，但这与俄罗斯在该地区的政策并不矛盾，因此不会看到两国为争夺中亚而展开激烈角逐。俄中在中亚的根本利益是一致的。中亚各国与中国的合作不是为了激怒俄罗斯，而是为了改善自身的政治和经济地位。关键字:

"厨房里的激战2在线播放",首席分析师揭秘爆火Groq，每小时要烧168美元！10倍H100拥有成本，老黄笑而不语新智元02-2613:52SemiAnalysis的行业专家对最近爆火的Groq推理系统进行了像素级的拆解，测算出其持有成本依然高达现有H100的10倍，看来要赶上老--**--首席分析师揭秘爆火Groq，每小时要烧168美元！10倍H100拥有成本，老黄笑而不语新智元02-2613:52SemiAnalysis的行业专家对最近爆火的Groq推理系统进行了像素级的拆解，测算出其持有成本依然高达现有H100的10倍，看来要赶上老黄的步伐，初创公司还有很多要做。最近爆火的AI初创公司Groq，推出了比目前常见GPU推理系统快4倍，成本低70%的大模型推理解决方案。他们提供的运行MistralMixtral8x7b的API演示，让大部分习惯了其他LLM「娓娓道来」的用户直呼，简直是魔法！Groq在处理单个数据序列方面展现出了惊人的性能优势，这可能使得「思维链」等技术在现实世界中变得更加实用。虽然Groq有如此之多的好处，但评估某款硬件是否真的具有革命性的核心标准是性能与总成本的比值。为此，SemiAnalysis首席分析师DylanPatel和分析师DanielNishball写了一篇万字长文，对Groq进行了深度地剖析。「推理速度打破纪录，但代价是什么呢？」现在没有人会怀疑AI时代已经到来，重要的是要认识到，AI驱动软件的成本结构与传统软件有非常大的不同。在开发和扩展AI软件规模的过程中，芯片微架构和系统架构起着关键作用。与之前的软件代相比，AI软件运行的硬件基础设施（Infra）对资本支出（Capex）和运营支出（Opex）以及随后的毛利润有更大的影响。因此，优化AI基础设施，让AI软件的规模化部署成本控制在合理范围内变得尤为重要。在基础设施方面具有优势的公司，也将在部署和扩展AI应用方面具有很大优势。谷歌在基础设施方面的领先地位，是为什么Gemini1.5对谷歌来说提供服务的成本比OpenAIGPT-4-Turbo更低，同时在许多任务，特别是长序列代码生成方面表现更好的原因。谷歌使用更多的芯片来进行单个推理任务，但他们实现了更好的性能与总成本比。于是，在这样的大背景下，性能不仅仅以为单个用户生成的原始Token的速率为唯一的指标，比如延迟优化。在评估总成本时，必须考虑硬件同时服务的用户数量。这就是为什么提高用于大语言模型推理的边缘硬件的性能吸引力没有那么强的主要原因。大多数边缘系统因为不能在大量用户中摊销增加的硬件成本，而无法弥补运行大语言模型所需的增加硬件成本。对于同时服务许多用户且批处理大小极大的情况，即吞吐量和成本优化，GPU是首选。许多公司在其MistralAPI推理服务上实际上是在亏损。一些公司还设定了非常低的速率限制以减少经济上的损失。但是只要提供未量化过的模型（FP16）需要至少64+的批大小才能盈利。因此，Mistral、Together和Fireworks在提供Mistral服务时基本都处于收支平衡到略有利润的临界点上。但对于其他提供MixtralAPI的公司而言，情况并非如此。他们要么在关于模型简化（量化）的声明上没有明确说清楚，要么正通过消耗风投资金来吸引客户群。也就是说，基本上提供大模型服务的公司成本都是一个很严峻的问题。而Groq则采取了一种大胆策略，将每百万Token的价格定为仅0.27美元，直接打起了价格战。这样的低价是否是基于性能/总拥有成本（TCO）的考量，正如Together和Fireworks所做的那样？还是说，这是一种通过补贴来刺激市场热度的策略？值得注意的是，Groq最近一次融资是在2021年，去年还进行了一轮5000万美元的安全可转换债务（SAFE）融资，目前他们正在进行新一轮的筹资活动。现在就来深入探讨Groq的芯片、系统和成本分析，来看看他们是如何将大模型的推理成本打下来的。Groq构架解密Groq的芯片采用了一种无缓冲、完全确定性的超长指令字（VLIW）架构，芯片面积约为725平方毫米，采用GlobalFoundries的14纳米制程技术。芯片不依赖外部内存，其权重、键值缓存（KVCache）和激活函数等数据在处理期间全部存储在芯片内。由于每块芯片只配备了230MB的静态随机存取存储器（SRAM），没有任何复杂的模型能够仅通过单个芯片运行。因此，为了容纳整个模型，必须使用多个芯片并将它们互联。对于Mixtral模型，Groq需要使用包含576块芯片的大规模服务器集群来支持其运行，这涉及到8个机架，每个机架装有9台服务器，每台服务器则装有8块芯片。和英伟达H100的成本对比而英伟达只需使用一到两块H100芯片，就能根据需要处理的数据量大小，轻松适配同一模型。Groq制造芯片所需的晶圆成本相对较低，可能不超过每晶圆6000美元。相比之下，英伟达的H100芯片采用TSMC定制的5nm工艺生产，每晶圆成本约为16000美元。但是，英伟达通过在大部分H100芯片上禁用约15%的部分来提高良品率，这种方法对Groq来说不太适用。英伟达还需要为每颗H100芯片支付大约1150美元，以从SKHynix购买80GB的高带宽存储器（HBM），并且还要承担TSMC的芯片封装技术（CoWoS）相关费用和可能的良品率损失。相比之下，Groq的芯片不需要外部存储器，因此原材料成本要低得多。作为一家初创公司，Groq在生产芯片时面临的固定成本相对较高，这还包括支付给Marvell的高额定制ASIC服务费用。下表展示了三种不同的部署情况：一种是Groq的，预计下周将在生产中采用批大小为3的流水线并行处理；另外两种则分别针对英伟达H100芯片的延迟优化和吞吐量优化部署方案，展示了使用推测性解码技术的配置。上述分析极大地简化了成本计算（同时没有考虑稍后要深入讨论的大量系统级成本，也未考虑英伟达的巨额利润）。核心观点是，比起进行了延迟优化的英伟达系统，Groq在每输出一个Token所需的硅材料成本方面，由于其芯片架构的优势，表现得更为经济。8块A100芯片可以支持Mixtral模型，达到每个用户每秒大约220个Token的处理速度，而8块H100芯片在不使用推测性解码的情况下，可以达到每个用户每秒大约280个Token。通过采用推测性解码，8块H100芯片组成的推理单元可以实现接近每个用户每秒420个Token的处理速度。尽管理论上吞吐量可以更高，但在MoE模型上应用推测性解码存在挑战。目前，由于成本效益极差，还没有针对延迟进行优化的API服务。API提供商目前看不到通过收取高达10倍费用以降低延迟的市场需求。随着代理和其他要求极低延迟的任务变得越来越受欢迎，基于GPU的API供应商可能会推出延迟优化而设计的API，以补充他们现有的为吞吐量优化的API。即便采用了推测性解码，针对延迟进行优化的英伟达系统在吞吐量和成本上仍然远远落后于即将实施批处理系统的Groq。此外，Groq正在使用较旧的14nm工艺技术，并向Marvell支付了高额芯片利润。如果Groq获得更多资金，并能够在2025年下半年前增加他们下一代4nm芯片的生产，经济效益可能会发生显著变化。英伟达的后手值得注意的是，英伟达并非没有应对策略，预计他将在不到一个月的时间内宣布他们的下一代B100芯片。在吞吐量优化的系统中，经济效益发生了显著变化。英伟达系统在成本效益上实现了数量级的提升，尽管每用户的处理速度较低。在吞吐量优化的场景中，Groq在架构上完全无法竞争。然而，上述的简化分析并不适用于那些购买和部署系统的用户，因为这种分析忽略了系统成本、利润、能耗等多个重要因素。因此，提出了一个基于性能/总拥有成本的分析。在考虑了这些因素之后，再来计算每个token的成本情况就完全不一样了。在英伟达方面，将使用下文展示的GPU云成本来进行分析。英伟达GPU主板有很高的利润率。此外，服务器的售价高达35万美元，这个价格远超过了大型云服务商对H100服务器的采购成本，其中还包括了高昂的内存成本、8个InfiniBand网络接口卡，总带宽达到3.2Tbps（实际上这对于该推理应用并不必要），以及在英伟达利润之上的额外OEM利润。对于Groq，在估算系统成本时，考虑到了芯片、封装、网络、CPU、内存等方面的细节，并假设了一个较低的整体制造商利润。没有计入Groq出售硬件时的利润，因此虽然看似是不同的比较基准，但实际上这是一个公平的比较，因为Groq和推理API供应商提供的是相同的产品/模型。值得一提的是，8个英伟达GPU只需要配备2个CPU，而Groq的系统则配备了144个CPU和144TB的RAM，规模显著不同。把这些组件的成本加在一起后可以发现，每台GroqLPU服务器的成本为3.5万美元，包括8个GroqLPU和所有上述的硬件。MixtralGroq推理部署采用了8个机架，每个机架有9台服务器，总成本为252万美元，整个部署共有576个LPU芯片。相比之下，一个标准的H100HGX系统的初始投资成本为35万美元，包含了8个H100芯片。而大多数基于H100的Mixtral推理实例，只需要用到其中的2个H100芯片。假设资本回报率为18%并且预计使用寿命为5年，H100系统的平均成本为8888美元/月，再加上2586美元/月的托管费用，整体的拥有成本达到了11474美元。相比之下，更大规模的Groq系统的总拥有成本，高达每月12.24万美元。在针对延迟优化的配置下，8块H100服务器的部署成本为每百万Token5.2美元，而针对吞吐量优化的2个H100服务器的部署仅需0.57美元。与之相对，Groq的解决方案每百万Token的成本为1.94美元，比8个H100的配置更经济，也更高效。和许多提供推理服务的公司一样，Groq目前的运营模式尚未实现盈利。而想要达到收支平衡，Groq需要将其处理速度提高超过7倍。这一目标比基于8个H100服务器的延迟优化配置要容易得多——在相同定价下要实现盈亏平衡，效率需要提高近20倍。Groq的商业模式，不仅是提供推理API服务，还包括直接销售硬件系统。如果Groq以60%的利润率向第三方运营商出售，那么总成本将与英伟达的H100HGX相当，预计售价为大约635万美元。尽管Groq宣称其系统在能耗上具有优势，但从现有数据来看，这一点尚不明显。即使在对H100服务器的极端假设下，包括CPU和所有8个NIC全速运行也只需10千瓦电力，这比Groq的576芯片服务器所需的230千瓦（每8芯片服务器约3.2千瓦）要高效得多。Groq声称自己在每瓦性能上具有优势，但根据现有的信息很难验证这一点。需要注意的是，尽管Groq在API业务上目前面临亏损，并且需要通过超过7.2倍的性能提升才能实现盈亏平衡，但他们已经规划了在未来几个季度通过一系列改进达成这一目标。这些改进主要通过以下三个方向：持续进行编译器的优化工作，以提升数据处理速度；推出新的服务器设计，大幅减少除了芯片外的其他成本，如减少使用的CPU数量和内存大小；部署更大规模的系统，通过增加处理流水线数量实现更高的数据批处理能力，这不仅可以提升性能，还能支持更大的AI模型。虽然每项改进措施本身看似合理，但要实现7倍的性能提升无疑是一项巨大的挑战。挑战目前，最大的模型参数在1到2万亿之间。不过，谷歌和OpenAI很可能会推出超过10万亿参数的模型。同时，Llama3和更大规模的Mistral模型也即将推出。而这将需要配备数百个GPU和数十TB内存的强大推理系统。目前，Groq已经证明他们有能力构建适用于处理不超过1000亿参数模型的系统，并且计划在两年内部署100万块芯片。挑战一：处理极长的上下文信息谷歌的Gemini1.5Pro可以处理高达1000万token的上下文，这相当于可以处理10小时的视频、110小时的音频、30万行代码或700万字的内容。分析师预计，很多公司和服务商很快就会跟进对长上下文的支持，以便更好地管理和应用庞大的代码库和文档库，从而进一步取代在实际应用中表现不佳的RAG模型。尽管谷歌的处理方式并非传统的注意力机制，后者的处理复杂度是O(n^2)，但Gemini1.5Pro仍需数百GB甚至TB级别的内存来存储键值缓存（KVCache）。相比之下，Groq在面对长上下文需求时，需要构建的是由数万芯片组成的系统，而不是谷歌、英伟达和AMD等使用的几十或几百芯片。可以预见，GPU在四年后依然能够凭借出色的灵活性处理新的模型。但对于缺少动态随机存取内存（DRAM）的Groq来说，随着模型规模的不断增大，这可能会缩短系统的折旧寿命，从而大幅增加成本。挑战二：推测性解码等技术的快速发展树状/分支推测方法，已经使得推测性解码的速度提升了约3倍。如果进一步在生产级系统上高效部署的话，那么8块H100的处理速度就可以达到每秒600个Token，而这将直接让Groq在速度上的优势不复存在。通常，推测性解码需要通过牺牲浮点运算性能（FLOPS），来换取更高的批处理大小带来的带宽效率。此时，Groq主要受到FLOPS和网络的限制，而非静态随机存取内存（SRAM）的带宽。挑战三：英伟达更强的GPU即将发货与此同时，英伟达显然也不会站着挨打。就在下个月，性能/总拥有成本（TCO）据传是H100两倍以上的B100就会发布，并在下半年开始发货。与此同时，英伟达还在迅速推进B200和X/R100的研发。尽管如此，如果Groq能够有效扩展到数千芯片的系统，那么流水线的数量就可以得到大幅增加，而每个管线阶段的额外静态随机存取内存（SRAM）也将为更多的键值缓存提供空间，从而实现大于10的大批处理大小，并可能大幅降低成本。分析师认为，这的确是一个有潜力的方向，但实现的可能性不大。最后，还有一个更为关键的问题，快速响应小型模型推理这个市场到底有多大，以至于值得抛下灵活的GPU不用，转而去构建专门的基础设施。本文来源：新智元，原文标题：《首席分析师揭秘爆火Groq，每小时要烧168美元！10倍H100拥有成本，老黄笑而不语》风险提示及免责条款市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP文章关键词：

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作者：白秀冰

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