O problema de escalonamento
Treinar um modelo com um trilhão de parâmetros exige enorme largura de banda de memória e velocidade de interconexão. Os sistemas atuais frequentemente encontram gargalos que transformam as execuções de treinamento em projetos de vários meses. A plataforma Vera Rubin e a Groq 3 LPX são projetadas para resolver diferentes partes dessa equação. A abordagem da NVIDIA foca em clusters de computação densos, enquanto a linha LPX da Groq visa execução determinística de baixa latência. Combinadas, as duas afirmam reduzir o uso de energia e o tempo de treinamento por um fator de 35.
O que o número 35x significa
O número de eficiência não é um único benchmark, mas uma projeção de melhorias em nível de sistema — desde a arquitetura do chip até o movimento de dados. Para um modelo com trilhões de parâmetros, um ganho de 35x poderia transformar um ciclo de treinamento de um ano em questão de semanas. Nenhuma das empresas divulgou ainda resultados de testes independentes, mas ambas apontam para escolhas arquitetônicas que reduzem ciclos desperdiçados e tráfego de memória. A plataforma Vera Rubin usa uma nova estrutura de interconexão, e a Groq 3 LPX depende de um modelo de execução determinística que evita a sobrecarga tradicional de cache.
