Jalapeño 芯片在哪些模型上进行了跑分？
公开数据在 GPT-OSS 120B、DeepSeek R1 670B 和 Kimi K2.5 1T 上进行了测试。
Jalapeño 跑分炸场，GPU 推理路线开始分裂？
资讯摘要
作者丨 郑佳美 编辑丨岑 峰  
AI 摘要
OpenAI 公布自研推理芯片 Jalapeño 首批跑分，在多个大模型上单位功耗 Token 吞吐提升约1.5-1.9倍、延迟降低。文章对比 OpenAI、NVIDIA 和 Google 的推理硬件路线：OpenAI 采用同构灵活调度，NVIDIA 引入 Groq LPU 拆分 Prefill/Decode，Google 将 TPU 8 分为训练和推理版本，指出 AI 芯片竞争焦点正从 FLOPS 转向 Token 成本。
AI 问答
为什么大模型推理中 Decode 阶段容易卡在内存带宽？
因为 Decode 阶段每次只生成一个 Token，并行度下降，但模型权重仍要读取，算术强度低，导致内存带宽成为瓶颈。
NVIDIA 如何将 Groq 3 LPU 集成到推理系统中？
GPU 负责 Prefill，大部分 Decode 放到 LPU，Decode 中的 Attention 回到 GPU，通过 micro-batch 重叠计算和通信，用 FPGA 作为异步桥接。
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