Een LLM-ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) is een gespecialiseerd chip dat specifiek is ontworpen voor het uitvoeren van grote taalmodel-inferentiebelastingen, geoptimaliseerd voor lage-precisie rekenkundige bewerkingen, geheugensnelheid en latenteit gevoelige operaties in plaats van de algemeen doeleinden berekeningen die GPUs bieden.

Hoeveel sneller zijn inference ASICs dan GPUs?

Moderne inferentie-ASICs zoals Groq’s LPU kunnen doorstromingssnelheden leveren die 3-18× sneller zijn en een tijd tot eerste token die tot 10× sneller is dan bij high-end GPUs zoals de NVIDIA H100. Ze bereiken ook een prestatie per watt die 10-50× beter is, wat leidt tot aanzienlijke kostenbesparingen op schaal.

Waarom kunnen we geen GPUs gebruiken voor AI-inferentie?

Terwijl GPUs goed werken voor inferentie, zijn ze voor deze taak over-engineerd. Ze ondersteunen hoogwaardige rekenkundige precisie (FP32/FP16), terwijl inferentie vaak slechts 8-bit of 4-bit vereist, verbruiken energie voor ongebruikte functies en zijn niet geoptimaliseerd voor de geheugen-bandbreedte-dominante werkbelastingen die typisch zijn voor transformermodellen.

Wat is het nadeel van het gebruik van gespecialiseerde inferentiechips?

De belangrijkste afwegingen zijn flexibiliteit (ASICs kunnen moeite hebben met nieuwe modelarchitecturen), hoge opstartkosten voor de ontwikkeling (tientallen miljoenen voor chipontwikkeling) en afhankelijkheid van software-ecosystemen (compilers en frameworks). Het is ook een lange termijn inzet op specifieke architectuurpatronen.

Wie bouwt deze inferentie-ASICs?

De belangrijkste spelers zijn Groq (LPU), Etched AI (Sohu), Tenstorrent (Grayskull/Blackhole), Intel (Crescent Island), Cerebras (WSE-3) en geruchtmakende samenwerkingen zoals OpenAI met Broadcom. Veel startups zoals d-Matrix, Rain AI en Mythic dringen ook de markt binnen.

Zullen inference-ASICs de GPUs volledig vervangen?

Nee. De toekomst zal waarschijnlijk hybrid clusters bevatten waarbij GPUs flexibele trainingsworkloads verwerken, terwijl ASICs op grote schaal productie-inferentie uitvoeren. GPUs zullen blijven essentieel voor onderzoek, modelontwikkeling en training, terwijl ASICs de efficiëntie van de implementatie optimaliseren.

De opkomst van LLM-ASICs: waarom het hardware voor inferentie belangrijk is

Specialistische chips maken AI-inferentie sneller en goedkoper.

Inhoud

De toekomst van AI is niet alleen over slimme modellen - het gaat om slimme silicium.

Specialistische hardware voor LLM-inferentie trekt een revolutie aan die vergelijkbaar is met de overgang van Bitcoin-mining naar ASICs.

LLM ASIC elektrische schakeling Elektrische Imagination - Flux tekst naar beeld LLM.

Waarom LLMs hun eigen hardware nodig hebben

Large language models hebben AI veranderd, maar achter elke vloeiende reactie ligt een enorme hoeveelheid rekenkracht en geheugentransport. Aangezien inferentiekosten dominant worden - vaak hoger dan trainingskosten over de levensduur van een model - maakt hardware die specifiek is afgestemd op inferentie economisch zin.

De analogie met Bitcoin-mining is niet toevallig. In beide gevallen profiteert een zeer specifieke, herhalende werklast enorm van aangepaste silicium die alles onbelangrijke weghaalt.

Lessen uit Bitcoin-mining

Bitcoin-mining is doorgegaan via vier generaties:

Tijdperk	Hardware	Belangrijkste voordeel	Beperking
2015–2020	GPUs (CUDA, ROCm)	Flexibiliteit	Veel energie, geheugenbeperkt
2021–2023	TPUs, NPUs	Grote-grain specialisatie	Nog steeds gericht op training
2024–2025	Transformer ASICs	Afgestemd op lage-bits inferentie	Beperkte algemeenheid

AI volgt een vergelijkbare weg. Elke overgang verbeterde prestaties en energie-efficiëntie met ordes van grootte.

Echter, in tegenstelling tot Bitcoin-ASICs (die alleen SHA-256 berekenen), hebben inferentie-ASICs enige flexibiliteit nodig. Modellen evolueren, architecturen veranderen en precisieschema’s verbeteren. Het trucje is om net genoeg te specialiseren - de kernpatronen hardwireden terwijl flexibiliteit behouden blijft aan de randen.

Wat maakt LLM-inferentie anders dan training

Inferentie werklasten hebben unieke kenmerken die gespecialiseerde hardware kan benutten:

Lage precisie domineert — 8-bit, 4-bit, zelfs ternaire of binaire rekenkunde werken goed voor inferentie
Geheugen is het knelpunt — Het verplaatsen van gewichten en KV-caches verbruikt veel meer energie dan rekenen
Latentie is belangrijker dan doorvoer — Gebruikers verwachten tokens binnen 200 ms
Massieve aanvraagparalleliteit — Duizenden gelijktijdige inferentie-aanvragen per chip
Voorspelbare patronen — Transformerlagen zijn zeer gestructureerd en kunnen worden hardwired
Mogelijkheden voor sparsiteit — Modellen gebruiken steeds vaker snoeien en MoE (Mixture-of-Experts) technieken

Een aangepaste inferentie-chip kan deze aannames hardwireden om 10–50× betere prestaties per watt te bereiken dan algemene doeleinden GPUs.

Wie bouwt LLM-geoptimaliseerde hardware

De inferentie-ASIC markt verhit zich met zowel gevestigde spelers als ambitieuze startups:

Onderneming	Chip / Platform	Specialiteit
Groq	LPU (Language Processing Unit)	Deterministische doorvoer voor LLMs
Etched AI	Sohu ASIC	Hardwired Transformer engine
Tenstorrent	Grayskull / Blackhole	Algemene ML met hoge-bandbreedte mesh
OpenAI × Broadcom	Aangepaste inferentie-chip	Geruchte uitrol in 2026
Intel	Crescent Island	Inferentie-alleen Xe3P GPU met 160GB HBM
Cerebras	Wafer-Scale Engine (WSE-3)	Grote on-chip geheugensnelheid

Deze zijn geen vaporware — ze worden momenteel ingezet in datacenters. Bovendien ontwerpen startups zoals d-Matrix, Rain AI, Mythic en Tenet chips vanaf nul rond transformer rekenpatronen.

Architectuur van een Transformer-inferentie ASIC

Wat ziet een transformer-geoptimaliseerde chip er onder de kabels uit?

+--------------------------------------+
|         Host Interface               |
|   (PCIe / CXL / NVLink / Ethernet)   |
+--------------------------------------+
|  On-chip Interconnect (mesh/ring)    |
+--------------------------------------+
|  Compute Tiles / Cores               |
|   — Dense matrix multiply units      |
|   — Low-precision (int8/int4) ALUs   |
|   — Dequant / Activation units       |
+--------------------------------------+
|  On-chip SRAM & KV cache buffers     |
|   — Hot weights, fused caches        |
+--------------------------------------+
|  Quantization / Dequant Pipelines    |
+--------------------------------------+
|  Scheduler / Controller              |
|   — Static graph execution engine    |
+--------------------------------------+
|  Off-chip DRAM / HBM Interface       |
+--------------------------------------+

Belangrijke architectuurkenmerken zijn:

Rekenkernen — Dichte matrixvermenigvuldigingsunits geoptimaliseerd voor int8, int4 en ternaire operaties
On-chip SRAM — Grote buffers bevatten actieve gewichten en KV-caches, minimaliseren duurzame DRAM-toegang
Streaming interconnects — Mesh-topologie stelt efficiënt schalen over meerdere chips mogelijk
Quantisatie-ingenieurs — Real-time quantisatie/dequantisatie tussen lagen
Compilerstack — Vertaalt PyTorch/ONNX-grafen direct naar chip-specifieke micro-ops
Hardwired aandacht kernels — Elimineert controlestroom overhead voor softmax en andere operaties

De ontwerpfilosofie spiegelt Bitcoin-ASICs weer: elke transistor dient het specifieke werklast. Geen verspilde silicium op functies die inferentie niet nodig heeft.

Reële benchmarks: GPUs vs. inferentie-ASICs

Hier is hoe gespecialiseerde inferentiehardware zich vergelijkt met state-of-the-art GPUs:

Model	Hardware	Doorvoer (tokens/s)	Tijd tot eerste token	Prestatievermenigvuldiger
Llama-2-70B	NVIDIA H100 (8x DGX)	~80–100	~1,7s	Baseline (1×)
Llama-2-70B	Groq LPU	241–300	0,22s	3–18× sneller
Llama-3.3-70B	Groq LPU	~276	~0,2s	Consistente 3×
Gemma-7B	Groq LPU	814	<0,1s	5–15× sneller

Bronnen: Groq.com, ArtificialAnalysis.ai, NVIDIA Developer Blog

Deze getallen illustreren niet alleen verbeteringen, maar orde van grootte winsten in zowel doorvoer als latentie.

De kritieke afwegingen

Specialisatie is krachtig, maar komt met uitdagingen:

Flexibiliteit vs. efficiëntie. Een volledig vaste ASIC schreeuwt door huidige transformermodellen, maar kan moeite hebben met morgen’s architecturen. Wat gebeurt er als aandachtmechanismen evolueren of nieuwe modelfamilies verschijnen?
Quantisatie en nauwkeurigheid. Lage precisie bespaart enorme hoeveelheden energie, maar het beheren van nauwkeurigheidsverlies vereist geavanceerde quantisatieschema’s. Niet alle modellen quantiseren soepel naar 4-bit of lager.
Software-ecosysteem. Hardware zonder robuuste compilers, kernels en frameworks is nutteloos. NVIDIA domineert nog steeds vooral vanwege het rijpe CUDA-ecosysteem. Nieuwe chipmakers moeten zwaar investeren in software.
Kosten en risico. Het uitbrengen van een chip kost tientallen miljoenen dollar en duurt 12–24 maanden. Voor startups is dit een enorme gok op architectuurveronderstellingen die mogelijk niet standhouden.

Nog steeds, op hyperschaal, vertalen zelfs 2× efficiëntiegewinnen miljarden in besparingen. Voor cloudproviders die miljoenen inferentie-aanvragen per seconde verwerken, is aangepaste silicium steeds minder onderhandelbaar.

Wat een ideaal LLM-inferentiechip eruitziet

Kenmerk	Ideaal specificatie
Proces	3–5nm node
On-chip SRAM	100MB+ nauw gekoppeld
Precisie	int8 / int4 / ternaire native ondersteuning
Doorvoer	500+ tokens/sec (70B model)
Latentie	<100ms tijd tot eerste token
Interconnect	Lage-latentie mesh of optische links
Compiler	PyTorch/ONNX → microcode toolchain
Energie	<0,3 joules per token

De toekomst: 2026–2030 en daarbuiten

Verwacht dat het inferentiehardwarelandschap zich stratificeert in drie lagen:

Trainingschips. Hoogwaardige GPUs zoals NVIDIA B200 en AMD Instinct MI400 zullen blijven domineren bij training met hun FP16/FP8 flexibiliteit en grote geheugensnelheid.
Inferentie-ASICs. Hardwired, lage-precisie transformeraccelerators zullen productie-serveerproces op hyperschaal hanteren, geoptimaliseerd voor kosten en efficiëntie.
Edge NPUs. Kleine, ultra-efficiënte chips zullen gequantiseerde LLMs brengen naar smartphones, voertuigen, IoT-apparaten en robots, waardoor op-apparaat intelligentie mogelijk is zonder afhankelijkheid van de cloud.

Buiten hardware alleen zullen we zien:

Hybride clusters — GPUs voor flexibele training, ASICs voor efficiënte serveerproces
Inferentie als dienst — Grote cloudproviders implementeren aangepaste chips (zoals AWS Inferentia, Google TPU)
Hardware-Software Co-Design — Modellen expliciet ontworpen om hardwarevriendelijk te zijn via sparsiteit, quantisatiebewustzijn en blockwise aandacht
Open standaarden — Standaardiseerde inferentie-APIs om leverancierskoppeling te voorkomen

Eindgedachten

De “ASIC-izatie” van AI-inferentie is al onderweg. Net zoals Bitcoin-mining evolueerde van CPUs naar gespecialiseerde silicium, volgt AI implementatie dezelfde weg.

De volgende revolutie in AI zal niet over grotere modellen gaan — het zal over betere chips gaan. Hardware geoptimaliseerd voor de specifieke patronen van transformer-inferentie zal bepalen wie AI economisch op schaal kan implementeren.

Net zoals Bitcoin-miners elke verloren watt optimaliseerden, zal inferentiehardware elke laatste FLOP-per-joule persen. Wanneer dat gebeurt, zal de echte doorbraak niet in de algoritmes liggen — het zal in het silicium dat ze draait.

De toekomst van AI wordt momenteel in silicium geschreven, één transistor tegelijk.