Cerebras Recursos

A Cerebras Systems é uma empresa pioneira em computação de IA que constrói o maior e mais rápido processador de IA do mundo - o Wafer Scale Engine (WSE) - projetado para acelerar cargas de trabalho de treinamento e inferência de IA.
Ver Mais

Principais Recursos do Cerebras

Cerebras é uma empresa pioneira em computação de IA que desenvolve o maior chip de IA do mundo (Wafer Scale Engine) e supercomputadores de IA. Sua tecnologia oferece desempenho revolucionário para treinamento e inferência de IA, apresentando largura de banda de memória sem precedentes, armazenamento integrado no chip e arquitetura especializada para cargas de trabalho de IA. O chip WSE-3 mais recente da empresa oferece velocidade e eficiência superiores em comparação com soluções tradicionais de GPU, capaz de lidar com modelos de até 24 trilhões de parâmetros.
Wafer Scale Engine (WSE): O maior chip de computador do mundo, do tamanho de um prato de jantar, com 44GB de SRAM no chip e 900.000 núcleos de computação, permitindo que modelos de IA inteiros sejam armazenados diretamente no chip
Inferência de Alta Velocidade: Entrega até 2100 tokens/s para inferência de LLM, que é 68x mais rápido do que soluções em nuvem baseadas em GPU, com um terço do custo e um sexto do consumo de energia
Arquitetura de Memória Integrada: Apresenta 21 petabytes/s de largura de banda de memória agregada (7000x a do Nvidia H100), eliminando gargalos tradicionais de memória no processamento de IA
Modelo de Programação Simplificado: Elimina a necessidade de programação distribuída complexa e gerenciamento de cluster através de uma plataforma de software integrada compatível com TensorFlow e PyTorch

Casos de Uso do Cerebras

Treinamento de Modelos de Linguagem Grande: Acelera o treinamento de modelos de linguagem massivos de meses para horas, suportando modelos com bilhões a trilhões de parâmetros
Desenvolvimento de IA em Saúde: Faz parcerias com instituições como a Mayo Clinic para desenvolver modelos de IA especializados para aplicações e pesquisas em saúde
Computação de Alto Desempenho: Alimenta centros de supercomputação e instalações de pesquisa para computação científica e simulações complexas
Inferência de IA Empresarial: Fornece serviços de inferência de alta velocidade e custo-efetivos para empresas que implantam grandes modelos de IA em ambientes de produção

Vantagens

Velocidade de processamento e eficiência sem precedentes para cargas de trabalho de IA
Programação e implantação simplificadas em comparação com sistemas distribuídos
Largura de banda de memória superior e arquitetura integrada

Desvantagens

Alto custo de investimento inicial
Forte dependência de um único cliente (G42) para receita
Tecnologia relativamente nova com histórico limitado em comparação com soluções estabelecidas

Tendências de Tráfego Mensal do Cerebras

A Cerebras registrou uma queda de 6,2% no tráfego, atingindo 435,6 mil visitas. Sem atualizações específicas de produtos em novembro de 2024, o declínio pode ser atribuído a flutuações normais do mercado ou ao aumento da concorrência de players estabelecidos como a Nvidia.

Ver histórico de tráfego

Ferramentas de IA Mais Recentes Semelhantes a Cerebras

Tomat
Tomat
Tomat.AI é um aplicativo de desktop alimentado por IA que permite aos usuários explorar, analisar e automatizar facilmente grandes arquivos CSV e Excel sem codificação, apresentando processamento local e capacidades avançadas de manipulação de dados.
Data Nuts
Data Nuts
A DataNuts é um provedor abrangente de soluções de gerenciamento de dados e análise que se especializa em soluções de saúde, migração para a nuvem e capacidades de consulta a banco de dados impulsionadas por IA.
CogniKeep AI
CogniKeep AI
CogniKeep AI é uma solução de IA privada de nível empresarial que permite às organizações implantar capacidades de IA seguras e personalizáveis dentro de sua própria infraestrutura, mantendo total privacidade e segurança dos dados.
EasyRFP
EasyRFP
EasyRFP é um kit de ferramentas de computação de borda alimentado por IA que agiliza as respostas a RFP (Pedido de Proposta) e possibilita fenotipagem de campo em tempo real por meio de tecnologia de aprendizado profundo.