Cerebras Introducción
Cerebras Systems es una empresa pionera en computación de IA que construye el procesador de IA más grande y rápido del mundo: el Wafer Scale Engine (WSE), diseñado para acelerar las cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de IA.
Ver másQué es Cerebras
Fundada en 2015, Cerebras Systems es una empresa estadounidense de inteligencia artificial con sede en Sunnyvale, con oficinas en San Diego, Toronto y Bangalore. La empresa se especializa en desarrollar revolucionarios chips de computadora a escala de oblea y sistemas de IA para aplicaciones complejas de aprendizaje profundo. Su producto insignia, el Cerebras Wafer Scale Engine (WSE), es el chip de computadora más grande jamás construido, del tamaño de un plato de cena, que contiene más de 1.2 billones de transistores. La empresa ha solicitado recientemente una oferta pública inicial y está valorada en más de 4 mil millones de dólares, marcando su posición significativa en el mercado de hardware de IA.
¿Cómo funciona Cerebras?
La tecnología de Cerebras se centra en su Wafer Scale Engine (WSE) y sistemas CS, que integran computación, memoria y tejido de interconexión en un solo chip masivo. A diferencia de las GPUs tradicionales que luchan por mover datos entre la memoria y los núcleos de computación, la arquitectura de Cerebras mantiene todas las capas del modelo almacenadas directamente en el chip, lo que permite un procesamiento mucho más rápido. El último chip WSE-3 ofrece 125 petaflops de potencia de computación y cuenta con 44GB de memoria SRAM en el chip con un ancho de banda de 21 PB/s. A través de su servicio de Inferencia de Cerebras, ofrecen acceso a su tecnología a través de API, permitiendo a los desarrolladores ejecutar modelos de IA como LLaMA 3.1 de Meta a velocidades de hasta 2,100 tokens por segundo, significativamente más rápido que las soluciones basadas en GPU.
Beneficios de Cerebras
La solución de Cerebras ofrece varias ventajas clave: proporciona un rendimiento hasta 20 veces más rápido que las alternativas basadas en GPU, mientras utiliza solo una sexta parte del consumo de energía; mantiene una precisión de vanguardia al permanecer en el dominio de 16 bits para la inferencia; elimina la complejidad de la computación distribuida ya que todo el modelo cabe en un solo chip; y proporciona soluciones rentables con costos de inferencia reportados de ser un tercio de las plataformas en la nube tradicionales. Estos beneficios la hacen particularmente atractiva para los desarrolladores que trabajan en aplicaciones de IA en tiempo real o de alto volumen, especialmente en sectores como la salud, la energía y la computación científica.
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