Cerebras Особенности

Cerebras Systems — это пионерская компания в области вычислений ИИ, создающая самый большой и самый быстрый процессор ИИ в мире — Wafer Scale Engine (WSE) — разработанный для ускорения рабочих нагрузок на обучение и вывод ИИ.
Посмотреть больше

Ключевые особенности Cerebras

Cerebras - это передовая компания в области вычислений для ИИ, разрабатывающая крупнейший в мире чип для ИИ (Wafer Scale Engine) и суперкомпьютеры для ИИ. Их технология предлагает революционную производительность для обучения и инференса ИИ, обладая беспрецедентной пропускной способностью памяти, интегрированным на-чиповым хранилищем и специализированной архитектурой для задач ИИ. Последний чип WSE-3 компании обеспечивает превосходную скорость и эффективность по сравнению с традиционными решениями на основе GPU, способен обрабатывать модели с до 24 триллионов параметров.
Чип Wafer Scale Engine (WSE): Крупнейший в мире компьютерный чип, размером с тарелку, с 44 ГБ на-чиповой памяти SRAM и 900 000 вычислительных ядер, что позволяет хранить всю модель ИИ непосредственно на чипе
Высокоскоростной инференс: Обеспечивает до 2100 токенов/с для инференса больших языковых моделей, что в 68 раз быстрее, чем облачные решения на основе GPU, с одной третью стоимости и одной шестой потребления энергии
Интегрированная архитектура памяти: Обладает агрегатной пропускной способностью памяти 21 петабайт/с (7000 раз больше, чем у Nvidia H100), что устраняет традиционные узкие места в обработке ИИ
Упрощенная модель программирования: Устраняет необходимость в сложном распределенном программировании и управлении кластерами благодаря интегрированной программной платформе, совместимой с TensorFlow и PyTorch

Варианты использования Cerebras

Обучение больших языковых моделей: Ускоряет обучение огромных языковых моделей с месяцев до часов, поддерживая модели с миллиардами до триллионов параметров
Разработка ИИ в здравоохранении: Сотрудничает с учреждениями, такими как Mayo Clinic, для разработки специализированных моделей ИИ для медицинских приложений и исследований
Высокопроизводительные вычисления: Обеспечивает суперкомпьютерные центры и исследовательские учреждения для научных вычислений и сложных симуляций
Инференс ИИ в корпоративном секторе: Предоставляет высокоскоростные, экономически эффективные услуги инференса для компаний, внедряющих большие модели ИИ в производственные среды

Преимущества

Беспрецедентная скорость и эффективность обработки для задач ИИ
Упрощенное программирование и развертывание по сравнению с распределенными системами
Превосходная пропускная способность памяти и интегрированная архитектура

Недостатки

Высокие первоначальные затраты
Сильная зависимость от одного клиента (G42) для выручки
Относительно новая технология с ограниченным опытом по сравнению с устоявшимися решениями

Тенденции ежемесячного трафика Cerebras

Cerebras испытал 6,2% снижение трафика, достигнув 435,6 тыс. посещений. Без конкретных обновлений продукта в ноябре 2024 года снижение может быть связано с обычными колебаниями рынка или усилением конкуренции со стороны таких известных игроков, как Nvidia.

Посмотреть историю трафика

Последние ИИ-инструменты, похожие на Cerebras

Tomat
Tomat
Tomat.AI - это настольное приложение на основе ИИ, которое позволяет пользователям легко исследовать, анализировать и автоматизировать большие файлы CSV и Excel без программирования, предлагая локальную обработку и расширенные возможности манипуляции данными.
Data Nuts
Data Nuts
DataNuts — это комплексный поставщик решений для управления и аналитики данных, специализирующийся на решениях для здравоохранения, миграции в облако и возможностях запросов к базам данных с использованием AI.
CogniKeep AI
CogniKeep AI
CogniKeep AI - это частное, корпоративное решение на основе ИИ, которое позволяет организациям развертывать безопасные, настраиваемые возможности ИИ в своей собственной инфраструктуре, при этом сохраняя полную конфиденциальность и безопасность данных.
EasyRFP
EasyRFP
EasyRFP — это ИИ-технология для вычислений на краю, которая упрощает ответы на RFP (запросы предложений) и позволяет проводить реальное время полевой фенотипизации с использованием технологий глубокого обучения.