Come Cerebras Inference sta superando le GPU: scopri la rivoluzione AI

Cerebras Systems ha recentemente introdotto una soluzione innovativa nel campo dell’intelligenza artificiale: Cerebras Inference. Questa tecnologia è stata progettata per superare le sfide di velocità e memoria, offrendo una potenza di calcolo senza precedenti per l’inferenza AI. Tradizionalmente, le GPU soffrono di limitazioni nella larghezza di banda della memoria, che impediscono la generazione rapida di token. Modelli di linguaggio come Llama3.1-70B richiedono una quantità enorme di memoria, necessitando di trasferire ogni parametro dalla memoria ai core di calcolo per ogni token generato, rallentando così il processo di inferenza.

Cerebras affronta questo problema con la sua architettura Wafer Scale Engine (WSE), che integra 44 GB di SRAM su un singolo chip, eliminando la necessità di memoria esterna e i colli di bottiglia di larghezza di banda. Con una larghezza di banda complessiva di 21 petabyte al secondo, il WSE-3 di Cerebras offre una potenza di elaborazione e una velocità di inferenza senza precedenti, superando di 7.000 volte la larghezza di banda delle GPU H100.

SRAM (Static Random Access Memory) è una memoria a semiconduttore che, a differenza della DRAM, non necessita di rinfrescare i dati periodicamente. Questa caratteristica è resa possibile grazie all’architettura che utilizza celle di memoria formate da latches bistabili, richiedendo sei transistor per conservare un singolo bit di informazione. La capacità di mantenere i dati stabili senza alimentazione rende l’SRAM estremamente veloce, utilizzata in contesti dove la rapidità di accesso ai dati è essenziale, come le cache dei processori e le memorie di buffer di alta velocità. Tuttavia, l’SRAM ha anche svantaggi: è più costosa e meno densa della DRAM, occupando più spazio fisico e con un costo superiore per la stessa quantità di memoria.

Caratteristiche Distintive di Cerebras Inference

L’architettura Wafer Scale Engine di Cerebras, integrando 44 GB di SRAM, elimina la necessità di memoria esterna, offrendo una larghezza di banda di 21 petabyte al secondo, superando di 7.000 volte le GPU tradizionali. La precisione a 16-bit mantiene i pesi dei modelli a 16-bit, garantendo una precisione superiore rispetto alle soluzioni a 8-bit. Inoltre, l’API accessibile offre un milione di token gratuiti al giorno per gli sviluppatori, facilitando l’integrazione delle capacità di inferenza nei sistemi esistenti.

Cerebras Inference è progettato per supportare modelli su larga scala, da miliardi a trilioni di parametri, con la gestione multi-sistema per modelli oltre i 20 miliardi di parametri. Questa tecnologia abilita applicazioni in tempo reale, migliorando l’intelligenza e le performance dei modelli AI attraverso tecniche avanzate come lo scaffolding.

Applicazioni e Vantaggi di Cerebras Inference

Cerebras Inference garantisce velocità e precisione, mantenendo una precisione a 16-bit per risposte accurate e affidabili. Questo si traduce in un miglioramento delle prestazioni fino al 5% rispetto ai modelli a 8-bit, specialmente in compiti complessi come conversazioni multi-turn, calcoli matematici e ragionamenti. Disponibile tramite un’API per sviluppatori, Cerebras Inference permette di integrare capacità di inferenza nei sistemi esistenti, sostituendo le chiavi API.

L’importanza della velocità di inferenza risiede nella capacità di implementare flussi di lavoro AI complessi e migliorare l’intelligenza in tempo reale dei modelli di linguaggio. La possibilità di eseguire tecniche avanzate come lo scaffolding in tempo reale su hardware Cerebras rappresenta un salto quantico nelle capacità dell’AI. Con la crescente adozione di modelli di linguaggio su larga scala, la necessità di soluzioni di inferenza veloci, precise e cost-efficient è sempre più rilevante. Cerebras Inference si posiziona come una soluzione leader, offrendo un vantaggio competitivo per aziende e sviluppatori che vogliono sfruttare il potenziale dell’AI.

Impatto sul Mercato e Concorrenza

Cerebras Systems ha lanciato martedì uno strumento per sviluppatori di AI che consente di accedere ai chip di dimensioni superiori della startup per applicazioni, offrendo un’opzione più economica rispetto ai processori Nvidia standard. L’accesso alle unità di elaborazione grafica (GPU) di Nvidia è spesso tramite provider di cloud computing per addestrare e distribuire modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni per applicazioni come ChatGPT di OpenAI, un processo difficile e costoso che gli sviluppatori chiamano inferenza.

“Offriamo prestazioni non raggiunte da una GPU”, ha dichiarato Andrew Feldman, CEO di Cerebras, in un’intervista. “Lo facciamo con la massima precisione e offriamo al prezzo più basso.” Feldman prevede che la parte di inferenza del mercato dell’AI in rapida crescita varrà decine di miliardi di dollari se consumatori e aziende adotteranno strumenti AI. L’azienda di Sunnyvale, California, prevede di offrire diversi prodotti di inferenza tramite chiave per sviluppatori e cloud, vendendo sistemi di AI ai clienti per gestire i propri centri dati.

I chip di Cerebras, delle dimensioni di un piatto da pranzo e chiamati Wafer Scale Engines, evitano i problemi dell’elaborazione dei dati di AI: i dati dei modelli di grandi dimensioni AI non si adattano a un singolo chip e possono richiedere centinaia o migliaia di chip collegati. I chip di Cerebras possono ottenere prestazioni più veloci, secondo Feldman. L’azienda prevede di far pagare agli utenti 10 centesimi per milione di token, con le aziende che misurano la quantità di dati in uscita da un modello di grandi dimensioni. Cerebras punta alla quotazione in borsa e ha depositato un prospetto confidenziale presso la Securities and Exchange Commission questo mese.

Bullet Executive Summary

Cerebras Inference rappresenta una svolta significativa nel campo dell’intelligenza artificiale, offrendo una soluzione di inferenza AI che supera le limitazioni delle GPU tradizionali. Con la sua architettura Wafer Scale Engine, Cerebras offre una larghezza di banda di 21 petabyte al secondo, superando di 7.000 volte le GPU H100. La precisione a 16-bit e l’API accessibile rendono questa tecnologia una scelta ideale per sviluppatori e aziende che cercano di implementare modelli di linguaggio su larga scala con velocità e precisione senza precedenti.

L’inferenza AI è una componente cruciale del moderno panorama dell’intelligenza artificiale. La capacità di eseguire inferenze rapide e precise permette di implementare flussi di lavoro complessi e migliorare l’intelligenza in tempo reale dei modelli di linguaggio. Cerebras Inference, con la sua architettura avanzata e le sue capacità di elaborazione, rappresenta un salto quantico nelle capacità dell’AI, offrendo un vantaggio competitivo per aziende e sviluppatori.

In conclusione, la tecnologia di Cerebras non solo risponde alle esigenze attuali del mercato dell’AI, ma apre anche nuove opportunità per applicazioni avanzate in tempo reale. La precisione e la velocità offerte da Cerebras Inference sono destinate a trasformare il modo in cui i modelli di linguaggio vengono implementati e utilizzati, segnando l’inizio di una nuova era nell’intelligenza artificiale.