Cerebras presenta WSE-3 el chip de IA más grande del mundo para entrenar modelos 🚀

El rendimiento de un solo chip del tamaño de una oblea de semiconductor se ha duplicado, lo que le permite manejar eficientemente grandes modelos de lenguaje con decenas de trillones de parámetros.

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La startup de inteligencia artificial Cerebras revela la mayor chip, WSE-3, para IA generativa.

La carrera por modelos de IA más grandes y mejores se está calentando, y Cerebras Systems, un importante competidor de Nvidia, acaba de revelar su última creación, el motor de escala de obleas 3 (WSE-3). Este chip de IA de tercera generación, el semiconductor más grande del mundo, está listo para revolucionar la industria.

Introducción

La demanda de modelos de IA más potentes sigue empujando los límites de la tecnología de chips. Cerebras Systems, conocido por su innovación en el campo, acaba de presentar el WSE-3, el chip de IA más grande del mundo. Este innovador chip está diseñado específicamente para entrenar modelos de IA, optimizando sus pesos neuronales para mejorar su funcionalidad. En este artículo, exploraremos las características del WSE-3, analizaremos su impacto en la industria y discutiremos sus perspectivas futuras.

La Potencia WSE-3

Con impresionantes mejoras de rendimiento, el WSE-3 establece un nuevo estándar para los chips de IA. Con un doble aumento de la capacidad de instrucción, de 62.5 petaFLOPs a impresionantes 125 petaFLOPs, este chip tiene un gran impacto. Además, su recuento de transistores también ha visto un aumento significativo, con 4 billones de transistores en comparación con los 2.6 billones de su predecesor. Construido con tecnología de 5 nanómetros, el WSE-3 utiliza la experiencia en fabricación de TSMC, uno de los principales fabricantes de chips del mundo.

Un Verdadero Paso de la Ley de Moore

Andrew Feldman, cofundador y CEO de Cerebras Systems, enfatizó la importancia del WSE-3 en términos de la Ley de Moore. La Ley de Moore establece que la circuitería de los chips se duplica aproximadamente cada 18 meses. Feldman declaró que el WSE-3 representa un verdadero paso en la Ley de Moore, ofreciendo el doble de rendimiento manteniendo el mismo consumo de energía y precio. Este avance es una largamente esperada innovación en la industria.

El Tamaño Importa

En cuanto al tamaño del chip, el WSE-3 eclipsa a sus competidores, especialmente a la GPU H100 de Nvidia. Feldman comparó ambos, resaltando la gran diferencia de potencia. El WSE-3 es un colosal 57 veces más grande que la oferta de Nvidia, con 52 veces más núcleos, 800 veces más memoria integrada y más de 3,700 veces más ancho de banda de tejido. Estas impresionantes estadísticas sientan las bases para el sobresaliente rendimiento del WSE-3.

El Equilibrio Perfecto

Cerebras ha logrado el equilibrio perfecto entre la computación y la memoria en el WSE-3. Al aumentar ligeramente el contenido de memoria y el número de núcleos de cálculo, han creado un chip que optimiza ambos aspectos. Feldman afirma que creen haber logrado la síntesis ideal entre la computación y la memoria, proporcionando el mejor rendimiento para el entrenamiento de IA.

Reescribiendo el Reglamento sobre los Tiempos de Entrenamiento

El WSE-3 ofrece inmensas capacidades de computación, capaz de manejar un gran modelo de lenguaje teórico con asombrosos 24 billones de parámetros. Esto es una orden de magnitud mayor que las mejores herramientas de IA generativa como el GPT-4 de OpenAI, que se rumorea que tiene solo 1 billón de parámetros. La máquina de Cerebras permite la ejecución de los 24 billones de parámetros completos en un solo dispositivo. En comparación, las GPU requieren una programación considerablemente más compleja y significativamente más líneas de código para lograr resultados similares.

Preguntas y respuestas

P: ¿Cómo se compara el WSE-3 con otros chips de IA en términos de tamaño?

R: El WSE-3 es el chip de IA más grande disponible, eclipsando a sus competidores. En comparación con la GPU H100 de Nvidia, es 57 veces más grande y ofrece significativamente más núcleos, memoria integrada y ancho de banda de tejido.

P: ¿Cuál es la importancia de las capacidades de cálculo y memoria aumentadas del WSE-3?

R: Al lograr el equilibrio adecuado entre la computación y la memoria, el WSE-3 logra un rendimiento óptimo para el entrenamiento de IA. Esto garantiza que los modelos puedan ser entrenados de forma más rápida y eficiente.

P: ¿Cómo simplifica la programación el WSE-3 en comparación con las GPUs?

R: La máquina de Cerebras es más fácil de programar que las GPUs. Mientras que las GPUs requieren una programación compleja, el WSE-3 reduce las líneas de código necesarias para lograr resultados similares, haciéndolo más accesible y fácil de usar.

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P: ¿Cómo se compara el rendimiento del WSE-3 con otros chips de IA?

R: El WSE-3 ofrece un rendimiento excepcional, logrando 125 petaFLOPs de rendimiento de instrucciones. Esta inmensa potencia computacional permite manejar grandes modelos de lenguaje con hasta 24 billones de parámetros, diferenciándolo de sus competidores.

Una Asociación para una Inferencia Mejorada

Además de las notables capacidades de entrenamiento del WSE-3, Cerebras se ha asociado con el gigante de chips Qualcomm para mejorar el proceso de inferencia. Al utilizar el procesador de IA 100 de Qualcomm, Cerebras tiene como objetivo reducir el costo de ejecutar modelos de IA generativos en producción. A través de técnicas como la dispersión, decodificación especulativa y búsqueda de arquitectura de red, Cerebras y Qualcomm han logrado mejoras significativas en el rendimiento de inferencia.

Mirando hacia el Futuro

La introducción del WSE-3 marca un momento crucial en el desarrollo de chips de IA. Con su rendimiento innovador y eficiencia, este chip establece nuevos estándares para la industria. A medida que los modelos de IA continúan creciendo en tamaño y complejidad, chips como el WSE-3 jugarán un papel crucial en el avance del campo.

Conclusión

El WSE-3 de Cerebras es un testimonio de la persecución continua de modelos de IA más potentes. Con su tamaño, rendimiento y optimización para entrenamiento sin precedentes, el WSE-3 está listo para revolucionar la industria. Este chip representa un gran avance, brindando capacidades computacionales mejoradas que impulsarán los avances en la investigación y desarrollo de IA.

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