Cerebras, una delle aziende più attive nel settore dell’intelligenza artificiale, ha introdotto una soluzione innovativa: Cerebras Inference, progettata per superare le sfide di velocità e memoria, offrendo una potenza di calcolo senza precedenti per l’inferenza AI.
Cerebras e il superamento delle limitazioni delle GPU tradizionali
Secorando Cerebras, le GPU soffrono di limiti significativi in termini di larghezza di banda della memoria, che impediscono la generazione rapida di token. Ogni modello di linguaggio come Llama3.1-70B richiede un’enorme quantità di memoria per funzionare, con la necessità di trasferire ogni parametro dalla memoria ai core di calcolo per ogni token generato. Questa operazione, che deve essere ripetuta per ogni parola generata, rallenta significativamente 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 relativi 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 di una GPU H100.
La SRAM (Static Random Access Memory) è un tipo di memoria a semiconduttore che, a differenza della DRAM (Dynamic Random Access Memory), non necessita di rinfrescare i dati periodicamente per mantenerli. Questo è possibile grazie all’architettura della SRAM, che utilizza celle di memoria composte da latches bistabili, ognuna delle quali richiede tipicamente sei transistor per conservare un singolo bit di informazione.
Grazie alla sua capacità di mantenere i dati in modo stabile finché c’è alimentazione, la SRAM è estremamente veloce e viene utilizzata in contesti dove la rapidità di accesso ai dati è essenziale, come nelle cache dei processori e nelle memorie di buffer di alta velocità. Tuttavia, questa tecnologia ha anche i suoi svantaggi: la SRAM è più costosa e meno densa della DRAM, il che significa che occupa più spazio fisico e ha un costo superiore per la stessa quantità di memoria
Le Caratteristiche distintive di Cerebras Inference
Architettura Wafer Scale Engine: Integrando 44 GB di SRAM, la WSE-3 elimina la necessità di memoria esterna, consentendo una larghezza di banda di 21 petabyte/s, superando di 7.000 volte le GPU tradizionali.
Precisione a 16-bit: Mantiene i pesi dei modelli a 16-bit, garantendo una precisione superiore rispetto alle soluzioni che riducono la precisione a 8-bit.
API Accessibile: Disponibile tramite un’API facilmente integrabile, con un’offerta di 1 milione di token gratuiti al giorno per sviluppatori.
Supporto per Modelli su Larga Scala: Progettato per modelli da miliardi a trilioni di parametri, con capacità di gestione multi-sistema per modelli oltre i 20 miliardi di parametri.
Applicazioni in Tempo Reale: Abilita tecniche avanzate come lo scaffolding, migliorando l’intelligenza e la performance dei modelli AI.
Prestazioni e precisione
Cerebras Inference garantisce non solo velocità, ma anche precisione. A differenza di altre soluzioni che riducono la precisione dei pesi dei modelli da 16-bit a 8-bit, spesso a scapito della precisione, Cerebras mantiene la precisione a 16-bit per garantire risposte accurate e affidabili. Questo approccio si traduce in un miglioramento delle prestazioni fino al 5% rispetto ai modelli con pesi a 8-bit, specialmente in compiti complessi come conversazioni multi-turn, calcoli matematici e ragionamenti.
API di inferenza Cerebras
Cerebras Inference è disponibile tramite un’API che consente agli sviluppatori di integrare facilmente queste capacità di inferenza nei loro sistemi, semplicemente sostituendo la chiave API. Questa API è progettata per fornire le migliori combinazioni di prestazioni, velocità, precisione e costi, con un’offerta iniziale di 1 milione di token gratuiti al giorno per gli sviluppatori.
L’importanza della velocità di inferenza
La velocità di inferenza non è solo una questione di metriche grezze, ma ha un impatto diretto sulla capacità di implementare flussi di lavoro AI complessi e di 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 in vari settori, la necessità di soluzioni di inferenza veloci, precise e cost-efficient è più rilevante che mai. Cerebras Inference vuole posizionarsicome la soluzione leader in questo panorama, offrendo un vantaggio competitivo significativo per le aziende e gli sviluppatori che cercano di sfruttare al meglio il potenziale dell’AI.
