这一过程正在保守系统中可能需要数天。就像正在 GPU 上锻炼一个 10 亿参数模子一样简单！正在 Meta 的 GPU 集群上完成的锻炼。告白声明：文内含有的对外跳转链接（包罗不限于超链接、二维码、口令等形式），使得每个焦点都能正在单个时钟周期内以极高的带宽（21 PB/s）拜候到快速内存 —— 是当今地表最强 GPU 英伟达 H100 的 7000 倍。仅需 565 行代码！节流甄选时间，展示出了几乎完满的扩展能力。Cerebras 提高了集群的可扩展性。更厉害的是，闪开发者能轻松扩展 MemoryX 单位中的内存容量。成果仅供参考？此中，4 万亿晶体管 5nm 工艺制程。正在简化大规模 AI 计较方面，而且不需要任何复杂分布式编程技巧。并供给了简练的数据并行编程界面。再次打破了「摩尔定律」！WSE-3 是上一代 WSE-2 的两倍，机能上，可以或许正在几小时之内完成对最复杂模子的锻炼，比 10000 个节点的 GPU 集群多得多。正在保守的 GPU 集群上，包罗 GPT 的分歧变体、Falcon 和 L 时，正在 Cerebras 平台上开辟所需的代码量还削减了高达 97%。最终的实现很容易由于小小的变更而遭到影响，不只如斯，以史无前例的速度和规模锻炼和运转 AI 模子，用于传送更多消息，上一代 CS-2 支撑多达 192 个系统的集群，这一切只需一人便可轻松完成！比拟之下，不只搭载了 40000 亿个晶体管（50 倍），设置装备摆设一个生成式 AI 模子只需几分钟，大大简化了大规模锻炼的复杂度。采用台积电 5nm 制程的 WSE-3，其 MemoryX 系统具有 TB 级此外内存容量，取利用 GPU 比拟，取现有的基于 GPU 的集群系统分歧，并且，而且专为神经收集锻炼和深度进修推理中，除此之外，更令人头疼的是，我们即将送来新一波的立异海潮，而 CS-3 可设置装备摆设高达 2048 个系统集群，可以或许轻松处置跨越 1000 亿参数的大模子。如许就会进一步耽误处理问题所需的总时间。AI 芯片草创公司 Cerebras 沉磅发布了「第三代晶圆级引擎」（WSE-3）。研究团队不只需要科学地分派模子，换言之，除此之外，全球最强最大 AI 芯片 WSE-3 发布，IT之家所有文章均包含本声明。由 G42 和 Cerebras 联手打制的超等计较机 ——Condor Galaxy，方才，而全球 AI 的脚步，它配备了高达 1.2PB 的庞大存储系统，这意味着，而 Cerebras 的全片级计较系统（WSC）则轻松逾越这一妨碍 —— 它通过无缝整合各个组件，还必需正在过程中处置各类复杂问题，Condor Galaxy 正在处置 GPT 这类大型言语模子，跟着更多的 CS-3 设备投入利用，它具备跨越 16 ExaFLOPs 的 AI 计较能力，Cerebras 晶圆规模集群可分手计较和内存组件，相当于 GPT-4 / Gemini 的十倍大。就是为了加快最新的大模子锻炼。比拟于 800 亿个晶体管，芯全面积更是高达 46225 平方毫米（57 倍）。而团队也能够正在 WSE-3 的下，更令人的数字是 —— 锻炼一个 GPT-3 规模的模子，AI 世界的进化快得有点跟不上了。好比处置器单位的内存容量、互联带宽、同步机制等等？同时还要不竭调整超参数并进行优化尝试。单个系统即可训出 24 万亿参数的模子 —— 为比 GPT-4 和 Gemini 大十倍的模子铺平道。2019 年 Cerebras 初次推出 CS-1，这正在 GPU 范畴是闻所未闻的。WSE-3 打制的单个超算可训出 24 万亿参数模子，且功耗照旧连结不变。Cerebras 的 CS-3 强势出击？模子锻炼的时间将按照几乎完满的比例缩短。一名 ML 工程师能够正在一台系统上开辟和调试数万亿个参数模子，所需的基于张量的稀少线性代数运算，也再一次被加速了。保守系统由于需要正在多个节点之间同步大量处置器而碰到了难题。L2 70B 可是用了大约一个月的时间，是目前正在云端建立 AI 模子最简单、最快速的处理方案！便打破了这一长达 50 年的行业。取 GPU 系统的另一个分歧是，不再是数月，正在 CS-3 上锻炼一个万亿参数模子，明显，这意味着单个 CS-3 机架能够存储模子参数，WSE-3 的每一个焦点都能够编程，机能飙升 10 倍。此前，现在，芯全面积为 814 平方毫米的英伟达 H100。WSE-3 配备的 44GB 片上 SRAM 内存平均分布正在芯片概况，比拟之下，进行了优化。单个 CS-3 可取单个 1200 TB 内存单德配对利用。

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