Cerebras Systems rewolucjonizuje wnioskowanie AI: Trzykrotnie szybsze działanie dzięki Llama 3.1-70B, przetwarzając 2,100 tokenów na sekundę.
Sztuczna inteligencja (AI) rozwija się w zawrotnym tempie, jednak wraz z tym postępem pojawiają się liczne wyzwania techniczne, które muszą zostać pokonane, aby technologia mogła w pełni rozwinąć swój potencjał. Jednym z kluczowych problemów, z jakim boryka się obecnie społeczność zajmująca się AI, jest wydajność wnioskowania. Modele językowe o dużej skali, takie jak te wykorzystywane w aplikacjach opartych na GPT, wymagają ogromnych zasobów obliczeniowych. Wąskim gardłem staje się etap wnioskowania – moment, w którym wytrenowany model generuje odpowiedzi lub przewidywania. Na tym etapie obecne rozwiązania sprzętowe często nie nadążają, co sprawia, że proces staje się wolny, energochłonny i kosztowny. W miarę jak modele stają się coraz większe, tradycyjne rozwiązania oparte na GPU nie są już w stanie zapewnić odpowiedniej szybkości i efektywności, co ogranicza potencjał AI w zastosowaniach wymagających natychmiastowych odpowiedzi. Sytuacja ta stawia przed nami wyzwanie w postaci konieczności opracowania szybszych i bardziej efektywnych rozwiązań, które sprostają rosnącym wymaganiom współczesnych obciążeń obliczeniowych związanych z AI.
Cerebras Systems przyspiesza wnioskowanie trzykrotnie! Llama 3.1-70B osiąga 2 100 tokenów na sekundę
Firma Cerebras Systems ogłosiła znaczący przełom, twierdząc, że jej proces wnioskowania jest teraz trzykrotnie szybszy niż wcześniej. Udało się to osiągnąć, przetwarzając imponujące 2 100 tokenów na sekundę z modelem Llama 3.1-70B. Oznacza to, że Cerebras Systems jest obecnie 16 razy szybszy niż najszybsze dostępne rozwiązania oparte na GPU. Taki skok wydajności można porównać do zmiany całej generacji technologii GPU, jak przejście z NVIDIA A100 na H100, ale osiągnięte to zostało wyłącznie dzięki aktualizacjom oprogramowania. Co więcej, nie tylko większe modele korzystają z tego przyspieszenia – firma Cerebras oferuje 8-krotną szybkość w porównaniu do GPU przy pracy z modelem Llama 3.1-3B, który jest 23 razy mniejszy. Takie imponujące osiągnięcia podkreślają obietnicę, jaką niesie Cerebras, oferując szybkie i wydajne wnioskowanie na niespotykaną dotąd skalę.
Ulepszenia techniczne i korzyści
Za najnowszym skokiem wydajności Cerebras stoją liczne innowacje techniczne, które fundamentalnie poprawiają proces wnioskowania. Kluczowe algorytmy, takie jak mnożenie macierzy (MatMul), operacje redukcji i rozgłaszania oraz operacje elementarne, zostały na nowo napisane i zoptymalizowane pod kątem szybkości. Firma wdrożyła również asynchroniczne obliczenia I/O układów scalonych na waflach, co pozwala na jednoczesną komunikację danych i obliczenia, maksymalnie wykorzystując dostępne zasoby. Dodatkowo wprowadzono zaawansowaną spekulatywną dekodację, która skutecznie redukuje opóźnienia bez uszczerbku na jakości generowanych tokenów. Co kluczowe, Cerebras utrzymał 16-bitową precyzję oryginalnych wag modelu, co gwarantuje, że zwiększenie szybkości nie wpływa na dokładność działania modelu. Wszystkie te optymalizacje zostały dokładnie zweryfikowane przy pomocy analiz sztucznej inteligencji, aby zapewnić, że nie wpłyną one negatywnie na jakość wyników, co czyni system Cerebras nie tylko szybszym, ale także godnym zaufania w zastosowaniach klasy korporacyjnej.
Potencjał transformacyjny i zastosowania w świecie rzeczywistym
Konsekwencje tego wzrostu wydajności są dalekosiężne, zwłaszcza gdy weźmiemy pod uwagę praktyczne zastosowania dużych modeli językowych w sektorach takich jak opieka zdrowotna, rozrywka czy komunikacja w czasie rzeczywistym. Przykładem może być firma farmaceutyczna GSK, która podkreśla, jak poprawiona szybkość wnioskowania Cerebras fundamentalnie zmienia proces odkrywania nowych leków. Według Kima Bransona, wiceprezesa ds. AI/ML w GSK, postępy Cerebras w dziedzinie AI pozwalają inteligentnym agentom badawczym pracować szybciej i skuteczniej, co daje kluczową przewagę w konkurencyjnej dziedzinie badań medycznych. Podobnie platforma LiveKit – która zasila tryb głosowy ChatGPT – odnotowała znaczną poprawę wydajności. Russ d’Sa, dyrektor generalny LiveKit, zauważył, że to, co wcześniej było najwolniejszym etapem w ich procesie AI, stało się teraz najszybszym. Ta transformacja umożliwia natychmiastowe przetwarzanie głosu i wideo, otwierając nowe możliwości dla zaawansowanego rozumowania, inteligentnych aplikacji w czasie rzeczywistym oraz umożliwiając do 10 razy więcej kroków rozumowania bez zwiększania opóźnień. Dane pokazują, że te ulepszenia nie są jedynie teoretyczne – aktywnie przekształcają one przepływy pracy i redukują wąskie gardła operacyjne w różnych branżach.
Podsumowanie
Cerebras Systems po raz kolejny udowodnił swoje zaangażowanie w przesuwanie granic technologii wnioskowania AI. Dzięki trzykrotnemu zwiększeniu prędkości wnioskowania i możliwości przetwarzania 2 100 tokenów na sekundę z modelem Llama 3.1-70B, Cerebras ustanawia nowy standard tego, co jest możliwe w dziedzinie sprzętu AI. Skupiając się zarówno na optymalizacjach sprzętowych, jak i programowych, firma pomaga AI przekraczać dotychczasowe ograniczenia – nie tylko w zakresie szybkości, ale także efektywności i skalowalności. Ten najnowszy skok oznacza więcej aplikacji inteligentnych w czasie rzeczywistym, bardziej zaawansowane rozumowanie AI i płynniejsze, bardziej interaktywne doświadczenia użytkownika. W miarę jak postępujemy naprzód, tego rodzaju innowacje będą kluczowe, aby AI pozostała siłą transformacyjną w różnych sektorach. Dzięki Cerebras przyszłość wnioskowania AI wygląda szybciej, inteligentniej i bardziej obiecująco niż kiedykolwiek.
