Sztuczna inteligencja (AI) rozwija się w zawrotnym tempie, ale wraz z jej rozwojem pojawiają się liczne wyzwania techniczne, które muszą zostać pokonane, aby technologia ta mogła w pełni rozkwitnąć. Jednym z najważniejszych wyzwań, przed którymi stajemy obecnie, jest wydajność wnioskowania. Duże modele językowe (LLM), takie jak te używane w aplikacjach opartych na GPT, wymagają ogromnych zasobów obliczeniowych. Wąskim gardłem jest proces wnioskowania – etap, na którym wytrenowane modele generują odpowiedzi lub prognozy. Ten proces często napotyka ograniczenia wynikające z możliwości obecnych rozwiązań sprzętowych, co sprawia, że jest on powolny, energochłonny i kosztowny. Wraz z rozwojem coraz większych modeli, tradycyjne rozwiązania oparte na GPU zaczynają nie nadążać pod względem prędkości i efektywności, co ogranicza potencjał sztucznej inteligencji w zastosowaniach w czasie rzeczywistym. Ta sytuacja stwarza potrzebę opracowania szybszych i bardziej efektywnych rozwiązań, które sprostają wymaganiom nowoczesnych obciążeń AI.
Cerebras Systems zwiększa prędkość wnioskowania trzykrotnie! Llama 3.1-70B osiąga 2100 tokenów na sekundę
Firma Cerebras Systems dokonała ogromnego przełomu, ogłaszając, że jej proces wnioskowania jest teraz trzykrotnie szybszy niż wcześniej. Firma osiągnęła zdumiewającą wydajność na poziomie 2100 tokenów na sekundę z modelem Llama 3.1-70B. Oznacza to, że Cerebras Systems jest obecnie 16 razy szybszy od najszybszego rozwiązania GPU dostępnego na rynku. Ten skok wydajności można porównać do zmiany pokoleniowej w technologii GPU, jak przeskok z NVIDIA A100 do H100, jednak cały ten postęp został osiągnięty dzięki aktualizacji oprogramowania. Co istotne, nie tylko większe modele czerpią korzyści z tego wzrostu – Cerebras oferuje prędkość 8 razy większą niż GPU używane do obsługi mniejszych modeli, takich jak Llama 3.1-3B, który jest 23 razy mniejszy. Takie imponujące wyniki podkreślają potencjał, jaki Cerebras wnosi do branży, umożliwiając dostęp do szybkiego i wydajnego wnioskowania na niespotykaną dotąd skalę.
Ulepszenia techniczne i korzyści
Osiągnięcie tego przełomu w wydajności było możliwe dzięki licznym innowacjom technologicznym, które fundamentalnie usprawniły proces wnioskowania. Kluczowe operacje, takie jak mnożenie macierzy (MatMul), redukcja/transmisja i operacje elementarne zostały całkowicie przepisane i zoptymalizowane pod kątem prędkości. Firma Cerebras wprowadziła również asynchroniczne obliczenia wejścia/wyjścia na płytkach krzemowych, które umożliwiają równoczesną komunikację danych i obliczenia, maksymalizując wykorzystanie dostępnych zasobów. Dodatkowym usprawnieniem jest zaawansowane dekodowanie spekulacyjne, które skutecznie zmniejsza opóźnienia bez utraty jakości generowanych tokenów. Co istotne, Cerebras zachował precyzję 16-bitową dla wag modelu, co oznacza, że wzrost prędkości nie odbywa się kosztem dokładności modelu. Wszystkie te optymalizacje zostały potwierdzone poprzez skrupulatne analizy, aby zapewnić, że nie obniżają jakości wyjściowej, co czyni system Cerebras nie tylko szybszym, ale również godnym zaufania w zastosowaniach korporacyjnych.
Transformacyjny potencjał i zastosowania w świecie rzeczywistym
Konsekwencje tego skoku wydajności są daleko idące, zwłaszcza gdy weźmiemy pod uwagę praktyczne zastosowania dużych modeli językowych (LLM) w takich sektorach jak opieka zdrowotna, rozrywka czy komunikacja w czasie rzeczywistym. GSK, gigant farmaceutyczny, zwrócił uwagę na to, jak poprawiona prędkość wnioskowania firmy Cerebras fundamentalnie zmienia proces odkrywania leków. Jak powiedział Kim Branson, wiceprezes ds. AI/ML w GSK, postępy w AI osiągnięte przez Cerebras umożliwiają inteligentnym agentom badawczym działać szybciej i skuteczniej, dając im kluczową przewagę w konkurencyjnym świecie badań medycznych. Podobnie, LiveKit – platforma obsługująca tryb głosowy ChatGPT – odnotowała drastyczną poprawę wydajności. Russ d’Sa, CEO LiveKit, podkreślił, że to, co wcześniej było najwolniejszym etapem w ich zestawie narzędzi AI, teraz stało się najszybsze. 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 usprawnienia nie są jedynie teoretyczne – aktywnie przekształcają przepływy pracy i redukują wąskie gardła operacyjne w wielu branżach.
Podsumowanie
Cerebras Systems po raz kolejny udowodnił swoją determinację w przekraczaniu granic technologii wnioskowania AI. Dzięki trzykrotnemu wzrostowi prędkości wnioskowania i zdolności przetwarzania 2100 tokenów na sekundę w modelu Llama 3.1-70B, firma ustanawia nowy standard tego, co jest możliwe w dziedzinie sprzętu AI. Skupiając się zarówno na optymalizacjach oprogramowania, jak i sprzętu, Cerebras pomaga sztucznej inteligencji przekroczyć dotychczasowe ograniczenia – nie tylko pod względem prędkości, ale także efektywności i skalowalności. Ten najnowszy skok technologiczny oznacza więcej aplikacji inteligentnych w czasie rzeczywistym, bardziej zaawansowane rozumowanie AI i płynniejsze, bardziej interaktywne doświadczenia użytkowników. Patrząc w przyszłość, takie postępy są kluczowe, aby sztuczna inteligencja pozostała siłą transformacyjną w różnych branżach. Dzięki liderstwu Cerebras, przyszłość wnioskowania AI rysuje się w jasnych barwach – szybsza, mądrzejsza i bardziej obiecująca niż kiedykolwiek wcześniej.