- \r\n
- Cerebras es 20 veces m\u00e1s r\u00e1pido que NVIDIA en inferencia<\/li>\r\n
- Rivaliza con NVIDIA en el proceso de entrenamiento<\/li>\r\n
- Cerebras puede enfrentar desaf\u00edos si NVIDIA avanza su software<\/li>\r\n <\/ul>\r\n<\/div>\r\n\r\nEste art\u00edculo es una traducci\u00f3n del japon\u00e9s, as\u00ed que disculpe cualquier error de traducci\u00f3n o expresiones culturalmente desconocidas. \u00a1Esperamos que a\u00fan brinde informaci\u00f3n valiosa e informaci\u00f3n \u00fatil. \u00a1Gracias por su comprensi\u00f3n!\r\n<\/div>\r\n\r\n
1. La ambici\u00f3n de Cerebras: apuntar al dominio en los procesos de aprendizaje de la IA<\/h2>\r\n
![\"\"](\"https:\/\/kia-tips.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/ai-kyouiku_watermarked.jpg\")
\r\nCerebras es una startup excepcionalmente ambiciosa entre las empresas de chips de IA, que se centra espec\u00edficamente en capturar la cuota de mercado del \u00ab\u00bbproceso de entrenamiento\u00bb\u00bb de la IA, que NVIDIA domina actualmente.<\/p>\r\n\r\n
Suplemento: \u00bfQu\u00e9 son los procesos de entrenamiento e inferencia de la IA?<\/h4>\r\n
El desarrollo de la IA implica dos etapas principales: el \u00ab\u00bbproceso de entrenamiento\u00bb\u00bb y el \u00ab\u00bbproceso de inferencia\u00bb\u00bb.<\/p>\r\n
- \r\n
- Proceso de entrenamiento:<\/strong> Esta etapa implica ense\u00f1ar al modelo de IA con conjuntos de datos masivos. Es como estudiar libros de texto, lo que requiere una potencia computacional sustancial para procesar los datos.<\/li>\r\n
- Proceso de inferencia:<\/strong> Aqu\u00ed, el modelo de IA utiliza lo que ha aprendido para predecir o tomar decisiones basadas en nuevos datos, similar a la aplicaci\u00f3n del conocimiento en ex\u00e1menes o situaciones del mundo real. La velocidad de procesamiento r\u00e1pida es clave en esta etapa.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n
Recientemente, empresas como Groq han desarrollado chips de IA espec\u00edficamente para el proceso de inferencia, compitiendo con las GPU de NVIDIA.<\/p>\r\n
Sin embargo, cuando se trata del proceso de entrenamiento, las GPU de NVIDIA tienen una participaci\u00f3n abrumadora, creando un casi monopolio.<\/p>\r\n
Cerebras tiene como objetivo romper este monopolio desarrollando un chip de IA masivo dise\u00f1ado para el proceso de entrenamiento.<\/p>\r\n\r\n
2. La fuerza de Cerebras: el chip gigante \u00ab\u00bbWafer Scale Engine\u00bb\u00bb<\/h2>\r\n
![\"Cerebras](\"https:\/\/kia-tips.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/cerebras-wse-1024x576.jpg\")
<\/a>\r\nLa caracter\u00edstica destacada de Cerebras es su chip masivo, el \u00ab\u00bbWafer Scale Engine\u00bb\u00bb.<\/p>\r\n
Mientras que los chips tradicionales se cortan de obleas, Cerebras utiliza la oblea completa como el chip en s\u00ed.<\/p>\r\n
Esto se conoce como escala de oblea<\/strong>, lo que permite la inclusi\u00f3n de 900.000 n\u00facleos de procesador, brindando una potencia computacional que antes era imposible con los chips convencionales.<\/p>\r\n\r\n
3. Velocidad de procesamiento excepcional y simplicidad de programaci\u00f3n: comparaci\u00f3n con las GPU de NVIDIA<\/h2>\r\n
El chip de Cerebras cuenta con una velocidad de procesamiento incomparable en el entrenamiento de IA, superando con creces la \u00faltima GPU de NVIDIA, la H100.<\/p>\r\n
Esto se logra al reducir la comunicaci\u00f3n entre chips, eliminando los cuellos de botella que se ven en los dise\u00f1os de chips tradicionales.<\/p>\r\n
En comparaci\u00f3n con las GPU de NVIDIA, que requieren comunicaci\u00f3n entre chips, el chip de Cerebras ofrece velocidades de comunicaci\u00f3n 3.000 veces m\u00e1s r\u00e1pidas.<\/p>\r\n
En la inferencia, Cerebras tambi\u00e9n supera, siendo hasta 20 veces m\u00e1s r\u00e1pido que las GPU de NVIDIA, al tiempo que reduce el consumo de energ\u00eda y los costos operativos generales.<\/p>\r\n
Adem\u00e1s, Cerebras ha creado un sistema donde grandes grupos de sus chips se pueden programar como si fueran una sola unidad, simplificando la programaci\u00f3n para modelos con par\u00e1metros masivos por un factor de 24 veces<\/strong> en comparaci\u00f3n con el uso de GPU tradicionales.<\/p>\r\n
Por ejemplo, el desarrollo de un modelo de lenguaje grande como GPT-4, que contiene 1,7 billones de par\u00e1metros, requiri\u00f3 m\u00e1s de 240 desarrolladores, incluidos 35 expertos en entrenamiento distribuido y supercomputaci\u00f3n.<\/p>\r\n
El uso de chips Cerebras podr\u00eda reducir potencialmente la necesidad de estos especialistas, optimizando significativamente los recursos de desarrollo.<\/p>\r\n\r\n
4. Desaf\u00edos de los chips a escala de oblea: rendimiento y software<\/h2>\r\n
Si bien la innovaci\u00f3n de los chips a escala de oblea es notable, los chips m\u00e1s grandes tienden a tener un rendimiento menor (la proporci\u00f3n de chips que funcionan).<\/p>\r\n
Sin embargo, Cerebras ha dise\u00f1ado su chip para tolerar hasta un 5% de sus 900.000 n\u00facleos de procesador defectuosos, lo que hace que el chip a escala de oblea sea factible.<\/p>\r\n
A\u00fan as\u00ed, cuando los modelos de IA se vuelven demasiado grandes para caber en un solo chip, deben dividirse en varios chips, lo que requiere software para administrar esta divisi\u00f3n.<\/p>\r\n
Si NVIDIA desarrolla un software similar para una comunicaci\u00f3n fluida entre chips, la ventaja de Cerebras puede verse amenazada.<\/p>\r\n\r\n
5. La fuerza de NVIDIA: la facilidad de programaci\u00f3n de GPU con CUDA<\/h2>\r\n
![\"NVIDIA](\"https:\/\/kia-tips.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/nvidia-cuda.jpg\")
\r\nLa fuerza de NVIDIA radica en su larga experiencia con la tecnolog\u00eda GPU y la facilidad de programaci\u00f3n que proporciona CUDA.<\/p>\r\n
CUDA (Compute Unified Device Architecture) es una plataforma desarrollada por NVIDIA para simplificar la programaci\u00f3n paralela en GPU.<\/p>\r\n
Con CUDA, los desarrolladores pueden escribir programas en lenguajes familiares como C++, utilizando plenamente el rendimiento de la GPU.<\/p>\r\n
CUDA es ampliamente adoptado, con un amplio soporte de software, lo que hace que las GPU de NVIDIA sean vers\u00e1tiles en una variedad de campos m\u00e1s all\u00e1 de la IA, incluidos los juegos y la inform\u00e1tica cient\u00edfica.<\/p>\r\n\r\n
6. El potencial de Cerebras en modelos de lenguaje grandes (LLM)<\/h2>\r\n
![\"\"](\"https:\/\/kia-tips.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/llm-image_watermarked.jpg\")
\r\nEl chip de Cerebras es particularmente prometedor para desarrollar modelos de lenguaje grandes (LLM), que est\u00e1n ganando una atenci\u00f3n significativa.<\/p>\r\n
Los LLM requieren conjuntos de datos masivos para el entrenamiento, y el chip de Cerebras, con su inmensa potencia de procesamiento y capacidad de memoria, es ideal para dicho desarrollo. Tradicionalmente, el entrenamiento de LLM tomaba un tiempo considerable, pero Cerebras puede reducirlo dr\u00e1sticamente.<\/p>\r\n\r\n
Suplemento: \u00bfQu\u00e9 son los modelos de lenguaje grandes (LLM)?<\/h4>\r\n
Los LLM (Modelos de lenguaje grandes) son modelos de IA entrenados en grandes cantidades de datos de texto para el procesamiento del lenguaje natural.<\/p>\r\n
Estos modelos pueden generar texto similar al humano, responder preguntas y realizar traducciones. Los LLM recientes como ChatGPT o1-preview, Gemini y Claude han tra\u00eddo avances importantes en el procesamiento del lenguaje natural impulsado por IA.<\/p>\r\n
La caracter\u00edstica clave de los LLM es su gran cantidad de par\u00e1metros y los enormes conjuntos de datos utilizados para el entrenamiento. Por ejemplo, o1-preview tiene 200 mil millones de par\u00e1metros, lo que requiere un potente chip de IA para el entrenamiento, como el Wafer Scale Engine de Cerebras.<\/p>\r\n\r\n
7. \u00bfQui\u00e9n se beneficia? El p\u00fablico objetivo de Cerebras y NVIDIA<\/h2>\r\n\r\n
\u00bfQui\u00e9n deber\u00eda elegir Cerebras?<\/h4>\r\n
- \r\n
- Investigadores de IA de vanguardia<\/strong>: Cerebras es perfecto para investigadores que trabajan con grandes modelos de IA, especialmente en campos como el procesamiento del lenguaje natural y sectores con muchos datos.<\/li>\r\n
- Empresas que desarrollan grandes modelos de IA<\/strong>: Las empresas que buscan utilizar grandes modelos de IA, como chatbots de alta precisi\u00f3n o sistemas de conducci\u00f3n aut\u00f3noma, se beneficiar\u00e1n de la potencia de procesamiento de Cerebras.<\/li>\r\n
- Desarrolladores de IA que buscan simplicidad de programaci\u00f3n<\/strong>: Cerebras simplifica la programaci\u00f3n compleja requerida para configuraciones de m\u00faltiples GPU, lo que permite a los desarrolladores centrarse en el dise\u00f1o de modelos y algoritmos.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n
\u00bfQui\u00e9n deber\u00eda elegir NVIDIA?<\/h4>\r\n
- \r\n
- Desarrolladores en m\u00faltiples campos<\/strong>: Las GPU de NVIDIA se utilizan no solo en IA, sino tambi\u00e9n en juegos, simulaciones e inform\u00e1tica cient\u00edfica. CUDA facilita el desarrollo de una amplia gama de aplicaciones.<\/li>\r\n
- Desarrolladores preocupados por los costos<\/strong>: Se espera que las GPU de NVIDIA sean m\u00e1s asequibles, lo que las hace adecuadas para desarrolladores con un presupuesto limitado o para proyectos m\u00e1s peque\u00f1os.<\/li>\r\n
- Desarrolladores que utilizan un amplio conjunto de herramientas<\/strong>: NVIDIA ofrece un extenso ecosistema de bibliotecas y herramientas como CUDA, que agilizan el desarrollo de IA y brindan un excelente soporte y recursos.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n
8. Conclusi\u00f3n: el futuro del aprendizaje de la IA: \u00bfCerebras o NVIDIA?<\/h2>\r\n
Wafer Scale Engine de Cerebras ofrece un salto transformador en los procesos de aprendizaje de la IA, con su velocidad incomparable y capacidades de programaci\u00f3n simplificadas. Sin embargo, la empresa se enfrenta a posibles desaf\u00edos de NVIDIA, especialmente si NVIDIA fortalece sus capacidades de software.<\/p> \r\n
A medida que se intensifica la carrera por el dominio de la IA, ser\u00e1 fascinante ver c\u00f3mo Cerebras y NVIDIA contin\u00faan evolucionando. \u00bfPodr\u00eda la innovaci\u00f3n de Cerebras conducir a un futuro en el que incluso los peque\u00f1os desarrolladores puedan participar en el aprendizaje de la IA? Solo el tiempo lo dir\u00e1, pero es seguro que el panorama del hardware de IA est\u00e1 al borde de un cambio importante.<\/p> \r\n\r\n\r\n
Fuente:Cerebras AI Day – Opening Keynote – Andrew Feldman – YouTube<\/a><\/p>\r\n
- Desarrolladores preocupados por los costos<\/strong>: Se espera que las GPU de NVIDIA sean m\u00e1s asequibles, lo que las hace adecuadas para desarrolladores con un presupuesto limitado o para proyectos m\u00e1s peque\u00f1os.<\/li>\r\n
- Empresas que desarrollan grandes modelos de IA<\/strong>: Las empresas que buscan utilizar grandes modelos de IA, como chatbots de alta precisi\u00f3n o sistemas de conducci\u00f3n aut\u00f3noma, se beneficiar\u00e1n de la potencia de procesamiento de Cerebras.<\/li>\r\n
- Proceso de inferencia:<\/strong> Aqu\u00ed, el modelo de IA utiliza lo que ha aprendido para predecir o tomar decisiones basadas en nuevos datos, similar a la aplicaci\u00f3n del conocimiento en ex\u00e1menes o situaciones del mundo real. La velocidad de procesamiento r\u00e1pida es clave en esta etapa.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n
- Proceso de entrenamiento:<\/strong> Esta etapa implica ense\u00f1ar al modelo de IA con conjuntos de datos masivos. Es como estudiar libros de texto, lo que requiere una potencia computacional sustancial para procesar los datos.<\/li>\r\n
![\"Cerebras](\"https:\/\/kia-tips.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/cerebras-wse-scaled.jpg\")
<\/a>\r\n