- \r\n
- Cerebras \u00e9 20 vezes mais r\u00e1pida que a NVIDIA em infer\u00eancia<\/li>\r\n
- Ela rivaliza com a NVIDIA no processo de treinamento<\/li>\r\n
- A Cerebras pode enfrentar desafios se a NVIDIA avan\u00e7ar com seu software<\/li>\r\n <\/ul>\r\n<\/div>\r\n\r\n\r\nEste artigo \u00e9 uma tradu\u00e7\u00e3o do japon\u00eas, ent\u00e3o, por favor, perdoe quaisquer erros de tradu\u00e7\u00e3o ou express\u00f5es culturalmente desconhecidas. Esperamos que ainda forne\u00e7a insights valiosos e informa\u00e7\u00f5es \u00fateis. Agradecemos sua compreens\u00e3o!\r\n<\/div>\r\n\r\n
1. A Ambi\u00e7\u00e3o da Cerebras: Mirando no Dom\u00ednio dos Processos de Aprendizado de IA<\/h2>\r\n\r\n\r\n
![\"\"](\"https:\/\/kia-tips.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/ai-kyouiku_watermarked.jpg\")
\r\nA Cerebras \u00e9 uma startup singularmente ambiciosa entre as ventures de chips de IA, focando especificamente em capturar a fatia de mercado do \u201cprocesso de treinamento\u201d de IA, que atualmente \u00e9 dominado pela NVIDIA.<\/p>\r\n\r\n
Suplemento: O Que S\u00e3o os Processos de Treinamento e Infer\u00eancia de IA?<\/h4>\r\n\r\n\r\n
O desenvolvimento de IA envolve duas grandes etapas: o “processo de treinamento” e o “processo de infer\u00eancia”.<\/p>\r\n
- \r\n
- Processo de Treinamento:<\/strong> Esta fase envolve ensinar o modelo de IA com grandes conjuntos de dados. \u00c9 como estudar livros did\u00e1ticos, exigindo um poder computacional substancial para processar os dados.<\/li>\r\n
- Processo de Infer\u00eancia:<\/strong> Aqui, o modelo de IA usa o que aprendeu para prever ou tomar decis\u00f5es com base em novos dados, semelhante a aplicar o conhecimento em exames ou situa\u00e7\u00f5es do mundo real. A velocidade de processamento r\u00e1pido \u00e9 fundamental nesta fase.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n
Recentemente, ventures como a Groq desenvolveram chips de IA especificamente para o processo de infer\u00eancia, competindo com as GPUs da NVIDIA.<\/p>\r\n
No entanto, quando se trata do processo de treinamento, as GPUs da NVIDIA possuem uma participa\u00e7\u00e3o esmagadora, criando quase um monop\u00f3lio.<\/p>\r\n
A Cerebras pretende quebrar esse monop\u00f3lio ao desenvolver um gigantesco chip de IA projetado para o processo de treinamento.<\/p>\r\n\r\n
2. A For\u00e7a da Cerebras: O Gigante Chip “Wafer Scale Engine<\/h2>\r\n\r\n\r\n
![\"Cerebras](\"https:\/\/kia-tips.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/cerebras-wse-1024x576.jpg\")
<\/a>\r\n\r\nA caracter\u00edstica mais marcante da Cerebras \u00e9 seu chip gigantesco, o “Wafer Scale Engine”.<\/p>\r\n
Enquanto os chips tradicionais s\u00e3o cortados a partir de wafers, a Cerebras usa a wafer inteira como o pr\u00f3prio chip.<\/p>\r\n
Isso \u00e9 conhecido como escala de wafer<\/strong>, permitindo a inclus\u00e3o de 900.000 n\u00facleos de processador, oferecendo um poder computacional que antes era imposs\u00edvel com chips convencionais.<\/p>\r\n\r\n
3. Velocidade de Processamento Excepcional e Simplicidade de Programa\u00e7\u00e3o: Compara\u00e7\u00e3o com as GPUs da NVIDIA<\/h2>\r\n\r\n\r\n
O chip da Cerebras oferece uma velocidade de processamento inigual\u00e1vel no treinamento de IA, superando em muito a mais recente GPU da NVIDIA, a H100.<\/p>\r\n
Isso \u00e9 conseguido ao reduzir a comunica\u00e7\u00e3o entre chips, eliminando os gargalos vistos em designs tradicionais de chips.<\/p>\r\n
Comparado \u00e0s GPUs da NVIDIA, que exigem comunica\u00e7\u00e3o entre chips, o chip da Cerebras oferece velocidades de comunica\u00e7\u00e3o 3.000 vezes mais r\u00e1pidas.<\/p>\r\n
Na infer\u00eancia, a Cerebras tamb\u00e9m supera, sendo at\u00e9 20 vezes mais r\u00e1pida que as GPUs da NVIDIA, enquanto reduz o consumo de energia e os custos operacionais gerais.<\/p>\r\n
Al\u00e9m disso, a Cerebras criou um sistema onde grandes clusters de seus chips podem ser programados como se fossem uma \u00fanica unidade, simplificando a programa\u00e7\u00e3o de modelos com par\u00e2metros gigantescos em um fator de 24 vezes<\/strong> em compara\u00e7\u00e3o com o uso de GPUs tradicionais.<\/p>\r\n
Por exemplo, desenvolver um grande modelo de linguagem como o GPT-4, que cont\u00e9m 1,7 trilh\u00f5es de par\u00e2metros, exigiu mais de 240 desenvolvedores, incluindo 35 especialistas em treinamento distribu\u00eddo e supercomputa\u00e7\u00e3o.<\/p>\r\n
Usar chips da Cerebras pode potencialmente reduzir a necessidade desses especialistas, otimizando significativamente os recursos de desenvolvimento.<\/p>\r\n\r\n
4. Desafios dos Chips em Escala de Wafer: Rendimento e Software<\/h2>\r\n\r\n\r\n
Embora a inova\u00e7\u00e3o dos chips em escala de wafer seja not\u00e1vel, chips maiores tendem a ter menor rendimento (a propor\u00e7\u00e3o de chips funcionais).<\/p>\r\n
No entanto, a Cerebras projetou seu chip para tolerar at\u00e9 5% de seus 900.000 n\u00facleos de processador com defeito, tornando o chip de escala de wafer vi\u00e1vel.<\/p>\r\n
Ainda assim, quando os modelos de IA se tornam grandes demais para caber em um \u00fanico chip, eles precisam ser divididos em v\u00e1rios chips, exigindo software para gerenciar essa divis\u00e3o.<\/p>\r\n
Se a NVIDIA desenvolver um software semelhante para uma comunica\u00e7\u00e3o suave entre chips, a vantagem da Cerebras pode ser amea\u00e7ada.<\/p>\r\n\r\n
5. A For\u00e7a da NVIDIA: A Facilidade de Programa\u00e7\u00e3o de GPUs com CUDA<\/h2>\r\n\r\n\r\n
![\"NVIDIA](\"https:\/\/kia-tips.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/nvidia-cuda.jpg\")
\r\nA for\u00e7a da NVIDIA reside em sua longa experi\u00eancia com a tecnologia de GPUs e na facilidade de programa\u00e7\u00e3o proporcionada pelo CUDA.<\/p>\r\n
CUDA (Compute Unified Device Architecture) \u00e9 uma plataforma desenvolvida pela NVIDIA para simplificar a programa\u00e7\u00e3o paralela em GPUs.<\/p>\r\n
Com o CUDA, os desenvolvedores podem escrever programas em linguagens familiares como C++, aproveitando totalmente o desempenho das GPUs.<\/p>\r\n
O CUDA \u00e9 amplamente adotado, com amplo suporte de software, tornando as GPUs da NVIDIA vers\u00e1teis em uma variedade de campos al\u00e9m da IA, incluindo jogos e computa\u00e7\u00e3o cient\u00edfica.<\/p>\r\n\r\n
6. O Potencial da Cerebras em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs)<\/h2>\r\n\r\n\r\n
![\"\"](\"https:\/\/kia-tips.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/llm-image_watermarked.jpg\")
\r\nO chip da Cerebras \u00e9 particularmente promissor para o desenvolvimento de grandes modelos de linguagem (LLMs), que est\u00e3o ganhando aten\u00e7\u00e3o significativa.<\/p>\r\n
Os LLMs requerem enormes conjuntos de dados para treinamento, e o chip da Cerebras, com sua imensa capacidade de processamento e mem\u00f3ria, \u00e9 ideal para esse desenvolvimento. Tradicionalmente, o treinamento de LLMs levava muito tempo, mas a Cerebras pode reduzir drasticamente esse tempo.<\/p>\r\n\r\n
Suplemento: O Que S\u00e3o os Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs)?<\/h2>\r\n\r\n\r\n
LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) s\u00e3o modelos de IA treinados em grandes quantidades de dados de texto para processamento de linguagem natural.<\/p>\r\n
Esses modelos podem gerar texto semelhante ao humano, responder perguntas e realizar tradu\u00e7\u00f5es. Recentes LLMs, como o ChatGPT o1-preview, Gemini e Claude, trouxeram grandes avan\u00e7os no processamento de linguagem natural conduzido por IA.<\/p>\r\n
A caracter\u00edstica chave dos LLMs \u00e9 seu vasto n\u00famero de par\u00e2metros e os enormes conjuntos de dados usados para treinamento. Por exemplo, o o1-preview possui 200 bilh\u00f5es de par\u00e2metros, exigindo um poderoso chip de IA para treinamento, como o Wafer Scale Engine da Cerebras.<\/p>\r\n\r\n
7. Quem se Beneficia? O P\u00fablico-Alvo da Cerebras e da NVIDIA<\/h2>\r\n\r\n\r\n
Quem Deve Escolher a Cerebras?<\/h4>\r\n\r\n\r\n
- \r\n
- Pesquisadores de IA de ponta:<\/strong> A Cerebras \u00e9 perfeita para pesquisadores que trabalham com grandes modelos de IA, especialmente em campos como o processamento de linguagem natural e setores que lidam com grandes volumes de dados.<\/li>\r\n
- Empresas desenvolvendo grandes modelos de IA:<\/strong> Empresas que visam usar grandes modelos de IA, como chatbots de alta precis\u00e3o ou sistemas de dire\u00e7\u00e3o aut\u00f4noma, se beneficiar\u00e3o do\r\n\r\n poder de processamento da Cerebras.<\/li>\r\n
- Desenvolvedores de IA que buscam simplicidade de programa\u00e7\u00e3o:<\/strong> A Cerebras simplifica a programa\u00e7\u00e3o complexa necess\u00e1ria para configura\u00e7\u00f5es com m\u00faltiplas GPUs, permitindo que os desenvolvedores se concentrem no design do modelo e nos algoritmos.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n
Quem Deve Escolher a NVIDIA?<\/h4>\r\n\r\n\r\n
- \r\n
- Desenvolvedores em v\u00e1rios campos:<\/strong> As GPUs da NVIDIA s\u00e3o usadas n\u00e3o apenas em IA, mas tamb\u00e9m em jogos, simula\u00e7\u00f5es e computa\u00e7\u00e3o cient\u00edfica. O CUDA facilita o desenvolvimento de uma ampla gama de aplica\u00e7\u00f5es.<\/li>\r\n
- Desenvolvedores com or\u00e7amento limitado:<\/strong> Espera-se que as GPUs da NVIDIA sejam mais acess\u00edveis, tornando-as adequadas para desenvolvedores com or\u00e7amento apertado ou para projetos menores.<\/li>\r\n
- Desenvolvedores que utilizam um conjunto de ferramentas rico:<\/strong> A NVIDIA oferece um ecossistema extenso de bibliotecas e ferramentas, como o CUDA, que agilizam o desenvolvimento de IA e oferecem excelente suporte e recursos.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n
8. Conclus\u00e3o: O Futuro do Aprendizado de IA\u2014Cerebras ou NVIDIA?<\/h2>\r\n\r\n\r\n
O Wafer Scale Engine da Cerebras oferece um salto transformador nos processos de aprendizado de IA, com sua velocidade incompar\u00e1vel e capacidades de programa\u00e7\u00e3o simplificadas. No entanto, a empresa enfrenta potenciais desafios da NVIDIA, especialmente se a NVIDIA fortalecer suas capacidades de software.<\/p> \r\n
\u00c0 medida que a corrida pelo dom\u00ednio da IA esquenta, ser\u00e1 fascinante ver como a Cerebras e a NVIDIA continuar\u00e3o a evoluir. A inova\u00e7\u00e3o da Cerebras poderia levar a um futuro em que at\u00e9 mesmo pequenos desenvolvedores possam participar do aprendizado de IA? S\u00f3 o tempo dir\u00e1, mas \u00e9 certo que o cen\u00e1rio do hardware de IA est\u00e1 \u00e0 beira de uma grande mudan\u00e7a.<\/p>\r\n\r\n
Fonte:Cerebras AI Day – Opening Keynote – Andrew Feldman – YouTube<\/a><\/p>\r\n
- Desenvolvedores com or\u00e7amento limitado:<\/strong> Espera-se que as GPUs da NVIDIA sejam mais acess\u00edveis, tornando-as adequadas para desenvolvedores com or\u00e7amento apertado ou para projetos menores.<\/li>\r\n
- Empresas desenvolvendo grandes modelos de IA:<\/strong> Empresas que visam usar grandes modelos de IA, como chatbots de alta precis\u00e3o ou sistemas de dire\u00e7\u00e3o aut\u00f4noma, se beneficiar\u00e3o do\r\n\r\n poder de processamento da Cerebras.<\/li>\r\n
- Processo de Infer\u00eancia:<\/strong> Aqui, o modelo de IA usa o que aprendeu para prever ou tomar decis\u00f5es com base em novos dados, semelhante a aplicar o conhecimento em exames ou situa\u00e7\u00f5es do mundo real. A velocidade de processamento r\u00e1pido \u00e9 fundamental nesta fase.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n\r\n
- Processo de Treinamento:<\/strong> Esta fase envolve ensinar o modelo de IA com grandes conjuntos de dados. \u00c9 como estudar livros did\u00e1ticos, exigindo um poder computacional substancial para processar os dados.<\/li>\r\n
![\"Cerebras](\"https:\/\/kia-tips.com\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/cerebras-wse-scaled.jpg\")
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