Cerebras

ระบบคอมพิวเตอร์ AI และโปรเซสเซอร์ขนาด wafer สำหรับการฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่

ฝึก large language model และ foundation model ขนาดใหญ่ ประมวลผล computer vision และการวิเคราะห์ภาพขนาดใหญ่ การจำลองทางวิทยาศาสตร์และการคำนวณที่ซับซ้อน การค้นพบยาและการวิเคราะห์ข้อมูลพันธุกรรม การสร้างแบบจำลองทางการเงินและการวิเคราะห์ความเสี่ยง

เยี่ยมชมเว็บไซต์

เหมาะสำหรับ

• สถาบันวิจัย AI และมหาวิทยาลัยที่ทำงานด้านโมเดลขนาดใหญ่ • บริษัทเทคโนโลยีที่พัฒนา large language model และ foundation model • องค์กรที่ทำงานด้าน computer vision และการประมวลผลภาพขนาดใหญ่ • บริษัทเภสัชกรรมและไบโอเทคที่ใช้ AI ในการค้นพบยา • สถาบันการเงินที่ต้องการโมเดล AI สำหรับการวิเคราะห์ความเสี่ยง • หน่วยงานรัฐและกลาโหมที่ต้องการพลังการประมวลผล AI สูง

ฟีเจอร์

• Wafer-Scale Engine (WSE) ชิป AI ที่ใหญ่ที่สุดในโลก • ระบบ CS-2 AI supercomputer สำหรับการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ • หน่วยความจำและแบนด์วิดท์ที่มากเป็นพิเศษ • การขยายประสิทธิภาพแบบเชิงเส้นสำหรับโมเดลใหญ่ • software stack ที่ใช้งานง่ายและรองรับ framework หลัก • การสนับสนุน PyTorch, TensorFlow และ framework AI อื่นๆ • ระบบจัดการความร้อนและพลังงานที่มีประสิทธิภาพ • การประมวลผลแบบขนานที่เหมาะสำหรับ deep learning

ราคา

• การเช่าระบบ: ราคาต่อชั่วโมงการใช้งาน • การซื้อระบบ: ราคาสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ • คลาวด์: บริการ AI computing บนคลาวด์ • พันธมิตร: โมเดลราคาสำหรับพันธมิตรทางธุรกิจ

ข้อดี

สถาปัตยกรรม wafer-scale ที่ปฏิวัติวงการและไม่มีใครเทียบได้ ความหนาแน่นของหน่วยความจำและการประมวลผลที่ไม่มีใครเทียบ การขยายประสิทธิภาพแบบเชิงเส้นที่ทำให้การฝึกโมเดลเร็วขึ้น โมเดลการเขียนโปรแกรมที่เรียบง่ายและใช้งานง่าย การสนับสนุน framework AI หลักและเครื่องมือที่คุ้นเคย ทีมวิศวกรรมและวิจัยที่แข็งแกร่ง ศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม AI

ข้อเสีย

ราคาที่สูงมากและการเข้าถึงที่จำกัดสำหรับองค์กรขนาดใหญ่เท่านั้น เทคโนโลยีใหม่ที่ยังต้องการการพิสูจน์ในการใช้งานจริงระยะยาว ความต้องการความเชี่ยวชาญและการฝึกอบรมเฉพาะทาง การพึ่งพาโครงสร้างพื้นฐานและการสนับสนุนที่เฉพาะเจาะจง การแข่งขันจากผู้ผลิตชิป AI รายใหญ่ ความท้าทายในการรวมเข้ากับระบบและเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่