새로운 로봇 시대: Synthia Systems, 인공지능 대형 모델용 새로운 칩 출시

지난해 인공지능(AI) 스타트업 Cerebras Systems는 오랜 기다림 끝에 새로운 AI 칩인 Wafer-Scale Engine 3 (WSE-3)을 공개하면서 혁신적인 발표를 했습니다. 이 첨단 칩은 Cerebras에 따르면 이전 버전인 WSE-2의 성능을 두 배로 향상시킨 것으로 알려졌습니다. WSE-3는 대규모 AI 모델을 학습하려는 기관을 위해 특별히 설계되어 Cerebras의 CS-3 AI 슈퍼컴퓨터의 강력한 구성 요소로 자리 잡았습니다.

Cerebras의 CS-3 AI 슈퍼컴퓨터는 Meta의 Llama 2를 포함하여 하루에 700억 개의 매개변수 모델을 정교하게 조정할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 전례 없는 속도와 효율은 CS-3를 AI 기술 분야에서 게임 체인저로 만들고 있습니다.

WSE-3 칩 외에도 Cerebras는 아부다비 소재 기술 지주회사 G42와 협력하여 AI 슈퍼컴퓨터의 세 번째 클러스터인 콘도르 갤럭시 3을 구축하기로 발표했습니다. 이 클러스터는 8 엑사플롭스의 AI 처리 능력과 5800만 개의 AI 최적화 코어를 갖게 될 예정입니다. 콘도르 갤럭시 3이 보유한 이 인프라 수준은 거대한 과학 시뮬레이션 및 이미지, 음성 인식 응용 프로그램에서 사용되는 거대한 AI 모델의 교육에 최적화된 최첨단 AI 시스템 중 하나로 Cerebras가 주장했습니다.

대형 AI 모델이 AI 커뮤니티에서 점점 보편화되고 있는 가운데, 서비스 업체들이 모델 크기 확장의 중요성을 인식하고 있는 것이 더 많은 판매 업체들이 등장하는 이유라는 것을 인식하고 지금까지 성공적으로 작은 언어 모델이 인기를 끌었다고 인지하고 있습니다. 그러나 비디오 생성으로의 진화는 더 큰 컴퓨팅 능력을 필요로 하며, 그 결과로 점점 더 큰 모델이 생산되게 되었습니다.

분석 회사인 Intersect360 Research의 설문 조사에 따르면, 고성능 컴퓨팅 사용자들의 3분의 1 이상이 자체 생성 AI 모델을 구축하기를 희망하고 있습니다. Cerebras의 WSE-3 AI 칩과 CS-3 시스템은 이러한 사용자들의 요구를 충족시킬 잠재력이 있어, 다른 가속기들과 비교했을 때 같은 비용과 전력 소비로 두 배의 성능을 제공합니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: Cerebras Systems의 최신 AI 칩 이름은 무엇인가요?
A: Cerebras Systems의 최신 AI 칩은 Wafer-Scale Engine 3 (WSE-3)입니다.

Q: WSE-3의 성능은 이전 버전과 어떻게 비교되나요?
A: WSE-3는 이전 버전인 WSE-2보다 두 배의 성능을 제공합니다.

Q: Cerebras의 CS-3 AI 슈퍼컴퓨터는 어떤 목적으로 설계되었나요?
A: CS-3 AI 슈퍼컴퓨터는 대규모 AI 모델을 효율적으로 학습하기 위해 설계되었습니다.

Q: Cerebras가 구축 중인 AI 슈퍼컴퓨터의 세 번째 클러스터는 무엇인가요?
A: Cerebras가 구축 중인 세 번째 클러스터는 콘도르 갤럭시 3라고 불립니다.

Q: 콘도르 갤럭시 3의 처리 능력과 코어 수는 얼마인가요?
A: 콘도르 갤럭시 3은 8 엑사플롭스의 AI 처리 능력과 5800만 개의 AI 최적화 코어를 갖습니다.

Q: Cerebras의 대형 언어 모델 처리 방식이 경쟁 업체와 어떻게 다른가요?
A: 경쟁 업체들이 수천 개의 GPU를 확장하는 데 의존하는 반면, Cerebras는 단일 시스템에서 LLMs를 처리할 수 있습니다.

용어 설명:
– 인공지능 (AI): 기계에 의해 수행되는 특정 작업에 대한 스피치 인식, 의사 결정, 문제 해결과 같은 인간의 지능적인 기능을 전형적으로 컴퓨터 시스템을 통해 모사하는 것.
– AI 칩: AI 관련 계산과 작업을 효율적으로 수행하기 위해 설계된 특수한 마이크로칩.
– Wafer-Scale Engine (WSE): Cerebras Systems가 고성능 컴퓨팅 및 대규모 AI 모델 학습을 위해 개발한 AI 칩의 특정 시리즈.
– 엑사플롭스: 초컴퓨터의 계산 용량을 측정하는 데 일부로 사용되는 1경(10^18) 부동 소수점 연산 속도 단위.

관련 링크:
Cerebras Systems 공식 웹사이트
Nvidia 공식 웹사이트
Meta 공식 웹사이트
Qualcomm Technologies 공식 웹사이트
Intersect360 Research 공식 웹사이트

The source of the article is from the blog coletivometranca.com.br

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