{"id":446287,"date":"2024-03-18T09:24:13","date_gmt":"2024-03-18T08:24:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.eenewseurope.com\/?p=446287"},"modified":"2024-03-18T09:24:13","modified_gmt":"2024-03-18T08:24:13","slug":"cerebras-presente-un-processeur-dia-de-la-taille-dune-tranche-de-silicium-de-12-pouces","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecinews.fr\/fr\/cerebras-presente-un-processeur-dia-de-la-taille-dune-tranche-de-silicium-de-12-pouces\/","title":{"rendered":"Cerebras pr\u00e9sente un processeur d’IA de la taille d’une tranche de silicium de 12 pouces"},"content":{"rendered":"

Cerebras a lanc\u00e9 son acc\u00e9l\u00e9rateur d’IA de troisi\u00e8me g\u00e9n\u00e9ration de la taille d’une tranche de silicium, con\u00e7u sur mesure pour entra\u00eener les mod\u00e8les d’IA les plus avanc\u00e9s.<\/span><\/h3>\n

Un accord conclu cette semaine avec Qualcomm permettra aux mod\u00e8les form\u00e9s sur l’acc\u00e9l\u00e9rateur Cerebras CS-3 de travailler sur des moteurs d’inf\u00e9rence.<\/p>\n

La puce WSE-3 de Cerebras, d’une taille \u00e9quivalente \u00e0 celle d’une tranche de semiconducteur de 12 pouces, est la plus grande puce au monde, \u00e9clipsant le GPU H100 de Nvidia. L’acc\u00e9l\u00e9rateur CS-3 compte plus de 4 billions de transistors dans 900 000 c\u0153urs, soit 57 fois plus que le plus grand GPU. Il est deux fois plus rapide que son pr\u00e9d\u00e9cesseur et \u00e9tablit des records en mati\u00e8re d’apprentissage de grands mod\u00e8les linguistiques et multimodaux.<\/p>\n

L’interconnexion SwarmX permet de relier jusqu’\u00e0 2048 syst\u00e8mes CS-3 pour construire des superordinateurs d’IA \u00e0 tr\u00e8s grande \u00e9chelle pouvant atteindre un quart de zettaflops (10^21). Le CS-3 peut \u00eatre configur\u00e9 avec jusqu’\u00e0 1 200 t\u00e9raoctets de m\u00e9moire externe, ce qui permet \u00e0 un seul syst\u00e8me d’entra\u00eener des mod\u00e8les comportant jusqu’\u00e0 24 billions de param\u00e8tres, ouvrant ainsi la voie aux chercheurs en apprentissage machine -ML- pour construire des mod\u00e8les 10 fois plus grands que le GPT-4 et le Claude d’Anthropic<\/p>\n

Le Cerebras CS-3 a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u pour acc\u00e9l\u00e9rer les derniers grands mod\u00e8les d’IA. Chaque c\u0153ur CS-3 dispose de 8 unit\u00e9s SIMD FP16, soit une multiplication par 2 par rapport \u00e0 CS-2. Il am\u00e9liore \u00e9galement les performances pour les op\u00e9rations arithm\u00e9tiques non lin\u00e9aires et augmente la m\u00e9moire et la bande passante par c\u0153ur. Le Condor Galaxy 3 sera le premier supercalculateur d’IA aliment\u00e9 par CS-3, construit en collaboration avec le partenaire G42, et sera op\u00e9rationnel au deuxi\u00e8me trimestre 2024 \u00e0 Dallas, au Texas.<\/p>\n

Lors de tests en conditions r\u00e9elles avec Llama 2, Falcon 40B, MPT-30B et des mod\u00e8les multimodaux, Cerebras a mesur\u00e9 jusqu’\u00e0 deux fois plus de jetons\/seconde que le CS-2, sans augmentation de la puissance ou du co\u00fbt.<\/p>\n

Les grands mod\u00e8les linguistiques tels que GPT-4 et Gemini voient leur taille multipli\u00e9e par 10 chaque ann\u00e9e. Pour faire face \u00e0 l’augmentation constante des besoins en calcul et en m\u00e9moire, il est n\u00e9cessaire d’accro\u00eetre l’\u00e9volutivit\u00e9 des clusters.<\/p>\n

Alors que CS-2 prenait en charge des grappes allant jusqu’\u00e0 192 syst\u00e8mes, CS-3 prend en charge des grappes de 2048 syst\u00e8mes, soit une multiplication par 10. Un cluster complet de 2048 CS-3 fournit 256 exaflops de calcul d’IA et peut entra\u00eener le Llama2-70B \u00e0 partir de z\u00e9ro en moins d’une journ\u00e9e. En comparaison, l’entra\u00eenement de Llama2-70B a pris environ un mois sur la grappe de GPU de Meta.<\/p>\n

Contrairement aux GPU, les clusters Cerebras Wafer Scale d\u00e9couplent les composants de calcul et de m\u00e9moire, ce qui permet d’augmenter facilement la capacit\u00e9 de m\u00e9moire dans les unit\u00e9s MemoryX. Les clusters Cerebras CS-2 ont pris en charge des unit\u00e9s MemoryX de 1,5 To et 12 To.<\/p>\n

CS-3 augmente les options MemoryX en incluant des SKUs de 24TB et 36TB pour les grandes entreprises et des options de 120TB et 1,200 TB pour lesserveurs\u00a0 hyperscalers. La configuration de 1 200 To permet de stocker des mod\u00e8les comportant 24 billions de param\u00e8tres, ouvrant ainsi la voie \u00e0 des mod\u00e8les de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration d’un ordre de grandeur sup\u00e9rieur \u00e0 GPT-4 et Gemini.<\/p>\n

Un seul CS-3 peut \u00eatre associ\u00e9 \u00e0 une seule unit\u00e9 MemoryX de 1 200 To, ce qui signifie qu’un seul rack CS-3 peut stocker plus de param\u00e8tres de mod\u00e8le qu’un cluster GPU de 10 000 n\u0153uds. Cela permet \u00e0 un seul ing\u00e9nieur ML de d\u00e9velopper et de d\u00e9boguer des mod\u00e8les de plusieurs billions de param\u00e8tres sur une seule machine.<\/p>\n

Le Condor Galaxy 3 utilise 64 syst\u00e8mes CS-3 avec 8 exaflops et se pr\u00e9sente au d\u00e9veloppeur ML comme un seul processeur avec une seule m\u00e9moire unifi\u00e9e.<\/p>\n

Cerebras s’est associ\u00e9 \u00e0 Qualcomm pour d\u00e9velopper une plateforme d’IA commune pour la formation et l’inf\u00e9rence. Les mod\u00e8les form\u00e9s sur le CS-3 \u00e0 l’aide de caract\u00e9ristiques architecturales telles que l’\u00e9parpillement non structur\u00e9 peuvent \u00eatre acc\u00e9l\u00e9r\u00e9s sur les acc\u00e9l\u00e9rateurs d’inf\u00e9rence Qualcomm AI 100 Ultra. Dans l’ensemble, le d\u00e9bit de l’inf\u00e9rence LLM est jusqu’\u00e0 10 fois plus rapide.<\/p>\n

Cerebras<\/a><\/p>\n

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