​Cerebras побил рекорд в обучении ИИ-модели на одном устройстве «Используя программную платформу Cerebras (CSoft), наши клиенты могут легко обучать современные языковые модели GPT (такие как GPT-3 и GPT-J) с использованием до 20 млрд параметров в одной системе CS-2», — говорится в заявлении компании. По словам представителей стартапа, технология Cerebras Weight Streaming отделяет вычислительные ресурсы, позволяя масштабировать память до любого объема, необходимого для хранения быстро растущего числа параметров в рабочих нагрузках ИИ. «Работающие на одном CS-2 модели настраиваются за несколько минут, и пользователи могут быстро переключаться между ними всего несколькими нажатиями клавиш», — говорится в заявлении. Хранение до 20 моделей обработки естественного языка с миллиардами параметров в одном чипе значительно снижает накладные расходы на обучение и масштабирование с помощью тысяч графических процессоров, считают в компании. Они добавили, что это один из самых болезненных аспектов рабочих нагрузок NLP, на выполнение которого уходят месяцы. Чип Wafer Scale Engine 2 построен по 7-нм техпроцессу, содержит 850 000 ядер, имеет 40 ГБ встроенной памяти с пропускной способностью 20 ПБ/с и потребляет около 15 кВт.