OpenAI-дың Cerebras Wafer-Scale жүйелерімен стратегиялық есептеу кеңеюі
Есептеу негізін қайта құруға бағытталған маңызды қадамда OpenAI Cerebras Systems-пен ірі келісімге қол қойды. Бұл серіктестік Cerebras-тың инновациялық wafer-scale есептеу технологиясын OpenAI-дың жасанды интеллект болжам тапсырмаларына арналған инфрақұрылымына тікелей енгізуді мақсат етеді.
Сала дереккөздеріне сәйкес, бұл көпжылдық ынтымақтастықтың құны 10 миллиард доллардан асуы мүмкін. Бұл AI модельдері күрделенген сайын және нақты уақыттағы өзара әрекеттесу үшін пайдаланушы талаптары күшейген сайын арнайы, жоғары өнімді аппараттық құралдарға сұраныстың артып жатқанын көрсетеді.
Нақты уақыттағы AI үшін болжам жылдамдығын қайта анықтау
Бұл серіктестік AI болжамын жақсартуға бағытталған — дайындалған модель болжамдар немесе жауаптар жасайтын процесс. Cerebras архитектурасы дәл осы тапсырмаға арналған. Олардың ерекше wafer-scale қозғалтқышы есептеу, жад және байланыс жолдарын бір үлкен чипке біріктіріп, деректердің физикалық қашықтығын азайтады.
Бұл дизайн кідірісті айтарлықтай азайтады. Cerebras өз жүйелерінің дәстүрлі GPU негізіндегі кластерлерге қарағанда үлкен тілдік модель операциялары үшін 15 есе жылдам жауап бере алатынын мәлімдейді. AI кодтау көмекшілері немесе интерактивті дауыс чатботтары сияқты соңғы пайдаланушы қосымшалары үшін бұл лезде кері байланысқа айналады, пайдаланушы тәжірибесін түбегейлі жақсартады және күрделі, көпсатылы агенттік жұмыс процестерін іске асыруға мүмкіндік береді.
Есептеу стратегиясындағы есептелген ауысу
OpenAI-дың шешімі аппараттық құралдардың бір өлшемге сай келетін тәсілінен әртараптандырылған, жүктемеге оңтайландырылған портфолиоға стратегиялық эволюцияны білдіреді. Компания барлық тапсырмалар үшін тек жалпы мақсаттағы GPU-ларға сенуден асып, инфрақұрылымын нақтылауда: үлкен масштабтағы модельдерді оқытуға арналған жүйелерді, топтық өңдеуге арналған басқаларын және енді Cerebras-ты кідіріс сезімтал, нақты уақыттағы болжамға пайдаланады.
Бұл жалпы индустриядағы үрдісті көрсетеді, мұнда тиімділік пен операцияға шаққандағы шығын шикі есептеу қуатымен бірдей маңызды болады. AI қызметтері миллиондаған пайдаланушыларға кеңейген сайын, энергия тұтыну мен болжам жылдамдығы операциялық шығындар мен қызмет сапасына тікелей әсер етеді. Сондықтан AI өмірлік циклінің осы нақты кезеңін оңтайландыру — ақылды, болашаққа бағытталған бизнес және техникалық шешім.
Техникалық серіктестік жылдар бойы қалыптасуда
OpenAI мен Cerebras арасындағы ынтымақтастық кенеттен пайда болған жоқ. Әңгімелер 2017 жылдан бастап басталғаны хабарланды, бұл ортақ көзқарасқа негізделген. Екі компания да модельдің көлемі мен күрделілігінің экспоненциалды өсуі дәстүрлі аппараттық архитектуралармен шектелетінін алдын ала көрді.
Бұл ұзақ мерзімді техникалық үйлестіру кезең-кезеңімен енгізу жоспарына ұласты. Cerebras жүйелерін OpenAI-дың болжамдық стекіне біріктіру 2026 жылдың басында басталады. Енгізу 2028 жылға дейін жалғасады, бұл OpenAI-дың кеңейіп жатқан қызметтер жиынтығын, оның ішінде ChatGPT-ні қолдау үшін 750 мегаваттқа дейінгі арнайы Cerebras есептеу қуатын қосуы мүмкін.
Нарықтық салдарлар мен бәсекелестік ландшафт
Бұл келісім екі тарап үшін де трансформациялық. Cerebras үшін OpenAI-ды негізгі клиент ретінде алу оның wafer-scale технологиясын тек зерттеу немесе тар қолданбалар үшін емес, ірі коммерциялық енгізу үшін растайды. Бұл компанияға табысын әртараптандыруға көмектеседі және NVIDIA сияқты ірі ойыншыларға қарсы жоғары деңгейдегі инференс нарығында сенімді бәсекелес ретінде орнықтырады.
OpenAI үшін бұл AMD және арнайы чип бастамалары сияқты бірнеше озық аппараттық жабдық жеткізушілерінен есептеу қуатын алу үлгісінің бір бөлігі. Бұл көпжабдықты стратегия жеткізу тізбегіндегі тәуекелді азайтады. Сонымен қатар, ол бәсекеге қабілетті аппараттық экожүйені дамытады, бұл AI саласындағы инновация мен шығындарды бақылау үшін өте пайдалы.
Өнеркәсіптік автоматтандыру мамандарына арналған практикалық түсініктер
Бұл жаңалық кәсіпорындық AI әлемінен шыққанымен, оның негізгі қағидасы өнеркәсіптік автоматтандыруға өте қатысты. Мамандандырылған, жұмыс жүктемесіне оңтайландырылған аппараттық құралдарға көшу біздің салада айқын көрініс табуда. Біз оны жоғары жылдамдықтағы машина басқару үшін нақты уақыттағы PLC (Бағдарламаланатын Логикалық Контроллерлер) мен күрделі процесті оңтайландыруға арналған қуатты DCS (Таратылған Басқару Жүйелері) арасындағы айырмашылықта көреміз.
Арнайы тапсырмаға сәйкес дұрыс басқару жүйесін таңдау — ол өте төмен кешігумен қозғалысты басқару болсын немесе деректерге негізделген алдын ала күтім аналитикасы болсын — тиімділік, сенімділік және инвестиция қайтарымын барынша арттырудың кілті. OpenAI-Cerebras оқиғасы автоматтандырудың болашағы бір ғана әмбебап контроллерде емес, мақсатқа бағытталған жүйелердің үздіксіз біріктірілген экожүйесінде екенін растайды.
Қолдану сценарийі: Жақсартылған алдын ала талдау
Ақылды фабрикадағы алдын ала күтім жүйесін елестетіңіз. Маңызды жабдықтардан діріл және термиялық деректер үздіксіз төмен кешігумен Cerebras тәрізді архитектураға негізделген жергілікті AI инференс қозғалтқышына жіберіледі. Бұл жүйе нақты уақытта үлгілерді талдап, ақаудан бұрын болатын нәзік аномалияларды анықтайды. Содан кейін ол орталық DCS немесе PLC-ге жабдықты қауіпсіз түрде бәсеңдетіп, техникалық қызмет көрсету кестесін жасау үшін дереу хабарлайды, осылайша қымбатқа түсетін жоспарланбаған тоқтауларды болдырмайды. Деректерді талдау мен физикалық басқару арасындағы бұл үздіксіз, нақты уақыттағы цикл фабрика автоматтандыруының болашағы болып табылады.
Жиі қойылатын сұрақтар (ЖҚС)
Q: AI «инференсі» деген не және ол автоматтандыру үшін неге маңызды?
A: Инференс — бұл дайындалған AI моделі жаңа деректерге өзінің білімін қолданып, шешім қабылдау немесе болжам жасау (мысалы, «Бұл діріл үлгісі қалыпты емес пе?»). Төмен кешігумен инференс нақты уақыттағы өнеркәсіптік қолданбалар үшін, мысалы, ақауларды анықтау, сапаны бақылау және динамикалық процесті оңтайландыру үшін өте маңызды.
Q: Cerebras wafer-scale дизайны бірнеше GPU-ларды қолданудан қалай ерекшеленеді?
A: Дәстүрлі кластерлер көптеген кіші чиптерді (GPU-ларды) баяу сыртқы желілер арқылы қосады. Cerebras бір кремний пластинасында алып процессор жасайды, барлық байланыс чип ішінде жүреді. Бұл деректерді жылжытудағы уақыт кідірісін (латенттілігін) айтарлықтай азайтады, ол көбінесе болжамдағы тар шек болады.
Q: Бұл GPU-лар AI үшін ескіріп бара жатыр деген сөз бе?
A: Мүлдем емес. GPU-лар модельді оқыту кезеңінде өте қуатты және әмбебап болып қала береді. Тренд мамандандыруға бағытталған: әр нақты жұмысқа ең жақсы құралды пайдалану — оқыту үшін GPU-лар, ал тиімді және ірі масштабты болжам үшін Cerebras немесе арнайы ASIC сияқты басқа архитектуралар.
Q: Автоматтандыру инженерлері осы аппараттық трендтерге қалай дайындала алады?
A> Жүйе архитектурасы мен интеграция дағдыларына назар аудару керек. Әртүрлі мамандандырылған есептеу блоктарын (нақты уақыттағы контроллерлер, шеткі болжам қозғалтқыштары, бұлтты оқыту кластерлері) пайдаланып жүйелерді қалай жобалау керектігін түсіну және олардың стандартты өнеркәсіптік протоколдар арқылы тиімді байланысуын қамтамасыз ету негізгі құзырет болады.
Q: Бұл технология жақын арада PLC және DCS аппараттық құралдарына тікелей әсер ете ме?
A> Негізгі технология әртүрлі, бірақ аппараттық құралдарды мамандандыру принципі сақталады. Біз бұл көз жүйелері, қауіпсіздік PLC-лері және шеткі есептеу шлюздері үшін арнайы контроллерлерде көріп отырмыз. Негізгі PLC немесе DCS рөлі осы мамандандырылған түйіндерді біртұтас зауыт автоматтандыру желісінде үйлестіруге айналады.
Техникалық сипаттамалар, үйлесімділікті тексеру немесе жылдам баға алу үшін:
Email: sales@nex-auto.com
WhatsApp: +86 153 9242 9628
Серіктес: NexAuto Technology Limited
Толығырақ ақпарат алу үшін төмендегі танымал заттарды AutoNex Controls сайтынан қараңыз
