top of page
Generatif (Beta) |. Memberikan berita dan tren terkini dalam AI generatif
logo.png

AWS dan Cerebras Meluncurkan Solusi Inferensi AI Cepat

Generatived

17/3/26, 09.00

Amazon Web Services (AWS) telah mengumumkan kemitraan dengan Cerebras Systems untuk memperkenalkan solusi inferensi AI tercepat untuk aplikasi AI generatif. Penawaran baru ini, yang diharapkan akan diluncurkan dalam beberapa bulan mendatang, akan tersedia melalui Amazon Bedrock dan dirancang untuk meningkatkan kinerja tugas inferensi AI secara signifikan. Kolaborasi ini akan mengintegrasikan server berbasis AWS Trainium dengan sistem Cerebras CS-3, memanfaatkan jaringan Elastic Fabric Adapter untuk mengoptimalkan prosesnya.

Inisiatif ini bertujuan untuk mengatasi hambatan kecepatan dalam inferensi AI, khususnya untuk beban kerja yang membutuhkan respons waktu nyata, seperti bantuan pengkodean dan aplikasi interaktif. Dengan membagi beban kerja inferensi antara Trainium dan CS-3, setiap sistem dapat fokus pada apa yang paling dikuasainya, sehingga menghasilkan peningkatan kecepatan dan kinerja inferensi yang substansial. Trainium AWS dioptimalkan untuk tahap pra-pengisian inferensi, sementara Cerebras CS-3 dirancang khusus untuk tahap dekode, yang seringkali merupakan bagian yang paling memakan waktu dalam proses tersebut.

Cerebras Systems, yang dikenal karena menciptakan infrastruktur AI tercepat di dunia, akan mendapatkan manfaat dari kolaborasi ini dengan menghadirkan kemampuan inferensi berkecepatan tinggi kepada basis pelanggan global AWS. Solusi inferensi terpisah ini akan memungkinkan perusahaan di seluruh dunia untuk mengakses kemampuan yang ditingkatkan ini dalam lingkungan AWS mereka yang sudah ada. Kemitraan ini menandai AWS sebagai penyedia cloud pertama yang menawarkan solusi inferensi terpisah Cerebras, secara eksklusif melalui Amazon Bedrock.

Pendekatan teknis, yang dikenal sebagai disagregasi inferensi, memisahkan proses inferensi AI menjadi dua tahap berbeda: pra-pengisian dan dekode. Dengan memanfaatkan AWS Trainium untuk pra-pengisian dan Cerebras CS-3 untuk dekode, solusi ini dirancang untuk mengoptimalkan tantangan komputasi unik dari setiap tahap. Disagregasi strategis ini, dikombinasikan dengan jaringan EFA berbandwidth tinggi, diharapkan dapat memberikan tingkat kinerja inferensi yang jauh lebih cepat daripada penawaran saat ini.

Bagikan artikel ini:

Tin tức mới nhất
Microsoftが医療AI拡大

Microsoftが医療AI拡大

5/10/26, 07.00

Microsoft(米国ワシントン州)は、ヘルスケアおよびライフサイエンス領域における人工知能ツールの導入事例と最新動向を発表した。

NVIDIAがC++基盤公開

NVIDIAがC++基盤公開

5/10/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、ローカル環境のアプリケーションへAIモデルをネイティブ組み込みするための開発サンプル群『Do Inference Now (DIN) Deploy』をオープンソースとして公開した。

Microsoftがデータ基盤強化

Microsoftがデータ基盤強化

5/10/26, 07.00

Microsoft(米国ワシントン州)は、統合データプラットフォーム『Microsoft Fabric』およびデータベース関連機能の最新アップデートを発表した。

GoTymeが障害解析導入

GoTymeが障害解析導入

5/10/26, 07.00

GoTyme(ベトナムハノイ)は、Amazon Web Servicesを活用したAI生成の根本原因分析(RCA)ソリューションの構築を発表した。

Copyright © 2024 Generatived - All right Reserved.

Bagikan artikel ini:

Bagikan artikel ini:

Generatived

Hãy theo dõi chúng tôi

  • Facebook
  • X

Bahasa

Generatived là dịch vụ cung cấp thông tin và xu hướng chuyên về Generative AI. Chúng tôi sẽ cố gắng hết sức để cung cấp thông tin về thế giới đang thay đổi nhanh chóng.

Generatived AI Logo

Generatived adalah layanan yang memberikan informasi dan tren khusus dalam AI Generatif. Kami akan melakukan yang terbaik untuk menyampaikan informasi tentang dunia yang berubah dengan cepat.

  • Facebook
  • X

Ikuti kami

Bahasa

Berita terkini
Microsoftが医療AI拡大

Microsoftが医療AI拡大

5/10/26, 07.00

Microsoft(米国ワシントン州)は、ヘルスケアおよびライフサイエンス領域における人工知能ツールの導入事例と最新動向を発表した。

NVIDIAがC++基盤公開

NVIDIAがC++基盤公開

5/10/26, 07.00

NVIDIA(米国カリフォルニア州)は、ローカル環境のアプリケーションへAIモデルをネイティブ組み込みするための開発サンプル群『Do Inference Now (DIN) Deploy』をオープンソースとして公開した。

Microsoftがデータ基盤強化

Microsoftがデータ基盤強化

5/10/26, 07.00

Microsoft(米国ワシントン州)は、統合データプラットフォーム『Microsoft Fabric』およびデータベース関連機能の最新アップデートを発表した。

GoTymeが障害解析導入

GoTymeが障害解析導入

5/10/26, 07.00

GoTyme(ベトナムハノイ)は、Amazon Web Servicesを活用したAI生成の根本原因分析(RCA)ソリューションの構築を発表した。

bottom of page