Репортаж от Wedoany，Американская компания по производству чипов для искусственного интеллекта Cerebras планирует расширить свои центры обработки данных и инфраструктуру для вычислений в сфере искусственного интеллекта в Европе. Ожидаемый объем инвестиций составит несколько миллиардов долларов, а к 2027 году локальная вычислительная мощность будет увеличена до 200 МВт. Генеральный директор Cerebras Эндрю Фельдман заявил на конференции Raise Summit AI в Париже, что это расширение в первую очередь направлено на удовлетворение растущего спроса на вычислительные мощности для логического вывода ИИ в Европе, а также на адаптацию к требованиям европейских клиентов в отношении контроля данных, локального развертывания и управления вычислительными ресурсами.
В настоящее время Cerebras управляет тремя центрами обработки данных, где развернуты ее чипы, во Франции, Финляндии и Норвегии. Следующий этап строительства будет основан на существующих объектах и продолжит расширять возможности серверов, пластинчатых процессоров, энергоснабжения и распределения, охлаждения и сетевого подключения, формируя более крупные вычислительные узлы ИИ в различных регионах Европы. 200 МВт — это не показатель мощности одного чипа или сервера, а общая пропускная способность вычислительного оборудования центра обработки данных и сопутствующей инфраструктуры. Фактическое строительство потребует одновременного увеличения площадей машинных залов, электропитания, систем охлаждения, оптоволоконных сетей и платформ управления эксплуатацией.
Строительство европейской инфраструктуры ИИ находится под двойным влиянием спроса на вычислительные мощности и требований к управлению данными. После внедрения генеративных моделей ИИ в корпоративные приложения задачи логического вывода требуют непрерывной обработки пользовательских запросов после завершения обучения модели, причем частота выполнения обычно выше, чем при централизованном обучении. С ростом числа ИИ-агентов, способных автономно вызывать инструменты, запрашивать информацию и выполнять задачи, один пользовательский запрос может инициировать несколько раундов модельных вычислений, поиска данных и системного взаимодействия. Инфраструктура логического вывода должна выдерживать более высокий уровень параллелизма и поддерживать низкую задержку ответа.
Фельдман отметил, что темпы роста спроса на вычислительные мощности ИИ на европейском рынке уже превышают скорость расширения существующих объектов. Размещая центры обработки данных во Франции, Финляндии, Норвегии и других регионах Европы, Cerebras может обеспечить обработку некоторых моделей и данных на территории Европы, уменьшая зависимость предприятий от удаленных трансграничных вычислительных ресурсов. Для клиентов в фармацевтике, разработке программного обеспечения и высокопроизводительных вычислениях локальные вычислительные узлы также могут сократить пути передачи данных и предоставить больше возможностей для контроля данных и выбора инфраструктуры.
Основная технология Cerebras — это пластинчатый процессор. Традиционные чипы обычно нарезаются из целой пластины на множество более мелких процессоров, которые затем соединяются в вычислительный кластер через высокоскоростную сеть; Cerebras же использует процессор, размером почти с целую пластину, в качестве единой вычислительной системы. Более крупный чип позволяет разместить больше вычислительных ядер и ресурсов памяти внутри одного процессора, уменьшая время ожидания, возникающее при многократной передаче данных между отдельными чипами.
Такая архитектура в первую очередь ориентирована на сценарии обучения больших моделей и логического вывода ИИ. Многочиповые системы полагаются на внутрисерверные соединения и межсерверный сетевой обмен данными. При увеличении масштаба соединений задержки связи и синхронизация данных могут ограничить общую вычислительную эффективность. Пластинчатая система пытается сконцентрировать больше вычислений и обмена данными внутри одного большого процессора, позволяя модели быстрее выполнять логический вывод и возвращать результаты. Однако крупные процессоры предъявляют более высокие требования к производству чипов, электропитанию, охлаждению, корпусированию системы и управлению отказами, а соответствующие центры обработки данных также должны настраивать инфраструктуру в соответствии с характеристиками своего оборудования.
Среди европейских клиентов Cerebras — британская фармацевтическая компания GlaxoSmithKline, а также разработчики высокопроизводительных центров обработки данных и программного обеспечения в Шотландии и Германии. Компания также подписала контракт на поставку вычислительных мощностей с OpenAI, который, по оценкам, составляет более 20 миллиардов долларов и предусматривает предоставление вычислительных ресурсов для ChatGPT как минимум до 2028 года, а недавно установила партнерство с Amazon Web Services. Вышеупомянутое сотрудничество означает, что новые вычислительные мощности Cerebras будут предназначены не только для клиентов собственных центров обработки данных, но и могут предоставляться через платформы ИИ и облачные сервисы.
С точки зрения темпов строительства, Cerebras необходимо в ближайшее время увеличить вычислительную мощность в Европе до 200 МВт. Успешная реализация проекта будет зависеть от выбора местоположения центров обработки данных, энергоресурсов, поставок оборудования, производственных мощностей чипов и прогресса в строительстве сопутствующей инфраструктуры. Существующие узлы во Франции, Финляндии и Норвегии возьмут на себя задачи раннего расширения. Вопрос о выходе на рынки других европейских стран будет решаться в зависимости от местных условий электроснабжения, требований к управлению данными и распределения клиентов.
Это расширение отражает тот факт, что конкуренция в области инфраструктуры ИИ переходит от производительности отдельных чипов к предоставлению вычислительных услуг. Такие компании, как NVIDIA, AMD и Cerebras, должны не только поставлять процессоры, но и решать вопросы интеграции серверов, сетевого взаимодействия, энергоснабжения и долгосрочной эксплуатации чипов в центрах обработки данных. Планируемый Cerebras европейский объект ИИ-инфраструктуры мощностью 200 МВт станет важным этапом в проверке возможности масштабирования ее пластинчатой системы для крупномасштабных коммерческих сценариев логического вывода.
