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Programación de aprendizaje profundo a escala

Este recurso ha sido publicado por Cerebras Systems

Este artículo explica cómo el sistema Cerebras CS-2 revoluciona el aprendizaje profundo al ofrecer rendimiento a escala de clúster en un único dispositivo, eliminando la necesidad de complejos clústeres de GPU distribuidos. Equipado con el motor Wafer-Scale Engine (WSE-2), el CS-2 ofrece 850.000 núcleos optimizados para IA y un ancho de banda de memoria e interconexión sin igual. Al simplificar el proceso de programación con marcos familiares como PyTorch y TensorFlow, el CS-2 acelera el entrenamiento de redes neuronales sin necesidad de conocimientos de programación paralela, lo que reduce drásticamente el tiempo de resolución y permite el entrenamiento eficiente de modelos masivos de IA.

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Categorías relacionadas Inteligencia artificial, Aprendizaje profundo, Integración de la IA, Estrategia de IA, Aplicaciones de IA, Chips de IA, GPUs, Aceleradores de IA, Servidores AI, Infraestructura de IA, Unidades de procesamiento de IA, Formación de modelos

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