es.wedoany.com Noticia: La empresa estadounidense de chips inteligentes para inteligencia artificial, Cerebras, planea expandir sus centros de datos y su infraestructura de computación de inteligencia artificial en Europa, con una inversión prevista de varios miles de millones de dólares, y aumentar su capacidad de procesamiento local a 200 megavatios antes de 2027. Andrew Feldman, director ejecutivo de Cerebras, declaró en la conferencia Raise Summit AI celebrada en París, Francia, que esta expansión tiene como objetivo principal satisfacer la creciente demanda de capacidad de cómputo de inferencia de inteligencia artificial en Europa, al mismo tiempo que se adapta a los requisitos de los clientes europeos en cuanto a control de datos, implementación local y gestión de recursos informáticos.
Actualmente, Cerebras opera tres centros de datos que implementan sus chips en Francia, Finlandia y Noruega. La siguiente fase de construcción se basará en las instalaciones existentes, continuando la expansión de la capacidad de servidores, procesadores a escala de oblea, suministro y distribución de energía, refrigeración y conectividad de red, formando nodos de computación de inteligencia artificial a mayor escala en diferentes regiones de Europa. Los 200 megavatios no son un indicador de potencia de un solo chip o servidor, sino la capacidad total de carga de los equipos informáticos del centro de datos y las instalaciones de soporte asociadas. La construcción real requerirá aumentar simultáneamente el espacio del centro de datos, el acceso a la energía, los sistemas de refrigeración, las redes de fibra óptica y las plataformas de gestión operativa.
La construcción de infraestructura de inteligencia artificial en Europa está siendo influenciada tanto por la demanda de capacidad de cómputo como por los requisitos de gestión de datos. Tras la entrada de los modelos de inteligencia artificial generativa en aplicaciones empresariales, las tareas de inferencia necesitan procesar continuamente las solicitudes de los usuarios después de completar el entrenamiento del modelo, con una frecuencia de ejecución generalmente mayor que la del entrenamiento centralizado. Con el aumento de agentes de inteligencia artificial capaces de invocar herramientas, consultar información y ejecutar tareas de forma autónoma, una sola solicitud de usuario puede desencadenar múltiples rondas de cálculo del modelo, recuperación de datos e interacción del sistema, lo que requiere que la infraestructura de inferencia soporte una mayor concurrencia y mantenga una baja latencia de respuesta.
Feldman indicó que la tasa de crecimiento de la demanda de capacidad de cómputo de inteligencia artificial en el mercado europeo ya ha superado la velocidad de expansión de las instalaciones existentes. Al implementar centros de datos en Francia, Finlandia, Noruega y otras regiones de Europa, Cerebras puede permitir que algunos modelos y datos se procesen dentro de Europa, reduciendo la dependencia de las empresas de recursos informáticos transfronterizos de larga distancia. Para los clientes de los sectores farmacéutico, desarrollo de software y computación de alto rendimiento, los nodos de cómputo local también pueden acortar las rutas de transmisión de datos y ofrecer más margen en el control de datos y la selección de infraestructura.
La tecnología central de Cerebras es el procesador a escala de oblea. Los chips tradicionales generalmente se cortan de una oblea completa en múltiples procesadores más pequeños, que luego se conectan en un clúster de cómputo a través de una red de alta velocidad; Cerebras, en cambio, utiliza un procesador de tamaño cercano al de una oblea completa como un solo sistema de cómputo. Un chip más grande puede albergar más núcleos de cómputo y recursos de almacenamiento dentro del mismo procesador, reduciendo el tiempo de espera generado por la transmisión repetida de datos entre múltiples chips independientes.
Esta arquitectura está diseñada principalmente para escenarios de entrenamiento de grandes modelos e inferencia de inteligencia artificial. Los sistemas de múltiples chips dependen de la interconexión dentro del servidor y del intercambio de datos a través de la red entre servidores. A medida que la escala de la conexión aumenta, la latencia de comunicación y la sincronización de datos pueden limitar la eficiencia general del cómputo. El sistema a escala de oblea intenta concentrar más cómputo e intercambio de datos dentro de un solo procesador grande, permitiendo que el modelo complete la inferencia y devuelva resultados más rápidamente. Sin embargo, los procesadores grandes imponen mayores requisitos en la fabricación de chips, suministro de energía, refrigeración, encapsulado del sistema y gestión de fallos, y los centros de datos correspondientes también necesitan configurar su infraestructura en función de las características del equipo.
Los clientes europeos de Cerebras incluyen la empresa farmacéutica británica GlaxoSmithKline, así como centros de datos de alto rendimiento y desarrolladores de software en Escocia y Alemania. La compañía también ha firmado un contrato de suministro de capacidad de cómputo con OpenAI, con un valor estimado de más de 20 000 millones de dólares, para proporcionar recursos informáticos a ChatGPT al menos hasta 2028, y recientemente ha establecido una colaboración con Amazon Web Services. Estas colaboraciones implican que la nueva capacidad de cómputo de Cerebras no solo estará destinada a los clientes de sus propios centros de datos, sino que también podría ofrecerse externamente a través de plataformas de inteligencia artificial y canales de servicios en la nube.
En cuanto al ritmo de construcción, Cerebras necesita aumentar la capacidad de procesamiento en Europa a 200 megavatios en un período relativamente corto. Si el proyecto se completa según lo previsto dependerá de la selección de la ubicación del centro de datos, los recursos energéticos, la entrega de equipos, la capacidad de producción de chips y el progreso de las obras de infraestructura asociadas. Los nodos existentes en Francia, Finlandia y Noruega asumirán las tareas de expansión inicial, y si se expandirá a más países europeos dependerá de las condiciones energéticas locales, los requisitos de gestión de datos y la distribución de los clientes.
Esta expansión refleja que la competencia en infraestructura de inteligencia artificial se está extendiendo desde el rendimiento de un solo chip hasta la entrega de servicios de cómputo. Empresas como Nvidia, AMD y Cerebras no solo necesitan proporcionar procesadores, sino también resolver los problemas de integración de servidores, interconexión de redes, suministro de energía y operación a largo plazo una vez que los chips ingresan al centro de datos. La instalación de capacidad de cómputo de 200 megavatios en Europa que planea Cerebras se convertirá en un nodo importante para determinar si su sistema a escala de oblea puede ampliar su aplicación en escenarios comerciales de inferencia a gran escala.
