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近日，由吴恩达创立的人工智能教育平台DeepLearning.AI联合算力厂商Cerebras推出《Fast LLM Inference with Cerebras》专项短课程。课程由Cerebras技术团队的Zhenwei Gao、Sebastian Duerr、Sarah Chieng主讲，基于第三代晶圆级引擎WSE-3的片上存算一体架构，指导开发者搭建可实现实时响应的大语言模型应用，覆盖低延迟场景落地需求。
随着大语言模型在C端交互、企业级工作流的落地深入，推理延迟已经成为限制其场景覆盖的核心瓶颈。当前主流的多GPU分布式推理方案，普遍存在跨卡通信开销大、显存调度效率低的问题，面对实时个性化推荐、直播互动内容生成、多工具链式调用等高敏感度场景，动辄数秒的响应延迟直接影响用户体验。
行业测算显示，若能将大模型单轮推理延迟控制在300毫秒以内，其可覆盖的落地场景将扩大40%以上，这也让低延迟推理技术成为2024年AI开发领域的核心学习需求。
此次课程落地的核心支撑，是Cerebras自研的WSE-3第三代晶圆级引擎。和传统GPU将计算、存储单元分离的设计不同，WSE-3的芯片面积足以完整容纳70B参数级大模型的全部权重，且权重存储位置紧邻计算单元，完全省去了跨设备访存、数据搬运的时间开销，同等参数规模下的推理延迟可较GPU方案降低一个数量级。
课程内容完全围绕落地实操设计，开发者可以直接上手在WSE-3环境中部署大模型、调优推理速度，掌握低延迟推理方案在实时交互场景中的适配方法，所有讲师均为Cerebras一线技术团队成员，内容覆盖大量工业界未公开的优化经验。
当前大模型的优化方向已经从训练侧逐步转向推理侧，存算一体、近存计算的架构创新正在成为行业共识。DeepLearning.AI和Cerebras的此次合作，本质是把前沿算力架构的开发能力向普通开发者普及，降低低延迟大模型应用的开发门槛。
后续双方还计划推出更多垂直场景的落地课程，覆盖边缘推理、多模态推理等更多细分领域，推动前沿算力方案的落地效率。
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