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。
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