सेरेब्रस सिस्टम प्रश्नोत्तरी

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. सेरेब्रस वेफर-स्केल इंजन के डिज़ाइन के बारे में क्या असामान्य है?
   • यह एक पूर्ण सिलिकॉन वेफर पर निर्मित एक संपूर्ण प्रोसेसर है
   • यह दुनिया की सबसे छोटी AI चिप है
   • यह पूरी तरह से बिना बिजली के चलता है
   • यह सिलिकॉन की बजाय प्लास्टिक से बना है
2. सभी कोर को एक वेफर पर रखने से एआई प्रदर्शन में मदद क्यों मिलती है?
   • इससे चिप भेजना सस्ता हो जाता है
   • डेटा धीमी बाहरी नेटवर्किंग के बजाय तेज़ ऑन-चिप तारों पर चलता है
   • यह किसी भी सॉफ्टवेयर की आवश्यकता को समाप्त कर देता है
   • यह चिप को तरल में तैरने की अनुमति देता है
3. WSE-3 में लगभग कितने ट्रांजिस्टर हैं?
   • करीब 4 हजार
   • लगभग 4 मिलियन
   • लगभग 4 ट्रिलियन
   • लगभग 4 सौ
4. What is one Cerebras system-level capability advertised for its CS-4 rack-scale system?
   • It uses only a single CPU and no AI accelerator
   • It replaces every model with a database
   • It guarantees the same speedup on every workload
   • It combines multiple wafer-scale processors in a rack-scale platform
5. सेरेब्रस इतनी बड़ी चिप पर विनिर्माण दोषों से कैसे निपटता है?
   • यह दोषपूर्ण स्थानों के आसपास काम करने के लिए अनावश्यक कोर और रूटिंग का उपयोग करता है
   • यह किसी भी दोष वाले प्रत्येक वेफर को फेंक देता है
   • यह दोषों को नज़रअंदाज़ करता है और टूटे हुए चिप्स भेजता है
   • यह प्रत्येक ट्रांजिस्टर की मैन्युअल रूप से मरम्मत करता है
6. What are the WSE-3 specifications Cerebras reports in its product materials?
   • Four billion transistors and 900 cores
   • Four trillion transistors and about 900,000 AI-optimized cores
   • One thousand transistors and one million CPU sockets
   • A fixed count of parameters for every model
7. How can a wafer-scale processor route around manufacturing defects?
   • Assume every fabricated core is perfect
   • Move all computation to a hard drive
   • Use redundant cores and routing so defective regions can be bypassed
   • Rebuild the silicon after deployment
8. Why can on-wafer memory and communication benefit some AI workloads?
   • They eliminate every computation bottleneck
   • They make all models fit in one core
   • They guarantee lower latency for every task
   • They can reduce data movement between separately packaged processors and memory