Największy chip na świecie jest większy niż iPad i pomoże trenować sztuczną inteligencję

Kategoria: Przetwarzanie danych Opublikowany 20 sierpnia

Nowy półprzewodnik Cerebras Systems może pochwalić się 1,2 biliona tranzystorów – i będzie turbodoładowywać aplikacje AI.

Wiadomości: Na konferencji Hot Chips w Dolinie Krzemowej w tym tygodniu Cerebras prezentuje silnik Cerebras Wafer Scale Engine. Chip jest prawie 57 razy większy niż największa ogólna jednostka obliczeniowa Nvidii, czyli GPU, i może pochwalić się 3000 razy większą pamięcią na chipie. Procesory graficzne to krzemowe konie robocze, które zasilają wiele współczesnych aplikacji AI, przetwarzając dane potrzebne do trenowania modeli AI.

Czy rozmiar ma znaczenie? Światowe firmy zajmujące się półprzewodnikami spędziły dziesięciolecia na opracowywaniu coraz mniejszych chipów. Można je łączyć, aby tworzyć super wydajne procesory, więc po co tworzyć samodzielny mega-chip AI?

Według Cerebrasa odpowiedź jest taka, że ​​połączenie wielu małych chipów razem tworzy opóźnienia, które spowalniają trenowanie modeli AI – ogromne wąskie gardło w branży. Chip firmy zawiera 400 000 rdzeni lub części obsługujących przetwarzanie, ściśle ze sobą powiązanych, aby przyspieszyć przetwarzanie danych. Może również niezwykle szybko przenosić dane między przetwarzaniem a pamięcią.

Tolerancja błędów: Ale jeśli ten potworny chip ma podbić świat AI, będzie musiał pokazać, że potrafi pokonać kilka dużych przeszkód. Jednym z nich jest produkcja. Jeśli zanieczyszczenia przedostaną się do wafla używanego do produkcji wielu małych chipsów, niektóre z nich mogą nie zostać naruszone; ale jeśli na wafelku jest tylko jeden megachip, może trzeba będzie wyrzucić całość. Cerebras twierdzi, że znalazł innowacyjne sposoby, aby zapewnić, że zanieczyszczenia nie zagrożą całemu chipowi, ale nie wiemy jeszcze, czy zadziałają one w masowej produkcji.

Mocne zagranie: Kolejnym wyzwaniem jest efektywność energetyczna. Chipy AI są notorycznie głodne energii, co ma konsekwencje zarówno ekonomiczne, jak i środowiskowe. Przesuwanie danych między wieloma malutkimi chipami AI to ogromna strata mocy, więc Cerebras powinien mieć tutaj przewagę. Jeśli może to pomóc w rozwiązaniu tego wyzwania energetycznego, to chip startupu może udowodnić, że dla sztucznej inteligencji duży krzem jest naprawdę piękny.