Vislielākie jebkad uzbūvētie procesori 1,2 triljoniem tranzistoru, kas atstāj augstākās klases Intel un AMD procesorus un grafiskos procesorus

Jaunumi
Aparatūra / Vislielākie jebkad uzbūvētie procesori 1,2 triljoniem tranzistoru, kas atstāj augstākās klases Intel un AMD procesorus un grafiskos procesorus 3 minūtes lasīts

CerebrasSystems procesora avots - HPCGuru



Uzņēmumam ir izdevies izveidot visu laiku lielāko apstrādes mikroshēmu, kas ievērojami pārsniedz visu, ko Intel vai AMD jebkad ražojuši. Ar neprātīgiem 1,2 triljonu tranzistoriem uz silīcija plāksnītes procesors ir neapšaubāmi lielākā līdz šim uzbūvētā pusvadītāju mikroshēma. Procesora aizmugurē esošais uzņēmums plāno veltīt mikroshēmu mākslīgā intelekta (AI) uzlabošanai.

Jaunā mākslīgā intelekta uzņēmuma Cerebras Systems izgatavotais Cerebras vafeļu mēroga dzinējs ir lielākā jebkad uzbūvētā pusvadītāju mikroshēma. Centrālajam procesoram vai procesoram ir 1,2 triljoni tranzistoru, kas ir visu silīcija mikroshēmu visvienkāršākie un būtiskākie ieslēgšanas / izslēgšanas elektroniskie slēdži. Nesen ražotajam Advanced Micro Devices procesora procesoram ir 32 miljardi tranzistoru. Lieki pieminēt, ka Cerebras Wafer Scale Engine tranzistoru skaits krietni pārsniedz pat augstākās klases AMD un Intel procesorus un GPU.



Cerebras vafeļu mēroga dzinējs ir lielākais jebkad uzbūvētais vienas mikroshēmas procesors:

Cerebras WSE ir milzīgs 46,225 kvadrātmilimetri silīcija plāksnītes, kurā ir izvietoti 400 000 AI optimizēti, kešatmiņu nesaturoši, bez galvas izvietoti, skaitļošanas kodoli un 18 gigabaiti vietējas, izplatītas, ļoti ātras SRAM atmiņas kā vienīgais atmiņas līmenis. hierarhija. Salīdzinājumam, lielākais NVIDIA GPU mēra 815 kvadrātmilimetrus un iesaiņo 21,1 miljardu tranzistoru. Vienkārša matemātika parādīs, ka Cerebras WSE ir 56,7 reizes lielāks nekā augstas klases NVIDIA GPU.



Cerebras WSE atmiņas joslas platums ir 9 petabaiti sekundē. Citiem vārdiem sakot, pasaules lielākais procesors lepojas ar 3000 reižu lielāku ātrgaitas, mikroshēmas atmiņu un 10 000 reižu lielāku atmiņas joslas platumu. Procesora kodoli ir savienoti ar smalku, visu aparatūru, ar mikroshēmu savienotu sakaru tīklu. Pateicoties vienkāršotajai arhitektūrai un milzīgajam formas izmēram, kas apvienots ar īpaši lielu joslas platumu, procesors var nodrošināt kopējo joslas platumu 100 petabitus sekundē. Vienkārši sakot, Cerebras WSE lielais serdeņu skaits, vairāk vietējās atmiņas un maza aiztures, liela joslas platuma audums padara to par ideālu procesoru, lai ievērojami paātrinātu mākslīgā intelekta uzdevumus.

Kāpēc Intel un AMD neveido šādus pēc pasūtījuma izstrādātus milzīgus procesorus un GPU?

Intel, AMD un lielākā daļa citu silīcija mikroshēmu ražotāju pieņemt pilnīgi atšķirīgu un tradicionālu pieeju. Parasti pieejamie jaudīgie GPU un procesori faktiski ir mikroshēmu kolekcija, kas izveidota virs 12 collu silīcija vafeles un tiek apstrādāta mikroshēmu rūpnīcā partijā. Savukārt Cerebras WSE ir viena mikroshēma, kas savienota vienā vafelē. Vienkārši sakot, visi 1,2 triljonu tranzistori uz lielākā procesora patiešām strādā kopā kā viena milzu silīcija mikroshēma.



Ir diezgan vienkāršs iemesls, kāpēc uzņēmumi, piemēram, Intel un AMD, neiegulda līdzekļus tik nenormāli lielās silīcija plāksnēs. Vienā silīcija vafelē patiešām ir daži piemaisījumi, kas var izraisīt kaskādes efektu un galu galā izraisīt kļūmi. Skaidu ražotāji to labi zina un atbilstoši būvē savus procesorus. Tādējādi silīcija vafeļu patiesā raža attiecībā uz silīcija mikroshēmām, kas darbojas droši, ir diezgan zema. Citiem vārdiem sakot, ja silīcija plāksnei ir tikai viena mikroshēma, tad piemaisījumu un neveiksmes iespējas ir diezgan augstas.

Interesanti, ka, kamēr citi uzņēmumi nav izdomājuši efektīvu risinājumu, tiek ziņots, ka Cerebras ir izveidojis savu mikroshēmu kā lieku. Vienkārši sakot, viens piemaisījums netiks atspējots viss mikroshēma, atzīmēja Endrjū Feldmans, kurš bija Cerebras Systems līdzdibinātājs un kalpo kā izpilddirektors. “ Cerebras WSE, kas jau no paša sākuma ir izstrādāts AI darbam, satur būtiskus jauninājumus, kas sekmē jaunāko tehnoloģiju attīstību, risinot vairākus gadu desmitus vecus tehniskus izaicinājumus, kas ierobežo mikroshēmu izmērus, piemēram, savienojumu starp tīkliem, ražu, enerģijas piegādi iepakojums. Katrs arhitektūras lēmums tika pieņemts, lai optimizētu veiktspēju AI darbiem. Rezultāts ir tāds, ka Cerebras WSE atkarībā no slodzes simtiem vai tūkstošiem reižu nodrošina esošo risinājumu veiktspēju ar nelielu enerģijas patēriņa un vietas daļu. ”

AI uzdevumi turpinās pieprasīt lielākas mikroshēmas:

Jaunais procesors ir izgatavots pēc pasūtījuma, lai AI uzdevumus apstrādātu galvenokārt tāpēc, ka lielākas mikroshēmas ātrāk apstrādā informāciju, sniedzot atbildes īsākā laikā. Lielākā daļa tehnoloģiju uzņēmumu apgalvo, ka mūsdienu AI ierobežojums ir tāds, ka modeļu apmācība prasa pārāk ilgu laiku. Tādējādi daži tehnoloģiju līderi mēģina optimizēt savus AI algoritmus, lai paļautos uz mazāk datu kopām. Tomēr jebkurš labs AI acīmredzami uzlabosies, izmantojot lielākas datu kopas. Apmācības laika samazināšana, palielinot procesora lielumu, ir viens no veidiem, kā palielināt apstrādi un samazināt apmācības laiku, neapdraudot iegūtā AI kvalitāti.

Cerebras WSE izvietotais starpprocesoru sakaru audums ir arī vienreizējs. Zema latentuma, liela joslas platuma, 2D siets sasaista visus WSE 400 000 kodolus ar kopējo 100 petabitu joslas platuma sekundē. Turklāt procesora kodoli ir Sparse Linear Algebra Core (SLAC), kas ir optimizēti neironu tīkla skaitļošanas primitīviem. Abi aspekti ievieto mikroshēmu tālu priekšā AI uzdevumiem. Tādējādi ir maz ticams, ka spēlētāji varēs iegādāties lielāko un jaudīgāko procesoru vai GPU saviem datoriem.

Tagi lab intel