Pagpahibalo sa processor sa Cerebras ― Cerebras Wafer Scale Engine (WSE) o Cerebras wafer scale engine ― isip kabahin sa tinuig nga komperensya sa Hot Chips 31. Sa pagtan-aw niini nga silicon monster, unsa ang makapakurat dili bisan ang kamatuoran nga mahimo nilang buhian kini sa unod. Ang kaisog sa disenyo ug ang buhat sa mga developers nga nameligro sa paghimo sa usa ka kristal nga adunay gilapdon nga 46 square millimeters nga adunay mga kilid nga 225 cm makapakurat. Nagkinahanglan kini og tibuok 21,5-mm wafer aron makahimo og usa ka processor. Uban sa gamay nga sayup, ang rate sa depekto mao ang 300%, ug ang gasto sa isyu bisan lisud mahanduraw.
Ang Cerebras WSE gihimo sa TSMC. Teknolohikal nga proseso: 16 nm FinFET. Kini nga Taiwanese nga tiggama takus usab sa usa ka monumento alang sa pagpagawas sa Cerebras. Ang paghimo sa ingon nga chip nanginahanglan labing taas nga kahanas ug pagsulbad sa daghang mga problema, apan takus kini, gipasalig sa mga developer. Ang Cerebras chip usa ka supercomputer sa usa ka chip nga adunay talagsaon nga throughput, gamay nga konsumo sa kuryente ug talagsaon nga paralelismo. Kini karon ang sulundon nga solusyon sa pagkat-on sa makina nga magtugot sa mga tigdukiduki nga magsugod sa pagsulbad sa mga problema nga labi ka komplikado.
Ang matag Cerebras WSE die adunay 1,2 trilyon nga transistors, nga giorganisar ngadto sa 400 AI-optimized compute cores ug 000 GB sa lokal nga gipang-apod-apod nga SRAM. Kining tanan konektado sa usa ka mesh network nga adunay kinatibuk-ang kapasidad nga 18 petabits kada segundo. Ang bandwidth sa memorya moabot sa 100 PB/s. Ang hierarchy sa memorya usa ka lebel. Walay cache memory, walay overlap, ug dyutay nga paglangan sa pag-access. Kini usa ka sulundon nga arkitektura alang sa pagpadali sa mga buluhaton nga may kalabotan sa AI. Mga hubo nga numero: kon itandi sa pinakabag-o nga mga graphic core, ang Cerebras chip naghatag ug 9 ka beses nga mas on-chip memory ug 3000 ka beses nga mas paspas nga pagbayloay sa memorya.
Cerebras computing cores - SLAC (Sparse Linear Algebra Cores) - hingpit nga maprograma ug mahimong ma-optimize alang sa pagtrabaho sa bisan unsang neural network. Dugang pa, ang arkitektura sa kernel natural nga nagsala sa datos nga girepresentahan sa mga sero. Kini nagpalingkawas sa mga kapanguhaan sa pag-compute gikan sa panginahanglan sa paghimo sa idle multiplication pinaagi sa zero nga mga operasyon, nga alang sa pipila ka mga load sa data nagpasabot sa mas paspas nga mga kalkulasyon ug grabeng enerhiya efficiency. Sa ingon, ang processor sa Cerebras nahimo nga gatusan o bisan libu-libo ka beses nga labi ka episyente alang sa pagkat-on sa makina sa mga termino sa lugar sa chip ug pagkonsumo kaysa sa karon nga mga solusyon alang sa AI ug pagkat-on sa makina.
Paggama og chip nga parehas og gidak-on daghang talagsaon nga mga solusyon. Kinahanglan pa gani kini nga ibutang sa kaso nga halos pinaagi sa kamot. Adunay mga problema sa pagsuplay sa gahum sa kristal ug pagpabugnaw niini. Ang pagtangtang sa kainit nahimong posible lamang sa likido ug lamang sa organisasyon sa zonal nga suplay nga adunay bertikal nga sirkulasyon. Bisan pa, ang tanan nga mga problema nasulbad ug ang chip migawas nga nagtrabaho. Makapainteres nga mahibal-an ang bahin sa praktikal nga aplikasyon niini.
Source: 3dnews.ru