Anuncio del procesador Cerebras ― Cerebras Wafer Scale Engine (WSE) o motor de Cerebras a escala de oblea de silicio ― en el marco de la conferencia anual Hot Chips 31. Al ver a este monstruo de silicio, sorprende no solo que se haya podido fabricar en la realidad. Lo que impresiona es la audacia de la idea y el esfuerzo de los desarrolladores que se arriesgaron a crear un cristal de 46,225 milímetros cuadrados con lados de 21.5 cm. La fabricación de un procesador consume toda una oblea de 300 mm. Ante el más mínimo error, el nivel de desperdicio es del 100%, y el costo del asunto es difícil de imaginar.
La producción del Cerebras WSE está a cargo de la empresa TSMC. El proceso tecnológico es de 16 nm FinFET. Este fabricante taiwanés también se ha ganado un homenaje por la elaboración del Cerebras. Fabricar un chip de este tipo requirió la más alta destreza y la resolución de numerosos problemas, pero valió la pena, aseguran los desarrolladores. El chip Cerebras es, en efecto, un superordenador en un chip con una capacidad de procesamiento extraordinaria, un consumo mínimo y un paralelismo fantástico. En este momento, es la solución ideal para el aprendizaje automático, que permitirá a los investigadores comenzar a abordar problemas de una complejidad extrema.
Cada cristal del Cerebras WSE contiene 1.2 billones de transistores, organizados en 400,000 núcleos de computación optimizados para IA y 18 GB de memoria SRAM distribuida localmente. Todo esto está conectado mediante una red de celdas con un rendimiento total de 100 petabits por segundo. La capacidad de la memoria alcanza los 9 PB/s. La jerarquía de memoria es de un solo nivel. No hay caché, no hay solapamientos, los tiempos de acceso son mínimos. Esta es la arquitectura ideal para acelerar tareas relacionadas con IA. Cifras impactantes: en comparación con los núcleos gráficos más avanzados, el chip Cerebras ofrece 3,000 veces más memoria en el chip y 10,000 veces mayor velocidad de intercambio con la memoria.
Los núcleos de procesamiento de Cerebras, SLAC (Núcleos de Álgebra Lineal Dispersa), son completamente programables y pueden ser optimizados para trabajar con cualquier red neuronal. Además, la arquitectura de los núcleos filtra los datos que contienen ceros desde el principio. Esto libera los recursos de cómputo de la necesidad de realizar operaciones innecesarias de multiplicación por cero, lo que para cargas de datos dispersos significa una aceleración en los cálculos y una eficiencia energética extrema. Así, el procesador Cerebras resulta ser cientos o incluso miles de veces más eficiente para el aprendizaje automático en términos de área de cristal utilizada y su consumo, comparado con las soluciones actuales para IA y aprendizaje automático.
La fabricación de un chip de este tamaño una gran cantidad de soluciones únicas. Incluso el empaquetado en el cuerpo tuvo que hacerse casi a mano. Surgieron problemas con la alimentación del cristal y su refrigeración. La disipación del calor solo fue posible mediante líquido y con la organización de un suministro zonal con circulación vertical. Sin embargo, todos los problemas se resolvieron y el chip salió operativo. Será interesante conocer su aplicación práctica.
Fuente: 3dnews.ru
