{"id":37370,"date":"2019-10-31T22:17:15","date_gmt":"2019-10-31T19:17:15","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/cerebras-protsessor-dlya-ii-neveroyatnyh-razmerov-i-vozmozhnostej\/"},"modified":"2019-10-31T22:17:15","modified_gmt":"2019-10-31T19:17:15","slug":"cerebras-protsessor-dlya-ii-neveroyatnyh-razmerov-i-vozmozhnostej","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/news\/cerebras-protsessor-dlya-ii-neveroyatnyh-razmerov-i-vozmozhnostej","title":{"rendered":"Cerebras: un procesador para IA de tama\u00f1os y capacidades incre\u00edbles","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Anuncio del procesador Cerebras \u2015 Cerebras Wafer Scale Engine (WSE) o motor de Cerebras a escala de oblea de silicio \u2015 se llev\u00f3 a cabo<\/a><\/noindex> en el marco de la conferencia anual Hot Chips 31. Lo que sorprende de este monstruo de silicio no es solo que haya podido fabricarse en la realidad. Lo que asombra es la audacia del concepto y el esfuerzo de los desarrolladores, que se arriesgaron a dise\u00f1ar un chip con un \u00e1rea de 46,225 mil\u00edmetros cuadrados y lados de 21.5 cm. Fabricar un solo procesador requiere de toda una oblea de 300 mm. Con el m\u00e1s m\u00ednimo error, la tasa de defectos es del 100 % y es dif\u00edcil imaginar el costo involucrado.<\/p>\n

\"Cerebras:<\/p>\n

La producci\u00f3n del Cerebras WSE est\u00e1 a cargo de la empresa TSMC. El proceso tecnol\u00f3gico es de 16 nm FinFET. Este fabricante taiwan\u00e9s tambi\u00e9n se ha ganado un homenaje por la elaboraci\u00f3n del Cerebras. Fabricar un chip de este tipo requiri\u00f3 la m\u00e1s alta destreza y la resoluci\u00f3n de numerosos problemas, pero vali\u00f3 la pena, aseguran los desarrolladores. El chip Cerebras es, en efecto, un superordenador en un chip con una capacidad de procesamiento extraordinaria, un consumo m\u00ednimo y un paralelismo fant\u00e1stico. En este momento, es la soluci\u00f3n ideal para el aprendizaje autom\u00e1tico, que permitir\u00e1 a los investigadores comenzar a abordar problemas de una complejidad extrema.<\/p>\n

\"Cerebras:
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Cada cristal del Cerebras WSE contiene 1.2 billones de transistores, organizados en 400,000 n\u00facleos de computaci\u00f3n optimizados para IA y 18 GB de memoria SRAM distribuida localmente. Todo esto est\u00e1 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 jerarqu\u00eda de memoria es de un solo nivel. No hay cach\u00e9, no hay solapamientos, los tiempos de acceso son m\u00ednimos. Esta es la arquitectura ideal para acelerar tareas relacionadas con IA. Cifras impactantes: en comparaci\u00f3n con los n\u00facleos gr\u00e1ficos m\u00e1s avanzados, el chip Cerebras ofrece 3,000 veces m\u00e1s memoria en el chip y 10,000 veces mayor velocidad de intercambio con la memoria.<\/p>\n

\"Cerebras:<\/p>\n

Los n\u00facleos de procesamiento de Cerebras, SLAC (N\u00facleos de \u00c1lgebra Lineal Dispersa), son completamente programables y pueden ser optimizados para trabajar con cualquier red neuronal. Adem\u00e1s, la arquitectura de los n\u00facleos filtra los datos que contienen ceros desde el principio. Esto libera los recursos de c\u00f3mputo de la necesidad de realizar operaciones innecesarias de multiplicaci\u00f3n por cero, lo que para cargas de datos dispersos significa una aceleraci\u00f3n en los c\u00e1lculos y una eficiencia energ\u00e9tica extrema. As\u00ed, el procesador Cerebras resulta ser cientos o incluso miles de veces m\u00e1s eficiente para el aprendizaje autom\u00e1tico en t\u00e9rminos de \u00e1rea de cristal utilizada y su consumo, comparado con las soluciones actuales para IA y aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n

\"Cerebras:<\/p>\n

La fabricaci\u00f3n de un chip de este tama\u00f1o requiri\u00f3<\/a><\/noindex> una gran cantidad de soluciones \u00fanicas. Incluso el empaquetado en el cuerpo tuvo que hacerse casi a mano. Surgieron problemas con la alimentaci\u00f3n del cristal y su refrigeraci\u00f3n. La disipaci\u00f3n del calor solo fue posible mediante l\u00edquido y con la organizaci\u00f3n de un suministro zonal con circulaci\u00f3n vertical. Sin embargo, todos los problemas se resolvieron y el chip sali\u00f3 operativo. Ser\u00e1 interesante conocer su aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica.<\/p>\n

\"Cerebras:<\/p>\n

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Fuente: 3dnews.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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