Cerebras prozesadorearen iragarpena β Cerebras Wafer Scale Engine (WSE) edo Cerebras wafer eskalako motorra β
Cerebras WSE TSMCk ekoizten du. Prozesu teknologikoa - 16 nm FinFET. Taiwango fabrikatzaile honek Cerebras askatzeko monumentu bat ere merezi du. Halako txip baten ekoizpenak trebetasun handiena eta arazo asko konpontzea eskatzen zuen, baina merezi izan zuen, garatzaileek ziurtatzen dute. Cerebras txipa, funtsean, txip bateko superordenagailu bat da, errendimendu ikaragarria, energia-kontsumo minimoa eta paralelismo zoragarria duena. Hau da orain ikaskuntza automatikoko irtenbide aproposa, ikerlariei muturreko konplexutasuneko arazoak konpontzen hasteko aukera emango diena.
Cerebras WSE trokel bakoitzak 1,2 bilioi transistore ditu, AI optimizatutako 400 konputazio nukleotan eta 000 GB tokiko banatutako SRAMtan antolatuta. Hori guztia sare sare baten bidez konektatuta dago, guztira 18 petabit segundoko errendimendua duena. Memoriaren banda zabalera 100 PB/s-ra iristen da. Memoriaren hierarkia maila bakarrekoa da. Ez dago cache memoriarik, ez gainjartzerik eta sarbide-atzerapen minimorik. AIrekin lotutako zereginak bizkortzeko arkitektura aproposa da. Zenbaki biluziak: nukleo grafiko modernoenekin alderatuta, Cerebras txipak 9 aldiz gehiago txiparen memoria eta 3000 aldiz memoria transferitzeko abiadura handiagoa eskaintzen du.
Cerebras konputazio nukleoak - SLAC (Sparse Linear Algebra Cores) - guztiz programagarriak dira eta edozein sare neuronalekin lan egiteko optimiza daitezke. Gainera, nukleoaren arkitekturak berez iragazten ditu zeroek adierazten dituzten datuak. Horrek konputazio-baliabideak askatzen ditu zero eragiketa biderkadura inaktiboa egiteko beharratik, eta horrek datu-karga urriak izateko kalkulu azkarragoak eta muturreko eraginkortasun energetikoa dakar. Horrela, Cerebras prozesadorea ehunka edo milaka aldiz eraginkorragoa da ikaskuntza automatikorako txip-eremuari eta kontsumoari dagokionez, AI eta ikaskuntza automatikoaren egungo soluzioak baino.
Antzeko tamainako txip bat fabrikatzea
Iturria: 3dnews.ru