Annuncio del processore Cerebras ― Cerebras Wafer Scale Engine (WSE) o motore Cerebras su scala wafer ― presentato durante la conferenza annuale Hot Chips 31. Questo mostro di silicio stupisce non solo per il fatto che sia stato realizzato fisicamente. Colpisce il coraggio dell'idea e il lavoro degli sviluppatori, che hanno osato progettare un cristallo della dimensione di 46.225 millimetri quadrati con lati di 21,5 cm. Per la realizzazione di un singolo processore è necessaria un'intera wafer di 300 mm. Con il minimo errore, il livello di scarto raggiunge il 100%, e il costo è difficile persino da immaginare.
La produzione del Cerebras WSE è gestita da TSMC. Il processo tecnologico è a 16 nm FinFET. Questo produttore taiwanese ha anche meritato un monumento per la realizzazione del Cerebras. La produzione di un chip di questo tipo ha richiesto abilità superiori e la risoluzione di una miriade di problemi, ma ne è valsa la pena, affermano gli sviluppatori. Il chip Cerebras è praticamente un supercomputer su un chip, con un'incredibile capacità di elaborazione, un consumo ridotto e un parallelismo fantastico. Attualmente è la soluzione ideale per l'apprendimento automatico, permettendo ai ricercatori di affrontare compiti di straordinaria complessità.
Ogni cristallo di Cerebras WSE contiene 1,2 trilioni di transistor, organizzati in 400.000 unità di calcolo ottimizzate per l'IA e 18 GB di memoria SRAM distribuita locale. Tutto ciò è collegato tramite una rete a celle con una potenza complessiva di 100 petabit al secondo. La larghezza di banda della memoria raggiunge i 9 PB/s. La gerarchia di memoria è a livello singolo. Non ci sono cache, sovrapposizioni e i tempi di accesso sono minimi. Questa è l'architettura ideale per accelerare i compiti legati all'IA. Numeri a confronto: rispetto ai più avanzati nuclei grafici, il chip Cerebras offre 3000 volte più memoria sul cristallo e una velocità di scambio con la memoria 10.000 volte superiore.
I nuclei di calcolo Cerebras ― SLAC (Sparse Linear Algebra Cores) ― sono completamente programmabili e possono essere ottimizzati per lavorare con qualsiasi rete neurale. Inoltre, l'architettura dei nuclei filtra inizialmente i dati rappresentati da zeri. Questo libera le risorse di calcolo dalla necessità di eseguire operazioni di moltiplicazione per zero, il che significa che per i carichi di dati sparsi si ottiene un'accelerazione nei calcoli e un'efficienza energetica senza precedenti. Pertanto, il processore Cerebras risulta essere centinaia o addirittura migliaia di volte più efficace per l'apprendimento automatico in termini di superficie del cristallo utilizzata e consumo energetico, rispetto alle attuali soluzioni per IA e apprendimento automatico.
La produzione di un chip di tale dimensione una quantità enorme di soluzioni uniche. È stato persino necessario confezionarlo a mano. Sono emersi problemi con l'alimentazione del cristallo e il suo raffreddamento. L'espulsione del calore è stata possibile solo grazie a un liquido e solo con l'organizzazione di un'adeguata alimentazione zonale con circolazione verticale. Tuttavia, tutti i problemi sono stati risolti e il chip è entrato in produzione. Sarà interessante scoprire il suo impiego pratico.
Fonte: 3dnews.ru
