Anúncio do processador Cerebras ― Cerebras Wafer Scale Engine (WSE) ou motor Cerebras de escala de wafer ― no âmbito da conferência anual Hot Chips 31. Ao olhar para este monstro de silício, não é surpreendente apenas que tenha sido produzido fisicamente. Impressiona a ousadia do conceito e o trabalho árduo dos desenvolvedores, que se arriscaram a criar um cristal com área de 46.225 milímetros quadrados e lados de 21,5 cm. A fabricação de um único processador consome uma placa de 300 mm. Com o menor erro, a taxa de rejeição atinge 100%, e o custo dessa questão é difícil de imaginar.
A produção do Cerebras WSE é realizada pela empresa TSMC. O processo tecnológico é de 16 nm FinFET. Este fabricante taiwanês também merece um monumento pela produção do Cerebras. A fabricação de um chip desse tipo exigiu maestria suprema e a solução de uma série de problemas, mas valeu a pena, afirmam os desenvolvedores. O chip Cerebras é, na prática, um supercomputador em um chip, com uma incrível largura de banda, consumo mínimo e parallelismo fantástico. Atualmente, é a solução ideal para aprendizado de máquina, permitindo que os pesquisadores comecem a resolver problemas de complexidade excepcional.
Cada cristal Cerebras WSE contém 1,2 trilhões de transistores organizados em 400.000 núcleos de computação otimizados para IA e 18 GB de memória SRAM distribuída local. Tudo isso está conectado em uma malha com um desempenho total de 100 petabits por segundo. A largura de banda da memória atinge 9 PB/s. A hierarquia da memória é de nível único. Não há cache, não há sobreposições, e as latências de acesso são mínimas. Essa é a arquitetura ideal para acelerar tarefas relacionadas à IA. Números brutos: em comparação com os núcleos gráficos mais modernos, o chip Cerebras oferece 3.000 vezes mais memória no chip e 10.000 vezes maior velocidade de troca com a memória.
Os núcleos computacionais Cerebras — SLAC (Cores de Álgebra Linear Espessa) — são totalmente programáveis e podem ser otimizados para trabalhar com qualquer tipo de rede neural. Além disso, a arquitetura dos núcleos filtra os dados representados por zeros desde o início. Isso libera recursos computacionais da necessidade de realizar operações de multiplicação a zero, o que significa, para cargas com dados esparsos, aceleração dos cálculos e grande eficiência energética. Dessa forma, o processador Cerebras se mostra centenas ou até milhares de vezes mais eficiente para aprendizado de máquina em termos de área de cristal utilizada e consumo de energia do que as soluções atuais para IA e aprendizado de máquina.
A fabricação de um chip desse tamanho uma série de soluções únicas. Sua embalagem teve que ser feita quase manualmente. Houve problemas com a alimentação elétrica do cristal e seu resfriamento. A dissipação de calor só foi possível através de líquido e com a organização de um fornecimento zonal com circulação vertical. No entanto, todos os problemas foram resolvidos, e o chip saiu funcional. Será interessante conhecer sua aplicação prática.
Fonte: 3dnews.ru
