Anúncio do processador Cerebras ― Cerebras Wafer Scale Engine (WSE) ou mecanismo de escala wafer Cerebras ― como parte da conferência anual Hot Chips 31. Olhando para esse monstro de silício, o que é surpreendente nem é o fato de que eles poderiam liberá-lo em carne e osso. Surpreende a coragem do design e o trabalho dos desenvolvedores que se arriscaram a desenvolver um cristal com área de 46 milímetros quadrados e lados de 225 cm.É necessário um wafer inteiro de 21,5 mm para fazer um processador. Ao menor erro, o índice de defeitos é de 300%, e o custo do problema é até difícil de imaginar.
Cerebras WSE é produzido pela TSMC. Processo tecnológico: FinFET de 16 nm. Este fabricante taiwanês também merece um monumento pelo lançamento do Cerebras. A produção de tal chip exigiu a maior habilidade e a solução de muitos problemas, mas valeu a pena, garantem os desenvolvedores. O chip Cerebras é essencialmente um supercomputador em um chip com rendimento incrível, consumo mínimo de energia e paralelismo fantástico. Esta é agora a solução ideal de aprendizado de máquina que permitirá aos pesquisadores começar a resolver problemas de extrema complexidade.
Cada matriz Cerebras WSE contém 1,2 trilhão de transistores, organizados em 400 núcleos de computação otimizados para IA e 000 GB de SRAM distribuída localmente. Tudo isso conectado por uma rede mesh com vazão total de 18 petabits por segundo. A largura de banda da memória atinge 100 PB/s. A hierarquia de memória é de nível único. Não há memória cache, nem sobreposição e atrasos mínimos de acesso. É uma arquitetura ideal para acelerar tarefas relacionadas à IA. Números simples: comparado aos núcleos gráficos mais modernos, o chip Cerebras oferece 9 vezes mais memória on-chip e 3000 vezes mais velocidade de transferência de memória.
Os núcleos de computação Cerebras - SLAC (Sparse Linear Algebra Cores) - são totalmente programáveis e podem ser otimizados para funcionar com qualquer rede neural. Além disso, a arquitetura do kernel filtra inerentemente os dados representados por zeros. Isso libera recursos de computação da necessidade de realizar operações ociosas de multiplicação por zero, o que para cargas de dados esparsas significa cálculos mais rápidos e extrema eficiência energética. Assim, o processador Cerebras acaba sendo centenas ou até milhares de vezes mais eficiente para aprendizado de máquina em termos de área de chip e consumo do que as soluções atuais para IA e aprendizado de máquina.
Fabricando um chip de tamanho semelhante muitas soluções exclusivas. Ele ainda teve que ser embalado na caixa quase à mão. Houve problemas com o fornecimento de energia ao cristal e seu resfriamento. A remoção de calor tornou-se possível apenas com líquido e somente com a organização do abastecimento zonal com circulação vertical. Porém, todos os problemas foram resolvidos e o chip voltou a funcionar. Será interessante conhecer sua aplicação prática.
Fonte: 3dnews.ru