Cerebras işlemcisinin duyurusu - Cerebras Wafer Scale Engine (WSE) veya Cerebras wafer Scale Engine - Her yıl düzenlenen Hot Chips 31 konferansının bir parçası olarak Bu silikon canavarına baktığımızda şaşırtıcı olan, onu canlı olarak piyasaya sürebilmeleri bile değil. Tasarımın cesareti ve kenarları 46 cm olan 225 milimetre kare alana sahip bir kristal geliştirme riskini alan geliştiricilerin çalışmaları şaşırtıcı.Bir işlemci yapmak için 21,5 mm'lik bir levhanın tamamı gerekiyor. En ufak bir hatada kusur oranı %300'dür ve sorunun maliyetini tahmin etmek bile zordur.
Cerebras WSE, TSMC tarafından üretilmektedir. Teknolojik süreç - 16 nm FinFET. Bu Tayvanlı üretici aynı zamanda Cerebras'ın piyasaya sürülmesiyle de bir anıtı hak ediyor. Geliştiriciler, böyle bir çipin üretimi en yüksek beceriyi ve birçok sorunu çözmeyi gerektiriyordu, ancak buna değdiğini garanti ediyor. Cerebras çipi aslında inanılmaz bir verime, minimum güç tüketimine ve fantastik paralelliğe sahip, çip üzerinde bir süper bilgisayardır. Bu artık araştırmacıların aşırı karmaşık sorunları çözmeye başlamasını sağlayacak ideal makine öğrenimi çözümüdür.
Her Cerebras WSE kalıbı, yapay zeka için optimize edilmiş 1,2 bilgi işlem çekirdeği ve 400 GB yerel dağıtılmış SRAM halinde düzenlenmiş 000 trilyon transistör içerir. Bütün bunlar saniyede toplam 18 petabitlik bir veri akışına sahip bir ağ ile birbirine bağlanıyor. Bellek bant genişliği 100 PB/s'ye ulaşır. Bellek hiyerarşisi tek düzeylidir. Önbellek yok, çakışma yok ve minimum erişim gecikmesi yok. Yapay zeka ile ilgili görevleri hızlandırmak için ideal bir mimaridir. Çıplak sayılar: En modern grafik çekirdekleriyle karşılaştırıldığında Cerebras çipi, 9 kat daha fazla çip üzerinde bellek ve 3000 kat daha fazla bellek aktarım hızı sağlar.
Cerebras bilgi işlem çekirdekleri - SLAC (Seyrek Doğrusal Cebir Çekirdekleri) - tamamen programlanabilir ve herhangi bir sinir ağıyla çalışmak üzere optimize edilebilir. Dahası, çekirdek mimarisi doğası gereği sıfırlarla temsil edilen verileri filtreler. Bu, bilgi işlem kaynaklarını, seyrek veri yükleri için daha hızlı hesaplamalar ve aşırı enerji verimliliği anlamına gelen sıfır işlemle boşta çarpma işlemi yapma ihtiyacından kurtarır. Böylece Cerebras işlemcinin, çip alanı ve tüketim açısından makine öğrenimi açısından mevcut yapay zeka ve makine öğrenimi çözümlerine göre yüzlerce, hatta binlerce kat daha verimli olduğu ortaya çıkıyor.
Benzer boyutta bir çip üretmek birçok benzersiz çözüm. Hatta neredeyse elle kutuya yerleştirilmesi bile gerekiyordu. Kristale güç sağlama ve soğutma konusunda sorunlar vardı. Isı giderme yalnızca sıvıyla ve yalnızca dikey sirkülasyonlu bölgesel beslemenin düzenlenmesiyle mümkün hale geldi. Ancak tüm sorunlar çözüldü ve çip çalışır durumda çıktı. Pratik uygulaması hakkında bilgi edinmek ilginç olacaktır.
Kaynak: 3dnews.ru