Cerebras protsessorining e'loni - Cerebras Gofret Scale Engine (WSE) yoki Cerebras gofret shkalasi dvigateli ―
Cerebras WSE TSMC tomonidan ishlab chiqariladi. Texnologik jarayon - 16 nm FinFET. Ushbu Tayvanlik ishlab chiqaruvchi ham Cerebralarni chiqarish uchun yodgorlikka loyiqdir. Bunday chipni ishlab chiqarish eng yuqori mahorat va ko'plab muammolarni hal qilishni talab qildi, ammo bunga arziydi, deb ishontirmoqda ishlab chiquvchilar. Cerebras chipi mohiyatan aql bovar qilmaydigan o'tkazuvchanlik, minimal quvvat sarfi va ajoyib parallelizmga ega bo'lgan chipdagi superkompyuterdir. Bu hozirda tadqiqotchilarga o'ta murakkab muammolarni hal qilishni boshlash imkonini beradigan mashinani o'rganish uchun ideal echimdir.
Har bir Cerebras WSE matritsasi 1,2 trillion tranzistorni o'z ichiga oladi, ular 400 000 AI uchun optimallashtirilgan hisoblash yadrolari va 18 Gb mahalliy taqsimlangan SRAMga ajratilgan. Bularning barchasi sekundiga 100 petabayt umumiy o'tkazuvchanlikka ega tarmoq tarmog'i bilan bog'langan. Xotira o'tkazish qobiliyati 9 PB/s ga etadi. Xotira ierarxiyasi bir darajali. Kesh-xotira yo'q, bir-biriga mos kelmaydi va minimal kirish kechikishlari mavjud. Bu AI bilan bog'liq vazifalarni tezlashtirish uchun ideal arxitektura. Yalang'och raqamlar: eng zamonaviy grafik yadrolari bilan solishtirganda, Cerebras chipi 3000 baravar ko'proq chipdagi xotira va 10 000 marta ko'proq xotira uzatish tezligini ta'minlaydi.
Cerebras hisoblash yadrolari - SLAC (Sparse Linear Algebra Cores) - to'liq dasturlashtiriladi va har qanday neyron tarmoqlar bilan ishlash uchun optimallashtirilishi mumkin. Bundan tashqari, yadro arxitekturasi nol bilan ifodalangan ma'lumotlarni filtrlaydi. Bu hisoblash resurslarini nol operatsiyalarga bo'sh turgan ko'paytirishni amalga oshirish zaruratidan ozod qiladi, bu siyrak ma'lumotlar yuklari uchun tezroq hisob-kitoblar va ekstremal energiya samaradorligini anglatadi. Shunday qilib, Cerebras protsessori AI va mashinani o'rganish uchun joriy echimlarga qaraganda chip maydoni va iste'moli nuqtai nazaridan mashinani o'rganish uchun yuzlab yoki hatto minglab marta samaraliroq bo'lib chiqadi.
Xuddi shunday o'lchamdagi chip ishlab chiqarish
Manba: 3dnews.ru