Cerebras 处理器的公告 ― Cerebras 晶圆级引擎 (WSE) 或 Cerebras 晶圆级引擎 ― 作为一年一度的 Hot Chips 31 大会的一部分，看着这个硅怪物，令人惊讶的甚至不是他们能够在肉体中释放它。 设计的勇气和开发人员冒着风险开发出面积为 46 平方毫米、边长为 225 厘米的晶体的工作令人惊讶。制造一个处理器需要一整块 21,5 毫米的晶圆。 稍有差错，缺陷率就是300%，问题的成本更是难以想象。
Cerebras WSE 由台积电生产。 工艺流程：16 nm FinFET。 这家台湾制造商也因 Cerebras 的发布而值得一座纪念碑。 开发人员保证，生产这种芯片需要最高的技术并解决很多问题，但这是值得的。 Cerebras 芯片本质上是一个片上超级计算机，具有令人难以置信的吞吐量、最小的功耗和出色的并行性。 现在，这是理想的机器学习解决方案，使研究人员能够开始解决极其复杂的问题。
每个 Cerebras WSE 芯片包含 1,2 万亿个晶体管，组织成 400 个 AI 优化计算核心和 000 GB 本地分布式 SRAM。 所有这些都通过总吞吐量为每秒 18 拍的网状网络连接。 内存带宽达到100PB/s。 内存层次结构是单级的。 没有高速缓存，没有重叠，访问延迟最小。 它是加速人工智能相关任务的理想架构。 赤裸裸的数字：与最现代的图形核心相比，Cerebras 芯片提供了 9 倍以上的片上内存和 3000 倍以上的内存传输速度。
Cerebras 计算核心 - SLAC（稀疏线性代数核心） - 完全可编程，并且可以针对任何神经网络进行优化。 此外，内核架构固有地过滤由零表示的数据。 这使计算资源无需执行空闲乘以零运算，这对于稀疏数据负载意味着更快的计算和极高的能源效率。 因此，就芯片面积和功耗而言，Cerebras 处理器的机器学习效率比当前的人工智能和机器学习解决方案高数百甚至数千倍。
制造类似尺寸的芯片 很多独特的解决方案。 它甚至必须几乎用手装进箱子里。 为晶体供电和冷却存在问题。 只有通过液体并且通过垂直循环的分区供应组织才能实现热量排出。 不过，所有问题都解决了，芯片也能工作了。 了解它的实际应用将会很有趣。
来源： 3dnews.ru