Cumplir Cerebras WSE, La más Grande del Mundo de Chip En Más De 56 Veces El Tamaño De Una NVIDIA V100

Cumplir Cerebras WSE, La más Grande del Mundo de Chip En Más De 56 Veces El Tamaño De Una NVIDIA V100
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Cumplir Cerebras WSE, La más Grande del Mundo de Chip En Más De 56 Veces El Tamaño De Una NVIDIA V100 1

El Cerebras WSE representa la innovación en el diseño de chips de la industria de un inédito y desconocido de grado.

Mientras que nuestro amable chip gigantes están discutiendo sobre el rendimiento de los aumentos en el nivel de dos dígitos, una startup llamada Cerebras Sistemas ha ido por delante y que se muestra fuera un prototipo que ofrece absolutamente increíble cantidad de transistores aumento de 5600 % sobre el actual mejor disposición de chip: NVIDIA V100. Golpes cantidad de transistores de 21.1 Millones de dólares para 2.1 Billones de dólares, el inicio ha podido resolver clave de desafíos técnicos que nadie más ha sido capaz de hacer y por lo tanto hacer la primera del mundo de la oblea escala procesador.

Cerebras de los Sistemas de Escala de Oblea Motor (WSE): La Primera Billones cantidad de Transistores del Chip

El Cerebras Escala de Oblea Motor es la primera oblea escala procesador. Usted podría estar preguntándose por qué nadie ha hecho algo tan obvio y la razón es que la clave del desafío técnico de la cruz-punta trazadora de comunicación de la línea nunca fue superado por nadie. A ver, actual litográfica equipo está diseñado para grabar pequeños procesadores en una oblea; ellos no pueden hacer todo un procesador a través de una oblea. Esto significa que la punta trazadora de líneas de existir de una manera o de la otra y los bloques individuales deben ser capaces de comunicarse a través de estas líneas, de alguna manera, y esto es lo que Cerebras ha resuelto a ser capaz de reclamar el trono de la primera billones cantidad de transistores procesador.

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El Cerebras WSE toma sobre un área de 46,225 mm2 y casas 1.2 billones de transistores. Todos los núcleos están optimizados para la IA de las cargas de trabajo y el chip consume la friolera de 15 KW de potencia. Ya que todo el poder que necesita ser enfriado así, este sistema de enfriamiento, tendría que ser tan revolucionario como su sistema de energía. Basado en sus observaciones sobre la vertical de refrigeración, estoy pensando en una inmersión sistema de refrigeración con el rápido movimiento de freón probablemente la única cosa que puede domar a esta bestia. El sistema de energía, también tendría que ser increíblemente robusto. De acuerdo a Cerebras, el chip es de alrededor de 1000 más rápido que los sistemas tradicionales, simplemente porque la comunicación puede ocurrir a través de la punta trazadora de líneas en lugar de saltar a través de aros (interconexión, DIMM, etc).

La WSE contiene 400,000 Álgebra Lineal Dispersa (SLA) de los núcleos. Cada núcleo es flexible y programable, y optimizado para los cálculos en los que se sustentan la mayoría de las redes neuronales. La programación se asegura de que los núcleos se pueden ejecutar todos los algoritmos en el cambio constante de la máquina de aprendizaje de campo. Los 400.000 núcleos en el WSE están conectados a través del Enjambre de comunicación en una tela de malla 2D con 100 Pb/s de ancho de banda. Enjambre es una enorme en el chip de la comunicación de la tela que ofrece el avance de ancho de banda y baja latencia a una fracción del consumo de energía de las técnicas tradicionales utilizadas en el clúster de unidades de procesamiento de gráficos. Es totalmente configurable; software configura todos los núcleos en el WSE para apoyar la comunicación precisa necesaria para la formación de los especificados por el usuario del modelo. Para cada red neuronal, Enjambre proporciona un único y optimizado ruta de comunicación.

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La WSE tiene 18 GB en el chip de memoria, todos accesibles dentro de un solo ciclo de reloj, y proporciona 9 PB/s de ancho de banda de memoria. Este es 3000x más capacidad y 10.000 x mayor ancho de banda que el principal competidor. Más núcleos, más memoria local permite la rápida, flexible computación, en la latencia más baja y con menos energía.

Esto permitiría una enorme aceleración en aplicaciones de la AI, y reducir los tiempos de entrenamiento de meses a sólo un par de horas. Esto es verdaderamente revolucionaria, no hay duda acerca de que, suponiendo que puedan cumplir su promesa y el inicio de la entrega de este a clientes pronto. El Cerebras WSE está siendo fabricado en un TSMC 300mm de la oblea mediante su proceso de 16nm lo que significa que esta es una tecnología de vanguardia y sólo un nodo detrás de gigantes como la de NVIDIA. Por supuesto, con 84-interconectados bloques que albergan a más de 400,000 núcleos, el proceso en que se fabriquen, simplemente no importa.

El rendimiento y el agrupamiento de los Cerebras WSE va a ser muy interesante. Para empezar, si usted está utilizando toda la oblea como morir, vas a obtener el 100% de rendimiento si el diseño puede absorber los defectos o 0% si no se puede hacer. Claramente, ya que los prototipos que se han hecho, el diseño es capaz de absorber los defectos. De hecho, el presidente afirmó que el diseño se espera que alrededor de 1% a 1.5% de alteraciones de la funcionalidad de la superficie y la microarquitectura simplemente se reconfigura para los núcleos disponibles. Además, redundante núcleos están colocados a lo largo de la viruta para minimizar cualquier pérdida de rendimiento. No hay información sobre el agrupamiento ahora, pero va sin decir que este es el mundo más binnable diseño.

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También se nos dice que la empresa tenía para el diseño de su propia fabricación y envasado de la ciencia teniendo en cuenta las herramientas no están diseñados para manejar una oblea de escala procesador. No sólo eso, el software tenía que ser reescrito para manejar más de 1 Billones de transistores en un único procesador. Cerebras Sistemas es claramente una empresa que tiene un potencial increíble y ver el splash que han causado en el Hot Chips no podemos esperar para ver algunos de los resultados de las pruebas de estos Escala de Oblea Motores.

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