Største processor, der nogensinde er bygget pakker 1.2 billioner transistorer, efterlader top-end Intel- og AMD-CPU'er og GPU'er bag

Et firma har formået at skabe den største behandlingschip nogensinde, der langt overstiger alt, hvad Intel eller AMD nogensinde har produceret. Med en sindssyg 1.2 billioner transistorer på siliciumskiven er processoren langt den største halvlederchip, der nogensinde er bygget. Virksomheden bag processoren planlægger at dedikere chippen til at øge kunstig intelligens (AI).

Cerebras Wafer Scale Engine, fremstillet af det nye kunstige intelligensfirma Cerebras Systems, er den største halvlederchip, der nogensinde er bygget. Den centrale behandlingsenhed eller CPU har 1,2 billioner transistorer, som er de mest basale og vigtige on-off elektroniske afbrydere af enhver siliciumchips. Den nyligt fremstillede processor af Advanced Micro Devices-processoren har 32 milliarder transistorer. Det er overflødigt at nævne, at antallet af transistorer på Cerebras Wafer Scale Engine langt overstiger endda top-end AMD og Intel CPU'er og GPU'er.

Cerebras Wafer Scale Engine er den største single-chip processor, der nogensinde er bygget:

Cerebras WSE er en enorm 46.225 kvadratmillimeter af en siliciumskive, der huser 400.000 AI-optimeret, ikke-cache, ikke-overhead, computerkerner og 18 gigabyte lokal, distribueret, superhurtig SRAM-hukommelse som det eneste niveau i hukommelsen hierarki. Til sammenligning måler den største NVIDIA GPU 815 kvadratmillimeter og pakker 21,1 milliarder transistorer. Enkel matematik vil indikere, at Cerebras WSE er 56,7 gange større end high-end NVIDIA GPU.

Cerebras WSE's hukommelsesbåndbredde er 9 petabyte pr. Sekund. Med andre ord kan verdens største processor prale af 3.000 gange mere højhastigheds-on-chip-hukommelse og 10.000 gange mere hukommelsesbåndbredde. Processorens kerner er forbundet sammen med et finkornet, alt-hardware, on-chip mesh-forbundet kommunikationsnetværk. På grund af den forenklede arkitektur og den enorme matricestørrelse kombineret med ultrahøj båndbredde kan processoren levere en samlet båndbredde på 100 petabit per sekund. Kort sagt, Cerebras WSE's store antal kerner, mere lokal hukommelse og et stof med lav latens og høj båndbredde gør det til en ideel processor til væsentligt at fremskynde kunstig intelligensopgaver.

Hvorfor fremstiller Intel og AMD ikke sådanne specialdesignede store CPU'er og GPU'er?

Intel, AMD og de fleste andre siliciumchipproducenter vedtage en helt anden og traditionel tilgang. De almindeligt tilgængelige kraftfulde GPU'er og CPU'er er faktisk en samling chips oprettet oven på en 12-tommers siliciumskive og behandles på en chipfabrik i en batch. Cerebras WSE er derimod en enkelt chip, der er sammenkoblet på en enkelt wafer. Kort sagt, alle 1.2 billioner transistorer på den største processor arbejder virkelig sammen som en enkelt kæmpe siliciumchip.

Der er en ret simpel grund til, at virksomheder som Intel og AMD ikke investerer i så sindssygt store siliciumskiver. En enkelt siliciumskive har et par urenheder, som kan have en kaskadevirkning og til sidst medføre svigt. Chipmakere er meget opmærksomme på det samme og bygger deres processorer i overensstemmelse hermed. Derfor er det sande udbytte af siliciumskiver i form af siliciumchips, der fungerer pålideligt, ganske lavt. Med andre ord, hvis siliciumskiven kun har en enkelt chip, er chancerne for urenheder og fiasko ret store.

Interessant, mens andre virksomheder ikke har fundet ud af en brugbar løsning, har Cerebras angiveligt designet sin chip til at være overflødig. Kort sagt, en urenhed vil ikke deaktivere hele chippen, bemærkede Andrew Feldman, der medstifter Cerebras Systems og fungerer som CEO. “Designet fra grunden til AI-arbejde, indeholder Cerebras WSE grundlæggende innovationer, der fremmer den nyeste teknologi ved at løse årtier gamle tekniske udfordringer, der begrænser chipstørrelser - såsom kryds-reticle-forbindelse, kapacitet, strømforsyning og emballage. Hver arkitektonisk beslutning blev taget for at optimere ydeevnen til AI-arbejde. Resultatet er, at Cerebras WSE leverer, afhængigt af arbejdsbyrden, hundreder eller tusinder af gange ydelsen af ​​eksisterende løsninger til en lille brøkdel af strømforbruget og pladsen.

AI-opgaver fortsætter med at kræve større chips:

Den nye processor er specialbygget til at håndtere AI-opgaver, primært fordi større chips behandler information hurtigere og producerer svar på kortere tid. De fleste teknologivirksomheder hævder, at den grundlæggende begrænsning af nutidens AI er, at det tager for lang tid at træne modeller. Derfor forsøger nogle få teknologiledere at optimere deres AI-algoritmer til at stole på færre datasæt. Dog vil enhver god AI naturligvis blive bedre med større datasæt. At reducere træningstiden ved at øge CPU-størrelsen er en måde at øge behandlingen på og reducere træningstiden uden at gå på kompromis med kvaliteten af ​​den resulterende AI.

Inter-processor-kommunikationsvævet, der er implementeret på Cerebras WSE, er også enestående. 2D-mesh med lav latenstid, høj båndbredde, forbinder alle 400.000 kerner på WSE med i alt 100 petabits pr. Sekund båndbredde. Derudover er kernerne på processoren Sparse Linear Algebra Cores (SLAC), som er optimeret til primære neurale netværksberegninger. Begge aspekter sætter chippen langt fremme til AI-opgaver. Derfor er det usandsynligt, at spillere er i stand til at købe den største og mest kraftfulde CPU eller GPU til deres pc'er.