Огромный чип Cerebras для искусственного интеллекта размером с iPad
Мы привыкли к тому, что микросхемы становятся все более миниатюрными благодаря удивительной тенденции закона Мура, позволяющей инженерам устанавливать все больше и больше транзисторов на все более мелкие микросхемы. То же самое нельзя сказать о чипе Wafer Scale Engine (WSE), разработанном калифорнийским стартапом Cerebras , который недавно вышел из стелса. Компания Cerebras создала чрезвычайно мощный чип, предназначенный для выполнения процессов ИИ, и это абсолютно невозможно. Отчасти потому, что, в отличие от большинства микрочипов, это размер iPad.
Чип WSE в размере 22,225 квадратных миллиметров может похвастаться огромными 1,2 триллионами транзисторов, 400 000 ядер и 18 гигабайт встроенной памяти. Это делает его самым большим чипом из когда-либо созданных. Предыдущий рекордсмен был всего 815 квадратных миллиметров, с 21,1 миллиардами транзисторов. Как сообщил Digital Trends генеральный директор и соучредитель Эндрю Фельдман, это означает, что чип WSE «в 56,7 раза больше», чем гигантский чип, который он побил за титул.
«Работа с искусственным интеллектом — одна из самых быстрорастущих вычислительных нагрузок», — сказал Фельдман. «В период с 2013 по 2018 год этот показатель вырос более чем в 300 000 раз. Это означает, что каждые 3,5 месяца объем работы, выполняемой с этой нагрузкой, удваивается ».
Это где потребность в больших фишках вступает в игру. Большие чипы обрабатывают больше информации быстрее. Это, в свою очередь, означает, что пользователь может вычислить свой вычислительно сложный ответ за меньшее время.
«WSE содержит в 78 раз больше вычислительных ядер; он имеет в 3000 раз более высокую скорость, встроенную память, в 10 000 раз большую пропускную способность памяти и в 33 раза большую пропускную способность матрицы, чем ведущий современный графический процессор », — пояснил Фельдман. «Это означает, что ВФБ может выполнять больше вычислений, более эффективно и значительно сокращать время, необходимое для обучения модели ИИ. Для исследователя и разработчика продукта в области ИИ более быстрое время обучения означает более высокую экспериментальную пропускную способность с большим количеством данных: меньше времени для лучшего решения ».
Неудивительно, что компьютерный чип размером с чертовски планшетный компьютер не предназначен для домашнего использования. Вместо этого он предназначен для использования в центрах обработки данных, где выполняется большая часть сверхпрочной обработки за современными облачными инструментами искусственного интеллекта. Официальных сведений о клиентах нет, но вполне вероятно, что такие компании, как Facebook, Amazon, Baidu и другие, будут стремиться справиться с этой задачей.
Пока не было выпущено ни одного теста производительности. Однако, если этот чип выполнит свои обещания, он поможет нам в инновациях ИИ на ближайшие недели, месяцы и даже годы.