Estamos acostumbrados a que los microchips se miniaturicen cada vez más, gracias a la sorprendente tendencia de la ley de Moore permitiendo a los ingenieros empaquetar más y más transistores en chips cada vez más pequeños. No se puede decir lo mismo del chip Wafer Scale Engine (WSE) diseñado por una startup californiana Cerebras, que recientemente surgió del sigilo. Cerebras ha creado un chip inmensamente poderoso diseñado para llevar a cabo pruebas de I.A. procesos, y no se lo puede perder. En parte porque, a diferencia de la mayoría de los microchips, éste tiene el tamaño de un iPad.
El chip WSE de 46.225 milímetros cuadrados cuenta con la enorme cantidad de 1,2 billones de transistores, 400.000 núcleos y 18 gigabytes de memoria en el chip. Eso lo convierte en el chip más grande jamás creado. El récord anterior era de apenas 815 milímetros cuadrados, con 21,1 mil millones de transistores. Como dijo el director ejecutivo y cofundador Andrew Feldman a Digital Trends, esto significa que el chip WSE es “56,7 veces más grande” que el chip gigante al que venció por el título.
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"El trabajo de inteligencia artificial es una de las cargas de trabajo informáticas de más rápido crecimiento", dijo Feldman. “Entre 2013 y 2018 creció a un ritmo de más de 300.000 veces. Eso significa que cada 3,5 meses, la cantidad de trabajo realizado con esta carga de trabajo se duplica”.
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Aquí es donde entra en juego la necesidad de chips más grandes. Los chips más grandes procesan más información más rápidamente. Eso, a su vez, significa que el usuario puede calcular su respuesta computacionalmente pesada en menos tiempo.
“El WSE contiene 78 veces más núcleos informáticos; [tiene] 3.000 veces más memoria en chip de alta velocidad, 10.000 veces más ancho de banda de memoria y 33 veces más ancho de banda de estructura que la GPU líder en la actualidad”, explicó Feldman. “Esto significa que el WSE puede hacer más cálculos, de manera más eficiente y reducir drásticamente el tiempo que lleva entrenar una IA. modelo. Para el investigador y desarrollador de productos en IA, un tiempo de capacitación más rápido significa un mayor rendimiento experimental con más datos: menos tiempo para encontrar una mejor solución”.
Como era de esperar, un chip de computadora del tamaño de una maldita tableta no está diseñado para uso doméstico. En cambio, está destinado a ser utilizado en centros de datos donde gran parte del procesamiento pesado detrás de la actual IA basada en la nube. Se llevan a cabo herramientas. No hay información oficial sobre los clientes, pero parece probable que empresas como Facebook, Amazon, Baidu y otros estarán ansiosos por ponerlo a prueba.
Aún no se han publicado puntos de referencia de rendimiento. Sin embargo, si este chip cumple sus promesas, nos ayudará a mantenernos en la IA. innovación para las semanas, meses e incluso años venideros.
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