Nous sommes habitués à ce que les puces électroniques deviennent de plus en plus miniaturisées, grâce au tendance étonnante de la loi de Moore permettant aux ingénieurs d'intégrer de plus en plus de transistors sur des puces toujours plus petites. On ne peut pas en dire autant de la puce Wafer Scale Engine (WSE) conçue par la startup californienne. Cérébraux, qui est récemment sorti de la furtivité. Cerebras a créé une puce extrêmement puissante conçue pour réaliser des tâches d'IA. processus – et il ne faut absolument pas le manquer. En partie parce que, contrairement à la plupart des puces électroniques, celle-ci a la taille d’un iPad.
La puce WSE de 46 225 millimètres carrés possède un énorme 1 200 milliards de transistors, 400 000 cœurs et 18 Go de mémoire intégrée. Cela en fait la plus grosse puce jamais créée. Le précédent record ne faisait que 815 millimètres carrés, avec 21,1 milliards de transistors. Comme l'a déclaré le PDG et co-fondateur Andrew Feldman à Digital Trends, cela signifie que la puce WSE est « 56,7 fois plus grande » que la puce géante qu'elle a battue pour le titre.
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"Le travail sur l'intelligence artificielle est l'une des charges de travail de calcul qui connaissent la croissance la plus rapide", a déclaré Feldman. « Entre 2013 et 2018, il a été multiplié par plus de 300 000. Cela signifie que tous les 3,5 mois, la quantité de travail effectuée avec cette charge de travail doublait.
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C’est là qu’intervient le besoin de jetons plus gros. Des puces plus grosses traitent plus d’informations plus rapidement. Cela, à son tour, signifie que l’utilisateur peut calculer sa réponse lourde de calcul en moins de temps.
« Le WSE contient 78 fois plus de cœurs de calcul; il [a] 3 000 fois plus de mémoire sur puce à haute vitesse, 10 000 fois plus de bande passante mémoire et 33 fois plus de bande passante de structure que le principal GPU actuel », a expliqué Feldman. « Cela signifie que le WSE peut effectuer plus de calculs, plus efficacement, et réduire considérablement le temps nécessaire à la formation d'un IA. modèle. Pour le chercheur et le développeur de produits en IA, un temps de formation plus rapide signifie un débit expérimental plus élevé avec plus de données: moins de temps pour trouver une meilleure solution.
Sans surprise, une puce informatique de la taille d’une putain de tablette n’est pas destinée à un usage domestique. Au lieu de cela, il est destiné à être utilisé dans les centres de données où une grande partie du traitement intensif derrière l’IA basée sur le cloud d’aujourd’hui est utilisée. les outils sont réalisés. Il n'y a pas de mot officiel sur les clients, mais il semblerait probable que des entreprises telles que Facebook, Amazon, Baidu et d’autres auront hâte de le mettre à l’épreuve.
Aucun benchmark de performance n'a encore été publié. Cependant, si cette puce tient ses promesses, elle nous aidera à rester dans le domaine de l'IA. innovation pour les semaines, les mois et même les années à venir.
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