L'enorme chip di intelligenza artificiale di Cerebras ha le dimensioni di un iPad

Siamo abituati a microchip sempre più miniaturizzati, grazie a tendenza sorprendente della legge di Moore consentendo agli ingegneri di inserire sempre più transistor su chip sempre più piccoli. La stessa cosa non si può dire per il chip Wafer Scale Engine (WSE) progettato dalla startup californiana Cerebri, recentemente emerso dallo stealth. Cerebras ha creato un chip immensamente potente progettato per eseguire operazioni di intelligenza artificiale. processi - e non manca assolutamente nulla. In parte perché, a differenza della maggior parte dei microchip, questo ha le dimensioni di un iPad.

Il chip WSE da 46.225 millimetri quadrati vanta enormi 1,2 trilioni di transistor, 400.000 core e 18 gigabyte di memoria su chip. Ciò lo rende il chip più grande mai creato. Il precedente detentore del record era di soli 815 millimetri quadrati, con 21,1 miliardi di transistor. Come ha detto a Digital Trends il CEO e co-fondatore Andrew Feldman, ciò significa che il chip WSE è “56,7 volte più grande” del chip gigante che ha battuto per il titolo.

“Il lavoro sull’intelligenza artificiale è uno dei carichi di lavoro informatici in più rapida crescita”, ha affermato Feldman. “Tra il 2013 e il 2018 è cresciuto a un ritmo di oltre 300mila volte. Ciò significa che ogni 3,5 mesi la quantità di lavoro svolto con questo carico di lavoro raddoppia”.

È qui che entra in gioco la necessità di chip più grandi. I chip più grandi elaborano più informazioni più rapidamente. Ciò, a sua volta, significa che l’utente può calcolare la risposta computazionalmente pesante in meno tempo.

“Il WSE contiene 78 volte più core di calcolo; ha una memoria su chip 3.000 volte più veloce, una larghezza di banda della memoria 10.000 volte maggiore e una larghezza di banda del tessuto 33 volte maggiore rispetto alla GPU leader di oggi", ha spiegato Feldman. “Ciò significa che il WSE può eseguire più calcoli, in modo più efficiente e ridurre drasticamente il tempo necessario per addestrare un’A.I. modello. Per il ricercatore e sviluppatore di prodotti nel campo dell’intelligenza artificiale, tempi di formazione più rapidi significano una maggiore produttività sperimentale con più dati: meno tempo per una soluzione migliore”.

Non sorprende che un chip per computer delle dimensioni di un dannato tablet non sia destinato all'uso domestico. È invece destinato a essere utilizzato nei data center dove gran parte dell'elaborazione pesante dietro l'attuale intelligenza artificiale basata su cloud è in fase di elaborazione. vengono eseguiti gli strumenti. Non ci sono informazioni ufficiali sui clienti, ma sembrerebbe probabile che aziende come Facebook, Amazon, Baidu e altri saranno ansiosi di metterlo alla prova.

Non sono stati ancora rilasciati benchmark delle prestazioni. Tuttavia, se questo chip manterrà le sue promesse, ci aiuterà a mantenerci nell'A.I. innovazione per le settimane, i mesi e persino gli anni a venire.

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