ჩვენ მიჩვეული ვართ, რომ მიკროჩიპები სულ უფრო მინიატურული ხდება, ამის წყალობით მურის კანონის საოცარი ტენდენცია საშუალებას აძლევს ინჟინრებს უფრო და უფრო მეტი ტრანზისტორი ჩააწყონ უფრო პატარა ჩიპებზე. იგივე არ შეიძლება ითქვას Wafer Scale Engine (WSE) ჩიპზე, რომელიც შექმნილია კალიფორნიის სტარტაპის მიერ ცერებრები, რომელიც ახლახან გამოვიდა სტელსიდან. Cerebras-მა შექმნა უზომოდ ძლიერი ჩიპი, რომელიც შექმნილია A.I. პროცესები - და ეს აბსოლუტურად არ არის დაკარგული. ნაწილობრივ იმიტომ, რომ მიკროჩიპების უმეტესობისგან განსხვავებით, ეს არის iPad-ის ზომის.
46,225 კვადრატული მილიმეტრიანი WSE ჩიპი ამაყობს უზარმაზარი 1,2 ტრილიონი ტრანზისტორებით, 400,000 ბირთვით და 18 გიგაბაიტიანი ჩიპური მეხსიერებით. ეს მას ყველაზე დიდ ჩიპად აქცევს. წინა რეკორდსმენი იყო მხოლოდ 815 კვადრატული მილიმეტრი, 21,1 მილიარდი ტრანზისტორებით. როგორც აღმასრულებელმა დირექტორმა და თანადამფუძნებელმა ენდრიუ ფელდმანმა განუცხადა Digital Trends-ს, ეს ნიშნავს, რომ WSE ჩიპი არის „56.7-ჯერ უფრო დიდი“ ვიდრე გიგანტური ჩიპი, რომელიც მან მოიპოვა ტიტულისთვის.
რეკომენდებული ვიდეოები
"ხელოვნური ინტელექტის მუშაობა ერთ-ერთი ყველაზე სწრაფად მზარდი გამოთვლითი დატვირთვაა", - თქვა ფელდმანმა. „2013-დან 2018 წლამდე ის 300 000-ჯერ გაიზარდა. ეს ნიშნავს, რომ ყოველ 3,5 თვეში ამ დატვირთვით შესრულებული სამუშაოს მოცულობა გაორმაგდა“.
დაკავშირებული
- OpenAI-ის ახალი ChatGPT აპი უფასოა iPhone-ისა და iPad-ისთვის
- გაქვთ iPhone, iPad ან MacBook? დააინსტალირეთ ეს კრიტიკული განახლება ახლავე
- მე გამოვიყენე ChatGPT AI ჩატბოტი ჩემი სადღესასწაულო საყიდლების გასაკეთებლად წელს
სწორედ აქ ჩნდება უფრო დიდი ჩიპების საჭიროება. უფრო დიდი ჩიპები უფრო სწრაფად ამუშავებენ მეტ ინფორმაციას. ეს, თავის მხრივ, ნიშნავს, რომ მომხმარებელს შეუძლია გამოთვალოს თავისი გამოთვლითი მძიმე პასუხი ნაკლებ დროში.
„WSE შეიცავს 78-ჯერ მეტ გამოთვლით ბირთვს; მას [აქვს] 3000-ჯერ მეტი მაღალი სიჩქარე, ჩიპზე მეხსიერება, 10000-ჯერ მეტი მეხსიერების გამტარუნარიანობა და 33-ჯერ მეტი ქსოვილის გამტარუნარიანობა, ვიდრე დღევანდელი წამყვანი GPU,” განმარტა ფელდმანმა. ”ეს ნიშნავს, რომ WSE-ს შეუძლია გააკეთოს მეტი გამოთვლები, უფრო ეფექტურად და მკვეთრად შეამციროს A.I-ის მომზადებისთვის საჭირო დრო. მოდელი. A.I.-ში მკვლევარისთვის და პროდუქტის შემქმნელისთვის, ვარჯიშის უფრო სწრაფი დრო ნიშნავს უფრო მაღალ ექსპერიმენტულ გამტარუნარიანობას მეტი მონაცემებით: ნაკლები დრო უკეთესი გადაწყვეტისთვის.
გასაკვირი არ არის, რომ საშინაო ტაბლეტის ზომის კომპიუტერული ჩიპი არ არის განკუთვნილი სახლის გამოყენებისთვის. ამის ნაცვლად, ის განკუთვნილია მონაცემთა ცენტრებში გამოსაყენებლად, სადაც მძიმე დამუშავების დიდი ნაწილია დღევანდელ ღრუბელზე დაფუძნებული A.I. იარაღები ხორციელდება. არ არსებობს ოფიციალური სიტყვა მომხმარებლებზე, მაგრამ, როგორც ჩანს, ფირმები, როგორიცაა ფეისბუქი, ამაზონი, ბაიდუ და სხვები მოინდომებენ მის ტემპში გატარებას.
შესრულების ეტალონები ჯერ არ გამოქვეყნებულა. თუმცა, თუ ეს ჩიპი შეასრულებს თავის დაპირებებს, ის დაგვეხმარება შევინარჩუნოთ A.I. ინოვაცია მომდევნო კვირების, თვეების და წლების განმავლობაშიც კი.
რედაქტორების რეკომენდაციები
- გაქვთ iPhone, iPad ან Apple Watch? თქვენ უნდა განაახლოთ ის ახლავე
- Apple-ის შემდეგი MacBook-ები და iPad-ები შეიძლება სერიოზულ პრობლემებში აღმოჩნდნენ
- მე ვნახე AI ვებ ძიების (შორეული) მომავალი – აი, სად არის ის საოცარი და სად იბრძვის
- MacBook Air-მა და iPad Pro-მა შესაძლოა მალე მნიშვნელოვანი განახლება მიიღო
- Apple-ს შეუძლია გამოუშვას Frankenstein iPad Pro, რომელიც მუშაობს macOS-ზე
განაახლეთ თქვენი ცხოვრების წესიDigital Trends ეხმარება მკითხველს თვალყური ადევნონ ტექნოლოგიების სწრაფ სამყაროს ყველა უახლესი სიახლეებით, სახალისო პროდუქტების მიმოხილვებით, გამჭრიახი რედაქციებითა და უნიკალური თვალით.
