우리는 점점 소형화되는 마이크로칩에 익숙해졌습니다. 무어의 법칙의 놀라운 추세 엔지니어들이 점점 더 작은 칩에 더 많은 트랜지스터를 담을 수 있게 되었습니다. 캘리포니아 스타트업이 설계한 WSE(Wafer Scale Engine) 칩에 대해서는 같은 말을 할 수 없습니다. 대뇌, 최근 스텔스에서 나타났습니다. Cerebras는 AI를 수행하기 위해 설계된 매우 강력한 칩을 만들었습니다. 프로세스 - 누락된 부분이 전혀 없습니다. 부분적으로는 대부분의 마이크로칩과 달리 이 마이크로칩이 아이패드 크기이기 때문입니다.
46,225제곱밀리미터의 WSE 칩은 1조 2천억 개의 거대한 트랜지스터, 400,000개의 코어, 18GB의 온칩 메모리를 자랑합니다. 이는 지금까지 만들어진 칩 중 가장 큰 칩입니다. 이전 기록 보유자는 211억 개의 트랜지스터를 갖춘 815제곱밀리미터에 불과했습니다. CEO이자 공동 창립자인 Andrew Feldman이 Digital Trends에 말했듯이 이는 WSE 칩이 타이틀을 따낸 거대 칩보다 "56.7배 더 크다"는 것을 의미합니다.
추천 동영상
Feldman은 “인공지능 작업은 가장 빠르게 성장하는 컴퓨팅 워크로드 중 하나입니다. “2013년부터 2018년까지 30만 배 이상의 속도로 성장했습니다. 즉, 3.5개월마다 이 워크로드로 수행되는 작업량이 두 배로 증가한다는 의미입니다.”
관련된
- OpenAI의 새로운 ChatGPT 앱은 iPhone 및 iPad에서 무료입니다
- iPhone, iPad, MacBook을 소유하고 계신가요? 지금 이 중요 업데이트를 설치하세요.
- 올해 휴가 쇼핑을 위해 ChatGPT AI 챗봇을 사용했습니다.
더 큰 칩이 필요한 곳이 바로 여기입니다. 더 큰 칩은 더 많은 정보를 더 빠르게 처리합니다. 이는 결과적으로 사용자가 계산량이 많은 답을 더 짧은 시간에 계산할 수 있음을 의미합니다.
“WSE에는 78배나 많은 컴퓨팅 코어가 포함되어 있습니다. 현재의 주요 GPU보다 3,000배 더 빠른 속도, 온칩 메모리, 10,000배 더 많은 메모리 대역폭, 33배 더 많은 패브릭 대역폭을 갖추고 있습니다.”라고 Feldman은 설명했습니다. “이는 WSE가 더 많은 계산을 더 효율적으로 수행하고 AI를 교육하는 데 걸리는 시간을 획기적으로 줄일 수 있음을 의미합니다. 모델. AI 분야의 연구자 및 제품 개발자에게 훈련 시간이 단축된다는 것은 더 많은 데이터로 더 높은 실험 처리량을 의미하며, 더 나은 솔루션을 찾는 데 더 적은 시간이 소요된다는 의미입니다.”
놀랍게도 태블릿 크기의 컴퓨터 칩은 가정용으로 설계된 것이 아닙니다. 대신, 오늘날의 클라우드 기반 AI 뒤에 있는 대용량 처리가 많이 수행되는 데이터 센터에서 사용하도록 고안되었습니다. 도구가 수행됩니다. 고객에 대한 공식적인 언급은 없지만 다음과 같은 회사는 페이스북, Amazon, Baidu 및 기타 업체들이 이를 시험해 보고 싶어할 것입니다.
아직 성능 벤치마크가 발표되지 않았습니다. 그러나 이 칩이 약속대로 실행된다면 우리를 AI에서 계속 유지하는 데 도움이 될 것입니다. 앞으로 몇 주, 몇 달, 심지어 몇 년 동안의 혁신이 가능합니다.
편집자의 추천
- iPhone, iPad 또는 Apple Watch를 가지고 계십니까? 지금 바로 업데이트해야 합니다.
- 애플의 차기 맥북과 아이패드는 심각한 문제에 직면할 수 있다
- 나는 AI 웹 검색의 (먼) 미래를 보았습니다. 이것이 놀라운 부분과 어려움을 겪는 부분입니다.
- MacBook Air와 iPad Pro는 곧 대대적인 업그레이드를 받을 수 있습니다.
- 애플, macOS를 실행하는 프랑켄슈타인 아이패드 프로 출시할 수도 있다
당신의 라이프스타일을 업그레이드하세요Digital Trends는 독자들이 모든 최신 뉴스, 재미있는 제품 리뷰, 통찰력 있는 사설 및 독특한 미리보기를 통해 빠르게 변화하는 기술 세계를 계속해서 살펴볼 수 있도록 도와줍니다.
