We zijn eraan gewend dat microchips steeds kleiner worden, dankzij de verbazingwekkende trend van de wet van Moore waardoor ingenieurs steeds meer transistors op steeds kleinere chips kunnen stoppen. Hetzelfde kan niet gezegd worden voor de Wafer Scale Engine (WSE)-chip, ontworpen door een Californische startup Hersenen, die onlangs uit stealth is voortgekomen. Cerebras heeft een enorm krachtige chip gemaakt die is ontworpen voor het uitvoeren van A.I. processen – en er is absoluut geen gebrek aan. Deels omdat deze, in tegenstelling tot de meeste microchips, het formaat heeft van een iPad.
De WSE-chip van 46.225 vierkante millimeter beschikt over maar liefst 1,2 biljoen transistors, 400.000 cores en 18 gigabyte aan geheugen op de chip. Dat maakt het de grootste chip ooit gemaakt. De vorige recordhouder was slechts 815 vierkante millimeter groot, met 21,1 miljard transistors. Zoals CEO en mede-oprichter Andrew Feldman tegen Digital Trends vertelde, betekent dit dat de WSE-chip “56,7 keer groter” is dan de gigantische chip die hij versloeg voor de titel.
Aanbevolen video's
“Werk op het gebied van kunstmatige intelligentie is een van de snelst groeiende computerwerklasten”, zegt Feldman. “Tussen 2013 en 2018 groeide het met een snelheid van meer dan 300.000 keer. Dat betekent dat elke 3,5 maand de hoeveelheid werk die met deze werklast wordt gedaan, verdubbelt.”
Verwant
- De nieuwe ChatGPT-app van OpenAI is gratis voor iPhone en iPad
- Heb je een iPhone, iPad of MacBook? Installeer deze essentiële update nu meteen
- Ik heb dit jaar de ChatGPT AI-chatbot gebruikt om mijn kerstinkopen te doen
Dit is waar de behoefte aan grotere chips in het spel komt. Grotere chips verwerken meer informatie sneller. Dat betekent op zijn beurt dat de gebruiker zijn rekenintensieve antwoord in minder tijd kan berekenen.
“De WSE bevat 78 keer zoveel rekenkernen; het [heeft] 3.000 keer meer hoge snelheid, on-chip geheugen, 10.000 keer meer geheugenbandbreedte en 33 keer meer fabric-bandbreedte dan de huidige toonaangevende GPU”, legt Feldman uit. “Dit betekent dat de WSE meer berekeningen en efficiënter kan uitvoeren en de tijd die nodig is om een A.I. te trainen drastisch kan verkorten. model. Voor de onderzoeker en productontwikkelaar op het gebied van AI betekent een snellere trainingstijd een hogere experimentele doorvoer met meer data: minder tijd voor een betere oplossing.”
Het is niet verwonderlijk dat een computerchip ter grootte van een gekke tablet niet bedoeld is voor thuisgebruik. In plaats daarvan is het bedoeld voor gebruik in datacenters waar een groot deel van de zware verwerking achter de hedendaagse cloudgebaseerde A.I. gereedschap wordt uitgevoerd. Er is geen officieel woord over klanten, maar het lijkt waarschijnlijk dat bedrijven zoals Facebook, Amazon, Baidu en anderen zullen het graag op de proef stellen.
Er zijn nog geen prestatiebenchmarks vrijgegeven. Als deze chip echter zijn beloften waarmaakt, zal hij ons helpen in de AI te blijven. innovatie voor de komende weken, maanden en zelfs jaren.
Aanbevelingen van de redactie
- Heb je een iPhone, iPad of Apple Watch? Je moet het nu bijwerken
- De volgende MacBooks en iPads van Apple kunnen in ernstige problemen verkeren
- Ik heb de (verre) toekomst van AI-webzoeken gezien – hier is het geweldig, en waar het moeilijk is
- De MacBook Air en iPad Pro kunnen binnenkort een grote upgrade krijgen
- Apple zou een Frankenstein iPad Pro kunnen lanceren die op macOS draait
Upgrade uw levensstijlMet Digital Trends kunnen lezers de snelle technische wereld in de gaten houden met het laatste nieuws, leuke productrecensies, inzichtelijke redactionele artikelen en unieke sneak peeks.
