Przyzwyczailiśmy się do coraz większej miniaturyzacji mikroczipów dzięki niesamowity trend prawa Moore’a pozwalając inżynierom na pakowanie coraz większej liczby tranzystorów w coraz mniejsze chipy. Tego samego nie można powiedzieć o chipie Wafer Scale Engine (WSE) zaprojektowanym przez kalifornijski startup Cerebra, który niedawno wyszedł z ukrycia. Cerebras stworzył niezwykle potężny chip przeznaczony do przeprowadzania operacji AI. procesów — i absolutnie tego nie brakuje. Częściowo dlatego, że w przeciwieństwie do większości mikroczipów, ten ma wielkość iPada.
Układ WSE o powierzchni 46 225 milimetrów kwadratowych zawiera ogromne 1,2 biliona tranzystorów, 400 000 rdzeni i 18 gigabajtów wbudowanej pamięci. To czyni go największym chipem, jaki kiedykolwiek stworzono. Poprzedni rekordzista miał zaledwie 815 milimetrów kwadratowych i 21,1 miliarda tranzystorów. Jak powiedział Digital Trends dyrektor generalny i współzałożyciel Andrew Feldman, oznacza to, że chip GPW jest „56,7 razy większy” niż gigantyczny chip, który pobił w walce o tytuł.
Polecane filmy
„Prace związane ze sztuczną inteligencją to jedno z najszybciej rosnących obciążeń obliczeniowych” – powiedział Feldman. „W latach 2013–2018 wzrósł on w tempie ponad 300 000 razy. Oznacza to, że co 3,5 miesiąca ilość pracy wykonanej przy tym obciążeniu podwajała się”.
Powiązany
- Nowa aplikacja ChatGPT OpenAI jest bezpłatna na iPhone'a i iPada
- Masz iPhone'a, iPada lub MacBooka? Zainstaluj tę krytyczną aktualizację już teraz
- W tym roku do robienia świątecznych zakupów korzystałem z chatbota ChatGPT AI
Tutaj pojawia się potrzeba większych żetonów. Większe chipy szybciej przetwarzają więcej informacji. To z kolei oznacza, że użytkownik może obliczyć wymaganą obliczeniowo odpowiedź w krótszym czasie.
„GPW zawiera 78 razy więcej rdzeni obliczeniowych; ma 3000 razy większą prędkość, pamięć wbudowaną, 10 000 razy większą przepustowość pamięci i 33 razy większą przepustowość sieci szkieletowej niż dzisiejsze wiodące procesory graficzne” – wyjaśnił Feldman. „Oznacza to, że GPW może wykonywać więcej obliczeń w bardziej efektywny sposób i radykalnie skrócić czas potrzebny na wyszkolenie AI. Model. Dla badacza i twórcy produktów w dziedzinie sztucznej inteligencji krótszy czas szkolenia oznacza większą wydajność eksperymentalną przy większej ilości danych: mniej czasu na lepsze rozwiązanie”.
Nic dziwnego, że chip komputerowy wielkości cholernego tabletu nie jest przeznaczony do użytku domowego. Zamiast tego jest przeznaczony do stosowania w centrach danych, gdzie duża część intensywnego przetwarzania współczesnego opartego na chmurze algorytmu sztucznej inteligencji narzędzia jest wykonywana. Nie ma oficjalnego słowa na temat klientów, ale wydaje się prawdopodobne, że firmy takie jak Facebook, Amazon, Baidu i inni chętnie przetestują tę technologię.
Nie opublikowano jeszcze żadnych testów porównawczych wydajności. Jeśli jednak ten chip spełni swoje obietnice, pomoże nam utrzymać sztuczną inteligencję. innowacje na nadchodzące tygodnie, miesiące, a nawet lata.
Zalecenia redaktorów
- Masz iPhone'a, iPada lub Apple Watch? Musisz go zaktualizować już teraz
- Kolejne MacBooki i iPady Apple mogą mieć poważne kłopoty
- Widziałem (odległą) przyszłość wyszukiwania internetowego opartego na sztucznej inteligencji – tutaj jest to niesamowite, a tam, gdzie jest to trudne
- MacBook Air i iPad Pro mogą wkrótce otrzymać poważną aktualizację
- Apple może wypuścić iPada Pro Frankenstein z systemem macOS
Ulepsz swój styl życiaDigital Trends pomaga czytelnikom śledzić szybko rozwijający się świat technologii dzięki najnowszym wiadomościom, zabawnym recenzjom produktów, wnikliwym artykułom redakcyjnym i jedynym w swoim rodzaju zajawkom.
