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Cerebras發(fā)布了Wafer Scale Engine,一種人工智能芯片

倩倩 ? 來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)分析沙龍 ? 2020-04-03 14:50 ? 次閱讀
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從歷史上看,半導(dǎo)體行業(yè)逐年提高芯片速度的主要方法是通過(guò)縮小晶體管,使更多的晶體管可以安裝在處理器上。Cerebras Systems Inc.正在采取另一種方法:加利福尼亞的芯片初創(chuàng)公司沒(méi)有使晶體管變小,而是使處理器變大了-更大。

Cerebras今天發(fā)布了Wafer Scale Engine,這是一種人工智能芯片,其尺寸是Nvidia Corp.旗艦V100數(shù)據(jù)中心圖形卡的57倍。這家初創(chuàng)公司稱贊它是有史以來(lái)最大的處理器。

晶圓級(jí)引擎(Wafer Scale Engine,簡(jiǎn)稱WSE)是一個(gè)8.5英寸乘8.5英寸的琥珀色磚(如圖),其中包含不少于1.2萬(wàn)億個(gè)晶體管。相比之下,V100為211億。WSE的電路分為400,000個(gè)處理內(nèi)核,這些內(nèi)核專門針對(duì)AI和18 GB的高速板載內(nèi)存進(jìn)行了優(yōu)化。

Cerebras將該芯片作為數(shù)據(jù)中心設(shè)備的一部分推向市場(chǎng),該數(shù)據(jù)中心設(shè)備具有自己的水冷系統(tǒng),可以吸收所有這些核心的熱量。這家初創(chuàng)公司的首席執(zhí)行官安德魯·費(fèi)爾德曼(Andrew Feldman)告訴《財(cái)富》雜志,該機(jī)器將提供具有多個(gè)Nvidia顯卡的服務(wù)器的150倍的計(jì)算能力。Cerebras稱磅一磅,它的設(shè)備消耗了具有相同處理能力的基于Nvidia的服務(wù)器場(chǎng)所需的2%至3%的空間和電力。

該效率是WSE超大型外形的直接結(jié)果。在由多個(gè)單獨(dú)的GPU組成的傳統(tǒng)AI環(huán)境中,要處理的數(shù)據(jù)必須通過(guò)相對(duì)較慢的網(wǎng)絡(luò)鏈路不斷在不同芯片之間傳輸,這會(huì)造成瓶頸。對(duì)于WSE而言,這不是問(wèn)題,因?yàn)樗杏?jì)算都在同一電路板上完成。

將處理操作集中在一個(gè)大芯片上以提高效率的想法已經(jīng)存在了數(shù)十年。但是,由于實(shí)現(xiàn)此概念涉及巨大的技術(shù)挑戰(zhàn),因此Cerebras之前沒(méi)有一家公司設(shè)法實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

最大的障礙之一在于制造過(guò)程。即使在世界上最現(xiàn)代化的芯片制造工廠,也沒(méi)有辦法生產(chǎn)出WSE大小的處理器,而至少有1.2萬(wàn)億個(gè)晶體管出現(xiàn)問(wèn)題。有缺陷的晶體管通常會(huì)使整個(gè)處理器無(wú)法使用,但是Cerebras通過(guò)在WSE中建立一個(gè)可以在故障部件周圍路由數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決了這個(gè)問(wèn)題。

Cerebras產(chǎn)品管理總監(jiān)Andy Hock在一篇博客文章中寫(xiě)道,該芯片的設(shè)計(jì)“具有核心,內(nèi)存和互連的基本特性,并具有邏輯上的極限?!?“通過(guò)將所有芯片連接起來(lái),通信速度比InfiniBand等片外技術(shù)快了數(shù)千倍?!?/p>

這家初創(chuàng)公司的技術(shù)正引起業(yè)界的嚴(yán)重關(guān)注。Cerebras已經(jīng)從包括早期Twitter Inc.支持者Benchmark,前Advanced Micro Devices Inc.首席技術(shù)官Fred Weber和OpenAI首席科學(xué)家Ilya Sutskever在內(nèi)的投資者籌集了超過(guò)2億美元的資金。

Cerebras計(jì)劃從9月開(kāi)始發(fā)貨其基于WSE的數(shù)據(jù)中心設(shè)備。該初創(chuàng)公司已向數(shù)家早期采用者提供了該機(jī)器的原型版本。

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