Анонс на най-големия в света процесор с размери 22х22 см, 400 хиляди ядра и 18 GB локална RAM

21
4016

Компанията Cerebras Systems официално представи най-големия чип в историята на компютърната техника. Със своята площ от 46 225 мм² и 1,2 трилиона транзистора той е около 56,7 пъти по-голям в сравнение с най-големия CPU към днешен ден (21,1 милиарда транзистора).

Най-големите компютърни чипове обикновено се събират в дланта. Някои могат да бъдат поставени на върха на единия пръст. Добре е известно, че увеличението на физическите размери на чиповете води до възникването на маса проблеми. Но млада компания от Силициевата долина хвърли ръкавица към всички производители на полупроводници и възнамерява да оспори тази идея. По време на конференцията Hot Chips в Пало Алто, стартъпът Cerebras Systems и нейният производствен партньор TSMC представиха „Най-големият чип в историята на компютърната електроника“ с размер колкото голяма чиния.

Процесорът е предназначен за дата центровете и ще се използва за усъвършенстване на машинното обучение и на алгоритмите с елементи на изкуствен интелект.

Специалистите на Cerebras Systems заявиха, че техният чип WSE може да се използва за облачни изчисления и в различните аспекти на машинното обучение – от безпилотните автомобили до виртуалните асистенти с разпознаване на човешката реч, като например Alexa на Amazon.

С разработването на специализирани чипове за изкуствения интелект се занимават много компании, включително и традиционните представители на тази индустрия – Intel, Qualcomm, най-различни стартъпи от САЩ, Великобритания и Китай. Повечето експерти в тази област са убедени, че тези нови чипове ще имат ключова роля в надпреварата в създаването на мощен ИИ, който може да оказва влияние на баланса на силите между технологичните компании и дори между различните държави. Сега създаваните чипове от нов тип могат да дадат сериозни преимущества при разработването на различните комерсиални продукти и държавни технологии, включително нови системи за наблюдение и следене, както и нови оръжия.

Google разработи собствен хардуерен ИИ усилвател, който вече се използва в редица услуги, включително и в Google Assistant за разпознаване на гласовите команди в Android смартфоните. Интернет гигантът използва своите специализирани ИИ чипове и в Google Translate за превода на текст. „В тази област виждаме чудовищен ръст“ – каза основателят и изпълнителен директор на Cerebras Андрю Фелдман (Andrew Feldman), ветеран на полупроводниковата индустрия, който продаде предишния си стартъп на AMD.

Новите ИИ системи използват невронни мрежи и се базират на специфични изчислителни модули. Към днешен ден повечето компании обработват своите ИИ данни с помощта на GPU. Въпреки че графичните процесори по принцип са предназначени за друг тип задачи, те са изключително подходящи за математиката на невронните мрежи.ю

Преди около 6 години технологичните гиганти Google, Facebook и Microsoft се фокусираха върху изкуствения интелект и технологиите, свързани с него и започнаха масово да купуват огромни количества GPU от Nvidia. Само за една година тази компания продаде продукция за $143 милиона и удвои продажбите си.

Но с времето технологичните гиганти имаха нужда от все по-голяма изчислителна мощност. Ето защо Google създаде специализиран чип за невронните мрежи – тензорният процесор (TPU). Редица други компании последваха този пример.

Всички ИИ системи работят в многопоточен режим и тясното място при този тип работа е обменът на данни между чиповете. „Осигуряването на комуникацията между тези чипове забавя тяхната работа и изисква много енергия“ – обяснява Събраманян Айър (Subramanian Iyer), професор в Калифорнийския университет в Лос Анджелис, който се занимава преди всичко с разработването на нови чипове за изкуствения интелект.

Производителите на хардуер тестват най-различни варианти. Някои се опитват да подобрят връзките между различните процесори. Тригодишният стартъп Cerebras, който получи $200 милиона рискови инвестиции, предложи нов подход. Идеята не е нова – всички данни да бъдат обработвани и съхранявани на един гигантски чип и по този начин значително да се ускорят изчисленията.

Производството на един много голям чип е твърде сложно. Обикновено се използват кръгли силициеви пластини с диаметър около 12 инча (30,5 см). От една подобна пластина се получават около 100 чипа.

Много от получените по този начин чипове се изхвърлят и никога не се използват. Технологичните процеси са твърде сложни и производителите не могат изцяло да избегнат дефектите. Някои вериги просто отказват да работят. Това е и основната причина да се предпочита по-малък размер на чиповете, понеже така вероятността за грешки значително се намалява. Ето че младата компания Cerebras Systems обяви, че е създала чип с размерите на цяла пластина. Технологичният партньор TSMC сподели, че се използва 16 нанометров технологичен процес.

Много други млади компании пробваха същия подход, но безуспешно. Най-известният стартъп в това отношение е Trilogy, който е основан през 1980 година от известният специалист на IBM Джин Амдал (Gene Amdahl). Въпреки полученото финансиране в размер на $220 милиона, младата компания Trilogy в крайна сметка заяви, че задачата е твърде сложна и след 5 години прекрати дейността си.

След почти 35 години, след значителното усъвършенстване на използваните в тази област технологии, Cerebras възнамерява да не допуска грешките на предшествениците си. Младата компания започва доставките на своите иновационни чипове още сега – през месец септември тази година ще бъдат доставени първите партиди чипове WSE на неголям брой клиенти. Основателят на компанията заяви пред медиите, че WSE е способен да обучава ИИ системите с от 100 до 1000 пъти по-бързо в сравнение със сега използвания хардуер.

18-те GB бърза локална SRAM е единственото ниво на йерархията на оперативната памет. Скоростта на обмен на данните е 9 PB (петабайта) в секунда.

Гигантският чип е разделен на по-малки секции, обособени като ядра, като за някои от тях е предвидено, че няма да работят. Общият брой на процесорните ядра е 400 000. Чипът е разработен с възможност за маршрутизация за избягване на дефектните области (ядра). Програмируемите ядра SLAC (Sparse Linear Algebra Cores) са оптимизирани за линейната алгебра – тоест, за изчисления във векторното пространство. Компанията използва собствената технология за „утилизация на разредеността“ (sparsity harvesting), с което значително се ускорява производителността на изчисленията на матрици, които съдържат много нули. Векторите и матриците във векторното пространство обикновено съдържат много нулеви елементи (от 50 до 98%) и това е причината голяма част от изчисленията, извършвани с традиционните GPU, да бъдат напразни. За разлика от тях, SLAC ядрата предварително филтрират нулевите данни.

Комуникацията между ядрата се осигурява от системата Swarm с пропускателна способност 100 петабайта в секунда. Маршрутизирането е хардуерно, като таймингите са в рамките на наносекунди.

NY Times изрази известни съмнения, като посочи, че изявленията на компанията Cerebras Systems не са потвърдени от независими експерти. Липсва и точна информация за производителността на чипа и какъв процент от ядрата са работоспособни в реалните образци.

Цената на новите чипове ще зависи и от процента на брака. Разработването и производството на подобни продукти е твърде труден процес – счита Брад Полсън (Brad Paulsen), старши вицепрезидент на TSMC. Чип с подобни размери ще консумира повече енергия, а това означава, че неговото охлаждане ще бъде сложно и скъпо. С други думи, създаването на чипа е само част от целия проект.

Cerebras възнамерява да продава своя нов чип като част от едно по-голямо устройство, включващо сложното оборудване на водното охлаждане на WSE. Това не е съвсем точно това, с което са свикнали големите технологични компании и държавни предприятия.

„Проблемът не е в това, че хората не са могли са създадат подобен чип. Проблемът е в това, че никой досега не успя да направи тези чипове рентабилни и изгодни за закупуване“ – каза Ракеш Кумар (Rakesh Kumar), професор от университета на Илинойс, който също работи върху използването на големи чипове в ИИ технологиите.

По този начин, основният въпрос, който остана след края на конференцията Hot Chips е, колко ще струва самата система с водно охлаждане и чипа на Cerebras в нея. Навярно след по-малко от един месец ще разберем това.

0 0 гласа
Оценете статията
Абонирай се
Извести ме за
guest
21 Коментара
стари
нови оценка
Отзиви
Всички коментари