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子豪 发自 凹非寺

量子位 报道 | 民众号 QbitAI

还记得谁人全球面积更大、整块芯片比键盘还大的AI超算处置器Cerebras WSE吗?

刚刚,这款芯片宣布了2代

作为第二代晶圆级引擎, WSE-2以2.6万亿个晶体管和85万个AI优化内核,再次刷新纪录。

与一代WSE相比,WSE-2虽然在面积上没有转变(依然很大),二者看起来没什么差异。

然则,芯片的所有性能特征,包罗:晶体管数、内核数、内存、内存带宽和结构带宽,均比一代增添了一倍以上

有哪些升级?

2019年8月,Cerebras推出了尺寸破纪录的AI芯片――“晶圆级引擎”(Cerebras Wafer Scale Engine,简称WSE),其中包罗1.2万亿个晶体管。

而且在2020年,展示了基于WSE的AI盘算机CS-1,盘算速率超Joule 200倍以上。

我们将WSE-2与一代,以及A100举行了对照:

可以看到,WSE-2有很大幅度的升级,接纳了7nm制造工艺,多项数据都是一代的两倍之多

比起英伟达的A100,WSE-2多了2.55万亿个晶体管;内核数是A100的123倍;缓存是其1000倍;可提供的内存带宽,则到达了A100的13万倍

为什么接纳大芯片?

据Cerebras官方网站先容,

当今更先进的模子,需要几天或几周的时间举行训练,而且通常在数十、数百甚至数千个GPU上举行漫衍式训练,以使训练时间更可控。

这些重大的处置器集群很难编程,而且面临通讯和同步用度高的瓶颈。

而WSE-2将用于业界最快的AI盘算机CS-2。

△Cerebras系统(图源:spectrum)

CS-2专门为加速AI应用而设计,旨在实现快速、天真的训练和低延迟的数据处置,可以在更小的空间和更低的功耗下,提供更高的盘算性能。

这使得CS-2拥有更高的盘算密度、更快的内存和更高的带宽互连,从而将训练速率提升数个数目级、使推理的延迟更低,而且易于部署。

Cerebras芯片,将集群的AI盘算和内存资源带到单个装备上,一个CS-2的性能相当于整个GPU集群的性能,同时具有单个装备的简朴性。

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CS-2在一个芯片上有85万个内核,提供了集群规模的速率,同时阻止了通讯缓慢问题

同时这也意味着,纵然是更大、最庞大的ML模子,也不需要漫衍式训练或并行编程,因此能节约数周的模子调整和设置时间。

由于形成了更高带宽、更低延迟的通讯结构,因此大型模子的实时推理延迟得以降低,无需量化、缩小规模和牺牲精度。

△Cerebras系统

晶圆级引擎的应用

此前,不少实验室与盘算机中央已经部署了Cerebras WSE和CS-1。包罗:

爱丁堡大学的超级盘算中央,行使WSE举行自然语言处置、基因组学和COVID-19的相关研究。

在美国阿贡国家实验室(ANL),WSE被用于COVID-19研究、重力波检测和质料发现等;而且在癌症疗法研究中,使癌症模子的实验周转时间,削减了300倍以上。

制药企业葛兰素史克的高级副总裁金・布兰森,则示意:

其增添了天生的编码器模子的庞大性,同时将训练时间削减了80倍。

……

对于WSE-2的应用,

国际调研公司Tirias Research首席剖析师Jim McGregor以为:

“显然,对用于大型数据集的Cerebras晶圆级解决方案,有些公司和实体很感兴趣。

然则在企业层面,另有数百万的其他AI应用,以及一些Cerebras不能处置的情形,这就是英伟达拥有SuprPod和Selene超级盘算机的缘故原由。

“与英伟达相比,Cerebras更像是一个小众平台,二者的广度无法相提并论。”

Moor Insights&Strategy的剖析师Patrick Moorhead也示意:

“ Cerebras确实提供了答应的焦点……

不外Nvidia解决方案加倍天真,险些可以安装在任何服务器机箱中。”

参考链接:

[1]https://cerebras.net/

[2]https://venturebeat.com/2021/04/20/cerebras-systems-launches-new-ai-supercomputing-processor-with-2-6-trillion-transistors/

[3]https://spectrum.ieee.org/tech-talk/semiconductors/processors/cerebras-giant-ai-chip-now-has-a-trillions-more-transistors

[4]https://spectrum.ieee.org/semiconductors/processors/cerebrass-giant-chip-will- *** ash-deep-learnings-speed-barrier

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