El rendimiento de CS-1 supera las 1000 GPU Nvidia V100 y el triple de Google TPUv3, ¿qué opinas?

El chip de IA más grande del mundo, WSE, lanzado anteriormente por Cerebras, se basa en el proceso de 16 nm de TSMC, con un área central de más de 46225 mm2, que es 56,7 veces el área de chip más grande de la GPU actual de Nvidia. Integra hasta 1,2 billones de transistores, 400.000 núcleos, 18 GB de memoria en chip, ancho de banda de memoria de 9 Pbit/s, ancho de banda de tejido de 100 Pbit/s,

WSE contiene 400.000 núcleos informáticos optimizados para IA. Ambos son núcleos dispersos de álgebra lineal ( SLAC), que son flexibles, programables y optimizados para álgebra lineal dispersa y pueden admitir todos los cálculos de redes neuronales. La programabilidad de SLAC garantiza que estos núcleos puedan ejecutar todos los algoritmos de redes neuronales en el siempre cambiante campo del aprendizaje automático.

Aunque en el campo de la computación con inteligencia artificial los chips más grandes no son mejores, porque los chips más grandes procesan la información más rápido y el tiempo para obtener resultados del entrenamiento es más corto. Sin embargo, el potente rendimiento del procesador de IA por sí solo no es suficiente. Los procesadores avanzados como WSE deben combinarse con software especializado para lograr un rendimiento récord. Por lo tanto, Cerebras desarrolló un sistema CS-1 dedicado y una plataforma de software específicamente para este chip gigante, con todos los aspectos diseñados específicamente para acelerar la computación con IA.

Según los informes, el sistema CS-1 tiene solo 15 alturas de bastidor estándar, aproximadamente 26 pulgadas (aproximadamente 66 cm) de altura, y en un bastidor se pueden instalar tres sistemas CS-1. El rendimiento de un sistema CS-1 equivale a un clúster de 1.000 GPU NVIDIA V100, mientras que el CS-1 ocupa sólo 1/40 del espacio y consume sólo 1/50 de la potencia del clúster. >

Según Cerebras, cada componente del CS-1 está optimizado específicamente para el trabajo de inteligencia artificial, lo que resulta en un factor de forma más pequeño y un menor consumo de energía que otros sistemas.

Consumo de energía y sistema de refrigeración

Como el chip de inteligencia artificial más grande y potente del mundo, WSE también consume mucha energía y genera mucho calor junto con el enfriamiento. sistema El consumo de energía de todo el sistema CS-1 se incrementa aún más a 20 kilovatios. Según datos oficiales, el consumo de energía del chip WSE es de 15 kilovatios, de los cuales 4 kilovatios se dedican al subsistema de refrigeración (incluidos ventiladores, bombas de agua, conductores de calor, etc.) y 1 kilovatio se pierde en la eficiencia de conversión de energía.

La fuente de alimentación para todo el sistema CS-1 proviene de 12 conectores de alimentación en la parte posterior del chasis, que luego reduce el voltaje de 54V a 0,8V y luego lo entrega al chip. Cerebras dice que los chips WSE a nivel de oblea mantienen una entrega de energía estable y al mismo tiempo permiten una distribución detallada de la energía en el chip. Impresionante