Il nuovo semiconduttore di Cerebras Systems vanta 1,2 trilioni di transistor e turbocaricherà le applicazioni IA.
di Martin Giles
Questa settimana alla conferenza Hot Chips nella Silicon Valley, Cerebras svela il suo Wafer Scale Engine. Il chip è quasi 57 volte la più grande unità di elaborazione grafica di Nvidia, o GPU, e vanta 3.000 volte la memoria su chip.
Le GPU sono cavalli da soma in silicio che alimentano molte delle attuali applicazioni IA, assicurando i dati necessari per addestrare i modelli di intelligenza artificale.
Le aziende di semiconduttori mondiali hanno trascorso decenni a sviluppare chip sempre più piccoli. Questi possono essere raggruppati insieme per creare processori super potenti, quindi perché creare un mega-chip IA indipendente?
La risposta, secondo Cerebras, è che l’unione di molti piccoli chip crea latenze che rallentano l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, un enorme collo di bottiglia nel settore.
Il chip dell’azienda vanta 400.000 core, o nuclei che gestiscono l’elaborazione, strettamente collegati tra loro per accelerare la lavorazione dei dati. Può anche trasmettere i dati tra elaborazione e memoria in modo incredibilmente veloce.
Ma per conquistare il mondo dell’IA, questo monster chip dovrà dimostrare che può superare alcuni grandi ostacoli. Uno è legato alla fase della produzione.
Se le impurità si insinuano in un wafer utilizzato per produrre una serie di piccoli chip, non tutti ne risulteranno danneggiati, ma se c’è un solo mega-chip su un wafer, il problema potrebbe coinvolgere l’intero chip.
Cerebras afferma di aver trovato modi innovativi per garantire che le impurità non compromettano l’intero chip, ma non si sa ancora se funzioneranno nella produzione di massa.
Un’altra sfida è l’efficienza energetica. I chip IA sono notoriamente affamati di energia, con implicazioni economiche e ambientali. Il trasferimento dei dati tra una miriade di minuscoli chip AI rappresenta un enorme consumo di energia, quindi Cerebras dovrebbe godere di un vantaggio competitivo.
Se permetterà di vincere questa sfida energetica, allora il chip gigante aprirà nuove prospettive per l’IA.
Immagine: Cerebras Systems
(rp)
