Машины-монстры: Процессор-рекордсмен Cerebras значительно "прибавил в весе", плюс 1.4 триллиона транзисторов - «Наука и технологии» » Экономические новости.
Экономические новости. » Экономические новости » Технологии » Машины-монстры: Процессор-рекордсмен Cerebras значительно "прибавил в весе", плюс 1.4 триллиона транзисторов - «Наука и технологии»
Машины-монстры: Процессор-рекордсмен Cerebras значительно "прибавил в весе", плюс 1.4 триллиона транзисторов - «Наука и технологии»
Пару лет назад мы уже рассказывали нашим читателям о монстрообразном процессоре Cerebras WSE, который на момент его появления стал самым большим в мире процессором. На кристалле этого процессора, площадью 46 225 квадратных миллиметров, размещалось 1,4 триллиона транзисторов, формирующих 400 тысяч
Процессор Cerebras WSE 2

Пару лет назад мы уже рассказывали нашим читателям о монстрообразном процессоре Cerebras WSE, который на момент его появления стал самым большим в мире процессором. На кристалле этого процессора, площадью 46 225 квадратных миллиметров, размещалось 1,4 триллиона транзисторов, формирующих 400 тысяч вычислительных ядер и 18 гигабайт общей памяти. И недавно, представители компании Cerebras, штат которой увеличился более чем в два раза за прошедшее время, объявили о создании чипа следующего поколения, процессора Wafer Scale Engine 2 (WSE 2), производство которого начнется уже в третьем квартале этого года.

Процессор WSE 2 имеет те же самые физические размеры, что и его предшественник, но все его базовые показатели, включая производительность, увеличились в два и более раз. Целью создания процессора WSE 2 является обеспечение возможности реализации новых технологий глубинного машинного самообучения, обучения и работы нейронных сетей, размеры которых растут пропорционально сложности решаемых ими задач.

Напомним нашим читателям, что процессоры серии WSE создавались для решения проблемы с крайне медленным процессом обучения нейронных сетей. Такая медлительность этого процесса была обусловлена наличием узкого места в традиционной компьютерной архитектуре, в шине между процессором и внешней DRAM-памятью, по которой постоянно курсируют данные в обоих направлениях, буквально съедая процессорное время и энергию. Изобретатели архитектуры WSE решили, что им требуется сделать чип процессора достаточно большим для того, чтобы на нем помещалось такое количество вычислительных ядер и объем памяти, которых будет достаточно для выполнения сложных задач по обработке естественного языка, распознаванию объектов на видео и изображениях и т.п.

Ключевым моментом, который позволил увеличить все показатели процессора, WSE 2 стал переход с 16-нанометровой технологии сразу на 7-нанометровую технологию компании TSMC, минуя этап в 10 нанометров. Это позволило увеличить количество транзисторов на кристалле с 1.2 на 2.6 триллиона, объем памяти увеличился с 18 до 40 гигабайт, а количество вычислительных ядер увеличилось с 400 до 850 тысяч. Кроме этого, переход на новый техпроцесс позволил добиться 40-процентного увеличения производительности в пересчете на одно вычислительное ядро и 60-процентного снижения количества потребляемой энергии.

Вычислительная система CS-2

{full-story limit="10000"}
Ctrl
Enter
Заметили ошЫбку?
Выделите текст и нажмите Ctrl+Enter
Мы в
Комментарии
Минимальная длина комментария - 50 знаков. комментарии модерируются
Комментариев еще нет. Вы можете стать первым!
Комментарии для сайта Cackle
Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив


       
Экономические новости
Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика