Cerebras запустил самый быстрый в мире AI-процессор

Калифорнийский стартап Cerebras Systems, специализирующийся на разработке чипов для искусственного интеллекта (ИИ), анонсировал выпуск нового поколения своих уникальных процессоров размером с обеденную тарелку. Новинка, получившая название Wafer Scale Engine 3 (WSE-3), обещает вдвое превзойти производительность предыдущей модели при сохранении той же цены.

Характеристики WSE-3

• 4 триллиона транзисторов
  
• 900 000 вычислительных ядер, оптимизированных для задач ИИ
  
• Произведен по 5-нм техпроцессу TSMC
  
• Пиковая производительность 125 петафлопс
  
• Предназначен для обучения моделей следующего поколения с 24 триллионами параметров

Благодаря своим впечатляющим техническим характеристикам, WSE-3 станет самым быстрым ИИ-процессором в мире, опережая даже топовые графические процессоры (GPU) от NVIDIA, которые в настоящее время используются для обучения и запуска таких популярных приложений ИИ, как ChatGPT.

Преимущества монолитного дизайна

В отличие от традиционного подхода, при котором для создания мощных вычислительных систем объединяются сотни отдельных чипов, Cerebras сделала ставку на монолитный дизайн. Ее процессоры шириной около 30 см (почти один фут) существенно превосходят кластеры из множества GPU по производительности, занимая при этом гораздо меньше пространства.

Энергоэффективность - ключевой фактор

Одной из главных проблем в сфере ИИ-вычислений является огромное энергопотребление. Cerebras утверждает, что их WSE-3 сможет обеспечить значительный прирост производительности без увеличения энергозатрат. Это особенно важно на фоне растущих расходов на электроэнергию, связанных с разработкой, обучением и эксплуатацией систем искусственного интеллекта.

Экспертное мнение: Монолитный подход Cerebras к проектированию ИИ-процессоров выглядит многообещающим. Если компании удастся реализовать заявленные характеристики WSE-3 на практике, это может стать серьезным конкурентным преимуществом. Однако не стоит забывать, что NVIDIA также активно работает над повышением энергоэффективности своих GPU. Будущее покажет, чье решение окажется более успешным.