Login
Фирма утверждает, что один чип может управлять сложными системами искусственного интеллекта (ИИ) во всем - от автомобилей без водителя до программного обеспечения для наблюдения.
Тем не менее, один эксперт предположил, что нововведение оказалось бы нецелесообразным для установки во многих центрах обработки данных.
Десятки обычно изготавливаются на одной кремниевой "пластине", которая затем разрезается, чтобы отделить их друг от друга.
Самые мощные настольные процессоры (центральные процессоры) имеют около 30 процессорных ядер, каждое из которых способно обрабатывать свои собственные вычисления одновременно.
Графические процессоры (графические процессоры), как правило, имеют больше ядер, хотя и менее мощных.
Это традиционно делало их предпочтительным вариантом для процессов искусственного интеллекта, которые можно разбить на несколько частей и запустить одновременно, когда результат какого-либо одного вычисления не определяет вход другого.
Примеры включают распознавание речи, обработку изображений и сопоставление с образцом. Самые мощные графические процессоры имеют до 5000 ядер.
Но, новый чип Cerebras имеет 400 000 ядер, каждое из которых связано между собой высокоскоростными соединениями.
Фирма предполагает, что это дает ей преимущество при решении сложных задач машинного обучения с меньшими задержками и более низкими требованиями к мощности, чем комбинации других вариантов.
Cerebras утверждает, что Wafer Scale Engine сократит время, необходимое для обработки некоторых сложных данных, с месяцев до минут.
Его основатель и исполнительный директор Эндрю Фельдман заявил, что компания «преодолела технические проблемы, которые были преодолены десятилетиями» и имела ограниченный размер чипов.
«Сокращение времени обучения устраняет серьезное препятствие для общеотраслевого прогресса», - сказал он.
Cerebras начала поставки оборудования небольшому количеству клиентов. Пока не выявлено, сколько стоят чипы.
Каковы недостатки?
В то время как такие чипы обрабатывают информацию намного быстрее, доктор Ян Катресс, старший редактор новостного сайта AnandTech, сказал, что технологические достижения будут стоить дорого.
«Одним из преимуществ небольших компьютерных чипов является то, что они потребляют гораздо меньше энергии и их легче поддерживать в прохладном состоянии», - пояснил он.
«Когда вы начинаете иметь дело с такими крупными чипами, компаниям необходима специализированная инфраструктура для их поддержки, которая ограничивает возможности практического использования.
«Вот почему он подходит для развития искусственного интеллекта, потому что именно туда сейчас идут большие доллары».
Это первый AI-чип?
Cerebras - далеко не первая компания, которая разработала чипы для питания систем искусственного интеллекта.
В 2016 году Google разработала микросхемы TPU (тензорный процессор) для программного обеспечения, включая приложение для языкового перевода, и теперь продает эту технологию третьим сторонам.
В следующем году китайский Huawei объявил, что его чипы Kirin для смартфонов получили NPU (нейронный процессор), чтобы ускорить вычисление умножения матриц - тип математики, обычно используемый в задачах ИИ.
В начале 1980-х годов американская компания Trilogy получила сотни миллионов долларов на создание собственного супер-чипа.
Однако процессоры стали слишком горячими при тестировании и были менее мощными, чем первоначально предполагалось.
Из-за технических и личных проблем компания отказалась от проекта пять лет спустя.
