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你見過晶圓大小的芯片嘛 這家AI獨角獸推新品對標英偉達H100

作者:羅靈姣 日期:2024-03-16 09:41:22 點擊數(shù):

財聯(lián)社3月14日訊(編輯 周子意)當芯片制造商都在試圖將芯片往小了設(shè)計時,而這家公司卻反其道而行之。

半導(dǎo)體初創(chuàng)公司Cerebras Systems公司周三(3月13日)推出了一款新的芯片WSE-3,而它的尺寸卻類似晶圓大小,或者說比一本書還要大,單體面積達到約462.25平方厘米。它是目前最大GPU面積的56倍。

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據(jù)悉,該款芯片將4萬億個晶體管組織在90萬個核心中。

該芯片針對人工智能訓(xùn)練的工作負載進行了優(yōu)化。Cerebras公司聲稱,配備了2048個WSE-3芯片的服務(wù)器集群可以在一天內(nèi)訓(xùn)練出市場上最先進的開源語言模型之一Llama 2 70B。

替代英偉達

Cerebras是一家美國人工智能芯片的獨角獸企業(yè),它背后的投資團隊也都實力夠硬。最新一筆融資是在2021年由Alpha Wave Venture和阿布扎比增長基金領(lǐng)投,融資金額2.5億美元,其他的投資人士包括:OpenAI創(chuàng)始人山姆·奧特曼、AMD前首席技術(shù)官Fred Weber等。

2021年,Cerebras公司首次亮相了WSE-2芯片,集成了1.2萬億個晶體管、40萬個核心。在同行都在將晶圓分割成數(shù)百顆獨立芯片之時,Cerebras公司則是選擇將整個晶圓做成一顆芯片。

而最新發(fā)布的WSE-3則是從WSE-2改進而來的。它較WES-2又增加了1.4萬億個晶體管,并擁有90萬個計算核心、44GB的板載SRAM內(nèi)存。強化部分是通過從7納米制造工藝更新到5納米節(jié)點所實現(xiàn)的。

據(jù)該公司稱,WSE-3在人工智能工作負載方面的性能是其前身的兩倍,它的峰值速度可以達到每秒125千萬億次計算。

Cerebras還將WSE-3定位為比英偉達顯卡更為高效的替代品。根據(jù)Cerebras官網(wǎng)的數(shù)據(jù),該芯片4萬億個晶體管數(shù)完全碾壓了英偉達H100 GPU的800億個;核處理器數(shù)是單個英偉達H100 GPU的52倍;片上存儲量是H100的880倍。

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WSE-3芯片為Cerebras公司的CS-3超級計算機提供動力,CS-3可用于訓(xùn)練具有多達24萬億個參數(shù)的人工智能模型,對比由WSE-2和其他常規(guī)人工智能處理器驅(qū)動的超級計算機,這一數(shù)據(jù)是個重大飛躍。

加速數(shù)據(jù)傳輸

雖說將晶圓大小的芯片和單個英偉達H100 GPU相比較并不公平,不過若從數(shù)據(jù)傳輸速度的角度來看,不將晶圓切割成單獨的芯片確實有它的優(yōu)勢。

根據(jù)Cerebras公司的說法,使用單一的大型處理器可以提高人工智能訓(xùn)練工作流程的效率。當WSE-3上的4萬億個晶體管在晶圓上互連時,將會大大加快生成式人工智能的處理時間。

人工智能模型就是相對簡單的代碼片段的集合,這些代碼片段被稱為人工神經(jīng)元。這些神經(jīng)元被重新組織成集合(稱為層)。

當人工智能模型接收到一個新任務(wù)時,它的每一層都會執(zhí)行任務(wù)的一部分,然后將其結(jié)果與其他層生成的數(shù)據(jù)結(jié)合起來。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)太大,無法在單個GPU上運行,因此,這些層需要分布在數(shù)百個以上的GPU上,通過頻繁地交換數(shù)據(jù)來協(xié)調(diào)它們的工作。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的具體特性,只有獲得前一層的全部或部分激活數(shù)據(jù),才能在開始分析數(shù)據(jù),并提供給下一層。也就意味著,如果這兩層的數(shù)據(jù)運行在不同的GPU上,信息在它們之間傳輸可能需要很長時間。芯片之間的物理距離越大,數(shù)據(jù)從一個GPU轉(zhuǎn)移到另一個GPU所需的時間就越長,這會減慢處理速度。

而Cerebras的WSE-3有望縮短這一處理時間。如果一個人工智能模型的所有層都在一個處理器上運行,那么數(shù)據(jù)只需要從芯片的一個角落傳輸?shù)搅硪粋€角落,而不是在兩個顯卡之間傳輸。減少數(shù)據(jù)必須覆蓋的距離可以減少傳輸時間,從而加快處理速度。

該公司指出,在如今的服務(wù)器集群中,數(shù)以萬計的GPU被用來處理一個問題,而若是將芯片數(shù)量減少50倍以上,就可以降低互連成本以及功效,同時或許也可以解決消耗大量電力的問題。

Cerebras聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Andrew Feldman稱,“當我們八年前開始這一旅程時,每個人都說晶圓級處理器是白日夢…WSE-3是世界上最快的人工智能芯片,專為最新的尖端人工智能工作而打造。”

對于新推出地WSE-3芯片,分析公司Intersect360 Research首席執(zhí)行官Addison Snell認為,Cerebras的WSE-3人工智能芯片和CS-3系統(tǒng)可以使部分高性能計算用戶受益。

他指出,“該芯片在相同的成本和功率下將性能提高了一倍。”

不過,Tirias Research創(chuàng)始人Jim McGregor則較為現(xiàn)實地指出,盡管這家初創(chuàng)公司增長迅速,并且有能力提高其平臺的可擴展性,但與占主導(dǎo)地位的人工智能供應(yīng)商英偉達相比,它仍然是一家規(guī)模較小的公司。

他還指出,Cerebras專注于人工智能的一個方面,那就是訓(xùn)練,不過訓(xùn)練只是大型語言模型市場的一個利基市場。而英偉達提供了許多其他方面產(chǎn)品。



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