Cerebras dévoile la plus grande puce informatique au monde pour les tâches d'intelligence artificielle

Cerebras dévoile la plus grande puce informatique au monde pour les tâches d'intelligence artificielle
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Wafer Scale Engine est la plus grande puce informatique au monde

Une start-up californienne a dévoilé ce qu’elle dit être la plus grande puce informatique au monde.

Le moteur Wafer Scale Engine, conçu par Cerebras Systems, est légèrement plus gros qu'un iPad standard.

La société affirme qu'une seule puce peut piloter des systèmes d'intelligence artificielle (IA) complexes, allant des voitures sans conducteur aux logiciels de surveillance.

Cependant, un expert a suggéré que l’innovation ne serait pas pratique à installer dans de nombreux centres de données.

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La puce mesure 21,5 cm carrés (3,3 pouces carrés)

Pourquoi le développement est-il important?

Les puces informatiques sont généralement devenues plus petites et plus rapides au fil des ans.

Des dizaines sont généralement fabriquées sur un seul "wafer" de silicium, qui est ensuite séparé pour les séparer les uns des autres.

Les processeurs de bureau les plus puissants (unités centrales) ont environ 30 cœurs de processeur, chacun capable de gérer son propre ensemble de calculs simultanément.

Les GPU (unités de traitement graphique) ont tendance à avoir plus de cœurs, même s'ils sont moins puissants.

Cela en a traditionnellement fait l'option privilégiée pour les processus d'intelligence artificielle, qui peuvent être décomposés en plusieurs parties et exécutés simultanément, lorsque le résultat d'un calcul ne détermine pas l'entrée d'un autre.

Les exemples incluent la reconnaissance vocale, le traitement d'image et la correspondance de motifs. Les GPU les plus puissants ont jusqu'à 5 000 cœurs.

Mais la nouvelle puce de Cerebras compte 400 000 cœurs, tous reliés entre eux par des connexions à large bande passante.

La société pense que cela lui confère un avantage pour gérer les problèmes d’apprentissage automatique complexes avec moins de retard et moins d’énergie requise que les combinaisons des autres options.

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Une plaquette de silicium typique contient environ 100 puces informatiques

Cerebras affirme que le moteur d'échelle Wafer va réduire le temps nécessaire au traitement de données complexes de quelques mois à quelques minutes.

Son fondateur et directeur général, Andrew Feldman, a déclaré que la société avait "surmonté des défis techniques vieux de plusieurs décennies" avec une taille de puce limitée.

"Réduire le temps de formation élimine un obstacle majeur aux progrès de l’industrie", at-il déclaré.

Cerebras a commencé à expédier le matériel à un petit nombre de clients.

Il n'a pas encore révélé le coût des puces.

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Un ouvrier inspecte les copeaux au fur et à mesure de leur fabrication

Quels sont les inconvénients?

Bien que les puces traitent les informations beaucoup plus rapidement, le Dr Ian Cutress, rédacteur en chef du site de nouvelles AnandTech, a déclaré que les progrès de la technologie auraient un coût.

"L'un des avantages des puces plus petites est qu'elles consomment beaucoup moins d'énergie et sont plus faciles à garder au frais", a-t-il expliqué.

"Lorsque vous commencez à utiliser des puces plus volumineuses comme celle-ci, les entreprises ont besoin d'une infrastructure spécialisée pour les prendre en charge, ce qui limitera leur capacité d'utilisation.

"C'est pourquoi il convient au développement de l'intelligence artificielle, car c'est là que vont les gros investissements."

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Un gros plan du moteur à l'échelle de plaquettes en cours de fabrication

Est-ce la première puce AI?

Cerebras est loin d'être la première entreprise à développer des puces pour alimenter des systèmes d'intelligence artificielle.

En 2016, les puces (unités de traitement de tenseurs) alimentent les logiciels, y compris son application de traduction, et vend désormais la technologie à des tiers.

L'année suivante, le Chinois Huawei annonçait que ses puces Kirin pour smartphone avaient acquis une unité de traitement neurale (NPU) permettant d'accélérer le calcul des multiplications matricielles – un type de calcul couramment utilisé dans les tâches liées à l'IA.

Mais tous ces efforts n'ont pas abouti.

Au début des années 1980, la société américaine Trilogy a reçu des fonds de plusieurs centaines de millions de dollars pour créer sa propre super-puce.

Cependant, les processeurs sont devenus trop chauds lors des tests et ont été moins puissants que prévu initialement.

, la société a abandonné le projet cinq ans plus tard.

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