AktualnościNajwiększy procesor świata znalazł dom

    Największy procesor świata znalazł dom

    Komputer Cerebras CS-1 został wyposażony w procesor przeznaczony wyłącznie do operacji głębokiego uczenia AI.

    Największy procesor świata znalazł dom
    Źródło zdjęć: © Cerebras

    Z mierzącego 46 225 mm2 procesora do AI, który oferuje 400 tysięcy jednostek obliczeniowych dla 8-bitowych liczb całkowitych, umieszczonego w komputerze tej samej firmy, korzystać będzie jedna z najstarszych placówek badawczo-rozwojowych – Argonne National Laboratory (ANL). Procesor o nazwie Wafer Scale Engine (WSE) ma wspierać tę organizację w prowadzonych badaniach, a są to m.in. testy lepszego pojmowania działania czarnych dziur, kwestie pomocy osobom z uszkodzeniami mózgu oraz przewidywanie reakcji organizmu na leki antynowotworowe nowej generacji.

    Andrew Feldman, przedstawiciel Cerebras System, podkreśla, że CS-1 to najszybszy w branży komputer AI, który jest ponadto łatwy w instalacji, szybki w uruchamianiu, a do tego integruje się z istniejącymi modelami AI w TensorFlow i PyTorch. W zależności od obciążenia zapewnia setki lub tysiące razy wyższą wydajność niż dotychczas stosowane rozwiązania przy jednej dziesiątej poboru mocy. Procesor umieszczony w CS-1 przeznaczony jest wyłącznie do operacji uczenia głębokiego AI.

    Choć komputer ma niespełna 70 cm wysokości i w realiach domowych wyglądałby jak potężna machina, to w przypadku jednostek badawczych jest niczym zabawka zapewniająca jednocześnie takie moce przetwarzania, co klaster ok. 1 tysiąca kart graficznych, do których potrzeba 15 szaf typu rack. Powierzchnia, jaką zajmuje ten sprzęt, w porównaniu do oferowanych możliwości jest więc niesamowicie mała. Ponadto Cerebras wyposażył komputer w modułową konstrukcję, by w razie czego każdy element można było wymienić. Maszyna jest chłodzona cieczą – blok wodny podzielony jest na kilkanaście stref, przez które następnie woda trafia do chłodnicy umieszczonej w dolnej części komputera.
    Badacze z ANL oczekują, że maszyna wykorzystana do procesów głębokiego uczenia i budowy sieci neuronowych będzie pracować sto razy szybciej niż wcześniej stosowane komputery.

    Wybrane dla Ciebie