يتكثر المتفوقين في Cerebras شركة رقائق السيليكون القادمة من الجيل التالي تتطلع إلى جعل التدريب نموذجًا للتعلم العميق بنفس سرعة شراء معجون أسنان من Amazon. بعد إطلاقها بعد ما يقرب من ثلاث سنوات من التطوير الهادئ قدمت Cerebras رقاقة جديدة اليوم - وهي دووي. يبلغ محرك مقياس الرقاقة 1.2 تريليون ترانزستورات (أكثر من أي وقت مضى) و 46225 ملليمتر مربع (الأكبر على الإطلاق) ويتضمن 18 جيجا بايت من الذاكرة على الرقاقة (معظم شريحة في السوق اليوم) و 400000 نوى معالجة (تخمين Superlative).
محرك Wefer Scale 'Cerebras أكبر من لوحة مفاتيح MAC النموذجية (عبر أنظمة الدماغ). إن confabs الكبيرة في صناعة السيليكون لمقدمات المنتجات وخرائط الطريق مع مستويات مختلفة من OOHs و AAHs بين الحاضرين. يمكنك قراءة المزيد حول الشريحة من Tiernan Ray في Fortune وقراءة الورقة البيضاء من Cerebras نفسها.
المتفوقين جانبا على الرغم من أن التحديات التقنية التي كان على المخ في الدماغ أن تتغلب على هذا البشر الذي أعتقد أنه هو القصة الأكثر إثارة للاهتمام هنا. جلست مع المؤسس والرئيس التنفيذي أندرو فيلدمان بعد ظهر هذا اليوم لمناقشة ما كان هناك 173 مهندسًا له بهدوء في الشارع هنا في السنوات القليلة الماضية مع 112 مليون دولار في تمويل رأس المال الاستثماري من Benchmark وغيرها. لكن التحديات
أولاً خلفية سريعة حول كيفية قيام البطاطس التي تعمل على تشغيل هواتفك وأجهزة الكمبيوتر. تأخذ FABs مثل TSMC رقائق السيليكون القياسية وتقسيمها إلى رقائق فردية باستخدام الضوء لحفر الترانزستورات في الشريحة. الرقاقات هي دوائر والرقائق هي مربعات وبالتالي هناك بعض الهندسة الأساسية التي تشارك في تقسيم تلك الدائرة إلى مجموعة واضحة من الرقائق الفردية.
تتطلب اختبارًا مكثفًا للتحقق من الجودة وإجبار القوات المسلحة البوروندية على التخلص من الرقائق السيئة أداءً. كلما كانت الرقاقة الأصغر والأكثر إحكاما قل احتمال عدم وجود شريحة فردية وكلما زاد العائد على FAB. العائد الأعلى يساوي أرباحًا أعلى.
يرمي الدماغ فكرة حفر حفنة من الرقائق الفردية على رقاقة واحدة بدلاً من استخدام الرقاقة بأكملها كرقاقة عملاقة واحدة. يتيح ذلك لجميع تلك النوى الفردية التواصل مع بعضها البعض مباشرة - تسرع بشكل كبير حلقات التغذية المرتدة الحرجة المستخدمة في خوارزميات التعلم العميق - ولكنها تأتي على حساب تحديات التصنيع الضخمة والتصميم لإنشاء هذه الرقائق وإدارتها.
تم قيادة الهندسة المعمارية والتصميم الفني لـ Cerebras من قبل المؤسس المشارك Sean Lie. عملت Feldman and Lie معًا في شركة ناشئة سابقة تسمى Seamicro والتي تم بيعها إلى AMD في عام 2012 مقابل 334 مليون دولار (عبر أنظمة Cerebras).
التحدي الأول الذي واجهه الفريق وفقًا لـ Feldman كان يتعامل خطوط الكاتب. في حين أن شريحة Cerebras تشمل رقاقة كاملة لا يزال يتعين على معدات الطباعة الحجرية اليوم أن تتصرف مثل وجود رقائق فردية محفورة في رقاقة السيليكون. لذلك كان على الشركة ابتكار تقنيات جديدة للسماح لكل من تلك الرقائق الفردية بالتواصل مع بعضها البعض عبر الرقاقة بأكملها. من خلال العمل مع TSMC لم يخترعوا فقط قنوات جديدة للاتصال ولكن اضطروا أيضًا إلى كتابة برامج جديدة للتعامل مع الرقائق مع ترانزستورات تريليون زائد.
كان التحدي الثاني هو العائد. مع شريحة تغطي رقاقة السيليكون بأكملها فإن نقص واحد في حفر هذا الرقاقة يمكن أن يجعل الشريحة كاملة غير صالحة. لقد كان هذا هو الكتلة لعقود على تكنولوجيا الفترض الكاملة: نظرًا لقوانين الفيزياء من المستحيل في الأساس حفر ترانزستورات تريليون بدقة تامة بشكل متكرر. في جميع أنحاء الشريحة التي سيتم استخدامها كنسخة احتياطية في حالة ظهور خطأ في جار هذا النواة
اخلاء مسؤولية! هذا المقال لا يعبر بالضرورة عن رأي جامعة الرازي
