Hot Chips 31: Startup Cerebras zeigt weltgrößten Chip mit 400.000 Rechenkernen

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Im Zuge des aktuellen Hot Chips 31-Symposiums hat das Startup Cerebras einen Chip der Superlative vorgestellt. 46.225 mm² misst die Wafer Scale Engine (WSE), die mit 400.000 Rechenkernen ausgestattet ist und als KI-Beschleuniger dienen soll.

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AW: Hot Chips 31: Startup Cerebras zeigt weltgrößten Chip mit 400.000 Rechenkernen

WOW ! Sind das vollwertige x86-64-Kerne, welche Befehlssätze sind vorhanden, wie viel Watt werden verbraten ( PS: Habs gefunden: Energiehunger im fünfstelligen Wattbereich) und mit was für einem BS wird die CPU angesprochen ?
 
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Wie hoch der anfallende Stromverbrauch letztlich ausfällt, wollte das Startup nicht verraten.

Ich glaube mit 250W ist das nicht getan.:D
 
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400 000 Kerne, 46 000 mm² - nicht mal ganz 0.1mm² pro Kern?
Also x86_64 geht sich da nichtmehr aus. Aber x86? Geht sich locker aus - die gab es mit weniger als 1 mio Transistoren. Geht sich von dem her noch aus.
Wird es aber sehr wahrscheinlich nicht sein - so wie Klink sagt- RISC ist da viel wahrscheinlicher.
 
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WOW ! Sind das vollwertige x86-64-Kerne
Nein. Und ich glaube auch eher nicht, dass die "Kerne" auf dem Ding viel mit einer gängigen (x86, ARM) oder auch nicht so gängigen (MIPS, RISCV, Power) CPU zu tun haben. Die nötigen Interconnects für so ein CPU Monster lassen sich mit bestehender Technik nicht so weit hochskalieren - auch nicht auf einem einzelnen Stück Silizium.

Meine Vermutung ist daher, dass das Ding im Kern eher wie eine Grafikkarte rechnet: Es wird irgendwo in der Mitte eine Art Steuerlogik geben, die dann Rechenaufgaben auf die "Kerne" verteilt. Die Kerne können dabei weder miteinander kommunizieren, noch selbständig Befehle nachladen. Dafür können sie aber komplexe Aufgaben in wenigen Schritten lösen - das Ding ist als KI-Beschleuniger gedacht, deswegen vermute ich mal das ein "Kern" hier in die Richtung Tensor-Core fällt: Tensor- und Matrixoperation können rasend schnell parallel abgearbeitet werden, aber ansonsten sind die Kerne nutzlos.

Das klingt alles erst mal sehr beschränkend, aber es gibt bereits ähnliche Beschleuniger auf dem Markt, die sehr gut funktionieren. Einen genügend großen Datensatz vorrausgesetzt lässt sich das Trainieren von neuronalen Netzwerken praktisch beliebig gut, und sehr segmentiert parallelisieren. Das Ding ist halt einfach eine Nummer größer als ein entsprechender Chip von Google oder IBM.
 
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Gibts irgendwelches Videomaterial was der Gerät in Aktion zeigt? So ein bisschen Silizium mit nem Muster drauf kann schließlich jeder in die Kamera halten. :D

Und die wichtigste Frage ist natürlich: Wie viele PPD schafft das Teil?
 
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Wieviel Tuben Kryonaut kommen auf den Heatspreader? Das freut den 8auer, wenn da der Kühler neu montiert werden muss. :D
 
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Die eigentliche Frage die man hier stellen sollte lautet: Can it run Crysis? :lol:

Ich tippe auch eher auf einen GPU-ähnlichen Aufbau unf weit weit weg von dem was wir als Universal-CPU zuhause haben. Ich wär aber wirklich neugierig wie die Yieldrate aussehen wird. Bei 15000 pro Stück müssen die außerdem noch einen ordentlichen Absatz haben bis die Entwicklungs- und Fertigungskosten wieder drinnen haben. Hoffentlich geht ihnen nicht auf halben weg die Puste aus.
 
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5 Davon im Verbund für Zuhause und der Supercomputer für jedermann wäre realität :daumen:. Gut der Preis wäre anfänglich etwas abschreckend aber wenn für althergebrachte Komplett PC´s vom Edeltuner schon 10K und mehr aufgerufen werden geht auch da sicher was. Blos beim Stromverbrauch wird sicher nix mit ner 5fach Steckerleiste gehen :daumen2:
 
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Sind das vollwertige x86-64-Kerne
Natürlich nicht!

Nein. Und ich glaube auch eher nicht, dass die "Kerne" auf dem Ding viel mit einer gängigen (x86, ARM) oder auch nicht so gängigen (MIPS, RISCV, Power) CPU zu tun haben.
Vielleicht sind es ja gar nicht so viele Kerne in eigentlichem Sinn, sondern die haben nur die Threads genannt.
 
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Zeigen sollten sie einen lauffähigen Prototypen. Alles andere ist für mich nur eine Studie bzw. Fakescheiße hoch zehn.
 
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Der gezeigte Chip ist wohl lauffähig, auch wenn er nicht öffentlich demonstriert wurde.

Hot Chips 31 Live Blogs: Cerebras' 1.2 Trillion Transistor Deep Learning Processor

Kühlung natürlich mittels Wasser, eine größere Herausforderung war aber die Stromversorgung. Aufgrund der im Vergleich zu Fläche und Transistorzahl geringen Kantenlängen sowie der großen Entfernungen kann man die benötigte Energie nicht von der Seite her durch ein PCB rantransportieren.
 
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