Массивный компьютерный чип может обрабатывать моделирование «быстрее, чем в реальном времени»

Поскольку смартфоны и компьютеры стали меньше, технологические компании вынуждены не отставать и производить компьютерные чипы, которые быстрее, чем раньше, но того же размера или меньше, чем их предшественники. Однако одна компания по-прежнему считает, что чем больше, тем лучше.

Массивный компьютерный чип может обрабатывать моделирование «быстрее, чем в реальном времени»

Системы Cerebras разработали компьютерный чип Goliath, который может быть способен преодолевать конкуренцию в конкретных задачах, заявляет сотрудничество между Cerebras и Национальной лабораторией энергетических технологий (NETL) в препринте (еще не рецензированном), опубликованном на arXIV и представлен на конференции SC20 на этой неделе. Созданный для «революции в глубоком обучении», CS-1 имеет размеры 8,5 дюйма (21,6 см), содержит 1,2 триллиона транзисторов и, по данным компании, в 200 раз быстрее, чем конкурирующий суперкомпьютер Joule 2.0 (82-й самый быстрый суперкомпьютер в мире. мир) в моделировании горения.

Фактически, этот чип может быть настолько быстрым, что может моделировать событие быстрее, чем это происходит в реальном времени.

Компания утверждает, что чип превосходит ожидания при моделировании, и CS-1 может «сказать вам, что произойдет в будущем, быстрее, чем законы физики дадут тот же результат». Если производительность выше, чем в реальном времени, сохраняется, микросхема может найти применение в большом количестве приложений — одно из возможных применений — на электростанциях. Поскольку микросхема выполняет постоянное моделирование и мониторинг, возможно, что интегрированная система CS-1 сможет определить результат работы в определенных условиях до того, как они действительно произойдут. Это было бы революцией в системах предупреждения об угрозах и моделировании сценариев.

Что ж, CS-1 действительно очень большой. В компьютерных микросхемах используются транзисторы, представляющие собой крошечные полупроводники, которые усиливают или переключают электронные сигналы для выполнения сложных вычислений. Чем больше транзисторов, тем больше функций может выполнять чип одновременно.

Проще говоря, технологические компании постоянно стремятся уменьшить размер своих компонентов, чтобы они могли упаковать больше транзисторов, эффективно увеличивая скорость и исходную вычислительную мощность своих чипов.

Второй по величине чип в мире, NVIDIA A100 GPU, содержит 54 миллиарда транзисторов. Это довольно много, но по сравнению с 1,2 триллионом транзисторов CS-1 оно бледнеет.

Однако не стоит ожидать, что в ближайшее время в компьютерах появится подобный чип. Этот тип единственного чипа используется для очень специфических приложений, и в задачах, не адаптированных к архитектуре чипа, вы, вероятно, увидите совсем другие результаты. Он также потребляет впечатляющее количество энергии — несмотря на то, что это лишь небольшая часть энергопотребления Joule 2.0, 20 киловатт для одного чипа — это довольно много.

Несмотря на очень узкий набор навыков, будет интересно проследить, станут ли однокристальные конструкции новым стандартом для научного моделирования или появятся ли новые массивные суперкомпьютеры, которые будут более применимы для решения широкого круга задач, требуемых от суперкомпьютера.