{"id":22538,"date":"2021-05-04T11:19:06","date_gmt":"2021-05-04T17:19:06","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=22538"},"modified":"2021-05-04T11:24:21","modified_gmt":"2021-05-04T17:24:21","slug":"el-chip-de-inteligencia-artificial-mas-grande-del-mundo-ahora-viene-con-2-6-billones-de-transistores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/el-chip-de-inteligencia-artificial-mas-grande-del-mundo-ahora-viene-con-2-6-billones-de-transistores\/","title":{"rendered":"El chip de inteligencia artificial m\u00e1s grande del mundo ahora viene con 2.6 billones de transistores"},"content":{"rendered":"

El chip de inteligencia artificial m\u00e1s grande del mundo acaba de duplicar sus especificaciones, sin agregar una pulgada.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

El motor de escala de obleas de Cerebras Systems es aproximadamente del tama\u00f1o de un plato grande. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>Toda esa superficie permite mucho m\u00e1s de todo, desde procesadores hasta memoria. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>El primer chip WSE, lanzado\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>en 2019<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/a> \u00a0, ten\u00eda la incre\u00edble cifra de 1,2 billones de transistores y 400.000 n\u00facleos de procesamiento. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>Su sucesor lo\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>duplica todo<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/a> \u00a0, excepto su tama\u00f1o f\u00edsico.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

El WSE-2 contiene 2,6 billones de transistores y 850.000 n\u00facleos en el mismo plato. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>Su memoria en chip ha aumentado de 18 gigabytes a 40 gigabytes, y la velocidad a la que transporta informaci\u00f3n hacia y desde dicha memoria ha pasado de 9 petabytes por segundo a 20 petabytes por segundo.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Es una bestia de cualquier manera que las midas.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

El WSE-2 es fabricado por Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), y fue un salto del proceso de fabricaci\u00f3n de chips de 16 nan\u00f3metros de TSMC a su proceso de 7 nan\u00f3metros, omitiendo el nodo de 10 nan\u00f3metros, que viene la de las ganancias del WSE-2. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Esto requiri\u00f3 cambios en el dise\u00f1o f\u00edsico del chip, pero Cerebras dice que tambi\u00e9n hicieron mejoras en cada n\u00facleo m\u00e1s all\u00e1 de lo que se necesita para que el nuevo procesora. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>El megachip actualizado deber\u00eda ser mucho m\u00e1s r\u00e1pido y eficiente.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

\u00bfPor qu\u00e9 hacer chips de computadora gigantes?<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n

Si bien las unidades de procesamiento de gr\u00e1ficos (GPU) siguen dominando la inteligencia artificial, no fueron creadas para la IA en particular. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>Por el contrario, las GPU se desarrollaron y utilizaron por primera vez para aplicaciones con muchos gr\u00e1ficos, como los juegos.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Han hecho cosas incre\u00edbles para la inteligencia artificial y la supercomputaci\u00f3n, pero en los \u00faltimos a\u00f1os, los chips especializados hechos para la inteligencia artificial est\u00e1n en auge.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Cerebras es uno de los contendientes, junto con otros prometedores como Graphcore y SambaNova y nombres m\u00e1s familiares como Intel y NVIDIA.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

A la compa\u00f1\u00eda le gusta comparar el WSE-2 con un procesador de inteligencia artificial superior (el A100 de NVIDIA) para subrayar cu\u00e1n diferente es de la competencia. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>El A100 tiene un dos por ciento del n\u00famero de transistores (54,2 mil millones) que ocupan un poco menos del dos por ciento de la superficie. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>Es mucho m\u00e1s peque\u00f1o, pero el poder del A100 se realiza m\u00e1s plenamente cuando cientos o miles de chips est\u00e1n conectados entre s\u00ed en un sistema m\u00e1s grande.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

En contraste, el WSE-2 reduce el costo y la complejidad de unir todos esos chips al bloquear tanto procesamiento y memoria como sea posible en una sola oblea de silicio. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>Al mismo tiempo, la eliminaci\u00f3n de la necesidad de mover datos entre muchos chips distribuidos en varios racks de servidores aumenta dr\u00e1sticamente la velocidad y la eficiencia.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

El dise\u00f1o del chip le da a sus n\u00facleos peque\u00f1os y r\u00e1pidos su propia memoria dedicada y facilita la comunicaci\u00f3n r\u00e1pida entre n\u00facleos. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>Y el software de compilaci\u00f3n de Cerebras funciona con modelos de aprendizaje autom\u00e1tico utilizando marcos est\u00e1ndar, como PyTorch y TensorFlow, para que la distribuci\u00f3n de tareas entre los n\u00facleos del chip sea bastante sencilla.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

El enfoque se denomina computaci\u00f3n a escala de obleas porque el chip es del tama\u00f1o de una oblea de silicio est\u00e1ndar de la que normalmente se cortan muchos chips. <\/span><\/span><\/span>La computaci\u00f3n a escala de obleas ha estado en el radar durante a\u00f1os, pero Cerebras es el primero en hacer un chip comercialmente viable.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

El chip viene empaquetado en un sistema inform\u00e1tico llamado CS-2. <\/span><\/span><\/span>El sistema incluye refrigeraci\u00f3n y fuente de alimentaci\u00f3n y cabe en aproximadamente un tercio de un bastidor de servidor est\u00e1ndar.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

\u00bfSe ampliar\u00e1 la escala de obleas?<\/span><\/span><\/span><\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n

Queda por ver si la computaci\u00f3n a escala de obleas se pone de moda.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Seg\u00fan\u00a0 <\/span><\/span>IEEE Spectrum<\/span><\/span><\/em><\/a> \u00a0, Cerebras dice que prefieren dejar que los compradores interesados \u200b\u200bprueben el sistema en sus propias redes neuronales espec\u00edficas en el lugar de venderlos en un punto de referencia m\u00e1s general y potencialmente menos aplicable. <\/span>Este no es un enfoque poco com\u00fan. <\/span>El analista de inteligencia artificial Karl Freund dijo: \u201cTodos ejecutan sus propios modelos que desarrollaron para su propio negocio. <\/span>Eso es lo \u00fanico que les importa a los compradores “.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Tambi\u00e9n vale la pena se\u00f1alar que el WSE solo puede manejar tareas lo suficientemente peque\u00f1as como para caber en su chip.\u00a0La compa\u00f1\u00eda dice que los problemas m\u00e1s adecuados que ha encontrado pueden encajar, y el WSE-2 ofrece a\u00fan m\u00e1s espacio.\u00a0A\u00fan as\u00ed, el tama\u00f1o de los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1 creciendo r\u00e1pidamente.\u00a0Por eso, quiz\u00e1s, Cerebras est\u00e1 interesado en se\u00f1alar que\u00a0\u00a0dos o incluso tres CS-2 pueden caber en un gabinete de servidor<\/a>\u00a0.<\/span><\/p>\n

En \u00faltima instancia, el WSE-2 no tiene sentido para tareas m\u00e1s peque\u00f1as en las que una o unas pocas GPU har\u00e1n el truco.\u00a0Por el momento, el chip se est\u00e1 utilizando en grandes proyectos de ciencia e investigaci\u00f3n que requieren gran cantidad de recursos inform\u00e1ticos.\u00a0Las aplicaciones actuales incluyen la investigaci\u00f3n del c\u00e1ncer y el descubrimiento de f\u00e1rmacos, la detecci\u00f3n de ondas de gravedad y la simulaci\u00f3n de fusi\u00f3n.\u00a0El director ejecutivo y cofundador de Cerebras, Andrew Feldman, dice que tambi\u00e9n puede estar disponible para clientes con necesidades a corto plazo y menos intensivas en la nube.<\/span><\/p>\n

El mercado del chip es un nicho, pero\u00a0 <\/span><\/span>Feldman le dijo a\u00a0 <\/span><\/span>HPC Wire<\/span><\/span><\/em><\/a> \u00a0\u00a0que es m\u00e1s grande de lo que anticip\u00f3 en 2015, y sigue creciendo a medida que siguen nuevos enfoques para la IA. <\/span>“El mercado se est\u00e1 moviendo incre\u00edblemente r\u00e1pido”, dijo.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Vale la pena observar la creciente competencia entre chips de IA. <\/span>Puede terminar siendo varios enfoques adaptados a un prop\u00f3sito o uno que se eleva a la cima.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Por el momento, al menos, parece que hay cierto apetito por una generosa raci\u00f3n de chips de computadora gigantes.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Fuente:<\/span><\/span><\/p>\n

Dorrier, J. (25 de abril de 2021). <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>El chip de inteligencia artificial m\u00e1s grande del mundo ahora viene con 2.6 billones de transistores. <\/span><\/span><\/span><\/span><\/span>Recuperado 4 de mayo de 2021, de https:\/\/singularityhub.com\/2021\/04\/25\/the-worlds-biggest-ai-chip-now-comes-stock-with-2-6-trillion-transistors\/<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Cerebras dice que su chip acelera significativamente las tareas de aprendizaje autom\u00e1tico, y el testimonio de los primeros clientes, algunos de los cuales\u00a0 <\/span><\/span>afirman grandes ganancias,<\/span><\/span><\/a> \u00a0respalda esto. <\/span>Pero a\u00fan no hay comparaciones independientes directas. <\/span>Ni Cerebras ni la mayor\u00eda de las otras nuevas empresas de hardware de inteligencia artificial, por ejemplo, participaron en\u00a0 <\/span><\/span>una prueba de referencia MLperf reciente de sistemas de inteligencia artificial<\/span><\/span><\/a> \u00a0. <\/span>(Casi todos los sistemas principales usaban GPU NVIDIA para acelerar sus algoritmos).<\/span><\/span><\/span><\/p>\n

Despu\u00e9s de que la startup anunci\u00f3 el chip en 2019, comenz\u00f3 a trabajar con una lista creciente de clientes. <\/span><\/span><\/span>Cerebras cuenta con GlaxoSmithKline, Lawrence Livermore National Lab y Argonne National (entre otros) como clientes junto con socios no identificados en los sectores farmac\u00e9utico, biotecnol\u00f3gico, de fabricaci\u00f3n y militar. <\/span><\/span><\/span>Muchas aplicaciones han estado en IA, pero no todas. <\/span><\/span><\/span>El a\u00f1o pasado, la compa\u00f1\u00eda dijo que el Laboratorio Nacional de Tecnolog\u00eda Energ\u00e9tica (NETL)\u00a0 <\/span><\/span><\/span><\/span>us\u00f3 el chip para superar a una supercomputadora<\/span><\/span><\/span><\/span><\/a> \u00a0en una simulaci\u00f3n de din\u00e1mica de fluidos.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n