O maior processador Cerebras do mundo é centenas de vezes mais rápido do que um supercomputador baseado em GPU NVIDIA

Na era da conclusão da Lei de Moore, a famosa piada sobre os maiores microcircuitos soviéticos do mundo deixou de ser uma piada. Um novo milagre da microeletrônica é o processador Cerebras WSE com lados de cristal de 21,5 × 21,5 cm. A primeira prática de usar servidores baseados em Cerebras WSE mostrou que em uma série de tarefas ele fornece uma superioridade avassaladora e não terá igual por muito tempo.

Processador Cerebras WSE

Os sistemas CS-1 baseados no processador Cerebras WSE (Wafer Scale Engine) – unidades compactas com altura de 26 polegadas (66 cm) – foram introduzidos há cerca de um ano. Esses blocos ocupam 1/3 de um rack de servidor padrão, mas seu desempenho é colossal. Além disso, todo esse desempenho é fruto do trabalho de um único processador. Os projetistas da SeaMicro correram o risco de desenvolver um processador do tamanho de um wafer de silício inteiro e valeram a pena. O resultado é um produto 10 mil vezes mais rápido que os processadores gráficos mais produtivos em tarefas de computação.

Recentemente, testes práticos do CS-1 foram relatados pelo Laboratório Nacional de Tecnologia de Energia (NETL) do Departamento de Energia dos EUA. Ela se tornou uma das poucas proprietárias do sistema CS-1 e foi capaz de compará-lo com os supercomputadores clássicos baseados em processadores x86 com GPUs NVIDIA. Em particular, o CS-1 foi comparado a um dos mais recentes supercomputadores do laboratório, Joule.

Sistema CS-1. Fonte da imagem: LLNL

O sistema Joule está classificado em 82º lugar na lista dos 500 sistemas mais poderosos da Terra. Conta com 84 mil núcleos computacionais distribuídos em dezenas de racks, é estimado em dezenas de milhões de dólares e consome 450 kW. O Cerebras CS-1 ocupa um terço do rack, custa vários milhões de dólares e consome apenas 20 kW. Ao mesmo tempo, em uma tarefa que carrega 16 384 núcleos Joule, o sistema na Cerebras acabou sendo 200 vezes mais rápido.

Deve-se dizer que o Cerebras não é adequado para todas as cargas de trabalho de computação. Projetado com foco na aceleração de cálculos de rede neural, este processador é ideal para IA e aprendizado de máquina. Mas, mesmo neste caso, ele precisa de um servidor externo poderoso para a preparação e posterior processamento dos dados recebidos. Dados “brutos” não combinam com ele, ou não permitem carregar tal monstro de uma maneira ótima.

E ainda, para modelar, por exemplo, problemas hidrodinâmicos, não tem igual, o que foi demonstrado pela comparação com o sistema de Joule, que é desenhado justamente para resolver tais problemas. Além disso, o Cerebras CS-1 é tão rápido que pode resolver problemas complexos mais rapidamente do que os processos simulados ocorrem em tempo real. Por exemplo, ele termina de calcular uma reação nuclear muito antes de parar em um reator real. E, em vez de meses de treinamento em um modelo de ML específico, o sistema CS-1 pode aprender em minutos.

Você pode ler mais sobre o processador Cerebras em nosso arquivo de notícias. Lembremos brevemente que ele consiste em 1,2 trilhão de transistores, alguns dos quais configurados em 400 mil núcleos de computação.