A finales del pasado mes de agosto un anuncio nos dejó con la boca abierta: una empresa anunciaba la creación de un impresionante chip más grande que un iPad en dimensiones y con 400.000 núcleos, 18 GB de memoria y 1,2 billones de transistores. Una verdadera bestia que sólo habíamos imaginado en nuestros sueños más locos.
La empresa responsable de esta barbaridad se hace llamar Cerebras Systems, que ahora acaba de anunciar su primer super ordenador, el cual será impulsado por la salvajada de procesador que anunciaron hace unos meses. Este ordenador ha sido bautizado como Cerebras CS-1, y no, no servirá para 'Minecraft' o 'Fortnite' en 4K a 60 fps, sino para tareas relacionadas con inteligencia artificial.
Dicen que ofrece el rendimiento de más de 1.000 GPUs combinadas
De acuerdo a la información ofrecida por la misma compañía, Cerebras CS-1 es un super ordenador que ofrecen como una "solución completa" diseñada para ser añadida a un centro de datos para manejar flujos de trabajo de inteligencia artificial. Según la compañía, a día de hoy no hay otro sistema en el mundo que sea más rápido en el procesamiento de cargas de trabajo de inteligencia artificial.
Andrew Feldman, fundador y CEO de Cerebras Systems, explicó que el CS-1 se entrega listo para instalarse y trabajar, y es compatible con los actuales modelos de inteligencia artificial existentes, como TensorFlow y PyTorch.
"Dependiendo de la carga de trabajo, el CS-1 ofrece cientos o miles de veces el rendimiento de las actuales alternativas que encontramos en el mercado, con una décima parte del consumo de energía y una décima parte del espacio por unidad de cálculo."
La parte central del CS-1 está en el procesador Wafer Scale Engine (WSE), que es el primero en romper la barrera del billón de transistores, concretamente 1,2 billones de transistores. Su impresionante tamaño es de 46.225 mm cuadrados, es decir, unas 56 veces más grande que la GPU más grande jamás fabricada.
A pesar de su tamaño, WSE cabe dentro del CS-1, que cuenta con un tamaño de apenas 67 cm de altura. Es decir, este ordenador ocupa sólo un tercio del espacio de un rack estándar de un centro de datos, pero sería capaz de sustituir a cientos o miles de GPUs que normalmente requerirían docenas de racks.
Con todo esto, el CS-1 incluye 400.000 núcleos de procesamiento, 18 gigabytes de memoria 'on-chip', 9 petabytes por segundo de ancho de banda, 12 conexiones Ethernet Gigabit para mover datos dentro y fuera del sistema, y un consumo de apenas 20 kilovatios de energía.
De acuerdo a las especificaciones, todo este monstruo incluye un sistema de refrigeración por agua de alto rendimiento para mantener este gran chip y la plataforma funcionando a bajas temperaturas y evitar sobrecalentamientos.
En cuanto al software, Cerebras afirma haber creado una plataforma propia que permitiría a los desarrolladores utilizar sus actuales bibliotecas de machine learning, e integrarlas en sus flujos de trabajo de inteligencia artificial para usarlas desde CS-1.
De acuerdo a la información, el Laboratorio Nacional Argonne, que es el primer laboratorio nacional de investigación en ciencia e ingeniería en los Estados Unidos, es el primer sitio que usará un Cerebras CS-1 para sus tareas de investigación.
Según explican, el CS-1 se utilizará para acelerar las redes neuronales en nuevos estudios de cáncer, para tratar lesiones cerebrales traumáticas, así como para tratar de comprender mejor los agujeros negros. Una de sus ventajas, según sus responsables, es que debido a la gran capacidad de este super ordenador sería posible ejecutar todo un modelo de machine learning en local, y así no tener que depender de las actuales soluciones en la nube.
Feldman mencionó que actualmente su compañía tiene 181 ingenieros trabajando en el desarrollo tanto de WSE como de CS-1, y ahora están tratando de impulsar sus ventas a nuevos clientes. Aunque no mencionó nada acerca de precios, que no debe ser nada barato.
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La noticia Cerebras CS-1, el super ordenador con tamaño de PC que alberga un procesador de 400.000 núcleos para inteligencia artificial fue publicada originalmente en Xataka por Raúl Álvarez .
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