Waferscale trifft auf Atommaßstab: Uncle Sam testet Cerebras-Chips in Atomwaffensimulationen

Die amerikanischen Sandia National Labs sagten diese Woche, dass sie die Verwendung der Wafer-großen Beschleunigerchips von Cerebras untersuchen werden, um festzustellen, ob die Atomwaffen der Nation wie beabsichtigt funktionieren werden, sollte jemals eine globale Vernichtung gewünscht werden.

Mit Unterstützung der nationalen Labors von Lawrence Livermore und Los Alamos wird der Einsatz von der National Nuclear Security Administration (NNSA) des Energieministeriums überwacht, die unter anderem damit beauftragt ist, die Zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten und die Lebensdauer der Stadtauslöschung zu verlängern Gefechtsköpfe durch den Einsatz von Simulationen, die auf Supercomputern laufen. Diese Simulationen versichern der Agentur, dass jegliche Änderungen am Nukleararsenal der Vereinigten Staaten – wie das Halten der Physikpakete durch Ersetzen von Materialien oder das Optimieren der Designs – das Zerstörungspotential nicht unannehmbar beeinflussen werden.

Da die meisten von uns zugestimmt haben, keine realen Tests dieser Geräte mehr durchzuführen, werden Simulationen mit Daten von Unterkritische Experimente werden stattdessen benötigt. Und so wird das Silizium von Cerebras getestet, um zu sehen, ob es hier helfen kann.

„Diese Zusammenarbeit mit Cerebras Systems hat ein großes Potenzial, zukünftige Missionsanwendungen zu beeinflussen, indem sie Technologien für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ermöglicht, die eine aufkommende Komponente unserer Produktionssimulations-Workloads sind.“ sagte Simon Hammond, der als Federal Program Manager Computersysteme und Software im Advanced Simulation and Computing (ASC) Team der NNSA betreut.

Das ist eine interessante Erwähnung von KI: Die Chips von Cerebras wurden entwickelt, um diese Art von Arbeit zu beschleunigen, und es gibt einige Interesse bei der Verwendung von Modellen für maschinelles Lernen vorhersagen das Ergebnis wissenschaftlicher Experimente im Gegensatz zum klassischen Rechenansatz der Modellierung physikalischer Wechselwirkungen. Die Verwendung von KI könnte schneller sein als reine Berechnung, obwohl die Genauigkeit geopfert werden kann und eine Mischung aus den beiden Ansätzen möglicherweise am besten ist.

Großhirn CS-2-Systeme verfügen über einen großen, tellergroßen Chip mit 2.6 Billionen Transistoren. Das Startup behauptet, dass dieser übergroße „Waferscale“-Chip eine viel schnellere Verarbeitung riesiger Datensätze ermöglicht, da die Informationen länger oder die ganze Zeit auf dem Prozessor verbleiben können, wodurch das Mischen von Daten in und aus langsamerem Systemspeicher vermieden wird.

Der Neuling ist einer von mehreren, die sich mit Waferscale-Computing befassen, um größere KI/ML-Workloads zu beschleunigen. Tesla hat zum Beispiel seine vorgeführt Dojo-Supercomputer bei Hot Chips in diesem Jahr. Für eine vollständige Aufschlüsselung von Cerebras Berechnungen im Wafermaßstab Architektur oder Teslas Dojo-Plattform, besuchen Sie unsere Schwesterseite Die nächste Plattform.

Im Gespräch mit Das Register, Sivasankaran Rajamanickam, ein Ingenieur, der an der Bereitstellung der Cerebras-Technologie bei Sandia beteiligt war, bekundete Interesse daran, zu untersuchen, wie die Architektur mit spärlichen Modellen und On-Chip-Datenflüssen umgeht. „Die Größe der Hardware macht es wirklich spannend zu sehen, was wir damit machen können“, sagte er.

Cerebras ist nur das neueste KI-Startup, das seine Hardware im Rahmen des ASC-Programms bereitstellt. Das Dept of Energy untersucht routinemäßig heterogene Rechenplattformen unter Verwendung einer Vielzahl von CPUs, GPUs, NICs und anderen Beschleunigern, um die Geschwindigkeit und Auflösung dieser Simulationen zu verbessern. Bis heute hat die Agentur beschäftigt Systeme von Intel, AMD, Graphcore, Fujitsu, Marvell, IBM und Nvidia, um nur einige zu nennen.

„Wir gehen davon aus, dass die im Rahmen des Programms entwickelten Technologien auf den fortschrittlichen Architektur-Prototypsystemen des Advanced Simulation and Computing-Programms getestet werden und sich schließlich auf die Produktion von fortschrittlichen und Standardtechnologieplattformen auswirken werden, die von den drei Labors verwendet werden“, sagt Robert Hoekstra, Senior Manager des Extreme Scale Computing Group bei Sandia, sagte in einer Erklärung.

Uns wurde gesagt, dass die Ergebnisse dieser Versuche zukünftige Investitionen des DoE beeinflussen werden. ®