Waferscale, találkozzon az atomskálával: Uncle Sam teszteli a Cerebras chipeket atomfegyver-sims-ekben

Az amerikai Sandia National Labs ezen a héten bejelentette, hogy a Cerebras ostya méretű gyorsítóchipjei segítségével megvizsgálja, hogy az ország nukleáris fegyverei rendeltetésszerűen működnek-e, ha a globális megsemmisítés valaha is kívánatos lenne.

A Lawrence Livermore és a Los Alamos nemzeti laboratóriumok támogatásával a telepítést az Energiaügyi Osztály Nemzeti Nukleáris Biztonsági Igazgatósága (NNSA) felügyeli, amelynek feladata többek között a megbízhatóság fenntartása és a városok elpusztításának élettartamának meghosszabbítása. robbanófejek szuperszámítógépeken futó szimulációk segítségével. Ezek a szimulációk megnyugtatják az ügynökséget, hogy az Egyesült Államok nukleáris arzenáljának bármilyen változtatása – például a fizikai csomagok életképes megőrzése anyagok cseréjével vagy a tervek módosítása – nem fogja elfogadhatatlanul befolyásolni a pusztító potenciált.

Mivel a legtöbben beleegyeztünk abba, hogy többé ne végezzünk valós teszteket ezeken az eszközökön, szimulációkban kritikus alatti kísérletek helyette van szükség. Így a Cerebras szilíciumát tesztelni fogják, hogy kiderüljön, segíthet-e itt.

„A Cerebras Systems-szel való együttműködés nagy lehetőségeket rejt magában, hogy hatással legyen a jövőbeli missziós alkalmazásokra azáltal, hogy lehetővé teszi a mesterséges intelligenciát és a gépi tanulási technológiákat, amelyek a gyártási szimulációs munkaterhelésünk egyre növekvő részét képezik.” mondott Simon Hammond, aki szövetségi programmenedzserként felügyeli a számítási rendszereket és szoftvereket az NNSA Advanced Simulation and Computing (ASC) csapatánál.

Ez egy érdekes megemlítés az AI-ról: a Cerebras chipjeit úgy tervezték, hogy felgyorsítsák ezt a fajta munkát, és van néhány kamat a gépi tanulási modellek használatában előre tudományos kísérletek eredménye, szemben a fizikai kölcsönhatások modellezésének klasszikus számítási megközelítésével. Az AI használata gyorsabb lehet, mint a tiszta számítás, bár a pontosság feláldozható, és a két megközelítés hibridje lehet a legjobb.

cerebrák CS-2 rendszerek egy nagy, tányér méretű chipet tartalmaznak, amely 2.6 billió tranzisztort tartalmaz. A startup azt állítja, hogy ez a szuper méretű "waferscale" chip lehetővé teszi a hatalmas adathalmazok sokkal gyorsabb feldolgozását, mivel az információ hosszabb ideig vagy folyamatosan a processzoron maradhat, így elkerülhető az adatok keverése a lassabb rendszermemóriában és onnan.

A feltörekvő az egyike annak a számos waferscale számítástechnikának, amely felgyorsítja a nagyobb AI/ML munkaterheléseket. A Tesla például bemutatta Dojo szuperszámítógép a Hot Chipsben idén. A Cerebras teljes lebontásához waferscale számítás építészet vagy Tesla Dojo platform, nézze meg testvéroldalunkat A következő platform.

beszél A regisztráció, Sivasankaran Rajamanickam, a Sandia Cerebras technológia bevezetésében részt vevő mérnök érdeklődését fejezte ki az iránt, hogy megvizsgálja, hogyan kezeli az architektúra a ritka modelleket és a chipen lévő adatfolyamokat. „A hardver méretei nagyon izgalmassá teszik, hogy megnézzük, mit tudunk kezdeni vele” – mondta.

A Cerebras csak a legújabb mesterséges intelligencia induló, amely az ASC program keretében telepítette hardverét. A Dept of Energy rutinszerűen vizsgálja a heterogén számítási platformokat különféle CPU-k, GPU-k, NIC-k és egyéb gyorsítók segítségével, hogy javítsa e szimulációk sebességét és felbontását. A mai napig az ügynökség rendelkezik munkavállaló Intel, AMD, Graphcore, Fujitsu, Marvell, IBM és Nvidia rendszerei, hogy csak néhányat említsünk.

„Várjuk, hogy a program részeként kifejlesztett technológiákat az Advanced Simulation and Computing program fejlett architektúrájú prototípusrendszerein tesztelik majd, és végül hatással lesznek a három laboratórium által használt fejlett és árutechnológiai platformok gyártására” – mondta Robert Hoekstra, a Sandia extrém léptékű számítástechnikai csoportja – áll a közleményben.

Azt mondták nekünk, hogy ezeknek a kísérleteknek az eredményei tájékoztatják a DoE jövőbeli befektetéseit. ®