3월 14일, OpenAI 창시자 샘 올트먼이 투자했던 칩 스타트업 Cerebras Systems는 최신 Wafer Scale Engine 3 칩 (일명 " WSE-3 칩 ") 을 선보였다.이 칩의 단일 면적은 약 46225 평방 밀리미터에 달해 일반 칩 면적의 50 배 이상이며 책 한 권의 면적보다 더 큽니다.
이 회사에 따르면 WSE-3 칩은 업계 최대 AI 모델을 훈련하기 위해 구축된 것으로, 이 새 부품은 TSMC의 5나노 공정으로 4조 개의 트랜지스터, 90만 개의 AI 코어를 포함하고 있다.이에 비해 엔비디아 H100 칩에 포함된 트랜지스터 수는 800억 개다.
특히 WSE-3 칩의 성능 매개변수를 소개할 때 Cerebras Systems는 이 제품을 엔비디아 H100에 전면적으로 표시했다. 회사 소개 페이지 정보에 따르면 인공지능 훈련 가속 방면에서 이 칩의 성능은 H100의 8배이다. "Cerebras가 NVIDIA의 플랫폼보다 플랫폼을 사용하기 쉽다는 것을 알 수 있습니다.이 상황을 초래하는 중요한 이유 중 하나는 Cerebras 스토리지 가중치 및 활성화 방식이며, 시스템의 여러 GPU로 확장한 다음 클러스터의 여러 GPU 서버로 확장할 필요가 없습니다. "이 회사는 보도자료에서 소개하였다.
　　"큰 & amp;quot;기적을 일으키다
공개된 정보에 따르면 Cerebras Systems는 미국 AI 칩 유니콘 회사로 2016년에 설립되었으며, 주로 칩 컴퓨팅 핵심 아키텍처를 변경하고 칩 집적도를 높이며 클러스터 연결 등 관련 분야의 연구 및 딥 러닝의 칩 제품 개발에 주력하고 있다.Cerebras Systems의 최신 자금 조달은 2021 년에 Alphawave Ventures와 아부다비 성장 기금 (ADG) 이 2 억 5 천만 달러를 유치하여 발생했습니다.이 융자까지 Cerebras의 융자 총액은 7억 2천만 달러이며, 회사의 평가액은 40억 달러를 넘는다.
마찬가지로 Cerebras Systems의 투자 팀은 "큰손 & amp;quot;OpenAI 창업자 샘 알트만 (Sam Altman), AMD 전 CTO 프레드 웨버 (Fred Weber), Benchmark, Coatue Management, Eclipse Ventures 등 여러 스타 투자기관이 운집했다.
Cerebras Systems의 평범한 길을 걷지 않는 스타일은 산업에도 잘 알려져 있습니다. 이 회사가 생산하는 칩은 원래 "거대 & amp;quot;이름나다.2019년 8월 Cerebras Systems는 트랜지스터 1조2천억개, AI 코어 40만개를 통합한 Wafer Scale Engine(WSE) 시리즈의 첫 칩을 발표했다.보편적인 칩 제조업체의 제조 프로세스가 여전히 실리콘 주괴에서 웨이퍼를 잘라 수백 개의 독립 칩으로 분할할 때, WES는 전체 웨이퍼를 직접 칩으로 만드는 것을 선택했는데, 이로 인해 단일 칩의 면적은 12인치 웨이퍼가 절취할 수 있는 직사각형 면적만큼 커졌다.
2021년 4월, Cerebras Systems는 WSE-2를 출시했는데 공식수치에 따르면 2세대 칩은 2조 6000억개의 트랜지스터와 85만개의 핵심을 갖고있어 1세대 트랜지스터수, 코어수, 메모리 등에 비해 2배 이상 증가되였다.그 핵심 면적만 해도 46225 평방 밀리미터에 달해 당시 가장 큰 GPU 핵심 면적의 56배에 달했다.2022 년 Cerebras Systems가 생산 한 칩은 실리콘 밸리 컴퓨터 역사 박물관에 소장되어 있습니다.
WSE-3 칩의 제품 소개에서 이 회사는 오늘날의 클러스터에서 수만 개의 GPU 또는 AI 가속기가 문제를 처리할 수 있으며, 칩 수를 50배 이상 줄이면 상호 연결과 네트워크 비용, 전력 소비량을 줄일 수 있다고 지적했다.Infiniband, 이더넷, PCIe 및 NVLink 스위치가 있는 NVIDIA GPU 클러스터에서는 많은 전력과 비용이 칩을 다시 연결하는 데 사용됩니다.Cerebras Systems는 전체 칩을 함께 유지함으로써 이 문제를 해결합니다.
그리고 대형 칩은 Cerebras Systems가 투자를 받는 중요한 이유입니다.산업 분석가들은 제일재경 기자에게 이런 종류의 칩이 엔비디아 시스템의 가능한 대안을 제공했다고 지적했다.이와 동시에 큰 칩에는 더욱 많은 트랜지스터가 있는데 이는 더욱 큰 계산력과 메모리우세를 의미한다.
시장에서 계산하나요?
Cerebras Systems는 이미 이 칩에 대한 시장의 깊은 관심을 보았다고 밝혔지만 이미 각 부문 (기업, 정부, 국제 클라우드 포함) 에서 대량의 밀린 주문이 있다고 말했다.그러나 상술한 산업인사들은 제일재경기자에게 현재 Cerebras Systems의 제품은 여전히 주류시장의 관심사밖에 있으며 동시에 이렇게 거대한 칩이 데이터센터에 응용되려면 반드시 전력소모, 하드웨어부대시설, 소프트웨어구조 등 다방면의 문제를 고려해야 하며 주류시장의 수요에 있어서 이 제품은 적합한 해결방안이 아니라고 분석했다.
앞서 오르트만은 신경 의태 방법이 AI 개발 비용을 대폭 절감하고 진정한 범용 인공지능을 실현하는 데 도움을 줄 수 있다고 밝힌 바 있다.최근 OpenAI가 계산력 자원 부족에 직면하면서 OpenAI가 Cerebras Systems를 인수할 것을 권고하는 목소리도 커지고 있다.
Tirias Research의 수석 애널리스트 Jim McGregor는 Cerebras는 엔비디아에 비해 소규모 플랫폼에 가깝다. 양자의 폭은 비교할 수 없다. OpenAI가 달성하기 위해 노력하는 AGI 목표를 보면 WSE가 웨이퍼급 칩이지만 처리할 수 없는 경우도 있다. 백만 달러급 AI 슈퍼컴퓨터와 엔비디아의 SuprPod와 Sele이 더 적합하다.