Spoznajte največji računalniški čip na svetu

Kalifornijsko “start-up” podjetje trdi, da je izdelalo največji računalniški čip do sedaj. Wafer Scale Engine, ustvarjen s strani podjetja Cerebras Systems, je malo večji od klasičnega iPada. Predstavniki podjetja pravijo, da naj bi njihov “mega” čip bil sposoben poganjati kompleksne sisteme umetne inteligence in celo samovozeča vozila ter nadzorne sisteme. Kljub vsemu pa eden najbolj kritičnih strokovnjakov trdi, da je dotična inovacija nepraktična ravno zaradi svoje velikosti, saj jo je težko namestiti v mnoge od podatkovnih centrov.

Zakaj je ta čip tako pomemben?

Računalniški čipi so skozi generacije postajali manjši in hitrejši. Največ jih je narejenih tako, da so zgrajeni iz ene same silikonske linije, ki se potem deli naprej na več delov. Najbolj zmogljivi računalniški procesorji (CPU-ji) imajo približno 30 jedrnih enot – vsaka od njih je sposobna upravljati lastne operacije in vsaka posebej izvajati določene kalkulacije simultano z ostalimi enotami. Na drugi strani imajo GPU-ji, torej grafične procesne enote več jeder, vendar so te precej manj zmogljive kot prej omenjene centralne procesne enote.

Ravno zaradi večih jeder so GPU-ji bili prva opcija, ko govorimo o procesiranju umetne inteligence. Gre namreč za to, da se lahko naloga razbije na več delov in se procesira simultano na večih mestih. Poleg tega je pomembno izpostaviti, da rezultat posamezne kalkulacije ne vpliva na druge procese na drugih jedrih. Na tak način se danes procesira prepoznavanje glasu, prepoznavanje slik in povezovanje vzorcev, kar postaja vse bolj pomembna tehnologija. Najmočnejši procesorji imajo tudi do 5.000 jeder.

Kakorkoli že, Cerebras se lahko pohvali s kar 400.000 jedri, vsa pa so med seboj povezana. Izdelovalci dotičnega procesorja pravijo, da je sestava procesorja njegova glavna prednost pred ostalimi, saj zmore z manj motnjami in manj energije narediti več kot ostali. Cerebras pravi, da bo njihov Water Scale Engine zmanjšal čas, ki ga potrebujejo za izvajanje kompleksnih nalog in procesov. Najbolj optimistične napovedi celo kažejo na to, da naj bi proceosr zmanjšal čas za določene procese iz več tednov na minute. Ni slabo, kajne? Naše vprašanje pa je, ali so te napoved realne in kdaj bi lahko takšen proceosor dejansko začel delovati v praksi?

Ustanovitelj podjetja in vodja projekta Wafer Scale Engine, Andrew Feldman, pravi, da je podjetje uspelo premagati desetletja stare omejitve tehnologije, ki so močno ovirale in upočasnjevale delovanje čipov. Posledično je bila sama zmogljivost na nižjem nivoju. “S tem, ko nam je uspelo izdelati čip takšne velikosti, smo naredili velik korak naprej ne samo v razvoju procesorjev kot takih, temveč velik korak pri razvoju vse tehnologije, ki je odvisna od moči procesorjev”, je še dodal Feldman.

Podjetje Cerebras je že začelo s prvimi pošiljkami novega čipa, vendar za zdaj samo določenim strankam, ki jih bodo inženirji podjetja jasno tudi strogo nadzirali in pridobljene podatke uporabili za izboljšave čipa. Za zdaj tudi ni čisto jasno, koliko dejansko stane procesor in ali bo nakup za podjetja ekonomičen.

Katere so slabosti največjega računalniškega čipa na svetu?

Medtem ko čip procesira informacije veliko hitreje kot do zdaj, dr. Ian Cutress, višji urednik spletnega portala AnandTech pravi, da bodo tudi vsi ti dosežki na področju tehnologije imeli svojo ceno. “Ena največjih prednosti manjših računalniških čipov je, da porabijo veliko manj energije kot veliki, poleg tega pa jih je lažje obdržati hladne”, pravi dr. Ian Cutress. Ko enkrat začnemo upravljati z večjimi čipi, kot je izpostavljeni v članku, potem podjetja potrebujejo posebno infrastrukturo, da bi lahko ustrezno podprla delovanje tovrstnih čipov. Vse pa seveda vpliva na to, kdo lahko v praksi uporablja dotične čipe in do kakšne mere je njihovo delovanje sploh praktično. “Ravno zato so ti, večji čipi, primerni za uporabo na področju umetne inteligence, kajti ta in podobna področja so v tem trenutku najbolj bogata, podjetja pa so tudi pripravljena odšteti največ denarja za vlaganja v ta področja”, je dodal Cutress.

Je to prvi “AI” čip?

Cerebras še zdaleč ni prvo podjetje, ki bi razvilo čipe, ki lahko poganjajo tehnologijo umetne inteligence. Leta 2016 je Google razvil TPU (“tensor processing unit”) čip, s katerim je poganjal svojo prevajalsko aplikacijo, zdaj pa to isto tehnologijo prodaja “third-party” akterjem. Naslednje leto je kitajski velikan Huawei naznanil, da njihov telefon Kirin dobiva NPU (“neural processing unit”), da bi na tak način pospešili računanje in procesiranje matrične multiplikacije – eden od načinov matematičnega reševanja problemov, ki je pogosto vključen v razne umetno inteligentne procese.

Izpostaviti pa velja, da vsi poizkusi razvoja tovrstnih čipov niso bili uspešni. V začetku 80. let je ameriško podjetje Trilogy prejelo na stotine milijonov ameriških dolarjev za razvoj lastnega “super” čipa. Kljub velikim načrtom in precejšnji količini vloženega denarja v ta projekt, je čip v fazi testiranja dosegal previsoke temperature, prav tako pa je bil čip manj zmogljiv, kakor so si inženirji na začetku zamislili. Zaradi različnih tehničnih in tudi osebnih težav ter izzivov je podjetje po petih letih truda projekt v celoti opustilo.