Größter Prozessor der Welt: Entwickler Cerebras Systems nennt neue Details

Der größte Einzelchip der Welt von Cerebras Systems ist 56 mal größer als Nvidias GA100-Chip der neuen Ampere-Generation. Was stellt man damit an?

von Alexander Köpf,
21.04.2021 09:10 Uhr

Die erste Wafer Scale Engine hier im Vergleich zu einem Baseball. (Bildquelle: Cerebras Systems) Die erste Wafer Scale Engine hier im Vergleich zu einem Baseball. (Bildquelle: Cerebras Systems)

Update vom 21. April 2021: Cerebras Systems, der Entwickler des größten monolithischen Chips der Welt, hat im Rahmen der Linley Spring Processor Conference weitere Details zu seiner Wafer-Scale-Engine genannt (via Toms Hardware):

Kernzahl, Art der Fertigung (7 Nanometer bei TSMC) und Energiebedarf waren bereits bekannt, neu hinzu kommt die Menge des verbauten On-Chip-Speichers, dessen Bandbreite und jene der Verbindungsstruktur.

Die technischen Details im Überblick und im Vergleich mit einer Nvidia-GPU:

Wafer-Scale-Engine 2

Wafer-Scale-Engine 1

Nvidia A100

Fertigung

TSMC 7nm

TSMC 16nm

TSMC 7nm

KI-Kerne

850.000

400.000

6.192 + 432

Chipfläche

46.225 mm²

46.225 mm²

826 mm²

On-Chip-Speicher (SRAM)

40,0 GByte

18,0 GByte

40,0 MByte

Speicherbandbreite*

20,0 PB/s

9,0 PB/s

1.555 GB/s

Fabric Bandwidth**

220 Pb/s

100 Pb/s

600 GB/s

Leistungsaufnahme

20kW / 15kW

20kW / 15kW

250W

*PB = Petabyte (1.000 Terabyte)
** Pb/s = Petabits pro Sekunde (1 Pb entspricht 1.000 Terabits)

Originalmeldung vom 19. August 2020: Vor einem Jahr stellte das kalifornische Startup Cerebras Systems den bis dato größten monolithischen Prozessor der Welt vor. Die Wafer Scale Engine (WSE) fasst 400.000 Rechenkerne.

Der Größte Chip der Welt wird nun sogar noch größer: Im Rahmen der virtuell abgehaltenen Fachkonferenz der Halbleiterindustrie »Hot Chips« teaserte Cerebras Systems die Wafer Scale Engine - Generation 2 (WSE Gen2) mit ganzen 850.000 Kernen an, wie Toms Hardware berichtet. Doch wofür braucht man all die Kerne?

Alles für die KI

Derart viele Kerne helfen bei Berechnungen im Bereich künstlicher Intelligenz respektive maschinellen Lernens. Die Prozessorkerne sind daher speziell KI-optimiert. Für einen normalen PC wäre die WSE Gen2 ohnehin viel zu groß und verbraucht auch viel zu viel Energie.

Zwar gibt es noch keine genauen Angaben zur WSE Gen 2, ein Blick auf die erste Generation ist hier aber hilfreich:

Der Wafer-große WSE-Chip hat eine Kantenlänge von 215 Millimetern, was eine Fläche von 46.225 mm² ergibt. Tatsächlich ist die ganze Fläche ein einzelner Chip und nicht wie man meinen könnte ein Design aus vielen zusammengeschalteten Chiplets.

Den Chiplet-Ansatz kennen wir beispielsweise von AMD mit Ryzen 3000. Für die 400.000 Kerne und 1,2 Billionen Transistoren gibt Cerebras Systems einen Energiebedarf von 15 Kilowatt (kW) an.

Die erste Wafer Scale Engine, hier im Vergleich mit einem Nvidia Tesla V100. (Bildquelle: Cerebras Systems) Die erste Wafer Scale Engine, hier im Vergleich mit einem Nvidia Tesla V100. (Bildquelle: Cerebras Systems)

Nur zum Vergleich: Der bislang größte Grafikbeschleuniger Nvidia GA100 misst 826 mm², beherbergt 8.192 CUDA-Rechenkerne und 54,2 Milliarden Transistoren.

2.600.000.000.000 Transistoren

Die WSE Gen 2 übertrifft die WSE um ein ganzes Stück. 850.000 Rechenkerne und 2,6 Billion Transistoren sollen darauf untergebracht werden. Möglich wird dies durch eine erheblich Strukturbreitenverkleinerung.

Cerebras Systems nutzt hierfür nicht länger das 16-Nanometer-, sonder das 7-Nanometer-Verfahren von TSMC. Die Chipfläche dürfte im Wesentlichen unverändert bleiben, da hier der Wafer eine - wenn man so will - »natürliche Grenze« bildet.

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