La start-up californienne Cerebras a développé le plus gros puceau du monde pour l’IA

La start-up californienne Cerebras a développé le plus gros puceau informatique du monde pour être utilisé pour former des systèmes d’IA. Il doit être révélé après avoir été en développement pendant quatre ans. 

Contrairement à la progression normale des puces qui deviennent plus petites, la nouvelle puce développée par Cerebras a une surface plus grande qu’un IPad. Elle est plus de 80 fois plus grande que celles de ses concurrents et utilise une grande quantité d’électricité. 

Le nouveau développement représente la quantité incroyable de puissance de calcul utilisée dans l’IA. Cela inclut l’investissement de 1 milliard de dollars de Microsoft dans OpenAI, qui a été annoncé le mois dernier. OpenAI tente de développer une intelligence artificielle générale (AGI) qui sera un géant bond en avant, quelque chose qui changera beaucoup de ce que nous connaissons. 

Cerebras est unique dans ce domaine en raison de la taille énorme de sa puce. D’autres entreprises travaillent sans cesse pour créer des puces extrêmement petites. La plupart de nos puces avancées aujourd’hui sont assemblées de cette manière. Selon Patrick Moorhead, un analyste de puces américain, Cerebras a mis fondamentalement un cluster de calcul entier sur une seule puce. 

Cerebras cherche à rejoindre des entreprises comme Intel, Habana, Labs et la start-up britannique Graphcore. Ils construisent tous une nouvelle génération de puces d’IA spécialisées. Ce développement dans les puces d’IA atteint son plus grand stade à ce jour, car les entreprises commenceront à livrer les premières puces aux clients d’ici la fin de l’année. Parmi les entreprises, Cerebras cherchera à être le choix pour les tâches de calcul massif effectuées par nos plus grandes entreprises Internet. 

Il y a de nombreuses autres entreprises et start-ups impliquées dans cet espace, notamment Graphcore, Wave Computing et la start-up chinoise Cambricon. Ils cherchent tous à développer des puces d’IA spécialisées utilisées pour l’inférence. Ils veulent prendre un système d’IA formé et l’utiliser dans des scénarios du monde réel. 

Normalement, il faut beaucoup de temps pour que le processus de développement se termine et que les produits soient livrés aux personnes et aux entreprises. Selon Linley Group, une société de recherche de puces américaine, il y a de nombreux problèmes techniques qui sont chronophages. Même si cela prend du temps pour que les produits soient développés, il y a toujours un grand intérêt pour ces entreprises. Cerebras a levé plus de 200 millions de dollars en capital-risque. Fin dernière année, ils étaient évalués à environ 1,6 milliard de dollars. Il y a une grande croissance projetée pour les revenus mondiaux de ces puces de deep learning. 

La raison pour laquelle ces entreprises se concentrent sur ce type de processeur pour l’IA est due aux quantités énormes de données nécessaires pour former des réseaux de neurones. Ces réseaux de neurones sont ensuite utilisés dans les systèmes de deep learning et sont responsables de choses telles que la reconnaissance d’images. 

La puce de Cerebras est une puce unique faite à partir d’un disque de silicium circulaire de 300 mm de diamètre. C’est le plus grand disque de silicium fabriqué dans les usines de puces actuelles. La norme est de diviser ces disques en de nombreuses puces individuelles au lieu d’une seule géante. Quiconque a essayé avant a rencontré des problèmes pour mettre des circuits dans quelque chose de si grand. Cerebras a dépassé cela en connectant les différents secteurs sur les disques. Une fois cela fait, ils sont en mesure de communiquer les uns avec les autres et de devenir un grand processeur. 

Cerebras regarde vers l’avant et essaiera de relier les cœurs dans un motif de matrice pour pouvoir communiquer les uns avec les autres. Ils veulent relier 400 000 cœurs tout en gardant tout le traitement sur une seule puce. 

Ce sera excitant de voir ces développements avancer avec Cerebras et d’autres entreprises qui continuent à faire progresser nos systèmes d’IA.