シリコンの強力なスラブは、それらのちっぽけなGPUに対応する準備ができている

Max Smolaks（寄稿者）

アメリカのスタートアップCerebras Systemsは、人工知能のワークロード用の大規模なプロセッサである最初の製品をステルスのままにしていた。

Wafer Scale Engine（WSE）は8.5 x 8.5インチの中に400,000コアを搭載し、すべてディープラーニング用に最適化され、18GBのオンチップメモリ​​を搭載している。

重要なお知らせ：AI分野のお仕事マッチングサービス「AIDB HR」を開始しました！登録後はオファーを受け取るだけのシンプルなサービスです！現在、期間限定で、ギフト券が必ずもらえる新規登録キャンペーンも行っています。

「深層学習には、大規模で成長し続ける独自の計算要件がある。そして、それは基本的に他の仕事のために設計されたレガシーマシンにマッチしていない」

 Cerebrasの製品管理ディレクターを務める博士アンディ・ホックは述べた。

「その結果、今日のAIはアプリケーションやアイデアではなく、コンピューティングの可用性に制約されている。単一の新しい仮説のテスト、つまり新しいモデルのトレーニングには、数日、数週間、または数か月かかることもあり、計算時間は数十万ドルにもなる。これは革新への大きな障害だ。」