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텐에스맥스씁니다

미니 1.2조 트랜지스터 프로세서 - Cerebras CS-1

cerebras-wse-nvidia-v100-featured-image.jpg

 

cerebras-wafer-scale-engine-specs.png

 

미 에너지부의 지원을 받은 신개념 고성능 프로세서인 세레브라스 CS-1 (Cerebras CS-1)의 일부 성능 테스트 결과가 공개되었습니다. 세레브라스 CS-1은 웨이퍼 자체가 하나의 프로세서가 되는 구조로 84개의 가상 칩 위에 4,539 컴퓨팅 코어와 381,276개의 연산용 코어가 존재합니다. 18GB의 SRAM이 웨이퍼에 통합되어 있는 구조로 각각의 코어가 48kB의 메모리를 지니고 고속 인터페이스로 서로 연결되어 있는 구조입니다. TSMC의 16nm 공정으로 만든 300mm 웨이퍼를 기반으로 제조된 프로세서입니다. 

 

세레브라스 CS-1의 비교 대상은 역시 미 에너지부 산하 연구소 소유인 줄 (Joule) 슈퍼컴퓨터였습니다. 줄은 20코어 제온 프로세서를 사용하고 있으며 총 16,000개의 인텔 코어를 보유하고 있습니다. 연산 목표는 발전소의 연소 프로세스 (powerplant combustion processes)를 시뮬레이션 하는 것으로 줄 슈퍼컴퓨터가 6밀리초 걸린 연산을 세레브라스 CS-1은 28마이크로초에 해냈습니다. 이는 200배나 빠른 것입니다.

 

물론 특수 연산 목적이며 일반 연산 목표라면 당연히 줄 슈퍼컴퓨터가 앞설 것입니다. 그러나 일부 특수 목적 연산에서 웨이퍼 스케일 프로세서(Wafer-Scale Processor)의 가능성을 보여준 연산 시뮬레이션이었습니다.

 

웨이퍼 스케일 프로세서는 각각의 코어가 공유 캐쉬 메모리 및 시스템 메모리에 접속할 필요 없이 코어 내장 메모리를 통해 연산을 수행하기 때문에 데이터의 크기가 작은 경우 매우 효과적이고 빠르게 연산을 수행할 수 있습니다. 각각의 프로세서와 메모리의 거리가 매우 짧고 각각의 코어 역시 하나의 웨이퍼상에서 고속 인터페이스로 결합되어 있어 이런 아키텍처를 활용하는 경우 기존의 컴퓨터에서 볼 수 없는 빠른 연산이 가능합니다.

 

아마도 웨이퍼 스케일 프로세서가 기존의 전통적인 컴퓨터를 대신하기는 어려울 것으로 보이지만, 특수 목적 고속 병렬 연산 프로세서의 가능성은 있어 보입니다.

 

참고

https://techxplore.com/news/2020-11-trillion-transistor-chip.html

Fast Stencil-Code Computation on a Wafer-Scale Processor, arXiv:2010.03660 [cs.DC] arxiv.org/abs/2010.03660

 

 

 

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앞으로 특수목적 시뮬레이션 용으로 쓰일 가능성(우주 시뮬레이션, 단백질 구조 시뮬레이션 등등)이 높은 반도체라고 하네요.

미래가 기대되는 스타트업 기업입니다.

정보 공유 차원에서 업로드합니다.

 

Trillion-transistor chip can run real-world simulations with over a million variables faster than real-time.

댓글
4
1등 땅콩항공호갱
2020.12.13. 15:52

저거는 만들다가 불량나면 웨이퍼 통으로 날아가나요.. ㄷㄷㄷ

[땅콩항공호갱]님의 댓글을 신고합니다. 취소 신고
텐에스맥스씁니다
글쓴이
텐에스맥스씁니다 땅콩항공호갱 님께
2020.12.13. 16:06

그런것 같습니다.

수율이 극악일듯요

[텐에스맥스씁니다]님의 댓글을 신고합니다. 취소 신고
2등 고양이식당
2020.12.13. 16:49

저정도면 싸펑 풀옵션 돌릴수 있나요?

[고양이식당]님의 댓글을 신고합니다. 취소 신고
RuBisCO
3등 RuBisCO
2020.12.13. 20:56

아주 작은 단순한코어에 딸린 스크래치패드 메모리를 활용하는 컨셉은 원래 특수목적 칩들에 많이 사용되는 컨셉인데 반대로 일극히 제한된 목적이 아니면 사용이 불가능하거나 효율이 극히 떨어지는게 문제입니다. 반짝하고 다음세대가 소식이 없는 선웨이나 플빠들을 풀발기시키는 셀브로드밴드병진 같은게 이런 부류인데 범용성이 너무 떨어지죠.

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