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更大意味着更好吗?Cerebras史上最强深度学习计算机诞生始末

这让该公司的资深架构师和首席技术官Gary Lauterbach立即想到了几件事: 首先,他们可以使用成千上万个小型核心来进行相关的神经网络计算,而不是使用更少的通用核; 其次,这些核心应该通过一个互连方案连接在一起...但是Lauterbach看到了一种架构解决方案:因为他们所针对的工作负载倾向于有成千上万个小的、相同的内核,所以有可能放入足够多的冗余内核来解决其中1%的缺陷导致的故障,并且仍然有一个非常强大的大芯片。...Lauterbach说:“在没有明显电压降的情况下,将20000安培电流注入晶圆,这是一项相当艰巨的工程挑战,比冷却晶圆或解决产量问题还要困难得多。”...Lauterbach就此说道:“与主板的热膨胀系数不匹配是一个残酷的问题。”...但不幸的是,Lauterbach对此表示怀疑,他担心这项功能是否会成为数据中心的一大卖点。他说道:“虽然很多数据中心都在谈论节约能源,但归根结底,他们并不在乎,他们更想要性能。”

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