Jeune start-up californienne, Cerebras Systems vient de dévoiler le plus grand processeur au monde.
Du 18 au 20 août dernier s’est tenue la 31e édition de la Hot Chips, conférence toute entière dédiée à l’actualité des semi-conducteurs. Organisée sur le campus de l’université de Stanford et soutenue par certains des plus grands noms de l’industrie – AMD, Intel, NVIDIA… – la conférence a cette année eu de quoi interloquer même le grand public. La société Cerebras Systems en a effectivement profité pour présenter le Cerebras WSE – Wafer Scale Engine – qui n’est rien d’autre que le plus grand processeur jamais conçu : il totalise par exemple plus de 56 fois plus de transistors que le plus gros GPU du moment, le GV100 de NVIDIA.
Si la société est encore toute jeune, Cerebras Systems n’est pas exactement une inconnue. À sa tête, nous retrouvons effectivement Andrew Feldman qui s’était déjà fait remarquer en fondant la société SeaMicro, il y a douze ans de cela. Celle-ci avait été à l’origine de surprenants serveurs basés sur les processeur Atom d’Intel. Au total, 512 de ces CPU pouvaient ainsi être embarqués et les technologies mises en œuvre pour organiser tout ce petit monde avaient à l’époque intéressé Intel autant qu’AMD, mais c’est ce dernier qui avait raflé la mise en achetant SeaMicro début 2012. Ce n’est toutefois que quatre ans plus tard qu’Andrew Feldman a repris le large pour fonder Cerebras Systems.
Le Cerebas WSE occupe une surface équivalente à celle d’un iPad, soit 462,25 cm². Il regroupe 1200 milliards de transistors, pas moins de 400 000 cœurs et un total de 18 Go de SRAM. Une puce de cette taille n’est pas sans poser quelques problèmes. De fabrication d’abord et Cerebras évoque un « système de traitement redondant » afin de compenser les défauts. La question du dégagement de chaleur est également cruciale : « plaque froide » et watercooling accompagnent la bête. Enfin si la question du coût de cette puce n’a pas été évoqué, Andrew Feldman précise que Cerebras la destine avant tout au secteur de l’intelligence artificielle : sa puissance de calcule devrait permettre une réduction notable des temps d’apprentissage.
