{"id":69348,"date":"2024-03-14T19:13:26","date_gmt":"2024-03-15T01:13:26","guid":{"rendered":"http:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/2024\/03\/14\/esta-bestia-para-ia-deja-a-la-gpu-mas-potente-de-nvidia-en-la-estacada-es-de-cerebras-y-tiene-900-000-nucleos\/"},"modified":"2024-03-14T19:13:26","modified_gmt":"2024-03-15T01:13:26","slug":"esta-bestia-para-ia-deja-a-la-gpu-mas-potente-de-nvidia-en-la-estacada-es-de-cerebras-y-tiene-900-000-nucleos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mickyandoniehn.com\/radio\/2024\/03\/14\/esta-bestia-para-ia-deja-a-la-gpu-mas-potente-de-nvidia-en-la-estacada-es-de-cerebras-y-tiene-900-000-nucleos\/","title":{"rendered":"Esta bestia para IA deja a la GPU m\u00e1s potente de NVIDIA en la estacada. Es de Cerebras y tiene 900.000 n\u00facleos"},"content":{"rendered":"<\/p>\n

NVIDIA lidera el mercado de las GPU para\u00a0inteligencia artificial<\/a>\u00a0(IA) con\u00a0una cuota de mercado aproximada del 80%<\/a>, pero no es en absoluto la \u00fanica empresa que tiene en su porfolio chips de vanguardia para IA. La compa\u00f1\u00eda californiana Cerebras posee, de hecho, los procesadores para este escenario de uso\u00a0m\u00e1s complejos que existen<\/strong>. Su chip WSE-2, por ejemplo, aglutina nada menos que 2,6 billones de transistores contabilizados en la escala num\u00e9rica larga y 850.000 n\u00facleos optimizados para IA.<\/p>\n

Cerebras entrega a sus clientes estos procesadores integrados en una plataforma para IA conocida como CS-2, y precisamente uno de ellos es\u00a0la compa\u00f1\u00eda de Emiratos \u00c1rabes G42<\/a>. Esta \u00faltima est\u00e1 construyendo seis superordenadores para IA capaces de superar la barrera de la exaescala que aglutinan una gran cantidad de sistemas CS-2. Y\u00a0seg\u00fan la CIA<\/a>\u00a0algunas de estas m\u00e1quinas ir\u00e1n a parar a las grandes tecnol\u00f3gicas chinas. No obstante, esto no es todo. Y es que Cerebras acaba de dar a conocer un procesador para IA a\u00fan m\u00e1s potente que su WSE-2.<\/p>\n

El procesador WSE-3 es tan potente como 62 GPU H100 de NVIDIA<\/h2>\n

Cerebras ya tiene listo su procesador WSE-3 (Wafer Scale Engine 3<\/em>), un producto que, como podemos intuir, est\u00e1 llamado a suceder al tambi\u00e9n ambicioso WSE-2. Ambos procesadores se fabrican a partir de\u00a0una oblea completa de silicio<\/strong>, como podemos ver en la imagen de portada de este art\u00edculo, lo que permite a Cerebras integrar muchos m\u00e1s bloques funcionales y n\u00facleos en la l\u00f3gica que una GPU convencional como las que fabrican NVIDIA, AMD o Huawei. Las cifras de este procesador son de las que quitan el hipo.<\/p>\n

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El procesador WSE-3 aglutina 4 billones de transistores, integra 900.000 n\u00facleos optimizados para IA y tiene una potencia de c\u00e1lculo de 125 petaflops<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

Y es que aglutina 4 billones de transistores (billones de los nuestros, no de los anglosajones, en escala num\u00e9rica larga); tiene una superficie de 46.225 mm\u00b2, integra nada menos que 900.000 n\u00facleos optimizados para IA y tiene una potencia de c\u00e1lculo, seg\u00fan Cerebras, de 125 petaflops. Lo dicho; es indiscutiblemente una aut\u00e9ntica bestia.<\/p>\n

Otro dato interesante: este procesador se lo est\u00e1 fabricando a Cerebras TSMC utilizando su\u00a0tecnolog\u00eda de integraci\u00f3n de 5 nm<\/strong>. Este fabricante de semiconductores taiwan\u00e9s tiene nodos m\u00e1s avanzados, pero posiblemente no est\u00e1n optimizados para producir procesadores del tama\u00f1o de una oblea.<\/p>\n

Seg\u00fan Cerebras su procesador WSE-3 es el doble de potente que el WSE-2. De hecho, de acuerdo con las especificaciones que ha publicado rinde como 62 GPU\u00a0H100<\/a>\u00a0de NVIDIA trabajando al un\u00edsono, y no debemos pasar por alto que este procesador de la compa\u00f1\u00eda liderada por Jensen Huang es el m\u00e1s potente que tiene hasta que se produzca el lanzamiento de la GPU\u00a0H200<\/a>.<\/p>\n

Sea como sea Cerebras entrega sus procesadores WSE-3 integrados en un superordenador conocido como CS-3 que es capaz de entrenar grandes modelos de IA con hasta\u00a024 billones de par\u00e1metros<\/strong>. El mapa de memoria externa de este superordenador oscila entre 1,5 TB y 1,2 PB, un espacio de almacenamiento descomunal que permite almacenar modelos de lenguaje masivos en un \u00fanico espacio l\u00f3gico.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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