Un super computer con un chip da un trilione di transistor 'simula il futuro più velocemente delle leggi della fisica'
'Il sistema di calcolo AI più potente del mondo'.
Mentre ci muoviamo verso il futuro, le aziende di computer stanno rendendo i loro chipset sempre più potenti. Ad esempio, l'ultimo chip M1 di Apple ha 16 miliardi di transistor ed è incredibilmente veloce rispetto ad altri SoC come i chip i9 di Intel. Tuttavia, non importa quanto siano veloci i nuovi chip per computer di Apple, molto probabilmente non potranno simulare il futuro "più velocemente delle leggi della fisica". Bene, si scopre che in realtà c'è un chip di un supercomputer in grado di eseguire il suddetto compito.
Soprannominato Cerebras CS-1, questo chipset è il più grande chip al mondo e contiene circa 1.2 trilioni di transistor. Si tratta di un aumento del 75000% del numero di transistor rispetto all'ultimo SoC di Apple.
È definito come "il sistema di calcolo AI più potente del mondo" ed è stato sviluppato per il Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti dall'Energy Technology Laboratory. I ricercatori hanno messo alla prova il Cerebras CS-1 simulando la combustione all'interno di un propulsore.
Hanno fornito al supercomputer tutti i dati necessari sulle condizioni operative del propulsore. Quindi, i ricercatori hanno aspettato i suoi 1.200 miliardi di transistor per analizzare i dati e simulare le condizioni future del propulsore.
Il Cerebras CS-1 ha rilevato oltre un milione di variabili, inclusi il movimento dell'aria 3D e le temperature fluttuanti, e le ha analizzate per mostrare il possibile futuro del propulsore più velocemente che in tempo reale.
"Quando il CS-1 viene utilizzato per simulare una centrale elettrica in base ai dati sulle sue attuali condizioni operative, può dirti cosa accadrà in futuro più velocemente di quanto le leggi della fisica producano lo stesso risultato", si legge sul blog dei ricercatori.
Il team di Cerebras sta pianificando di lanciare un chip CS di seconda generazione che conterrà 2,6 trilioni di transistor. Fino ad allora, useranno il chip CS-1 esistente per addestrare reti neurali e simulare simulazioni avanzate di scenari del mondo reale.
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Fonte: Beebom.