同じチップ、同じ工場、およそ倍のクロック——そして四十世帯分の電力を食うラック
Cerebrasは8月18日、CS-4を発表した。同社がNexusと呼ぶラック規模プラットフォームの第一号機である。1ラックには皿ほどの大きさのウェハーを最大3枚収め、合計で750ペタフロップスの疎行列FP16演算性能、毎秒129.6ペタバイトのメモリ帯域、毎秒7.2テラビットの入出力、132ギガバイトのウェハー上メモリを備える。同社によれば、CS-3の最大2倍の速度で、フロンティアモデルにおいて利用者1人あたり毎秒のトークン生成数はGPUシステムの最大30倍に達する。シリコン自体は新しくない。同じTSMC 5ナノメートル設計であり、The Registerは、性能が倍になったのは主にクロックをおよそ2倍、2.8ギガヘルツ前後まで上げたためだと算出している。その結果、ウェハー1枚あたりの消費電力は推定33キロワット、ラック全体では120から140キロワットに達する。最初のシステムは今四半期中に稼働する。CerebrasはさらにAMD HeliosシステムやAWS Trainiumチップとラックを組み合わせており、そちらがプロンプトを読む側の処理を担い、Cerebrasが答えを書く側を担う。
なぜ重要か見出しの数字は注意して読む必要がある。750ペタフロップスという値は疎行列に依存しており、疎行列は原則として言語モデルの推論にはあまり効かない。ピークのメモリ帯域も、達成可能な値ではなく理論値かもしれない。The Registerはその両方に注意を促している。疑いようがないのは方向性の方だ。せっかちな一人の利用者にモデルを届ける最短の道は、もはやチップを増やすことではなく、チップを熱くすることであり、電気代がその正直な尺度になる。140キロワットを引くラックは、既存のデータホールに差し込む機械ではない。別のデータホールを建てる理由である。
▶ 関連動画: Beyond GPUs: Cerebras' Wafer-Scale Engine for Lightning-Fast AI Inference
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