تخلّت شركة Cerebras عن بعض عروض العتاد الجادة الخاصة بالذكاء الاصطناعي في بودكاست AM. محركها على نطاق الرقاقة (wafer-scale) هو في الأساس شريحة واحدة ضخمة: 46,225 ملم² من السيليكون، مع 900,000 نواة ذكاء اصطناعي و44GB من SRAM على الشريحة. عدم وجود عبء اتصالات بين الشرائح يعني أنهم يحققون سرعات تدريب ساحقة على نماذج اللغات الكبيرة. البنية هنا غريبة فعلًا—بدلًا من ربط آلاف وحدات GPU معًا عبر شبكة اتصال (network fabric)، قاموا ببناء الشبكة العصبية بالكامل حرفيًا على قطعة واحدة من السيليكون. عرض النطاق الترددي للذاكرة هائل عند 20 بيتابايت/ثانية، ما يزيل الاختناق الذي يقتل مجموعات GPU. هم يرون تسارعات بنسبة 10-100x في أحمال عمل محددة مقارنة بإعدادات GPU التقليدية. ما العيب؟ هذه الأجهزة مكلفة وتستهلك طاقة كبيرة، لكن بالنسبة للشركات التي تُدرّب نماذج ضخمة، فإن زمن الوصول إلى النتيجة يجعل الأمر يستحق. جدير بالاطلاع إذا كنت مهتمًا بمعمارية الشرائح أو بتوسيع بنية تحتية للتعلم الآلي.