'더 작은 크기에 더 높은 성능을 담아라'
첨단 미세공정을 통해 작아진 칩은 높은 성능과 전력효율성이라는 특성을 가진다. 반도체 산업의 전통적인 발전 방향이다. 그런데, 이런 반도체 산업의 전통적인 흐름을 역행하는 기업이 있다.
미국의 세레브라스는 기업이다. 이 기업은 전력효율성이나 크기는 신경쓰지 않는다. 더 많은 컴퓨팅 능력을 담기 위해 많은 코어를 합쳐 하나의 거대한 칩을 만들었고, 최근 이를 세계적인 슈퍼컴퓨터에 실제 탑재했다.
벤처비트는 19일(현지시간) 미국 로렌스리버모어국립연구소(LLNL)에서 세레브라스가 많은 코어를 합쳐 만든 거대한 칩 신제품을 미국 핵 안보국의 라센 슈퍼 컴퓨터에 통합했다고 밝혔다고 보도했다.
기술자들이 최근 실리콘 밸리에 기반을 둔 회사의 거대한 1.2조 개의 트랜지스터 WSE 칩을 23페타플롭스의 라센에 연결했고, 이 웨이퍼 크기의 컴퓨터 칩은 LLNL에서 AI 연구를 가속화하는 데 도움이 될 것이라는 내용이다.
현재 미국 핵 안보국은 IBM과 엔비디아 기반의 시에라 시스템으로 미국 핵무기 비축량을 테스트하고 있다. 시에라는 500개의 최신 슈퍼 컴퓨터의 중 14위의 성능을 기록했다.
LLNL이 채택한 세레브라스 개발의 인공지능(AI) 칩 'WSE(Wafer Scale Engine)는 가로와 세로가 각각 약 21cm(8.46인치)로 스마트폰보다 크다.
세레브라스는 엔비디아가 제시한 GPGPU(General-Purpose computing on GPU) 기술을 극단적으로 구현한 셈이다. 엔비디아 테슬라 V100의 56배나 많은 트랜지스터를 집약시컀다.
WSE 칩은 1.2조개의 트랜지스터를 집적했으며, 40만개의 코어와 18GB의 캐시 메모리를 갖췄다. 엔비디아 테슬라 V100 GPU는 210억개의 트랜지스터와 수천 개의 코어를 지녔다. 일반적인 프로세서는 약 20억개의 트랜지스터에 4개의 코어가 전부다.
LLNL은 세레브라스의 칩을 이용한 라센 슈퍼컴퓨터로 연구자들이 예측 모델링에 대한 새로운 접근 방식을 조사 할 수 있을 것이라고 말했다. 연구원들은 7월에 시스템에 액세스하고 초기 AI 모델 작업을 시작했다.
이들의 초기 응용 프로그램에는 코로나19를 위한 백신이나 치료제, 암치료 등의 연구가 포함된다.
세레브라스는 "WSE 프로세서가 딥러닝에 최적화되어 있다"고 강조했다. 압도적인 코어로 높은 연산 속도의 머신러닝 훈련이 가능하다는 것이다.
