オリジナルのCerebras Wafer Scale Engine（WSE）は、まさにあらゆる意味で驚異的な存在でしたが、同社は今、そのレベルをさらに引き上げました。オリジナルのWSEは、40万個のコア、1兆2000億個の16nmトランジスタ、46,225平方ミリメートルのシリコン、そして18GBのオンチップメモリを、ウェーハ一枚分の大きさのチップに搭載するという、驚異的な性能を実現しました。さらに、このチップは15kWの消費電力と9PB/sのメモリ帯域幅を誇り、紛れもなく世界最速のAIプロセッサの誕生を支えています。上の画像からもわかるように、このチップはノートパソコンとほぼ同じ大きさです。
どうすればそれを上回ることができるのでしょうか？CerebrasがHot Chips 2020で公開したスライドによると、TSMCの7nmプロセスに移行することで、ウェーハ一枚分の大きさのチップに、驚異的な85万個のコアと2兆6000億個のプロセッサを搭載することが可能になります。同社は既に、この巨大なチップを自社の研究所で稼働させていると発表しています。
セレブラスの最新ウェハスケールエンジン（WSE）は、モノリシックプロセッサダイのサイズを制限する現代のチップ製造におけるレチクルの制約を回避し、ウェハサイズのプロセッサを実現します。同社は、ウェハ上のダイを通信ファブリックでつなぎ合わせることでこの偉業を実現し、1つの大きなユニットとして動作することを可能にしました。
最終的なサイズは、世界最大のGPU（新型Nvidia A100は826mm²、トランジスタ数は542億個）の55.9倍です。既存のアーキテクチャの概要と、データセンターでプロセッサを動作させるために使用されている大規模なカスタムシステムを紹介する別の記事をご覧ください。
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ここでは、チップを搭載した第1世代システムの画像を見ることができます。このシステムは、電力を大量に消費するチップに電力を供給するための堅牢な電力供給・冷却装置を備えています。当然のことながら、第2世代のWafer Scale Engineはダイ面積は同じですが（結局のところ、単一のウェハのサイズに制約があるため）、トランジスタ数とコア数は2倍以上に増加します。また、メモリ容量の増強やチップ間の相互接続の強化によってオンチップ帯域幅を向上させることも予想されますが、詳細は最終製品が発表された際に明らかになるでしょう。
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ポール・アルコーンはTom's Hardware USの編集長です。CPU、ストレージ、エンタープライズハードウェアに関するニュースやレビューも執筆しています。
