Cerebras WSE-2: München verbaut riesigen KI-Chip

Als erster Standort in Europa hat das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) ein CS-2-System mit Cerebras' WSE-2 gekauft, welches effizient und schnell ist.

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Die WSE-2 ist wahrlich gigantisch.
Die WSE-2 ist wahrlich gigantisch. (Bild: Cerebras)

Während der SuperMUC-NG in Garching bei München noch darauf wartet, für die Phase 2 mit Intel-Hardware aufgerüstet zu werden, gibt es vor Ort eine andere spannende Neuerung: Im Leibniz-Rechenzentrum steht ab Sommer 2022 ein CS-2, so heißt das System von Cerebras mit der Wafer Scale Engine der zweiten Generation. Das LRZ ist somit der erste wissenschaftliche Standort in Europa, der Zugriff auf ein CS-2 hat.

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Das CS-2 ist ein 15U-Rack, in dem eine WSE-2 steckt: Dieser riesige KI-Chip misst tellergroße 46.225 mm² und weist 2,6 Billionen Transistoren auf. Nvidias aktueller GH100 des H100-Beschleunigers mutet mit 814 mm² und 80 Milliarden Transistoren verglichen dazu winzig an. Der Vorteil des CS-2 ist seine immense Rechenleistung bei relativ niedrigen 23 Kilowatt - viel weniger, als ein ähnlich leistungsfähiger Cluster mit GPUs benötigen würde.

"Wir sollten aufhören, in HPC- oder KI-Systemen zu denken"

Hinzu kommt, dass die laufenden Kosten (TCO) reduziert werden, weil weniger Daten hin- und hergeschoben werden müssen; die meisten Operationen können lokal stattfinden. Das CS-2 ist über 8x 100-GBit/s-Ethernet an einen Superdome Flex von HPE angebunden, darin stecken 16 Xeon-CPUs samt 12 TByte RAM. Beide Systeme sind zur Verarbeitung großer Datenmengen und Bewältigung komplexer wissenschaftlicher Fragestellungen ausgelegt.

Vorerst gibt es eine solche Kombination, die in Kürze bereitstehen soll. "Aktuell beobachten wir, dass sich der KI-Rechenbedarf unserer Nutzerinnen und Nutzer alle drei bis vier Monate verdoppelt", sagt Prof. Dr. Dieter Kranzlmüller, Leiter des LRZ. Als Einsatzzwecke nennt das Leibniz-Rechenzentrum unter anderem die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP), die medizinische Bildverarbeitung sowie die numerische Strömungsmechanik (Computational Fluid Dynamics, CFD) für Bereiche wie etwa Luft- und Raumfahrttechnik plus Fertigung.

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Neben künstlicher Intelligenz kann das CS-2 auch für eher klassische HPC-Berechnungen (High Performance Computing) eingesetzt werden, denn: "Wir sollten aufhören, in HPC- oder KI-Systemen zu denken", sagt Laura Schulz, Head of Strategy am LRZ.

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