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Enquanto Nvidia, Intel e AMD recortam um wafer em centenas de chips minúsculos, a Cerebras mantém a bolacha inteira e cria um processador gigante feito para uma só coisa: rodar inteligência artificial em velocidade recorde
O maior chip do mundo não cabe na ponta de um dedo, ele tem o tamanho de um prato de jantar. A empresa americana Cerebras faz exatamente o oposto do resto da indústria de semicondutores: em vez de cortar o disco de silício em centenas de chips pequenos, ela mantém o wafer inteiro e transforma tudo num único processador colossal, o Wafer Scale Engine, criado para treinar inteligência artificial.
Como um chip pode ser tão grande assim? Porque a Cerebras decidiu não fatiar o wafer, aquele disco redondo de silício de onde saem os chips. Manter a bolacha inteira era considerado quase impossível por causa de defeitos de fabricação, mas a empresa encontrou um jeito de fazer funcionar, e o resultado é um processador com uma potência que nenhum chip tradicional alcança.
O chip que ocupa um disco inteiro de silício
O tamanho é o primeiro choque. Segundo a IEEE Spectrum, o Wafer Scale Engine de terceira geração, o WSE-3, é quadrado com 21,5 centímetros de lado e usa quase um wafer inteiro de 300 milímetros de silício para formar um único chip, algo em torno de 46 mil milímetros quadrados de área.
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A comparação com a concorrência escancara a diferença. Segundo a IEEE Spectrum, os fabricantes tradicionais costumam se limitar a chips de no máximo cerca de 800 milímetros quadrados, ou seja, o maior chip do mundo da Cerebras é dezenas de vezes maior que um processador comum. É como escolher entre servir um bolo em fatias ou levar o bolo inteiro para a mesa, e a Cerebras levou o bolo inteiro.
4 trilhões de transistores num só pedaço
Os números do WSE-3 são de tirar o fôlego. Segundo a Interesting Engineering, o chip reúne 4 trilhões de transistores e 900 mil núcleos otimizados para processar inteligência artificial, tudo num único bloco de silício fabricado pela TSMC na tecnologia de 5 nanômetros.
Guardar tudo isso dentro de um só chip traz um ganho enorme. Segundo a IEEE Spectrum, o processador ainda embute 44 gigabytes de memória no próprio chip, o que evita o vaivém lento de dados que trava os sistemas comuns. Ter memória e processamento no mesmo pedaço de silício é o que dá a velocidade extra, porque a informação não precisa viajar para fora do chip a cada cálculo.
Por que todo mundo corta o wafer, menos a Cerebras
A aposta da Cerebras vai contra décadas de prática da indústria. Todo fabricante de chip parte do mesmo wafer de silício, um disco redondo, e o recorta em centenas de pedacinhos, porque quanto menor o chip, menor a chance de um defeito microscópico estragar a peça inteira. Manter o wafer inteiro sempre foi visto como receita para o desperdício.
O truque foi projetar o chip para conviver com falhas em vez de fugir delas. Ao criar caminhos e núcleos reserva que contornam qualquer defeito, a empresa conseguiu manter a bolacha inteira funcionando mesmo que uma parte dela saia com problema. Transformar o maior inimigo da fabricação, o defeito, em algo administrável foi a virada de chave que tornou o gigante possível.
O maior chip do mundo é 57 vezes maior que a maior GPU da Nvidia
A referência do mercado hoje são as GPUs, e é contra elas que a Cerebras mede força. Segundo a Interesting Engineering, o WSE-3 é cerca de 57 vezes maior que a H200, a potente GPU da Nvidia usada para treinar inteligência artificial no mundo todo.
E tamanho, aqui, vira desempenho de verdade. Segundo a Interesting Engineering, o chip consegue tratar um modelo com até 24 trilhões de parâmetros num único espaço de memória, algo que exigiria juntar e sincronizar milhares de GPUs. Segundo a IEEE Spectrum, o WSE-3 ainda dobra o desempenho da geração anterior consumindo a mesma energia. Fazer mais gastando o mesmo é o santo graal num setor em que a conta de luz da IA não para de subir.
Menos código e mais velocidade para a IA
Não é só potência bruta, é também facilidade. Segundo a Interesting Engineering, rodar um modelo de linguagem no chip da Cerebras exige cerca de 97% menos código do que fazer o mesmo numa GPU, e um modelo do tamanho do GPT-3 coube em apenas 565 linhas de programação.
Essa simplicidade economiza tempo e dinheiro dos pesquisadores. Segundo a Interesting Engineering, o sistema consegue treinar um modelo de 70 bilhões de parâmetros em um único dia, uma velocidade que muda a rotina de quem desenvolve inteligência artificial. Cortar meses de trabalho para um dia é o tipo de salto que decide quem chega primeiro na corrida dos modelos de IA.
Quem usa o monstro, da Mayo Clinic à G42
Um chip desse porte não é brinquedo de laboratório, já tem clientes de peso. Segundo a Interesting Engineering, o supercomputador CS-3, montado com esses chips, é usado por instituições como o Argonne National Laboratory, a clínica americana Mayo Clinic e a empresa G42, dos Emirados Árabes.
Cada um usa a potência de um jeito. A Mayo Clinic aplica a inteligência artificial em pesquisa médica, o Argonne em ciência pesada, e a G42 em modelos de linguagem em árabe, mostrando que o apetite por processamento de IA cruza saúde, ciência e idioma. Quando hospital, laboratório nacional e fundo bilionário disputam o mesmo chip de IA, é sinal de que a fome por inteligência artificial virou global.
Quem está por trás da aposta
À frente da Cerebras Systems, sediada na Califórnia, está Andrew Feldman, cofundador e presidente-executivo, que apostou numa ideia que muitos consideravam maluca: fazer o maior chip possível em vez do menor. A empresa vem melhorando o gigante a cada geração, do WSE-1, de 2019, ao WSE-3 atual.
A trajetória mostra persistência numa tese contra a corrente. Enquanto o mundo inteiro perseguia chips cada vez menores, a Cerebras foi na direção oposta e transformou o exagero em vantagem. Ir contra o consenso da indústria e provar que funciona é o que separa uma aposta ousada de uma extravagância cara, e por ora a Cerebras está do lado certo dessa linha.
O que essa aposta representa
O chip gigante da Cerebras é um lembrete de que nem sempre o caminho de todo mundo é o único que dá certo. Ao manter o wafer inteiro, a empresa criou uma ferramenta especializada que ataca o maior gargalo da inteligência artificial, que é a velocidade de treinar modelos cada vez maiores. Não vai substituir a GPU em tudo, mas mostra que há mais de um jeito de resolver o problema mais caro da tecnologia atual.
E você, prefere um futuro da IA dominado por milhares de chips pequenos trabalhando juntos, ou por poucos gigantes como o da Cerebras? Conta aqui nos comentários qual aposta você acha mais promissora.
