通過著名媒體《連線》，AI初創(chuàng)公司Cerebras Systems正式公布了史上最大的的單晶圓芯片——Cerebras Wafer Scale Engine，英偉達(dá)最大的GPU都不及它的“邊角”。
簡單來說，Cerebras 打破了傳統(tǒng)的技術(shù)限制，將一整個(gè)300mm硅片直接做成了一顆芯片，因此“大”是人們對它的第一印象，但不止于大。
據(jù)悉，這款芯片擁有40萬個(gè)核（4核處理器的10萬倍），其處理能力能夠支持大量計(jì)算，同時(shí)它利用了硅互連的先進(jìn)封裝工藝，實(shí)現(xiàn)硅片級別的高速通信和存儲(chǔ)，這在理論上讓整顆芯片能夠用最快的速度調(diào)用算力處理極為復(fù)雜的AI任務(wù)。
Cerebras Wafer Scale Engine ＝ 整個(gè)服務(wù)器集群
目前，官方透露出來的關(guān)鍵指標(biāo)如下：
· 硅片大小42225平方毫米（邊長大約22cm）
· 1．2萬億個(gè)晶體管
· 40萬個(gè)AI內(nèi)核
· 18GB的片上內(nèi)存
· 存儲(chǔ)帶寬19PB／S
· 架構(gòu)互聯(lián)（Fabric型）帶寬100PB／S
· 采用了臺積電16nm工藝
從透露的消息可以看出，這顆芯片擁有史上最大的片上存儲(chǔ)空間（英偉達(dá)最好GPU的3000倍）、最多的AI核（每一個(gè)核相當(dāng)于一個(gè)小型計(jì)算機(jī)）和最高的通信速度（最高性能GPU的10000倍內(nèi)存帶寬）。
Cerebras Systems CEO Andrew Fieldman在一份聲明中說，“Cerebras WSE專為AI而設(shè)計(jì)，其中包含了不少基礎(chǔ)創(chuàng)新，解決了限制芯片尺寸的長達(dá)數(shù)十年的技術(shù)挑戰(zhàn)，如單晶圓良率、功率輸出、封裝等。其中，所有架構(gòu)設(shè)計(jì)都是為了優(yōu)化AI工作的性能?？偟膩碚f，WSE只需要較小功耗和空間，就能提供數(shù)百或數(shù)千倍的現(xiàn)有解決方案的性能?！?/p>
圖 ｜ Hot Chips活動(dòng)現(xiàn)場介紹WSE
據(jù)悉，因具備了存儲(chǔ)、計(jì)算和通信三大關(guān)鍵元素，且完全基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，現(xiàn)有AI系統(tǒng)所需要處理的張量處理操作、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和通信都能夠在WSE上完成，同時(shí)WSE將集群通信架構(gòu)理念做進(jìn)了這款芯片里，突破了傳統(tǒng)帶寬的限制，帶來了低延遲，同時(shí)避免了不必要的性能損失。
將網(wǎng)絡(luò)通信做進(jìn)芯片里，這不僅帶來AI芯片計(jì)算能力的改善，也讓用戶可以基于它建設(shè)更高質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)。所以與其說它是一臺超級計(jì)算機(jī)，倒不如說，WSE更像是將一個(gè)服務(wù)器集群系統(tǒng)“做”進(jìn)了晶圓里。
值得一提的是，考慮到單個(gè)晶圓在制造過程中會(huì)出現(xiàn)一些雜質(zhì)，從而導(dǎo)致芯片故障的問題，Cerebras Systems 的芯片設(shè)計(jì)是留有裕量的，能夠保證一個(gè)或者少量雜質(zhì)不會(huì)使整個(gè)芯片失效，這也保證了芯片的穩(wěn)定性。
散熱會(huì)成為大問題嗎？
很多人初次看到這樣一種配置，不免會(huì)為Andrew擔(dān)心：這么大一塊芯片，散熱要怎么做？
不得不說，目前為止，各大新聞中都未提及這款芯片的功耗問題。但不難想象，與我們看見的傳統(tǒng)“指甲蓋”大小的芯片相比，這款芯片的功耗一定不會(huì)低。
對此，Andrew表示，這款芯片不會(huì)單獨(dú)銷售，而是將被打包到Cerebras設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)“設(shè)備”中。原因是它需要一個(gè)復(fù)雜的水冷系統(tǒng)去散熱。據(jù)悉，這個(gè)水冷系統(tǒng)是一種灌溉網(wǎng)絡(luò)，可以抵消以15千瓦功率運(yùn)行的芯片產(chǎn)生的極端熱量。
因?yàn)樯?，這款芯片無法作為加速卡插入現(xiàn)有的任何服務(wù)器。在這種設(shè)計(jì)下，可以猜測它的功率一定會(huì)很高，但與它所要替代的系統(tǒng)集群比較來看，它的功耗也算是很低了。
不過相較于散熱，業(yè)內(nèi)人士更為關(guān)心它是不是能夠按照預(yù)想跑起來，“目前來看，這款芯片真正的問題是大量內(nèi)核，如何讓40萬個(gè)核保持協(xié)同和有效，這需要嚴(yán)格考量?！?/p>
商用之路在何方？
對于大家對WSE商用的懷疑，在斯坦福大學(xué)的Hotchips活動(dòng)上，Cerebras已經(jīng)透露，這款芯片并非空有其表，現(xiàn)在已經(jīng)在跑客戶的任務(wù)負(fù)載了。
目前，從計(jì)算角度來看，這一輪人工智能浪潮中最關(guān)鍵的算法應(yīng)用是深度學(xué)習(xí)，將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到AI場景中，需要完成兩大核心運(yùn)算：訓(xùn)練和推理。WSE是為AI專門設(shè)計(jì)的，因此可以猜測它的目標(biāo)市場無非訓(xùn)練和推理。
但是這樣一款在散熱上、價(jià)格上都不會(huì)“輕松”的芯片，市場真的會(huì)買單嗎？或者說哪部分市場可能會(huì)買單？
對此，Micron的研究員Eugenio Culurciello表示，Cerebras芯片的規(guī)模和雄心是瘋狂的，不過它能解決大算力需求的場景（如自動(dòng)駕駛）所需，雖然很昂貴，但有些人可能會(huì)使用它。
事實(shí)上，從市場需求的角度出發(fā)，WSE如果真的實(shí)測成功且能夠量產(chǎn)，它將極有可能首先撼動(dòng)英偉達(dá)的GPU市場，即訓(xùn)練市場。相比于推理市場，因訓(xùn)練任務(wù)重且訓(xùn)練時(shí)間長，訓(xùn)練市場多以算力至上，對芯片的價(jià)格、功耗并不敏感，所以Cerebras芯片更有可能在訓(xùn)練市場獲得成功，這也將再次顛覆訓(xùn)練市場的格局。
而推理市場呢？從目前的情況來看，端側(cè)推理市場沒有過高算力需求，且對低功耗的要求十分嚴(yán)苛，WSE大概率不會(huì)出現(xiàn)在這部分市場。不過在云端和邊緣側(cè)的推理市場，WSE如果不能很好處理功耗和散熱問題，這也都會(huì)為商用增加阻力。
據(jù)Andrew本人自己的估計(jì)，用WSE來部署云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，總體成本將會(huì)是現(xiàn)有造價(jià)的1／10。
過于美麗、過于超出公眾認(rèn)知是這款芯片的最大特點(diǎn)，因此在Cerebras正式將這款芯片推出之前，大家對它的疑慮其實(shí)難以消除：
“在我們看到Benchmark測試結(jié)果之前，我們很難說它的AI設(shè)計(jì)有多好?！?/p>
如Cerebras在推特上告訴大家：Stay tuned。只能靜候佳音。
最后，關(guān)于Cerebras Systems
Cerebras Systems成立于 2016 年，專注于為數(shù)據(jù)中心訓(xùn)練提供芯片產(chǎn)品，曾被CB Insights評為“全球最值得期待的100家芯片公司”。
資料顯示，該公司曾于2016年完成2500萬美元A輪融資，投資方為知名風(fēng)投Benchmark，后又獲得多輪融資，截止2017年9月共獲得1．12億美元融資，估值8．6億美元。
公司的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)背景實(shí)力也十分強(qiáng)勁，聯(lián)合創(chuàng)始人及CEO Andrew Feldman曾經(jīng)創(chuàng)立過芯片公司SeaMicro，后在2012年，這家公司被AMD以3．34億美元收購。
圖 ｜ Andrew Feldman
在Andrew創(chuàng)辦Cerebras Systems之時(shí)，有兩大重量級人物加盟。一位是曾在Sun擔(dān)任過高級芯片設(shè)計(jì)師、低功耗芯片設(shè)計(jì)的元老級人物Gary Lauterbach，另一位是前 Intel 公司架構(gòu)副總裁、數(shù)據(jù)中心首席技術(shù)官Dhiraj Mallick。
因?yàn)橛袕?qiáng)大的團(tuán)隊(duì)坐鎮(zhèn)，Cerebras Systems成立之時(shí)就注定不容忽視。現(xiàn)在，這家公司已有194名員工。