世界上最大的计算机芯片获得重大性能提升

Cerebras 系统公司公布了升级后的芯片，该芯片目前在公司的实验室中。它跨 850000 个计算内核打包了高达 2.6 万亿个晶体管。

世界上最大的计算机芯片制造商正在制作一种新型号，在上一代基础上增加了一万亿（这个单位有点恐怖）个晶体管。

去年，Cerebras系统公司推出了"Wafer Scale Engine"，这是一款超级计算芯片，其尺寸为8.5x8.5英寸。当前模型包含 400000 个计算内核中的 1.2 万亿个晶体管，这些内核已针对基于 AI的深度学习任务进行了优化。

周二，总部位于加州的公司在热芯片技术会议上预览了下一代型号。得益于制造商台积电的 7nm 芯片制造技术，Cerebras 即将发布的芯片上的晶体管和内核都翻了一番。

"这是第二代Wafer Scale Engine"首席硬件架构师Sean Lie在演示中说。"它有 850000 个 AI 优化型内核。它包含 2.6 万亿个晶体管。

Lie 展示了一张芯片的图片，该芯片目前在公司的实验室中。目前还不清楚它是否会更大，但Cerebras计划在未来几个月公布更多的细节。

该公司制造的巨型芯片，用以解决当今半导体设计中的瓶颈，这些器件要小得多。超级计算实验室可以采取这些现有的芯片，并组装成集群，以发挥出更多的处理能力。例如，Nvidia以199000 美元出售一台 AI 优化服务器，该服务器内有 8 个 GPU。

然而，Cerebras说，当前的设置可能会遭受带宽和延迟瓶颈，因为内存与计算核心集成，迫使系统不断获取数据。该公司去年在一篇博文中写道："将内存放在很远的地方，意味着芯片内核经常空转，并且没有执行有用的计算。

Cerebras 的解决方案是重新设计硅，使每个内核都有自己的本地内存，从而为提高性能铺平道路。为了成功，公司在单个硅晶片上组装了计算内核和片上存储器。它还内置了芯片中的大量冗余，以避免制造过程中的缺陷。

Cerebras 一直使用 Wafer 规模引擎为 CS-1 提供动力，CS-1 是一种服务器式机器，旨在运行深度学习算法。周三，加州劳伦斯利弗莫尔国家实验室将一个CS-1装置与它的超级计算机之一拉森连接起来。

根据劳伦斯利弗莫尔国家实验室的说法，CS-1的主要好处是它的能力，以简化深度学习工作量，面向科学研究。"实验室计算机科学家说，该系统的功能将使他们能够跳过不必要的工作流程处理，并加快深度学习神经网络，"实验室补充说。"Wafer scale 集成将最大限度地减少通信限制，从而扩大神经网络的训练，以使研究人员需要将问题"切入"到更小的工作中。