【新智元导读】还记得几个月前问世的世界最大的AI芯片吗？IEEE Spectrum团队最近访问了其制造商Cerebras的工厂，并对CEO和技术团队进行了访谈，CerebrasCEO表示，这款划时代的芯片有望突破AI的计算瓶颈，将训练时间由几周缩短到几小时。戳右边链接上新智元小程序了解更多！

人工智能计算机初创公司Cerebras Systems CEO兼联合创始人Andrew Feldman表示，如今的人工智能仅仅只是开始。

正如他及其同僚所言，问题在于当今的深度神经网络十分耗时且计算密集，训练非常困难。比如，自动驾驶汽车要识别道路上遇到的所有重要物体，神经网络需要向其显示所有物体的很多、很多相关图像。这一过程在数据中心进行，由耗电数十有时甚至数百千瓦的计算机完成，任务时间经常长达数周。

Cerebras的客户抱怨说，使用当下的计算机训练大型神经网络的时间可能长达6周。照这样，一年只能训练6个神经网络。“只有验证更多想法才会产生新想法，” Feldman说。“如果能在2或3个小时内完成[网络训练]，就可以尝试数千个想法。”

当IEEE Spectrum访问位于美国加州Los Altos的Cerebras总部时，这些客户及一些潜在客户已经通过橙色光缆把他们的训练数据输入4台CS-1计算机。这些64厘米高的机器运转起来，每台消耗20千瓦，散发的热量通过墙上的一个洞流到硅谷的大街上。

从外面看，CS-1机身并不大，每个机箱大约3/4是冷却系统，余下的1/4则是真正的革命：一台性能强悍的计算机，几乎完全由一整块芯片组成。这块芯片的面积高达46,255平方毫米，是任何一块可以买到的处理器芯片的50+倍。这就是由Cerebras生产的世界最大芯片Wafer Scale Engine (WSE)，它有12,000亿个晶体管，400,000个AI可编程内核，18 GB超快速片上存储器（SRAM）和100Petabits /s的结构带宽。

Cerebras的统计数据令人震惊。据称，一个10机架TPU二代集群（现在已更新为Google AI计算机的第三代集群）所耗电量是其5倍，占用空间是其30倍，而性能仅有搭载WSE芯片的计算机的1/3。单块巨型芯片是否真正是AI社区所需，相信这个答案从今年开始就会清晰起来。美国加州山景城公司LinleyGroup的高级分析师Mike Demler说：“ [神经网络]模型日益复杂，能够快速训练或再训练确实很重要。”

Feldman说，2015年当Cerebras的创始人们开会时，他们想要打造完全适配当下AI工作场景的计算机，这些工作场景有若干项定义：它们需要快速移动大量数据，它们需要内存接近于处理器内核，并且这些内核不需要处理其他内核正在处理的数据。

这立即给了公司资深的计算机架构师一些启发。首先，他们可以使用成千上万个专门用于神经网络相关计算的小型内核，而不是更少、更通用的内核；其次，这些内核应该互连在一起，可以快速而低耗的移动数据；最后，所有数据应该在处理器芯片上，而不是在单独的存储芯片上。

在这些内核之间来回移动数据的需求，正是WSE独特性的来源。两个内核之间移动数据最快、能耗最低的方法是将其放在同一硅基片。当数据必须从一个芯片传输至另一个芯片时，由于距离更长并且传递信号的“电线”必须更宽并且包装密度更低，从而在速度和功耗上大打折扣。

所有通信在硅上的驱动力，以及对小内核和本地存储器的渴望，都表明要尽可能生产大芯片，也许是整个硅晶圆那么大。Feldman说，很明显，我们做不到这一点，但是这显然有很大的好处。

数十年，工程师一直认为晶圆级芯片是一条死路。毕竟，IBM System/360大型机的首席架构师Gene Amdahl曾在一家名为Trilogy Systems的公司尝试并失败了，但它足够令人称奇。但是Lauterbach和Feldman说，任何与Amdahl方法的对比都已经过时。当时Amdahl使用的晶圆尺寸只有现在的1/10，而晶圆上相关器件的尺寸则是现在的30倍。

更重要的是，Trilogy无法处理生产芯片时出现的不可避免的错误。如果其他所有条件相同，随着芯片增大，缺陷的可能性也会增加。如果你的芯片尺寸接近于一张信纸（8.5" *11"规格），那么缺陷在所难免。

但是Lauterbach看到了一种架构解决方案：由于他们针对的工作负载倾向于拥有数千个相同的小型内核，因此可以嵌入足够多的冗余内核，这甚至可以解决1/100的缺陷造成的故障，并且依然不失为一块功能强劲的大型芯片。

当然，Cerebras仍然不得不解决许多制造问题，才能打造其容错性的giganto芯片。比如，光刻工具被设计为将其定义特征的样式投射到相对较小的矩形上，并一遍遍重复进行。由于在晶片不同位置浇铸不同样式的高昂成本和巨大困难，这样已经把打造单一晶圆的许多系统拒之门外。

Cerebras内部：冷却系统占CS-1大部分，WSE芯片位于左后角。

但是WSE无需这样。它就像布满相同芯片的典型晶圆，与你平常制造的一样。最大的挑战是把这些伪芯片连接在一起。

芯片制造商在每个芯片周围留下空白硅的细长边缘，称之为划片线。晶圆通常沿着这些线切成小块。Cerebras与台积电（TSMC）合作开发了一种跨划片线建立互连的方法，使每个伪芯片中的内核皆可通信。

现在，所有通信和内存在一块硅片上，数据传输可以畅通无阻，从而产生每秒1,000 PB的内核到内核带宽和每秒9 PB的SRAM到内核带宽。Feldman说，这不仅仅是多，而是带宽4个数量级的提升，因为我们在硅片上。

跨划片线互连并不是需要的唯一发明。制造芯片的硬件必须进行改良。即使电子设计自动化软件也要进行定制才能在如此大的芯片上工作。Feldman说，每条规则，每个工具，每个制造设备都旨在拾取一块正常大小“巧克力芯片曲奇”，而[我们]要交付的是整个曲奇烤盘；方法的每一步，我们都必须发明。

他接着说，晶圆级集成在人们视野中消失了40年，但它肯定会在某个时候再出现；既然Cerebras已经做到，那扇门可能也会向其他人打开。“我们认为其他人将寻求与我们合作解决AI以外的问题。”他又说。

2018年，Google、百度及一些学术顶级机构开始制定基准，允许系统之间进行一一对应的比较。结果，MLPerf于2018年5月发布了训练基准。

借助这些基准，神经网络训练技术在过去几年取得长足进步。Nvidia DGX SuperPOD（本质上是有1,500块GPU的超级计算机）可在80秒内完成ResNet-50图像分类问题，与之相比，Nvidia DGX-1（大约在2017年）花费了8个小时，K80（在2015年）花费了25天。

Cerebras尚未发布MLPerf结果，以及任何其他可独立一一核对的结果。相反，他们更倾向于让客户使用自己的神经网络和数据来试用CS-1。

分析师认为，这种做法很常见。“每个公司都根据自身业务开发相关模型，” Moor Insights的AI分析师Karl Freund说。“这是客户唯一关心的事情。”

举个例子，早期的客户阿贡国家实验室的需求很大。最近在训练神经网络以实时识别不同类型的引力波事件时，科学家使用了阿贡实验室耗电兆瓦级别的Theta超级计算机（排名第28的全球最强大系统）资源的1/4。

把功耗降到仅几千瓦对超算来说似乎是一个核心优势。这是否是一个吸引数据中心的卖点，不幸的是Lauterbach对此表示怀疑。他说：“虽然许多数据中心都在谈节能降耗，但只是口头说说，实际上并不在意，他们真正想要的是性能。这当然是一个几乎和餐盘差不多大小的处理器芯片所能满足的。”

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