史上最大AI芯片誕生：462平方厘米、40萬核心、1.2萬億晶體管，創(chuàng)下4項世界紀錄

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美國一家芯片公司Cerebras推出了史上最大AI芯片，號稱“晶圓級引擎”（Cerebras Wafer Scale Engine，簡稱WSE）。

WSE將邏輯運算、通訊和存儲器集成到單個硅片上，是一種專門用于深度學習的芯片。它創(chuàng)下了4項世界紀錄：

晶體管數(shù)量最多的運算芯片：總共包含1.2萬億個晶體管。雖然三星曾造出2萬億個晶體管的芯片，卻是用于存儲的eUFS。

芯片面積最大：尺寸約20厘米×23厘米，總面積46,225平方毫米。面積和一塊晶圓差不多。

片上緩存最大：包含18GB的片上SRAM存儲器。

運算核心最多：包含40萬個處理核心。

WSE由臺積電代工，但是并沒有使用當前最先進的7nm工藝，而是使用相對較老的16nm制程工藝制造。

臺積電運營高級副總裁JK Wang表示：“我們對與Cerebras合作制造WSE非常滿意，這是晶圓級開發(fā)的行業(yè)里程碑?！?/p>

雖然WSE制造成本可能很高，但Cerebras認為片上互連比構(gòu)建和連接獨立的內(nèi)核速度更快、成本更低。

與其他芯片對比

WSE可以說是個龐然大物，一般的芯片都可以放在手掌心，而WSE面積比Mac的鍵盤還要大。官方在介紹這款芯片時，需要用雙手捧著，和展示晶圓沒什么兩樣。

WSE面積比英偉達最大的GPU核心V100還要大56倍，V100核心的尺寸為815平方毫米，包含211億個晶體管。

最近AMD為數(shù)據(jù)中心提供的Epyc 2芯片，也是世界上最快的x86處理器，也只有320億個晶體管，數(shù)量僅為WSE的30分之一。

英特爾最新的桌面級處理器i9-9900k有16MB緩存，英偉達RTX 2080Ti有5.5MB二級緩存，在WSE 18GB緩存面前也是小巫見大巫。RTX 2080Ti已經(jīng)堪稱功耗怪獸，TDP為250W，而WSE則需要15千瓦的供電。

性能參數(shù)

WSE包含40萬個對AI優(yōu)化的計算核心，稱為稀疏線性代數(shù)核心（SLAC），它靈活、可編程，并針對支持所有神經(jīng)網(wǎng)絡計算的稀疏線性代數(shù)進行了優(yōu)化。

SLAC的可編程性確保內(nèi)核可以在不斷變化的機器學習領域中運行所有神經(jīng)網(wǎng)絡算法。

由于稀疏線性代數(shù)核心針對神經(jīng)網(wǎng)絡計算基元進行了優(yōu)化，因此它們可實現(xiàn)業(yè)界最佳利用率，通常是GPU的3~4倍。此外，WSE核心包括Cerebras發(fā)明的稀疏性收集技術，加速深度學習這類稀疏工作負載的計算性能。

零在深度學習計算中很普遍。通常要相乘的向量和矩陣中的大多數(shù)元素都是零。然而乘以零會浪費計算資源。

通常GPU和TPU被設計為永不遇到零的計算引擎，它們即使有零也會乘以每個元素。當深度學習中50-98％的數(shù)據(jù)為零時，大多數(shù)乘法都被浪費了。

由于Cerebras稀疏線性代數(shù)核心不會乘以零，所有零數(shù)據(jù)都會被濾除，并且可以在硬件中跳過，從而可以用著節(jié)約的資源去完成有用的工作。

內(nèi)存是每個計算機體系結(jié)構(gòu)的關鍵組件。更接近計算核心的緩存能帶來更低的延遲和更好的數(shù)據(jù)移動效率。

高性能深度學習需要大量計算，并且頻繁訪問數(shù)據(jù)。這需要計算核心和存儲器之間的緊密接近，但是在GPU中并非如此，大容量的顯存并不在GPU核心上，而是外置的。

WSE片上的緩存達到了18GB，是GPU緩存的3000倍；可提供每秒9PB的內(nèi)存帶寬， 比GPU快10,000倍。

Swarm是WSE上使用的處理器之間的通信結(jié)構(gòu)，它只用傳統(tǒng)通訊技術功耗的幾分之一就實現(xiàn)了突破性的帶寬和低延遲。

Swarm提供低延遲、高帶寬的2D網(wǎng)格，可連接WSE上的所有40萬個核心，帶寬為每秒100 petabits。WSE通信能量成本遠低于每比特1pJ，這比圖形處理單元低近兩個數(shù)量級。

面臨的問題

為何其他芯片廠商不制造如此大尺寸的芯片呢？這是因為在制造晶圓的過程中不可避免會有一些雜質(zhì)，這些雜質(zhì)會導致芯片的故障。

通常的做法是將一片很大的晶圓切割成若干個小片，從中挑選出其中可用的部分，封裝成芯片，而將報廢部分丟棄。

而Cerebras的芯片已經(jīng)和晶圓面積差不多大了，是在一個晶圓上切割出一塊大的芯片，制造過程中不可避免會產(chǎn)生缺陷。

為了解決缺陷導致良率不高的問題，Cerebras在設計的芯片時候考慮了1~1.5%的冗余，添加了額外的核心，當某個核心出現(xiàn)問題時將其屏蔽不用，因此有雜質(zhì)不會導致整個芯片報廢。

Cerebras團隊遇到的另外一個問題是芯片的刻蝕。今天的光刻設備仍然只能刻蝕面積較小的單個芯片。因此Cerebras與臺積電合作發(fā)明了新技術，來處理具有萬億加晶體管芯片的刻蝕和通訊問題。

即使芯片制造成功，接下來還要面臨三重挑戰(zhàn)：熱膨脹、封裝和冷卻。

Cerebras的芯片功率達15千瓦，與AI集群相當。給單個芯片提供巨大的功率，要考慮多方面的因素。

由于芯片在運行中會變得非常熱，但是不同材料的熱膨脹系數(shù)不同。這意味著將芯片與PCB的熱膨脹系數(shù)不能差距太大，否則兩者之間產(chǎn)生裂縫。

Cerebras在芯片上方安裝了一塊“冷卻板”，使用多個垂直安裝的水管直接冷卻芯片。由于芯片太大而無法放入任何傳統(tǒng)封裝中，Cerebras還設計了結(jié)合了連接PCB和晶圓兩者的定制連接器以及冷卻裝置。

關于Cerebras

Cerebras公司由Sean Lie（首席硬件架構(gòu)師）、Andrew Feldman（首席執(zhí)行官）等人于2016年創(chuàng)立。后者曾創(chuàng)建微型服務器公司SeaMicro，并以3.34億美元的價格出售給AMD。

該公司在加州有194名員工，其中包括173名工程師，迄今為止已經(jīng)從Benchmark等風投機構(gòu)獲得了1.12億美元的投資。

參考資料：

https://www.pcworld.com/article/3432977/cerebras-systems-new-deep-learning-chip-is-as-big-as-your-keyboard-and-the-largest-ever.html

https://www.crunchbase.com/organization/cerebras-systems#section-overview