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云计算

1.2万亿个晶体管,史上最大芯片的商用之路在哪里?

作者: 来源: 时间:2019-12-02

通过著名媒体《连线》,AI初创公司Cerebras Systems正式公布了史上最大的的单晶圆芯片——Cerebras Wafer Scale Engine,英伟达最大的GPU都不及它的“边角”。

简单来说,Cerebras 打破了传统的技术限制,将一整个300mm硅片直接做成了一颗芯片,因此“大”是人们对它的第一印象,但不止于大。

据悉,这款芯片拥有40万个核(4核处理器的10万倍),其处理能力能够支持大量计算,同时它利用了硅互连的先进封装工艺,实现硅片级别的高速通信和存储,这在理论上让整颗芯片能够用最快的速度调用算力处理极为复杂的AI任务。

Cerebras Wafer Scale Engine = 整个服务器集群

目前,官方透露出来的关键指标如下:

· 硅片大小42225平方毫米(边长大约22cm)

· 1.2万亿个晶体管

· 40万个AI内核

· 18GB的片上内存

· 存储带宽19PB/S

· 架构互联(Fabric型)带宽100PB/S

· 采用了台积电16nm工艺

从透露的消息可以看出,这颗芯片拥有史上最大的片上存储空间(英伟达最好GPU的3000倍)、最多的AI核(每一个核相当于一个小型计算机)和最高的通信速度(最高性能GPU的10000倍内存带宽)。

Cerebras Systems CEO Andrew Fieldman在一份声明中说,“Cerebras WSE专为AI而设计,其中包含了不少基础创新,解决了限制芯片尺寸的长达数十年的技术挑战,如单晶圆良率、功率输出、封装等。其中,所有架构设计都是为了优化AI工作的性能。总的来说,WSE只需要较小功耗和空间,就能提供数百或数千倍的现有解决方案的性能。”

据悉,因具备了存储、计算和通信三大关键元素,且完全基于神经网络设计,现有AI系统所需要处理的张量处理操作、数据存储和通信都能够在WSE上完成,同时WSE将集群通信架构理念做进了这款芯片里,突破了传统带宽的限制,带来了低延迟,同时避免了不必要的性能损失。

将网络通信做进芯片里,这不仅带来AI芯片计算能力的改善,也让用户可以基于它建设更高质量的网络。所以与其说它是一台超级计算机,倒不如说,WSE更像是将一个服务器集群系统“做”进了晶圆里。

值得一提的是,考虑到单个晶圆在制造过程中会出现一些杂质,从而导致芯片故障的问题,Cerebras Systems 的芯片设计是留有裕量的,能够保证一个或者少量杂质不会使整个芯片失效,这也保证了芯片的稳定性。

散热会成为大问题吗?

很多人初次看到这样一种配置,不免会为Andrew担心:这么大一块芯片,散热要怎么做?

不得不说,目前为止,各大新闻中都未提及这款芯片的功耗问题。但不难想象,与我们看见的传统“指甲盖”大小的芯片相比,这款芯片的功耗一定不会低。

对此,Andrew表示,这款芯片不会单独销售,而是将被打包到Cerebras设计的计算机“设备”中。原因是它需要一个复杂的水冷系统去散热。据悉,这个水冷系统是一种灌溉网络,可以抵消以15千瓦功率运行的芯片产生的极端热量。

因为散热,这款芯片无法作为加速卡插入现有的任何服务器。在这种设计下,可以猜测它的功率一定会很高,但与它所要替代的系统集群比较来看,它的功耗也算是很低了。

不过相较于散热,业内人士更为关心它是不是能够按照预想跑起来,“目前来看,这款芯片真正的问题是大量内核,如何让40万个核保持协同和有效,这需要严格考量。”

编辑:丁婉

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