史上最大的晶元來了，它能用來做什麼？

iPhone 的晶元比一半硬幣小，雲伺服器中的晶元比一角紙幣小，但現在，一個比 iPad 還大的晶元製造出來了。

它也成了目前史上最大的計算機晶元。

這個晶元名為 Cerebras?Wafer Scale Engine?，由加利福尼亞一家名為 Cerebras 的初創公司製造，尺寸約為 8 英寸 ×8 英寸。

我們先來看看它「驚人」的性能參數：

12,000 億個晶體管

46,225 平方毫米的晶元面積

400,000 個 AI 可編程內核

18 GB 超快速片上存儲器（SRAM）

9 PB /s 內存帶寬

100 Petabits /s 結構帶寬

稀疏性的原生優化（避免乘以零）

軟體與標準 AI 框架（如TensorFlow和PyTorch）的兼容性

如果你對這些參數的程度不熟悉的話，要知道，上個月 AMD 發布的世界上功能最強大的 Epyc 晶元，也只擁有 320 億個晶體管和 64 個內核。

比起世界上領先的圖形處理單元，Cerebras? Wafer Scale Engine 的高速片上存儲器大了 3,000 倍，內存帶寬大了 10,000 倍，它比最大的 Nvidia GPU 晶元面積也大了 56.7 倍。

按理說，在半導體行業中，其實更大的不代表就是更好。

但其創始人兼首席執行官安德魯?費爾德曼（Andrew Feldman）表示，更大的晶元，就是為了滿足更與時俱進的人工智慧。

這背後的邏輯很簡單：AI 對我們的生活影響越來越大，資料庫也越來越大，但現在人工智慧行業進步的主要瓶頸，就是培訓模型需要極長時間。

高性能 AI 的深度學習，需要通過大量的計算和頻繁的數據訪問進行訓練，才能不斷改進和升級，一個更強大的處理器，才能儘可能快地處理海量增長的新數據。

Andrew Feldman 和原始的?SeaMicro 盒子

該晶元使用台積電的 16 納米工藝製造的 300 毫米晶圓切割而成，這是單個晶圓級的解決方案，比起以往大多數晶元都是數十上百個集合起來，它能通過 84 個互連晶元組成的晶圓直接聯動工作。

這不僅克服了數 10 年前晶元尺寸的技術限制，而且這個晶元還具有 400000 個 AI 優化的內核，具有靈活性、可編程性。

典型的矽片包含大約 100 個計算機晶元. 圖片來自：GETTY IMAGES

再加上比 GPU 大 3000 倍的片上內存，解決了以往需要跨多個設備和內存層並行計算的問題，現在只用一個設備就能存儲和處理整個神經網路。

等於就是在一個晶元上，構建了帶有內存的一整個計算機集群。

最後，與具有數百個傳統加速器的機架式伺服器相比，Cerebras 具有帶寬高、延遲低的獨特通信結構，比現有的解決方案性能速度快數千倍，可以用以往無法想像的高效率來工作。

更多的內核、更大的本地內存、低延遲高帶寬結構，共同構成了加速 AI 工作的絕佳環境。

但是，晶元製造商通常不會製造這麼大的晶元，因為這種大膽的設計，必須克服重大的技術障礙，包括互連、製造、封裝、冷卻等等。

即便是用了再精細的製造技術，這麼一大塊晶元也不可能沒有任何缺陷。雖然該公司打算使用「冗餘處理核心」技術，拋棄製造過程中一定數量的「壞」晶元，但量產良品率過低，也定會是個難越的坎。

Cerebras 正在設計自己的測試和包裝系統

另外，冷卻晶元也是個問題。小型計算機晶元使用的功率低，很容易冷卻，而 Cerebras 龐大的晶元不僅僅是散熱器和風扇就能冷卻，而是需更專業的基礎設施來協助。

此外，晶元由於太大而無法放入任何傳統封裝中，Cerebras 必須發明定製包裝技術和工具來應對挑戰。

這也是為什麼它適合人工智慧領域，因為那也是現在大筆資金流向的地方。

總而言之，Cerebras 晶元的規模和雄心是瘋狂的。但因為缺乏性能和功耗的細節，現在很難評估 Cerebras 晶元在未來的影響力。

Cerebras 表示，它目前正在幾家大型潛在客戶中開展測試系統，並將於 10 月份開始商用。但它不會單獨銷售或作為擴展卡銷售，Cerebras 希望在 2020 年中期推出圍繞此類晶元構建的完整伺服器。

預計未來幾個月，Cerebras 晶元還會公布更多技術的細節，這項技術，也必會隨著 AI 日新月異的進程而持續升溫。

文中部分圖片來自：Cerebras

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