【新智元導讀】還記得幾個月前問世的世界最大的AI芯片嗎？IEEE Spectrum團隊最近訪問了其制造商Cerebras的工廠，并對CEO和技術團隊進行了訪談，CerebrasCEO表示，這款劃時代的芯片有望突破AI的計算瓶頸，將訓練時間由幾周縮短到幾小時。戳右邊鏈接上新智元小程序了解更多！

人工智能計算機初創(chuàng)公司Cerebras Systems CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人Andrew Feldman表示，如今的人工智能僅僅只是開始。

正如他及其同僚所言，問題在于當今的深度神經網絡十分耗時且計算密集，訓練非常困難。比如，自動駕駛汽車要識別道路上遇到的所有重要物體，神經網絡需要向其顯示所有物體的很多、很多相關圖像。這一過程在數據中心進行，由耗電數十有時甚至數百千瓦的計算機完成，任務時間經常長達數周。

Cerebras的客戶抱怨說，使用當下的計算機訓練大型神經網絡的時間可能長達6周。照這樣，一年只能訓練6個神經網絡。“只有驗證更多想法才會產生新想法，” Feldman說。“如果能在2或3個小時內完成[網絡訓練]，就可以嘗試數千個想法。”

當IEEE Spectrum訪問位于美國加州Los Altos的Cerebras總部時，這些客戶及一些潛在客戶已經通過橙色光纜把他們的訓練數據輸入4臺CS-1計算機。這些64厘米高的機器運轉起來，每臺消耗20千瓦，散發(fā)的熱量通過墻上的一個洞流到硅谷的大街上。

從外面看，CS-1機身并不大，每個機箱大約3/4是冷卻系統(tǒng)，余下的1/4則是真正的革命：一臺性能強悍的計算機，幾乎完全由一整塊芯片組成。這塊芯片的面積高達46,255平方毫米，是任何一塊可以買到的處理器芯片的50+倍。這就是由Cerebras生產的世界最大芯片Wafer Scale Engine (WSE)，它有12,000億個晶體管，400,000個AI可編程內核，18 GB超快速片上存儲器（SRAM）和100Petabits /s的結構帶寬。

Cerebras的統(tǒng)計數據令人震驚。據稱，一個10機架TPU二代集群（現在已更新為Google AI計算機的第三代集群）所耗電量是其5倍，占用空間是其30倍，而性能僅有搭載WSE芯片的計算機的1/3。單塊巨型芯片是否真正是AI社區(qū)所需，相信這個答案從今年開始就會清晰起來。美國加州山景城公司LinleyGroup的高級分析師Mike Demler說：“ [神經網絡]模型日益復雜，能夠快速訓練或再訓練確實很重要。”

Feldman說，2015年當Cerebras的創(chuàng)始人們開會時，他們想要打造完全適配當下AI工作場景的計算機，這些工作場景有若干項定義：它們需要快速移動大量數據，它們需要內存接近于處理器內核，并且這些內核不需要處理其他內核正在處理的數據。

這立即給了公司資深的計算機架構師一些啟發(fā)。首先，他們可以使用成千上萬個專門用于神經網絡相關計算的小型內核，而不是更少、更通用的內核；其次，這些內核應該互連在一起，可以快速而低耗的移動數據；最后，所有數據應該在處理器芯片上，而不是在單獨的存儲芯片上。

在這些內核之間來回移動數據的需求，正是WSE獨特性的來源。兩個內核之間移動數據最快、能耗最低的方法是將其放在同一硅基片。當數據必須從一個芯片傳輸至另一個芯片時，由于距離更長并且傳遞信號的“電線”必須更寬并且包裝密度更低，從而在速度和功耗上大打折扣。

所有通信在硅上的驅動力，以及對小內核和本地存儲器的渴望，都表明要盡可能生產大芯片，也許是整個硅晶圓那么大。Feldman說，很明顯，我們做不到這一點，但是這顯然有很大的好處。

數十年，工程師一直認為晶圓級芯片是一條死路。畢竟，IBM System/360大型機的首席架構師Gene Amdahl曾在一家名為Trilogy Systems的公司嘗試并失敗了，但它足夠令人稱奇。但是Lauterbach和Feldman說，任何與Amdahl方法的對比都已經過時。當時Amdahl使用的晶圓尺寸只有現在的1/10，而晶圓上相關器件的尺寸則是現在的30倍。

更重要的是，Trilogy無法處理生產芯片時出現的不可避免的錯誤。如果其他所有條件相同，隨著芯片增大，缺陷的可能性也會增加。如果你的芯片尺寸接近于一張信紙（8.5" *11"規(guī)格），那么缺陷在所難免。

但是Lauterbach看到了一種架構解決方案：由于他們針對的工作負載傾向于擁有數千個相同的小型內核，因此可以嵌入足夠多的冗余內核，這甚至可以解決1/100的缺陷造成的故障，并且依然不失為一塊功能強勁的大型芯片。

當然，Cerebras仍然不得不解決許多制造問題，才能打造其容錯性的giganto芯片。比如，光刻工具被設計為將其定義特征的樣式投射到相對較小的矩形上，并一遍遍重復進行。由于在晶片不同位置澆鑄不同樣式的高昂成本和巨大困難，這樣已經把打造單一晶圓的許多系統(tǒng)拒之門外。

Cerebras內部：冷卻系統(tǒng)占CS-1大部分，WSE芯片位于左后角。

但是WSE無需這樣。它就像布滿相同芯片的典型晶圓，與你平常制造的一樣。最大的挑戰(zhàn)是把這些偽芯片連接在一起。

芯片制造商在每個芯片周圍留下空白硅的細長邊緣，稱之為劃片線。晶圓通常沿著這些線切成小塊。Cerebras與臺積電（TSMC）合作開發(fā)了一種跨劃片線建立互連的方法，使每個偽芯片中的內核皆可通信。

現在，所有通信和內存在一塊硅片上，數據傳輸可以暢通無阻，從而產生每秒1,000 PB的內核到內核帶寬和每秒9 PB的SRAM到內核帶寬。Feldman說，這不僅僅是多，而是帶寬4個數量級的提升，因為我們在硅片上。

跨劃片線互連并不是需要的唯一發(fā)明。制造芯片的硬件必須進行改良。即使電子設計自動化軟件也要進行定制才能在如此大的芯片上工作。Feldman說，每條規(guī)則，每個工具，每個制造設備都旨在拾取一塊正常大小“巧克力芯片曲奇”，而[我們]要交付的是整個曲奇烤盤；方法的每一步，我們都必須發(fā)明。

他接著說，晶圓級集成在人們視野中消失了40年，但它肯定會在某個時候再出現；既然Cerebras已經做到，那扇門可能也會向其他人打開。“我們認為其他人將尋求與我們合作解決AI以外的問題。”他又說。

2018年，Google、百度及一些學術頂級機構開始制定基準，允許系統(tǒng)之間進行一一對應的比較。結果，MLPerf于2018年5月發(fā)布了訓練基準。

借助這些基準，神經網絡訓練技術在過去幾年取得長足進步。Nvidia DGX SuperPOD（本質上是有1,500塊GPU的超級計算機）可在80秒內完成ResNet-50圖像分類問題，與之相比，Nvidia DGX-1（大約在2017年）花費了8個小時，K80（在2015年）花費了25天。

Cerebras尚未發(fā)布MLPerf結果，以及任何其他可獨立一一核對的結果。相反，他們更傾向于讓客戶使用自己的神經網絡和數據來試用CS-1。

分析師認為，這種做法很常見。“每個公司都根據自身業(yè)務開發(fā)相關模型，” Moor Insights的AI分析師Karl Freund說。“這是客戶唯一關心的事情。”

舉個例子，早期的客戶阿貢國家實驗室的需求很大。最近在訓練神經網絡以實時識別不同類型的引力波事件時，科學家使用了阿貢實驗室耗電兆瓦級別的Theta超級計算機（排名第28的全球最強大系統(tǒng)）資源的1/4。

把功耗降到僅幾千瓦對超算來說似乎是一個核心優(yōu)勢。這是否是一個吸引數據中心的賣點，不幸的是Lauterbach對此表示懷疑。他說：“雖然許多數據中心都在談節(jié)能降耗，但只是口頭說說，實際上并不在意，他們真正想要的是性能。這當然是一個幾乎和餐盤差不多大小的處理器芯片所能滿足的。”

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