下一代电磁炉

更新时间：2022-03-27 16:28:01

机器之心报道

作者：小舟、陈萍

全球最大芯片出第二代了！WSE 2 将于今年第三季度上市。WSE 2 采用 7 纳米制程工艺，晶体管数达 2.6 万亿个。

近年来大量芯片进入市场，旨在加速人工智能和机器学习工作负载。基于不同的机器学习算法，这些芯片通常专注于几个关键领域，但它们大多有一个共同的限制——芯片大小。

两年前，Cerebras 揭开了芯片设计领域的一场革命：他们研发了一款名为 Wafer Scale Engine（WSE）的芯片，拥有 1.2 万亿个晶体管，是英伟达 GPU Titan V 的 57 倍。WSE 的尺寸比一台 iPad 还要大。Cerebras 的「暴力美学」曾引发人们惊呼：「WSE 的晶体管数量已经超过人类大脑中的神经元了！」Cerebras 也因此在业界闻名。

今天，该公司又宣布其下一代芯片 Wafer Scale Engine 2（WSE 2）将于今年第三季度上市，采用 7nm 制程工艺，晶体管数量翻倍到 2.6 万亿个，含有 850000 个 AI 核心。

WSE-2：46225 平方毫米，2.6 万亿个晶体管。图源：http://cerebras.net/

Cerebras 一直致力于将机器学习问题逻辑解决方案的作用发挥到极致。2015 年 Andrew Feldman 成立该公司时，训练神经网络需要花费较多的时间，大型网络则需要数周。最大的瓶颈是数据必须在处理器和外部 DRAM 存储器之间进行多次传输，既浪费时间又消耗能源。WSE 的研发团队指出：我们可以扩大芯片，使它与 AI 处理器内核一起容纳所需的所有数据。随着自然语言处理、图像识别等领域的发展，神经网络也变得非常庞大，AI 领域需要一个非常大的芯片。有多大？尽可能大，这意味着是整块晶圆，46225 平方毫米。

CEO Feldman 表示：「当你想做出改变时，总是会遇到物理设计上的挑战。所有的东西都与几何有关。这真的很难，但台积电是我们非凡的合作伙伴。」

7 纳米技术的发展意味着巨大的进步，但据 Feldman 表示，该公司还对其 AI 核心的微架构进行了改进。他不愿透露细节，但表示在与客户合作一年多后，Cerebras 吸取了一些经验教训，并将其整合到新的核心中。

WSE 2：7 纳米制程工艺、2.6 万亿个晶体管

WSE 2 采用台积电 7 纳米制程工艺。这使得其可以按比例缩小，并能够在一定程度上缩小 SRAM，WSE 2 上具有 850000 个 AI 核心。WSE 2 的晶片尺寸与 WSE 保持一致，但几乎所有功能都翻倍增加，如下表所示：

与一代 WSE 一样，WSE 2 在 46225 平方毫米的硅片上拥有数十万个 AI 核心。WSE 2 拥有 850000 个核心，2.6 万亿个晶体管——相比之下，市场上第二大的 AI CPU 约为 826 平方毫米，拥有 0.054 万亿个晶体管。相比于 Ampere A100 的 40MB 内存，Cerebras 引入了 40GB SRAM 的板载内存，是前者的 1000 倍。

图中是 WSE 1，WSE 2 与其外观相同，但核心数量翻倍。

其核心通过一个带有 FMAC 数据路径的 2D 网格（2D Mesh）进行连接。Cerebras 与 WSE 的目标是提供一个通过创新专利设计的单一平台，该平台允许用于 AI 计算的更大处理器，现已扩展到更广泛的 HPC 工作负载中。

WSE 2 以第一代为基础

第一代 WSE 芯片拥有 1.2 万亿个晶体管，其数量是英伟达旗舰 GPU Titan V 的 57 倍，使用台积电 16 纳米制程工艺打造，面积 46,225 平方毫米，包含 400,000 个核心，片上存储高达 18G，功耗 1.5 万瓦（约等于 6 台电磁炉的功率），内存带宽 9PB / 秒，通信结构带宽 100PB / 秒。此外，第一代 WSE 还实现了 3000 倍的速度提升以及 10000 倍的存储带宽扩展。

WSE-2 设计的关键是自定义图形编译器，它采用 PyTorch 或 TensorFlow，并将每一层映射到芯片的物理部分，并允许数据流进行异步计算，拥有如此大的处理器意味着不会浪费能源。编译器和处理器在设计时也考虑到了稀疏性，无论批处理大小如何，都允许高利用率，或者允许参数搜索算法同时运行。