今年8月，集成1.2萬億個晶體管的“史上最大芯片”The Cerebras Wafer Scale Engine（簡稱WSE）誕生，在11月19日召開的Supercomputing 2019大會上，該芯片制造公司Cerebras Systems推出了搭載該芯片的計算機系統(tǒng)——Cerebras CS-1，這也將是世界上最強大的AI計算系統(tǒng)。美國兩家國家實驗室是該公司的客戶，其中阿貢國家實驗室已成功部署并宣布，將用這套系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)癌癥療法和理解黑洞碰撞。

圖| Cerebras CS-1

通常，硅芯片是從8、10或12英寸等不同規(guī)格的晶圓上單獨切下來的。而CS-1搭載的并不是一個芯片，而是一整個晶圓，它把晶圓切割成一個很大的長方形，每個芯片都相互連接，可以使每個晶體管都能像整體一樣高速運轉(zhuǎn)。一個典型處理器可能在一個芯片上有100億個晶體管，而CS-1搭載的整個晶片上所有核的晶體管總數(shù)超過1.2萬億個。

在AI計算中，芯片尺寸至關(guān)重要，但是高級處理器必須要有專用的硬件和軟件系統(tǒng)相配合才能實現(xiàn)理想的性能。CS-1系統(tǒng)設(shè)計和Cerebras軟件平臺相結(jié)合，可以充分用到從WSE上的40多萬個計算內(nèi)核和18 GB高性能片上存儲器中提取的每一點的處理能力。

圖| Cerebras晶片規(guī)模的引擎

而且，CS-1不需要大量修改現(xiàn)有模型，并且用戶只需將基于標(biāo)準(zhǔn)的100Gb以太網(wǎng)鏈路插入交換機就可以啟動培訓(xùn)模型。

CS-1有15個機架，大概是26英寸高（66.04厘米）。研究人員Andrew Feldman表示，CS-1是“最快的AI計算機”。CS-1計算機的機器學(xué)習(xí)能力相當(dāng)于數(shù)百架基于GPU的計算機能力，這些計算會消耗數(shù)百千瓦。但CS-1僅消耗17千瓦，占標(biāo)準(zhǔn)機架能耗的三分之一。他把CS-1和谷歌的TPU計算集群相比，強調(diào)谷歌的TPU2機器學(xué)習(xí)集群需要10個機架和超過100千瓦的功耗，才能提供一個CS-1機箱三分之一的性能。

Feldman說：“我們是由40萬個專用AI處理器組成的AI機器。”CS-1由40萬核、1萬億晶體管大小的處理器芯片驅(qū)動，可將原本需要至少幾周的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練任務(wù)縮短到幾分鐘甚至幾秒鐘。同時，它通過讓潛在客戶在Cerebras的機器上訓(xùn)練他們自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型吸引潛在客戶。

另外，Cerebras還公布了一些系統(tǒng)軟件的細(xì)節(jié)，該軟件允許用戶使用Pytorch和Tensorflow之類的ML標(biāo)準(zhǔn)框架編寫他們的機器學(xué)習(xí)模型。強大的圖形編譯器可自動將這些模型轉(zhuǎn)換為CS-1的優(yōu)化可執(zhí)行文件，而豐富的工具集可實現(xiàn)直觀的模型調(diào)試和性能分析。

圖| Cerebras軟件系統(tǒng)允許用戶使用Pytorch和Tensorflow之類的ML標(biāo)準(zhǔn)框架來編寫他們的機器學(xué)習(xí)模型