众所周知，数字世界催生了一种趋势，规划越小越好。那么，为什么在地球上有些人想反转航向，并运用大芯片呢？当然，咱们没有特别充沛的理由在一个iPad顶用一个iPad巨细的芯片，不过这样的大芯片或许被证明是具有更详细的用处，如人工智能和物理世界的仿照。

　　Cerebras晶圆级引擎不管以何种方法进行切开都十分巨大。该芯片的是8.5英寸，并装有1.2万亿个晶体管。而排名第二大的芯片是NVIDIA的GPU A100，只要一英寸，晶体管数量也只要540亿个。前者是新的芯片类型，根本上未经测验，到现在为止，他们推出的芯片也是仅有的一款。后者广受喜欢，已很多出产，并在曩昔十年中接管了AI和超级核算的世界。

　　上一年，当Cerebras的芯片初次锋芒毕露时，该公司表明其将大大加速深度学习模型的练习速度。

　　从那时起，WSE进入了少量超级核算实验室，该公司的客户正在不断尽力。其间一个实验室，即国家能源技能实验室，正在寻觅它在人工智能之外还能做什么。

　　因而，在最近的一项实验中，研讨人员将芯片与流体动力学仿照中的超级核算机混为一谈，该芯片坐落一个称为CS-1的一体式体系中。仿照流体的运动是一种通用的超级核算机运用程序，可用于处理比如天气预报和飞机机翼规划之类的复杂问题。

　　该实验由Cerebras的Michael James和NETL的Dirk Van Essendelft领导的团队进行，在他们编撰的预印本论文作了描绘，并在本周的SC20超级核算会议上宣告。研讨小组说，CS-1完结了电厂的焚烧仿照，使命的速度比Joule 2.0超级核算机快200倍。

　　CS-1实践上比实时更快。正如Cerebrus在博客文章中写道：“它能够告知您未来将产生什么，而物理规律不会产生相同的成果。”

　　研讨人员说，CS-1的功能是任何数量的CPU和GPU都无法比拟的。该公告首席执行官兼联合创始人 Andrew Feldman告知VentureBeat，“不管超级核算机有多大，该理论都是正确的”。在某种程度上，对像Joule这样的超级核算机进行扩展在这种问题上不再产生更好的成果。因而，Joule的仿线个内核的峰值，但这仅仅其悉数86,400个内核的一小部分。

　　经过对两台机器的比较，能够得出结论。Jouel是世界上第81快的超级核算机，占用数十个服务器机架，耗费高达450千瓦的功耗，并且需求数千万美元的制作费用。比较之下，CS-1安装在服务器机架的三分之一中，耗费20千瓦的功耗，价格仅为几百万美元。

　　虽然这项使命十分细巧（但很有用），并且问题十分合适CS-1，但它仍然是一个十分惊人的成果。那他们怎样做到的呢？这t悉数都体现在规划中。

　　核算机芯片的生命始于一个称为晶圆的大硅片上。将多个芯片蚀刻到同一晶圆上，然后将晶圆切开成单个芯片。当WSE也被蚀刻到硅晶圆上时，该晶圆将作为一个独自的操作单元完好保存。该晶圆级芯片包含近40万个处理中心。每个内核都连接到其自己的专用存储器及其四个相邻内核。

　　将这么多内核放在一个芯片上并为其供给自己的内存是WSE能做到这么大的原因。这也是为什么在这种状况下，芯片体现更好的原因。

　　大多数大型核算使命都依赖于大规划并行处理。研讨人员在数百或数千个芯片中分配使命。这些芯片需求协同作业，因而它们之间保持着不断的通讯，来回传递信息。当信息在进行核算的处理器内核和同享内存之间存储信息时，每个芯片内部都会产生相似的进程。

　　该公司运用快递公司从镇上其他分支机构和档案中发送和搜集文档。快递员知道穿过城市的最佳道路，但行程只需求最少的时刻，详细取决于分支机构和档案馆之间的间隔，快递员的最高速度以及路上有多少其他快递员。简而言之，间隔和交通会减慢速度。

　　现在，幻想一下公司正在制作一座簇新的闪亮摩天大楼。每个分支机构都搬进了新大楼，每个工人在办公室里都有一个小的文件柜来存储文件。现在，他们需求的任何文档都能够在跨办公室或穿过大厅抵达街坊办公室所需的时刻进行存储和检索。信息通讯简直消失了，因为一切都在同一个房子里。

　　Cerebras的巨型芯片有点像那座摩天大楼。与需求联网很多传统芯片的传统超级核算机比较，它传递信息的方法（经过其专门定制的编译软件进一步辅佐）愈加高效。

　　值得注意的是，该芯片只能处理满足小的问题以合适晶圆。可是，因为机器能够实时进行高保真仿照，因而此类问题或许具有适当实践的运用。作者指出，该机器在理论上应该能够精确地仿照企图降落在驾驶舱上的直升机周围的气流，并使该进程半主动化-这是传统芯片无法做到的。

　　他们指出，另一个机会是运用仿照作为输入来练习也驻留在芯片上的神经网络。在一个引人入胜的相关示例中，最近证明，加州理工学院的机器学习技能在求解相同品种的偏微分方程以仿照流体动力学时，速度快了1000倍。

　　他们还指出，芯片的改善（以及其他相似的产品，如果有的话）将可完结作业的极限持续往前推进。Cerebras现已抢先发布了其下一代芯片，该芯片将具有2.6万亿个晶体管，850,00个内核以及两倍以上的内存。

　　当然，晶圆级核算是否真实起飞还有待调查。这个主意现已存在了几十年，可是Cerebras是第一个仔细寻求它的人。明显，他们信任他们现已以一种有用且经济的方法处理了这个问题。

　　其他新架构也正在实验室中进行研讨。例如，依据忆阻器的神经形状芯片经过将处理和回忆放入单个相似晶体管的组件中来仿照大脑。当然，量子核算机坐落独自的通道中，可是能够处理相似的问题。

　　或许其间一种技能终究兴起来控制所有这些技能。或许，这好像很有或许，核算或许会分裂成一堆奇怪的根本芯片，依据状况将它们悉数封装在一起以充沛利用每个芯片。

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　　封装一期扩产达产 /

　　核算机芯片的前史是是一段激动人心的微型化的前史。 众所周知，数字世界催生了一种趋势，规划越小越好。那么，为什么在地球上有些人想反转航向，并运用大芯片呢？当然，咱们没有特别充沛的理由在一个iPad顶用一个iPad巨细的芯片，不过这样的大芯片或许被证明是具有更详细的用处，如人工智能和物理世界的仿照。 至少，这便是世界上最大的核算机芯片制作商Cerebras所期望的。 Cerebras晶圆级引擎不管以何种方法进行切开都十分巨大。该芯片的是8.5英寸，并装有1.2万亿个晶体管。而排名第二大的芯片是NVIDIA的GPU A100，只要一英寸，晶体管数量也只要540亿个。前者是新的芯片类型，根本上未经测验，到现在为止，他们推

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