Cerebras Systems推出晶圓級深度學習晶元：晶元面積達到46225平方毫米

我們常見的處理器都是經過封裝之後才可使用的，實際上如CPU中的核心裸片大小一般在200平方毫米以下，而GPU核心的大小也沒有超過1000平方毫米的，所以在一片晶圓上可以切割出很多核心裸片。不過這並不代表無法製造超大尺寸的晶元，在今天的Hot Chip 31會議中，Cerebras Systems就推出了一款晶圓級深度學習晶元，尺寸達到了215×215平方毫米。幾乎佔據了一整個晶圓的大小。

現在針對深度學習進行優化的晶元已經很多了，不過裸片尺寸如此巨大的也僅有這一個。Cerebras Systems稱這款晶元採用了台積電16nm工藝進行製造，整個晶元擁有1.2萬億晶體管，晶元尺寸達到了46225平方毫米。而官方也稱這片晶元的尺寸比當前最大的GPU核心要大56倍。

而這麼大的晶元主要就是用來進行深度學習訓練的，而深度學習的訓練是應用小變化的過程，模型的大小等因素讓神經網路訓練變得非常困難。對於粗粒度計算，需要告訴互聯才能進行訓練，規模依舊有限且成本高昂。

所以Celebras Systems設計了專門為神經網路原語優化的核心，這種核心可編程、可以快速進行西數計算，而且具有高速互聯能力。Celebras Systems設計了非常靈活的內核，而且可以高效的處理張量運算。

在內存架構上也專門針對深度學習進行了優化。2D mesh拓撲使得核心間的互聯更加高效，帶寬更高、延遲更低。巨大的晶圓級晶元使得其成為一個計算集群，具有完整的片上互聯架構，可以將整個神經網路映射到晶元上。甚至已經可以使用TensorFlow及PyTorch深度學習框架。

跨裸片相連也是這個巨大晶元的挑戰，Celebras Systems也採用了一些方式實現了裸片之間的連接。而半導體製造良率是關鍵，這麼巨大的晶元幾乎無法保證其中每一個計算核心都能夠正常工作，所以設置冗餘核心和冗餘連接保證了整片晶元可以正常使用。同時巨大的晶元受到熱膨脹的影響會更明顯，所以他們也定製了連接方式。由於熱密度更高，所以也採用了水冷的方式進行散熱。

Celebras Systems稱這款晶元已經在使用中，而且運行狀況良好。不過並沒有公布時鐘頻率等信息。而具體售價方面，這麼大的晶元肯定是不便宜的，不過他們也沒有公布具體價格。

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