Cerebras以設計晶圓級別的芯片聞名，CS-2由世界最大芯片Cerebras WSE-2處理器提供動力（WSE-2將2.6萬億個晶體管和85萬個內(nèi)核裝在一塊餐盤大小的晶圓上）。

在 SC22 上，Cerebras 展示了我們很少看到的東西，即其 CS-2 計算平臺的核心，即引擎塊。就此而言，我們不僅僅指的是我們之前多次看到的該公司的巨型 WSE-2 芯片。相反，是圍繞著一個巨大芯片的東西讓它運轉起來。

當我們討論 Cerebras 產(chǎn)品時，我們要么討論兩種觀點中的一種。第一個是該公司銷售的 CS-2 系統(tǒng)。

我們通常討論 Cerebras 產(chǎn)品的第二種方式是根據(jù)其巨大的芯片或其 Wafer-Scale Engine-2。

盡管如此，從一個巨大的人工智能芯片到一個系統(tǒng)并不是一件容易的事。這就是在 SC22 上展示的內(nèi)容。

在展會上，該公司展示了看起來像一堆金屬的東西，上面有一些 PCB 伸出來。該公司稱其為發(fā)動機缸體。在我們之前與 Cerebras 的討論中，這是一項巨大的工程壯舉。弄清楚如何封裝、供電和冷卻這個巨大的芯片是一項關鍵的工程挑戰(zhàn)。讓代工廠制造特殊晶圓是一回事。讓晶圓開啟而不是過熱并做有用的工作是另一回事。

當我們談論服務器由于密度而不得不轉向液體冷卻時，我們談論的是 2kW/U 服務器或者可能是帶有 8x 800W 或 8x 1kW 部件的加速器托盤。對于 WSE/WSE-2，所有的電力和冷卻都需要輸送到一個大晶圓上，這意味著即使是不同材料的熱膨脹率等因素也很重要。另一個含義是該組件上的幾乎所有部件都采用液冷方式。

我們的一些讀者可能會在底板上的配件上看到文字。這是配件上的 Koolance 標簽，供有興趣的人使用。）

最上面一排木板非常密集。展位上的 Cerebras 代表告訴我，這些是有意義的電源，因為我們看到它們的連接器密度相對較低。

在 SC22 上展示 CS-2 發(fā)動機缸體的方式對某些人來說可能看起來很奇怪。這就是發(fā)動機缸體位于系統(tǒng)后部的方式（CS-2 是“后置發(fā)動機超級計算機”？）：

這個用整塊晶圓做的芯片，性能超乎想象

Cerebras Systems 及其晶圓級硬件由于其完全非傳統(tǒng)的制造方法在業(yè)界引起了轟動。他們沒有像 AI 中的所有其他參與者一樣構建一個專用于機器學習的大芯片，而是瞄準了一個完全不同的擴展途徑。他們奉行將整個晶圓制成單個芯片的策略。該硬件已顯示出令人驚訝的多功能性，甚至在其他高性能計算應用程序中也取得了突破性進展。

這是由一個簡單的觀察結果驅動的，即摩爾定律已經(jīng)顯著放緩。大幅增加晶體管數(shù)量的唯一途徑是增加每個芯片中的硅數(shù)量。Cerebras 正在開發(fā)他們的第二代產(chǎn)品 Cerebras WSE-2。該芯片的尺寸為 215mm x 215mm。

與可用的最大 GPU Nvidia A100 相比，Cerebras 取得了巨大的優(yōu)勢，尤其是在將片上 40GB 的內(nèi)存帶寬與 A100 的類似大小的 HBM 內(nèi)存進行比較時。Cerebras 擁有令人難以置信的高結構帶寬，遠遠超過 GPU 到 GPU 的互連。

Cerebras 通過在水冷機箱中提供它來馴服他們的 20KW 野獸。作為參考，Nvidia A100 的功率范圍從 250W 到 500W，具體取決于配置。在創(chuàng)建這種冷卻解決方案時必須特別小心。由于該芯片的尺寸和功耗，諸如硅和其他組件的不同熱膨脹等問題成為主要問題。

長期以來，半導體制造受限于裸片尺寸，一直受到掩模版的限制。掩模版限制為 33×26，這意味著這是 ASML 的光刻浸入式步進器可以在晶片上圖案化的最大尺寸。Nvidia 最大的芯片都在 800mm^2 的低范圍內(nèi)，主要是因為超越這個范圍是不可能的。

Cerebras WSE 實際上是在掩模版限制范圍內(nèi)的晶圓上的許多芯片。他們沒有沿著芯片之間的劃線將芯片切割開，而是開發(fā)了一種跨芯片線的方法。這些導線與實際芯片分開圖案化，并允許芯片相互連接。實際上，芯片可以擴展到超出掩模版的限制。

以經(jīng)典方式構建芯片時，通常會存在缺陷。因此，必須丟棄來自每個晶片的多個芯片或必須禁用芯片的元件。Nvidia 通常將這種做法用于他們的 GPU。每一代都存在禁用更大比例內(nèi)核的持續(xù)趨勢，而在當前一代 Ampere 中，大約有 12% 的內(nèi)核被禁用。

Cerebras 通過在每個標線子芯片（reticle sub-chip）上添加 2 行額外的核心來解決這個問題。這些芯片內(nèi)的互連是 2D 網(wǎng)格，其中每個核心在垂直和水平方向上連接。它們還為每個對角線核心提供額外的互連。這允許對有缺陷的核心進行布線，并且軟件仍然可以識別 2D 網(wǎng)格。

在這個 2D 網(wǎng)格中，Cerebras 設定了幾個目標。他們希望所有內(nèi)存都保留在芯片上，而不必等待片外內(nèi)存緩慢。唯一的外部連接是到主機系統(tǒng)。每個內(nèi)核都有細粒度的并行性（fine grained parallelism ），彼此之間不共享任何內(nèi)容。它們是具有 MIMD 能力的節(jié)能通用內(nèi)核，并擁有自己的本地存儲器。

主要用例是機器學習訓練或推理。網(wǎng)絡層被映射到晶片大小的芯片區(qū)域。每個矩形塊對應一個層，有趣的是這被稱為“Colorado”。卷積、矩陣向量和矩陣乘法是在每一層的核心上計算的。2D 網(wǎng)格處理網(wǎng)絡每一層內(nèi)和網(wǎng)絡層之間的核心間通信。

大多數(shù)通信通常在沿芯片的 X 或 Y 方向進行，但有些通信需要跨越芯片的大部分。網(wǎng)格可以處理這個而不會變得擁擠。這允許網(wǎng)絡中的層不必是連續(xù)的或彼此直接相鄰。Cerebras 軟件堆棧放置和路由這些層，同時保持核心和結構的高利用率。該軟件能夠在單個芯片上僅放置幾層網(wǎng)絡，或者在芯片上放置整個網(wǎng)絡的多個副本，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)并行。

Cerebras 的客戶擁有實時生產(chǎn)的晶圓級引擎。這些用于許多不同的工作負載，但最有趣的一種是 CANDLE。WSE 用于精確模擬藥物組合的藥物反應及其對癌癥的影響。然后選擇最有希望的模擬結果進行實驗研究。

目前在這些芯片上運行的另一個用例是內(nèi)部限制融合。它運行在一臺大型超級計算機上，該計算機還包含多個互連的 Cerebras WSE。這種大規(guī)模模擬的組成部分之一涉及原子和亞原子粒子之間的相互作用。該計算被一個在 Cerebras 硬件上運行的大型預訓練神經(jīng)網(wǎng)絡所取代。這是一個僅使用推理的用例。它在模擬的每個時間步中都會被喚起。數(shù)據(jù)從較大的超級計算機流式傳輸?shù)?Cerebras WSE，后者又為這些原子和亞原子交互提供輸出。

Cerebras 硬件也不僅僅用于機器學習。Joule 超級計算機在 3D 網(wǎng)格中運行的傳統(tǒng)硬件上運行計算流體動力學。他們以兩種不同的方式遇到了擴展問題。由于網(wǎng)絡帶寬的限制，他們無法通過核心數(shù)量來提高性能。此外，由于緩存未命中，內(nèi)核通常會在表上留下很多性能，從而導致內(nèi)存不足。該內(nèi)存隨后遇到了巨大的帶寬瓶頸。

流體動力學模型的 3D 網(wǎng)格被映射到 WSE 芯片的 2D 網(wǎng)格。鄰居交換、向量 AXPY 和全局向量的點積，這需要局部點積和全局 all-reduce。由于大量的 SRAM 和每個單獨內(nèi)核的相對較高的復雜性，所有這些操作都可以輕松處理。

有大量的內(nèi)核間通信，但片上內(nèi)部網(wǎng)絡足夠強大，可以以低延遲處理它們。網(wǎng)絡通過沿著稱為“顏色”的虛擬通道而不是預先確定的地址發(fā)送消息來實現(xiàn)這一點。這種基于硬件的通信允許數(shù)據(jù)在整個芯片上每時鐘傳輸 1 跳。

Allreduce 可以非?？斓赝瓿伞Ｃ總€內(nèi)核將其標量發(fā)送到它旁邊的內(nèi)核。當它到達那里時，標量被加在一起并向前發(fā)送。芯片的邊緣向東/西向中心發(fā)送數(shù)據(jù)。一旦它到達中心，就會發(fā)生同樣的過程，但北/南。結果被合并，然后在核心網(wǎng)格上廣播回來。只需1微秒，就可以完成這個allreduce。作為參考，超級計算機中的典型集群從一個處理器到另一個相鄰處理器的單個 MPI 通信需要大約這么長時間。

無論引入數(shù)據(jù)的延遲如何，都可以進行計算以實現(xiàn)全帶寬。路由器具有來自每個相鄰核心的 4 個傳入數(shù)據(jù)集。此外，內(nèi)核可以將其輸出重新路由回，這樣就不需要將其存儲在 SRAM 中。內(nèi)核可以同時運行多個線程。有一個主線程被賦予優(yōu)先級，但是如果它在等待數(shù)據(jù)，其他線程就會前進。通過使用大量 SRAM 和多線程架構保持數(shù)據(jù)局部性，利用率保持極高。

對硬件進行低級優(yōu)化的結果使計算流體動力學速度提高了 200 倍。這與同樣高度優(yōu)化的大型超級計算機集群相比。除了速度上的提升，成本，尤其是功耗，也有著巨大的優(yōu)勢。這種優(yōu)勢在某種程度上是顯而易見的，因為將超級計算機集群與單個（盡管是晶圓大?。┬酒M行比較。

不幸的是，軟件還沒有完全符合要求。Beta SDK 將于今年晚些時候推出，用于編寫自定義內(nèi)核操作。這種語言將完全特定于 WSE 的領域。他們將擁有數(shù)學函數(shù)和通信庫，有望在一定程度上減輕負擔。除此之外，還有一些功能和工具會有所幫助，但這將是高技能程序員的任務。這是唯一可以實現(xiàn)這種計算規(guī)模的硬件，因此對于那些需要這種性能水平的任務來說，它可能不是進入的巨大障礙。

Cerebras 將實時計算流體動力學作為利用 WSE 的下一個工作負載。有相當大的希望，這將打開一個全新的用例。

我們很高興基于 7nm 的 WSE2 全面推出?？纯?SDK 是否可以允許開發(fā)人員生成其他工作負載，WSE 可以帶來數(shù)量級的性能提升，這將是令人興奮的。人工智能是 Cerebras 積極進取的領域，但晶圓級計算可能會改變這個行業(yè)，而不僅僅是機器學習。