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这两个项目将使用世界上最大的集成芯片
- 发布日期：2024-07-16 07:06 点击次数：64 今年八月，集成“历史上最大的集成芯片在1.2万亿晶体管中，Cerebras晶片级引擎(以下简称WSE)诞生于11月19日的超级计算机2019大会。这集成芯片制造公司Cerebras系统公司推出了一个计算机系统集成芯片-Cerebrascs-1，这也将是世界上最强大的人工智能计算系统。两家美国国家实验室是该公司的客户。阿尔贡国家实验室已经成功部署并宣布将使用该系统来发现癌症治疗和理解黑洞碰撞。
图|CerebrasCS-1(来源:Cerebras系统)
CS-1不携带集成芯片，而是整个晶片。一般来说，硅集成芯片与不同规格如8、10或12英寸的晶片分开切割。Cerebras将晶片切割成一个大矩形，每个矩形集成芯片从而每个晶体管可以作为一个整体高速运行。一个典型的处理器上可能有100亿个晶体管集成芯片，而CS-1为整个集成芯片上的所有内核携带超过1.2万亿个晶体管。在人工智能计算中，集成芯片尺寸非常重要，但是高级处理器必须有特殊的硬件和软件系统才能实现理想的性能。Cerebras的首席执行官安德鲁·费尔德曼(Andrew Feldman)在接受采访时说:“你不可能通过将法拉利引擎放入大众汽车来获得法拉利的性能。如果您想实现1000倍的性能提升，您所要做的就是消除瓶颈。”CS-1系统设计与Cerebras软件平台的结合，可以充分利用从WSE 40多万个计算核心和18 GB高性能片上存储器中提取的每个点的处理能力。
Cerebras集成芯片级引擎(来源:Cerebras系统)
与需要数十个机架和专有InfiniBand进行群集的GPU群集不同，CS-1不需要广泛修改现有模型，用户只需在交换机中插入一条基于标准的100千兆以太网链路即可启动培训模型。CS-1有15个机架，大约26英寸高(66.04厘米)。安德鲁·费尔德曼说CS-1是“最快的人工智能计算机”。CS-1计算机的机器学习能力相当于数百台基于GPU的计算机，消耗数百千瓦。然而，CS-1仅消耗17千瓦，占标准机架能耗的三分之一。他将CS-1与谷歌的TPU计算集群进行了比较，强调谷歌的TPU2机器学习集群需要10个机架和超过100千瓦的功耗才能提供CS-1机箱三分之一的性能。费尔德曼说:“我们是一台由40万个专用人工智能处理器组成的人工智能机器。”CS-1由一个40万核、1万亿晶体管大小的处理器驱动集成芯片这可以将最初需要至少几周到几分钟甚至几秒钟的大规模神经网络训练任务减少。然而，Cerebras并不提供数据来衡量标准人工智能基准(如新的多层性能标准)的性能。相反，它通过让潜在客户在Cerebras机器上训练他们自己的神经网络模型来吸引他们。此外，Cerebras还发布了一些系统软件的细节， 电子元器件采购网 允许用户使用M1标准框架(如Pytorch和Tensorflow)来编写他们的机器学习模型。强大的图形编译器可以自动将这些模型转换成CS-1优化的可执行文件，而丰富的工具集可以实现直观的模型调试和性能分析。
图|Cerebras软件系统允许用户使用M1标准框架，如Pytorch和Tensorflow来编写他们的机器学习模型(来源:Cerebras系统)
这是怎么发生的？通过解决优化问题，确保所有层以大致相同的速度完成任务处理，并且与相邻层连续。这样，信息可以在网络中被解除阻塞。该软件可以在多台计算机上执行此优化问题。如果32 CS-1连接在一起，由这组计算机组成的大型计算机的性能可以提高大约32倍。费尔德曼说:“GPU集群不能达到同样的效果。你得到的不是一台大型计算机的计算能力，而是一堆小型机器所能达到的计算能力。”他认为CS-1和GPU集群形成鲜明对比。CS-1的第一个应用是预测癌症药物的反应，这是美国能源部和美国国家癌症研究所的联合项目。能源部人工智能和技术部副部长迪米特里·库涅佐夫(Dimitri Kusnezov)在一份声明中表示:“在能源部，我们认为公私合作是加快美国人工智能研究的重要组成部分。”“我们期待与Cerebras建立长期而富有成效的合作关系，这将有助于定义下一代人工智能技术，并改变能源部的运作、业务和使命。”也许这也是费尔德曼能够筹集上亿美元并雇佣大量员工的原因。
照片|阿尔贡国家实验室
氩实验室已经和Cerebras合作两年了。其首席计算官里克·史蒂文斯(Rick Stevens)在新闻发布会上表示:“通过部署CS-1，我们大大缩短了神经网络的训练时间，使我们的研究人员能够更有效地进行深入的学习研究，并在癌症、创伤性脑损伤以及当今和未来其他具有社会意义的领域取得重大进展。”阿尔贡实验室(Argonne Laboratory)是世界上最大的超级计算机站点之一，CS-1可以比现有人工智能加速器提高这个站点100到1000倍，预计到2021年达到极光的超级计算能力。一百万兆瓦计算机在一瞬间完成的计算量相当于地球上所有人每天连续计算四年。除了研究抗癌药物，该系统还将用于帮助理解黑洞及其引力波的碰撞行为。Theta超级计算机以前也做过类似的研究，在研究黑洞碰撞问题时，需要动员超级计算机配置的4392个节点中的1024个。每个节点包括64核处理器和16 GB高带宽封装内存(MCDRAM)、192 GB DDR4内存和128 GB固态硬盘。Cerebras的另一个客户劳伦斯·利弗莫尔国家实验室也是红杉超级计算机的大玩家，红杉超级计算机在世界上排名第三。CS-1也有望进一步增强其模拟能力。
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