Cerebras揭开芯片设计领域新革命
在过去的几年中，大量的处理器进入市场，其唯一目的是加速人工智能和机器学习工作负载。由于可能使用不同类型的机器学习算法，因此这些处理器通常专注于几个关键领域，但有一个局限性限制了它们，那就是您可以将处理器制造多大。
两年前，cerebras揭开了芯片设计领域的一场革命：他推出的处理器与您的头部一样大——在12英寸晶圆上使用的面积与矩形设计所允许的面积一样大。据介绍，这个基于16纳米工艺打造的芯片可同时专注于ai和hpc工作负载。
今天，该公司正在发布其基于台积电7nm的第二代产品，其内核数量增加了一倍以上，而所有产品的数量都增加了一倍以上。
第二代wse（wafer scale engine）
来自cerebras的新处理器是基于台积电（tsmc）的n7工艺打造的。这使得逻辑可以按比例缩小，并在一定程度上缩小了sram，现在新芯片上具有850，000个ai内核。
从下图我们可以看到，基本上，有关新芯片的所有内容都超过了2倍：
与最初的处理器（称为晶圆级引擎（wafer scale engine，wse-1））一样，新的wse-2在46225 mm 2的面积上集成了成千上万的ai核。在这个空间里，cerebras集成了2.6万亿个晶体管，构建了850000个ai内核。相比之下，市场上第二大ai cpu约为826 mm 2，具有0.054万亿个晶体管。cerebras还引用了1000倍的板载内存，带有40 gb的sram，而ampere a100则为40 mb。
核心与带有fmac数据路径的2d mesh连接。cerebras通过设计一种可以绕开任何制造缺陷的系统来实现100％的良率。
最初，cerebras拥有1.5％的额外核心来容纳缺陷，但由于台积电（tsmc）的工艺如此成熟，因此我们被告知这太多了。cerebras与wse的目标是提供一个通过创新专利设计的单一平台，该平台允许用于ai计算的更大处理器，但也已扩展到更广泛的hpc工作负载中。
建立在第一代wse之上
设计的关键是自定义的图形编译器，它采用pytorch或tensorflow并将每一层映射到芯片的物理部分，从而允许在数据流过时进行异步计算。拥有如此大的处理器意味着数据永远不必掉队，也不需要在内存中等待，不浪费功率，并且可以以流水线的方式连续地移至计算的下一个阶段。编译器和处理器的设计还考虑到了稀疏性，无论批处理大小如何都可以实现高利用率，或者可以使参数搜索算法同时运行。
cerebras的第一代wse作为cs-1的完整系统的一部分一起打包出售，该公司有数十个已部署并运行了已部署系统的客户，其中包括许多研究实验室，制药公司，生物技术研究，军事以及石油和天然气行业。天然气工业。劳伦斯·利弗莫尔（lawrence livermore）将一台cs-1与其23 pflop“拉森”超级计算机配对。匹兹堡超级计算机中心以500万美元的价格购买了两个系统，并将这些系统连接到他们的neocortex超级计算机上，以实现同步ai和增强的计算能力。
产品和合作伙伴
cerebras现在以15u盒的形式出售完整的cs-1系统，其中包含一个wse-1和12x100 gbe，十二个4 kw电源（6个冗余，峰值功率约23 kw），并且在某些机构中的部署与hpe的superdome flex配对。新的cs-2系统共享相同的配置，尽管内核数量增加了一倍以上，板载内存也增加了一倍，但功耗仍然相同。与其他平台相比，这些处理器在15u设计中垂直排列，以便在如此大的处理器上易于访问以及内置的液体冷却。还应该注意的是，这些前门是用单块铝加工而成的。
cerebras设计的独特性能够超越通常在制造过程中出现的物理制造限制，即标线限制。处理器的设计限制为芯片的最大尺寸，因为很难通过十字线连接两个区域。这是cerebras带到桌上的秘密的一部分，该公司仍然是唯一一家提供这种规模处理器的公司-cerebras开发并获得了用于制造这些大型芯片的相同专利仍在这里发挥作用，第二代wse将内置于cs-2系统中，其在连通性和视觉方面与cs-1相似。
相同的编译器和带有更新的软件包使已在第一个系统上试用ai工作负载的任何客户在部署它们时都可以使用第二个系统。cerebras一直在进行更高级别的实现，以通过添加三行代码并使用cerebras的图形编译器，使具有标准化tensorflow和pytorch模型的客户非常快速地同化其现有的gpu代码。然后，编译器将整个850，000个内核划分为每层的各个段，从而允许以流水线方式进行数据流而不会造成停顿。芯片还可以同时用于多个网络以进行参数搜索。
cerebras指出，拥有如此庞大的单芯片解决方案意味着跨100多个ai芯片的分布式训练方法的障碍现在已经远远地移开了，以至于在大多数情况下都不需要这种过多的复杂性–为此，我们看到了cs- 1部署到超级计算机的单个系统。
但是，cerebras指出，两个cs-2系统将在一个标准的42u机架中提供170万个ai内核，或者三个系统在一个更大的46u机架中提供255万个（假设一次有足够的功率！）来替换一打机架的替代计算硬件。
在hot chips 2020，该公司首席硬件架构师sean lie表示，cerebras对客户的主要好处之一是能够简化工作负载，以前需要使用gpu / tpu机架，而是可以以计算相关的方式在单个wse上运行。
作为一家公司，cerebras在多伦多，圣地亚哥，东京和旧金山拥有约300名员工。该公司首席执行官安德鲁·费尔德曼（andrew feldman）表示，作为一家公司，他们已经实现了盈利，已经部署了cs-1的客户很多，并且在启动商业系统时已经有更多的客户在远程试用cs-2。
除了ai之外，由于芯片的灵活性使流体动力学和其他计算仿真成为可能，因此cerebras在典型的商业高性能计算市场（例如，石油和天然气和基因组学）中引起了很多客户。cs-2的部署将于今年晚些时候在第三季度进行，价格已从2-3百万美元升至“几百万”美元。
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今天，该公司正在发布其基于台积电7nm的第二代产品，其内核数量增加了一倍以上，而所有产品的数量都增加了一倍以上。
第二代wse（wafer scale engine）
来自cerebras的新处理器是基于台积电（tsmc）的n7工艺打造的。这使得逻辑可以按比例缩小，并在一定程度上缩小了sram，现在新芯片上具有850，000个ai内核。
从下图我们可以看到，基本上，有关新芯片的所有内容都超过了2倍：
与最初的处理器（称为晶圆级引擎（wafer scale engine，wse-1））一样，新的wse-2在46225 mm 2的面积上集成了成千上万的ai核。在这个空间里，cerebras集成了2.6万亿个晶体管，构建了850000个ai内核。相比之下，市场上第二大ai cpu约为826 mm 2，具有0.054万亿个晶体管。cerebras还引用了1000倍的板载内存，带有40 gb的sram，而ampere a100则为40 mb。
核心与带有fmac数据路径的2d mesh连接。cerebras通过设计一种可以绕开任何制造缺陷的系统来实现100％的良率。
最初，cerebras拥有1.5％的额外核心来容纳缺陷，但由于台积电（tsmc）的工艺如此成熟，因此我们被告知这太多了。cerebras与wse的目标是提供一个通过创新专利设计的单一平台，该平台允许用于ai计算的更大处理器，但也已扩展到更广泛的hpc工作负载中。
建立在第一代wse之上
设计的关键是自定义的图形编译器，它采用pytorch或tensorflow并将每一层映射到芯片的物理部分，从而允许在数据流过时进行异步计算。拥有如此大的处理器意味着数据永远不必掉队，也不需要在内存中等待，不浪费功率，并且可以以流水线的方式连续地移至计算的下一个阶段。编译器和处理器的设计还考虑到了稀疏性，无论批处理大小如何都可以实现高利用率，或者可以使参数搜索算法同时运行。
cerebras的第一代wse作为cs-1的完整系统的一部分一起打包出售，该公司有数十个已部署并运行了已部署系统的客户，其中包括许多研究实验室，制药公司，生物技术研究，军事以及石油和天然气行业。天然气工业。劳伦斯·利弗莫尔（lawrence livermore）将一台cs-1与其23 pflop“拉森”超级计算机配对。匹兹堡超级计算机中心以500万美元的价格购买了两个系统，并将这些系统连接到他们的neocortex超级计算机上，以实现同步ai和增强的计算能力。
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cerebras现在以15u盒的形式出售完整的cs-1系统，其中包含一个wse-1和12x100 gbe，十二个4 kw电源（6个冗余，峰值功率约23 kw），并且在某些机构中的部署与hpe的superdome flex配对。新的cs-2系统共享相同的配置，尽管内核数量增加了一倍以上，板载内存也增加了一倍，但功耗仍然相同。与其他平台相比，这些处理器在15u设计中垂直排列，以便在如此大的处理器上易于访问以及内置的液体冷却。还应该注意的是，这些前门是用单块铝加工而成的。
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相同的编译器和带有更新的软件包使已在第一个系统上试用ai工作负载的任何客户在部署它们时都可以使用第二个系统。cerebras一直在进行更高级别的实现，以通过添加三行代码并使用cerebras的图形编译器，使具有标准化tensorflow和pytorch模型的客户非常快速地同化其现有的gpu代码。然后，编译器将整个850，000个内核划分为每层的各个段，从而允许以流水线方式进行数据流而不会造成停顿。芯片还可以同时用于多个网络以进行参数搜索。
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