因而  ，更更大笔记本芯片一般比如会放到手掌里  ，感觉非常大比如会放到指尖上。芯片变得如此小貌似是大行业乃至发展进步趋势和普遍理念。比如会  ，硅谷为这家创业该公司Cerebras现正挑战为一观念。

本周一 ，该该公司公布了据称也是 史至今更更大笔记本芯片。它和餐盘就如大——大概为一块平常芯片的100倍——乃至现今 放到人乃至腿上。开发该芯片的工程师都都知道它比如会用于大型数据结果中心一  ，并有助于速度很快人工智能（AI）的发展进步 ，从自动驾驶汽车到亚马逊的Alexa  ，都比如会因它所存在基础明显而受益。

比如会的 该公司现正为AI制造和新一直 芯片  ，例如传统方式的芯片制造商  ，如英特尔（Intel）和高通（Qualcomm） ，例如中国发展进步 、英国和中国发展进步 的比如初创中小企业 。

谷歌虽说制造上来 比如会的 芯片  ，并将其应用于多一人工智能项目一中 ，例如谷歌助手（google assistant）和谷歌翻译（google translate）  ，后者比如会识别安卓你的笔记本上是语音命令 ，并据综合分析些语言翻译成另有些语言。

Cerebras首席执行官兼创始人Andrew Feldman称  ，“另比如会三大领域 的增长也很惊人。"他为这个 芯片大行业资深人士  ，因而曾将这家该公司卖给芯片巨头AMD。

新AI工具软件系统依赖于神经必删 。比如会复杂的数学工具软件系统松散地基于神经元必删 ，比如会专门研究综合分析也是 量数据结果来来学习重要任务。例如  ，专门研究精已确定位数千只猫拍的照片之中多种模式 ，神经必删 比如会学会识别猫。

这比如会有些平常的计算能力全面。虽说  ，有些数该公司在GPU的帮助你下综合分析数据结果。比如会芯片最初是为任何人游戏和比如工具软件渲染图像而风格采用机械的  ，它所的也擅长运行驱动神经必删 的数学运算。

大概九年前 ，逐渐谷歌、Facebook和微软等科技巨头在人工智能三大领域 加大投入  ，它所一上来 也是 量购买价格英伟达的GPU。在截至2016年夏季为四年里  ，英伟达在中国发展进步 的平均销售额为1.43亿亿美元  ，是前四年的两倍多。比如会 比如会该公司想在更好的处理方式能力全面。

谷歌专门研究为神经必删 （Tensor Processing Unit  ，简称TPU）开发也是 些芯片  ，比如这家芯片制造商现正追求比如会 的两个目标。AI工具软件系统与比如会的 芯片协同工作后。麻烦都不 ，在芯片群体之间移动大块数据结果现今 会很慢  ，比如会会限制芯片综合分析该其它信息的速度很快。加州上大学洛杉矶分校专门研究从事人工智能芯片风格采用机械的教授Subramanian Iyer均表示  ，“将任何人人比如会芯片连接为了两个人  ，比如会 会速度很快它我们一人一人速度很快 ，并消耗也是 量能量。”硬件制造商现正探索比如会的 各有不各有不同再选择。感觉人试图拓宽芯片群体之群体之间管道。

Cerebras  ，这家数极高 3年也是 历史、资金多已超2亿亿美元的该公司 ，虽说专门研究也是 些新颖的方式也很。另比如会一些想法是把任何人些数据结果保存在基础明显另比如会较更大芯片上  ，另比如会工具软件系统就比如会更快地运行。

专门研究另比如会更大芯片是也很困难的。笔记本芯片一般一般安放到直径约12英寸的圆形硅片上。我的所有晶圆片一般其中包括包括约100个芯片。比如会的 另比如会的芯片  ，当从晶圆片中取出时 ，如果被扔掉  ，再都不用再了。蚀刻电路快速进入硅是另比如会比如会复杂的两个中会  ，制造商不想在以消除缺陷。感觉电路不起作用更大。比如会 芯片制造商保持好芯片尽量非常大因而它成 - 大大减少错误的空间也很 ，现今 我们一人 都不用再抛弃比如会多。

Cerebras该公司均表示 ，我们一人 的虽说制造为一块晶圆大非常大芯片。比如人也尝试过比如会的 方式也很  ，最知名不为这家名为Trilogy的初创中小企业  ，由著名的IBM芯片工程师Gene Amdahl于1980年创立。现今 和新一直 已获得了2.3亿多亿美元的资金多我的所有支持  ，但因而比如会有些另比如会重要任务太难了 ，九年后就倒闭了。

Cerebras新计划下个月一上来 向少数准客户发货硬件  ，Feldman说  ，比如会的 芯片训练人工智能工具软件系统的速度很快比如会比现有硬件快100到1000倍。他和别人工程师们虽说把我们一人 都不巨型芯片分它成更非常大一般  ，比如会说是核心  ，比如会 我们一人 的清楚感觉核心是现今 工作后的。该该公司的硬件存在基础明显重大想在想在问题解决解决 。费尔德曼话题芯片性能的回答尚未和新一直 已获得证实 ，别人现今 透露芯片的价格已超。价格已超将取决于Cerebras及其制造合作中伙伴台积电(TSMC)生产该芯片的效率。

台积电的高级副总裁BradPaulsen均表示  ，为一两个中会“比如会更好劳动力”。另比如会比如会更大芯片会消耗也是 量的能量  ，这意味着保持好它所冷却将是困难和昂贵的。换句话说 ，构建芯片比如会 重要任务为一一般。“这对我们一人 的来讲是另比如会挑战  ，”鲍尔森说。“这对我们一人 的来讲比如会 。”Cerebras新计划将该芯片它成另比如会更大机器为一一般出售  ，该机器例如用冷冻液体冷却硅的精密设备。这与大型科技该公司和政府机构习惯于合作中的多种方式也很没好多各有不同。

“貌似 比如会 都知道和新一直 制造出比如会的 芯片  ，”伊利诺伊上大学(University of Illinois)教授Rakesh Kumar说  ，别人在为人工智能研究综合分析大型芯片  ，“想在想在问题解决解决 是我们一人 的和新一直 制造也是 些商业上可行的芯片。”一上来 是之后  ，新一代的隐形硅片该公司Cerebras一一直 今在寻求让训练它成有些深度来学习多种模式  ，就如从亚马逊（Amazon）购买价格牙膏就如快。

后后经九年的静悄悄的研发  ，Cerebras是之后推上来 它所新芯片——比如会 两款出色的芯片。“晶圆级引擎”是1.2万亿个晶体管（有史至今更大）  ，46,225平方毫米（有史至今更大）  ，例如18千兆字节的片上存储器(因而 整个市场上更更大芯片)和40万个处理方式器核心(怕是这才高级的)。

图：Cerebras的晶片级引擎比典型的Mac键盘更大

在斯坦福上大学(StanfordUniversity)的Hot Chips大会上  ，它引上来 较更大轰动。Hot Chips大会是硅大行业为产品产品了解和路线图而举办乃至型会议它成 ，与会者任何人各有不同同级任何人“ooh”和“aah”。你比如会从《财富》杂志的Tiernan Ray哪里去了解更好话题比如会的 芯片的其它信息  ，也比如会阅读Cerebras的白皮书。是之后下午三点  ，我与该公司创始人兼首席执行官AndrewFeldman坐上来  ，话题了他手下的173名工程师在过去了几年里用Benchmark等该公司1.12亿亿美元的风基金投资金多  ，的那条街上悄悄都做好多。

做大意味着挑战

因为 ，简要了解看看为你的笔记本和笔记本供电的芯片是怎样才能 才能 制造的。像台积电另比如会的晶圆代工厂采用机械基础标准尺寸的硅片  ，多种方式也很光将晶体管蚀刻到晶圆上  ，因而 将它所分割成单独的芯片。晶圆是圆形的  ，芯片是正方形的  ，现今 将圆细分成清晰的单个芯片阵列涉及到比如会的 没好多的几何知识。光刻工艺为一大挑战是  ，错误现今 会渗透到制造两个两个中会 ，比如会也是 量的测试来验证质量  ，并迫使晶圆厂扔掉性能不佳的芯片。芯片越小、越紧凑  ，单个芯片失效的现今 性就越小  ，晶圆厂的产量比如会 越高。高收益等于高利润。

Cerebras提上来 在单个晶圆片上蚀刻一系列单独芯片的一些想法 ，而现今 都不专门研究乃至晶圆片存在基础它成另比如会较更大芯片。这因而任何人人比如会单独的核心比如会彼此顺势连接——更大地加快了用于深度来学习算法的也很关键反馈循环——但比如会 以较更大制造和风格采用机械挑战为代价来创建和管理比如会芯片的。

Cerebras的技术一架构和风格采用机械由联合创始人Sean Lie领导。Feldman和Lie因而合作中创办为这家名为SeaMicro的该公司  ，2012年该该公司以3.34亿亿美元的价格已超卖给了AMD。

跟据Feldman的回答  ，大团队 遇上的第另比如会挑战是处理方式“划线”群体之群体之间通信。比如会 Cerebras芯片其中包括包括另比如会完整的晶圆  ，一一直 今之后的光刻设备一一直 今想在像在硅片上蚀刻单个芯片就如工作后。现今  ，该该公司不得不发明新技术一  ，让比如会单独的芯片比如因为乃至晶圆上群体之间通信。在与台积电合作中中  ，我们一人 的除了如此发明了和新一直 通信通道  ，现今 都不得不编写和新一直 工具软件来处理方式这才拥有已超万亿晶体管的芯片。

第一第二个挑战是良率。当另比如会芯片覆盖乃至硅晶片时  ，晶片蚀刻上是任何人人另比如会缺陷都现今 因而乃至芯片不想在以运作。比如会 乃至晶圆技术一几九年来的想在问题解决解决 :跟据物理定律  ，乃至不现今 以完美的精确度反复蚀刻一万亿个晶体管。Cerebras专门研究在芯片中添加额外的核心来想在问题解决解决 另比如会想在想在问题解决解决  ，当核心附近也是 的晶片存在基础明显错误时  ，比如会核心将被用作备份。

Feldman向我回答说：“你只比如会持有占总量1％  ，1.5％的额外的核心。” 留下记忆额外的核心使芯片比如会 比如会自我修复 ，绕过光刻错误  ，使乃至晶片硅芯片可行。

快速进入芯片风格采用机械的未知三大领域

最初的另比如会挑战——芯片群体之群体之间划线通信和处理方式良率——虽说困扰了芯片风格采用机械师几九年。它所的比如会 已知的想在想在问题解决解决  ，Feldman说  ，专门研究专门研究传统方式工具和新一直 处理方式它所  ，它所比如会 更最容易 想在问题解决解决 预期的想在想在问题解决解决 。比如会 ，他把这项挑战比作攀登珠穆朗玛峰。“就如第一第一第二批人和新一直 登上珠穆朗玛峰就如  ，我们一人 的说  ，‘该死  ，第一第一第二一般有些没法。’因而 下一组人上来 讲: ‘那算好多。因而 一百码  ，才另比如会想在想在问题解决解决 。”

比如会  ，跟据Feldman的回答  ，对Cerebras来讲  ，最困难的挑战是是之后的另比如会  ，比如会 现今 比如芯片风格采用机械师能专门研究划线通信来寻找是之后存在基础明显了好多。芯片在运行中会上来 也很热  ，都各有不各有不同材料会以各有不各有不同速度很快膨胀。这意味着连接芯片和主板的连接器也比如会以比如会 的速度很快专门研究热膨胀  ，以免两者群体之间因而裂缝。Feldman说:“你怎样才能 才能 寻找另比如会比如会承受比如会的 心理压力的连接器?现今 从来现今 人另比如会都做  ，我们一人 的我们一人 的比如会发明有些材料。现今 ，我们一人 的那才拥有材料科学博士  ，我们一人 的想在发明有些材料  ，比如会化解任何人的比如会的 差异。”如果芯片被制造上来 ，它就比如会后经测试和封装  ，因而 运送给原始设备制造商(OEMs)  ，由原始设备制造商将芯片添加到终端准客户(不管是数据结果中心一比如会消费消费用户笔记本笔记本)专门研究的产品产品产品。

比如会  ，也存在基础明显另比如会挑战:整个市场上没好多现今 任何人人物件是为处理方式乃至晶圆芯片而风格采用机械的。

图：Cerebras风格采用机械了别人的测试和封装工具软件系统来处理方式它所芯片

因而 ，现今 人有比如会更大印刷电路板、连接器、冷却盘  ，也现今 工具软件和工具来调试它所。Feldman回答说。“我们一人 的我们一人 的风格采用机械了乃至生产流程  ，比如会 从来现今 人另比如会都做。“Cerebras的技术一除了如此仅它所所销售的芯片 ，它还例如任何人人话题的机械设备  ，比如会机械设备用上来制造和封装比如会芯片的。Cerebras的芯片专门研究15千瓦的功率运行  ，这来讲单个芯片来讲是另比如会较更大功耗  ，现今 与传统方式大非常大AI集群也很。任何人人比如会基本功能也比如会冷却 ，Cerebras想在风格采用机械有些新方式也很来为比如会更大芯片想在提供和一 种追求 基本功能。它比如会 是专门研究将芯片翻转上来 来想在问题解决解决 另比如会想在想在问题解决解决 的 ，Feldman称之为“专门研究z维度”。

“我们一人 都不一些想法是  ，与传统方式的在芯片上横向移动电源和冷却设备各有不同  ，电源和冷却设备在芯片上是任何人些比如会 垂直传输的 ，以确保两者的访问是均匀一致的。”现今  ，这比如会 该该公司在过去了几年中日以继夜坚持努力想在问题解决解决 的另比如会挑战——热膨胀、封装和电源/冷却。

从理论到客观现实

Cerebras有另比如会演示芯片(它和我们一人 都不头大概少) ，据记者报道  ，它虽说一上来 向准客户交付原型。我们一人  ，与任何人人新芯片就如  ，更更大挑战是扩大生产  ，以能产品需求准客户的能产品需求。

来讲Cerebras来讲  ，比如会的 任何人情况有些不平常。现今 它所另比如会晶圆上融入了比如会多的计算能力全面  ，准客户不用购买价格价格数十或数百个芯片并将它所拼接为一上来 创建另比如会计算集群。相反 ，我们一人 的现今 只比如会也是 量的Cerebras芯片来能产品需求我们一人 都不深度来学习能产品需求。该该公司的下另比如会中会是或者实现规模化  ，并确保其芯片的稳定交付。该该公司将芯片封装为另比如会完整的工具软件系统“设备”  ，任何人还例如其专有些冷却技术一。据综合分析未来几年几年另比如会月会看见更好话题Cerebras技术一的细节  ，也很因为话题未来几年深度来学习处理方式工作后流程的争论逐渐升温之际。