美國加州一家初創公司上周一(19日)推出有史以來最大的晶片Wafer Scale Engine(WSE)，其面積比蘋果公司的平板電腦iPad還大。現時晶片面積愈出愈小，以迎合流動產品市場，而這款晶片則反其道而行，因為其主要作用是應對人工智能(AI)所需的高速運算能力。美國科技傳媒《連線》形容它為承載着科技行業對AI希望的指標。
加州初創公司研發
擁40萬個核心
位於加州的Cerebras Systems推出的WSE擁有40萬個核心，其1.2萬億個晶體管較晶片商AMD推出的最新處理器擁有320億個晶體管，多36.5倍。其每邊長約220毫米，面積達46225平方毫米，較現時最大的輝達(Nvidia)圖形處理單元(GPU)大55.7倍。
WSE晶片是專門針對處理AI應用程式而設計的。業內專家認為，現時AI發展的主要限制就是訓練需要很長時間，縮短訓練時間就能解決AI進步的主要瓶頸。晶片愈大，就能愈快地處理資料，減少訓練時間，讓研究人員能夠使用更多數據來測試更多變項，以解決更多問題。
縮短內耗
訓練AI最多快現有1000倍
不過，要製作大型晶片，最大問題在於晶圓(Wafer)的缺陷。晶圓是指製作矽半導體電路所用的矽晶片，由於其形狀為圓形，故稱為晶圓。當蝕刻電路時，晶圓會產生一些無法修復的缺陷區域。
為了減少晶圓缺陷的影響，Cerebras建立冗餘電路(確保出問題時有備用電路)、繞過缺陷，保證40萬個核心能維持運作，而要製造這種強大晶片，亦要處理散熱問題。
Cerebras Systems行政總裁費爾德曼(Andrew Feldman)說，WSE每項設計都是為了優化AI工作的性能，同時只需很小的功耗和空間。WSE 提供更多內核做計算，更多內存靠近內核。由於這些大量的內核和內存位於單個晶片上，因此有效減少通訊延遲，令內核組以最高效率運行。他表示，WSE訓練AI系統的速度，可比現有硬件快100到1000倍。
Cerebras Systems創辦於2016年，現有團隊超過150人。50歲的費爾德曼是公司創辦人兼行政總裁，他曾是小型服務器公司SeaMicro的聯合創辦人兼行政總裁，在將SeaMicro以3.34億美元的價格賣給AMD後，在AMD做了兩年半副總裁。
自成立以來，Cerebras Systems一直行事十分低調，至今3輪融資籌集到1.12億美元，估值飈升至8.6億美元。
(金融時報)
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