想要提高芯片之間的通訊速度，應(yīng)該怎么做呢？傳統(tǒng)的思路是優(yōu)化芯片之間的通信接口。

谷歌發(fā)布了CloudTPU測試版，以及GoogleKubernetesEngine的GPU。比如谷歌云服務(wù)中心使用的AI芯片TPU，就專門在每塊芯片上都專門設(shè)計(jì)了4個(gè)用來做芯片之間通信的接口，但是這種思路有一個(gè)天花板，就是如今的接口技術(shù)，芯片之間的通信技術(shù)，達(dá)到每秒鐘幾百甚至上千GB，就已經(jīng)接近極限了，再要提升，技術(shù)上可能會(huì)非常困難，這里要額外提一句，每秒鐘幾百GB的速度，聽起來還是挺快的，但對于云計(jì)算中心而言，依然會(huì)成為制約整個(gè)系統(tǒng)運(yùn)算性能的關(guān)鍵因素，那還有什么別的辦法可以繼續(xù)提高數(shù)據(jù)傳輸速度呢？

這里就要說到Cerebras這家公司的“巨無霸”芯片了，它的思路就是把很多塊小芯片合在一起，做成一塊大芯片，這樣原來需要很多芯片之間相互通信的任務(wù)，就可以在芯片內(nèi)部進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸了。要知道，芯片在自己內(nèi)部傳輸數(shù)據(jù)的速度，是遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于芯片之間通信的速度的，這就如同，我們左腦跟右腦互相溝通的速度，肯定比我們跟別人溝通說話的速度要快，事實(shí)上，按照這家公司披露的數(shù)據(jù)，這塊芯片內(nèi)部通信網(wǎng)絡(luò)的速度，可以達(dá)到1000PB每秒，是目前最快的芯片之間的通信接口速度的10萬倍。如果未來超級計(jì)算機(jī)，都使用這種“巨無霸”芯片，那就能夠很好的解決芯片間通信速度。

這個(gè)制約運(yùn)算速度的瓶頸對整體性能的制約影響，那既然把計(jì)算芯片做大有那么多的好處，為什么以前就沒人做呢，事實(shí)上，不是沒人做，而是這件事太難了，還沒有人能做到，為什么這么說呢，問題的關(guān)鍵就在“可靠性”三個(gè)字上，眾所周知，所有的芯片都是在一塊圓形的硅片上，經(jīng)過非常精細(xì)的半導(dǎo)體工藝加工而成的，在加工的過程中，難免會(huì)有一些加工缺陷和誤差，導(dǎo)致硅片上局部失效。在過去，一片硅片上通常會(huì)切割出幾百塊小芯片，而這些局部工藝的誤差，頂多也就是影響其中一部分芯片，我們只需要把剩下的部分完好無損的挑出來，就可以到市場上銷售了。

看到這里你可能已經(jīng)明白了，既然加工過程中，難免會(huì)出現(xiàn)一些工藝缺陷，那一塊芯片的面積越大，上面出現(xiàn)缺陷的概率就越大。所以想要成功的把它制造出來的難度也就越高，像這次發(fā)布的“巨無霸”芯片，面積是過去芯片的50多倍，對于工藝可靠性的要求理論上也就提高了50多個(gè)量級，這么高的可靠性要求，在過去是很難做到的，這也就是，在過去很少有這種超大型芯片的原因。
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