东京大学内部芯片项目的名称译名是什么？

挑战硬件的物理极限总是一件有趣的事，Preferred Networks公司正在做的事着实震惊了很多人。Preferred Networks公司是从东京大学（Tokyo University）衍生出来的，它正在将几个大芯片植入一张PCIe卡中，以实现峰值性能和峰值功率。他们已经准备将超过10，000张芯片部署到一台定制的超级计算机中。

让我们从7225平方毫米的封装开始。这是典型的BGA封装，带有其他6457个引脚。封装内有四个基于TSMC 12FFC的硅芯片，每个硅芯片面积为756.7 mm2（32.2 mm x 23.5 mm），这意味着该处理器总计有3026.8 mm2的硅面积。这比高端计算GPU中使用的800 mm2的硅面积以及高端EPYC CPU中使用的1000 mm2以上的硅面积多太多了。这实在是一个令人难以置信的数字，特别是对于要插入PCIe卡的产品而言。

与相关的散热片一起，芯片位于32GiB某种形式的存储器所包围的PCB上。整个设备是一个深度学习加速器，旨在为性能和功率提供关键指标。在半精度（FP16）的524万亿次浮点运算性能下，该芯片还有一个500W的TDP，这意味着该芯片的目标达到了每瓦1.05 TFLOPs。在0.55 V时，这意味着芯片最高工作电流接近1000安培，因此需要自定义PCB设计，但仍可通过PCIe启用。该卡是扩展的PCIe设计，具有强制冷却功能（即使在服务器中也是如此），并将安装在7U机架式机箱中。每个服务器都是一个双插槽CPU，最多可包含四个卡，从而提供半精度DL计算的2 PetaFLOPs算力。通过卡上的散热，现在每张卡在服务器内部的最大功率为600W。

该芯片是MN-Core系列的一部分。Preferred Networks是一家专门制造有特定需求的私有超级计算机的公司。自2014年成立以来，该公司已投入1.3亿美元资金，其中近9700万美元来自丰田。从2017年起，Preferred Networks公司已经为东京大学建造了三台人工智能超级计算机，大部分使用P100和V100 NVIDIA加速器，最新的MN-2使用了1024个V100 SXM2部件，达到了128 PetaFLOPs。这款新芯片位于Preferred Networks最新的MN-3超级计算机的中心，将是第一个采用定制芯片的。

MN-3将在每台7U服务器上配置4个这样的芯片，使性能提高到2.1 PF。每个机架将有4台服务器，大约300个机架，4800个网核板。这将提供2.5 ExaFLOPs的总半精度峰值性能。Wikichip的David Schor估计总耗电量约为3.36兆瓦，比市场上其他系统的效率要高得多。MN-3预计将于2020年投入使用。

戴维（David）还对这种芯片的结构做了一些挖掘。从图片中，我们可以在芯片上清楚地看到单词‘ GRAPE-PFN2 ’，它代表GRAPE（东京大学内部芯片项目的名称）和PFN2（或首选网络）。东京大学在GRAPE旗下有许多定制的芯片项目：可以用于重力计算，多物体计算和分子动力学等。Preferred Networks团队的成员以前曾在GRAPE-DR物理协处理器上工作，包括Hiraki教授，这就是为什么超级计算中显示的架构图如此相似的原因。

每个芯片都包含两个管芯到管芯的互连，并与一些调度引擎，PCIe架构配合使用，计算在四个大的“二级块（L2Bs）”中进行。每个L2B有8个L1B和一个共享缓存，L1B内部有16个矩阵运算块（abs）和一个L1共享缓存。每个MAB有四个处理引擎（PEs）和一个矩阵运算单元（MAU），它似乎是为执行矩阵乘法和加法而构建的。一个裸片总共将具有512个MAB，其中包括2048个PE和512个MAU。因此，整个芯片将具有2048个MAB，8192个PE和2048个MAU。不断扩大规模，显然可以实现高性能数字。通常，所有这些单元都以16位工作，尽管结合PE意味着可以实现更高的精度。
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