英伟达愈发强势，AI芯片初创公司仍不服输

电子发烧友网报道（文/周凯扬）从最近英伟达公布的财报中就可以看出，AI应用的火热使其赚得盆满钵满，原本就在AI软硬件生态称王的英伟达，现今更是如日中天。而这样的处境也让不少AI芯片初创公司不好过，他们的产品有的还没落地，有的则难以与A100、H100这样的产品匹敌。这几年沉寂下去的AI芯片初创公司着实不少，但还是有的厂商敢于继续往这个市场里钻。

水平扩展性的限制

随着AI/ML的模型越来越大，甚至是以5年内翻4万倍的速度提升，要想在硬件上跟上软件进度已经越来越难了。可即便如此，从16nm到4nm，从低精度到脉动阵列，都给了我们巨大的优势去追随这些大模型。

但运行这些大模型终究不是靠单个芯片的力量，而是整个规模集群需要面临的问题，所以这就牵扯到了水平扩展性。工艺制程的提高带来了5倍的性能提升，芯片架构带来了14倍的性能提升，而水平扩展则要实现600倍的性能提升，才能满足未来的AI/ML计算要求。这也就是目前AI计算存在的问题，大模型往往需要更大的内存、更高的算力和更大的带宽，随着设备数量越多，这三大硬件要求的分配复杂程度就变得越来越高。

比如在GPU上就已经尝试了不少并行扩展方案，比如数据并行、流水线模型并行或张量模型并行等，但以上方案往往都会受到内存、带宽和参数量的限制，并没有单一通用的解决方案，大模型往往需要同时结合这三种方案，所以扩展效率不高。AI芯片公司Cerebras则想出了一个在大规模集群下提高水平扩展性的解决方案。

Cerebras的WSE

要说在AI芯片的初创公司里，走着独立无二路线的公司，Cerebras绝对能排得上名号。2019年，他们推出了WSE，一个晶圆大小的AI处理器，到了2021年，他们又推出了第二代的WSE-2，采用更先进的工艺将单个处理器的核心数推进至85万核。而这次Hot Chips上，他们则展示了用于对抗英伟达的解决方案。

WSE-2与GPU大小对比 / Cerebras

Cerebras选择了将内存和计算解耦的方案，利用内存扩展技术MemoryX，将模型权重存储在外部，然后将权重传输给WSE-2组成的CS-2系统，CS-2再将梯度传给外部存储。Cerebras还打造了一个互联方案SwarmX，用于连接多个CS-2系统，从而提高扩展性。

以Cerebras搭建的Andromeda超算为例，该超算由16个CS-2系统组成，拥有1350万个AI优化核心，稀疏算力高达1ExaFLOPs，稠密算力高达120PetaFLOPs。在这样强大的算力下，训练大模型只要几周的时间。而且在Cerebras不同规模的集群上，不同参数的大模型可以共享同样的代码，以同样的方式训练，省去了不少开发时间。

除了Andromeda以外，Cerebras也已经开始了下一个AI超算的部署，由64个CS-2系统组成的Condor Galaxy 1，该超算的算力将扩展至4ExaFLOPs的稀疏算力。而Condor Galaxy 1名字后的1，也意味着这仅仅是单个超算中心所用的系统而已，未来他们计划在2024年底之前扩展为9个超算中心，分布在美国各地，构建最大的分布式超算网络，总算力高达36ExaFLOPs，是英伟达Israel-1超算的9倍，是谷歌最大TPUv4集群的4倍。

写在最后

单从扩展性和性能的角度来看，Cerebras确实已经做到了一个新的高度。但对于购置这些GPU或AI芯片的云服务或互联网公司来说，GPU或许是一个更加通用的资源，在AI技术日新月异的当下，GPU总能凭借自己的软硬件生态快速找到自己的一席之地，并在高性能的王座上稳坐一段时间。这也就是AI爆款应用的市场导向决定的了，性能固然重要，但抢占先机才是最关键的一环。