AI在計算機算法上爭先恐後地角逐著，但都面對同一個瓶頸：培訓模型需要極長時間。谷歌，Facebook，OpenAI，騰訊，百度等許多其他科技巨頭都認為，如今人工智能的基本限制是訓練模型需要很長時間。因此，縮短訓練時間等於消除整個行業進步的主要瓶頸。
而就在昨日（當地時間2019年11月19日），美國科羅拉多計算機展覽會SC19上，Cerebras Systems推出現有最快的人工智能計算機系統CS-1，並宣佈多學科科學和工程研究中心Argonne是第一個部署Cerebras CS-1系統的國家實驗室。 CS-1的性能有多強大呢？對比谷歌的TPU v3，CS-1功耗是它的五分之一，體積卻只有它的三十分之一，而速度是整個TPU v3的三倍。
圖丨來自Argonne國家實驗室
Cerebras與WSE
Cerebras Systems是一家初創僅3年的致力於加速人工智能計算的硅谷芯片公司，團隊由頂尖計算機架構師、計算機科學家和深度學習研究人員組成，目標是構建一種新的計算機系統，可以將人工智能加速到超越現有技術數量級水準。當外界不斷追求芯片小型化、低功耗時，這顆芯片企業反其道而行之，採取了一種新穎的方法，把所有的數據保存在一個巨大的芯片上，讓系統就可以更快地運行，該公司於今年8月推出了有史以來製造的最大的芯片-晶圓規模引擎(WSE)。WSE將邏輯運算、通訊和存儲器集成到單個硅片上，是一種專門用於深度學習的芯片。它創下了4項世界紀錄：晶體管數量最多（1.2萬億個晶體管）、芯片面積最大（46,225平方毫米）、片上緩存最大（18千兆字節）、運算核心最多（40萬個）。
在Cerebras WSE介紹的白皮書中，有這麼一句話——“通過加速人工智能計算，WSE清除了阻礙人工智能進步的最大障礙——時間。將訓練時間從幾個月縮減為幾分鐘，從幾周減少到幾秒。讓深度學習實踐者能更快地驗證自己的假設，從而不用去擔心一些體系機構導致無法測試或者太大風險。WSE降低了好奇心的成本，加速了人工智能新思想和新技術的到來。”
Cerebras公司創始人兼首席執行官安德魯·費爾德曼（Fieldman）表示：“Cerebras WSE”專為人工智能設計而設計，其中包含了不少基礎創新，解決了限制芯片尺寸的長達數十年的技術挑戰，如芯片良率、功率傳送、封裝等，推動了最先進技術的發展。每個架構決策都是為了優化AI工作性能。結果是，Cerebras WSE根據工作量提供了數百或數千倍的現有解決方案的性能，只需很小的功耗和空間。”
僅有優異的處理器性能還遠不足夠。像WSE這樣的高級處理器必須與專用的軟件相結合才能實現破紀錄的性能。因此，Cerebras專門為這一巨型芯片開發了CS-1內置系統和軟件平臺，各方面都為加速人工智能計算而專門設計。通過CS-1和配套的系統軟件， AI需要幾個月才能完成的工作現在可以在幾分鐘內完成，而需要幾個星期完成的工作可以在幾秒鐘內迅速完成。
圖丨Cerebras CS-1，圖片來源：Cerebras
CS-1是一個“完整解決方案”產品，旨在添加到數據中心以處理AI工作流程。它包括WSE（即實際處理核心)、運行處理器和將處理器集成到數據中心所需的所有冷卻、網絡、存儲和其他設備。它有26.25英寸高(15個機架單元)，包括400，000個處理核心、18 GB的片上內存、每秒9 PB的片上內存帶寬、12 GB的以太網連接、用於將數據移入和移出CS-1系統，並且僅消耗20千瓦的電力。Feldman把CS-1電腦形容為容納WSE賽車引擎的賽車底盤。他稱，CS-1比佔據多個機架的大型競爭系統更強大，同時由於巧妙的熱提取系統，消耗的電力也更少。巨大的大腦芯片後面有一塊銅色的塊，稱為冷板，它將熱量從芯片中傳導出去。那個冷盤是通過流過該盤的冷水管道冷卻的。CS-1不僅從根本上減少了訓練時間，而且還為降低延遲設立了新的標杆。對於深度神經網絡，單一圖像的分類可以在微秒內完成，比其他解決方案快幾千倍。
CS-1側面圖，可見冷水管道。圖片來源： Cerebras
“這是一臺由40萬個專用人工智能處理器組成的人工智能系統。”Feldman說。
利用Cerebras CS-1解決深度學習計算和科學問題
CS-1使人工智能從業者能夠回答更多的問題，並在更少的時間內探索更多的想法。CS-1為AI計算提供了創紀錄的性能和規模，其跨國家實驗室的部署使世界上最大的超級計算機站點能夠實現現有AI加速器從100到1000倍的改進。通過將超級計算能力與CS-1的AI處理能力相結合，Argonne現在可以加快深度學習模型的研究和開發，以解決現有系統無法解決的科學問題。早在2個月前（2019年9月17日），Cerebras Systems已經與美國能源部(DOE)簽署了合作協議，以推進其實驗室進行基礎科學、應用科學和應用醫學的大規模深度學習實驗。
Argonne實驗室的計算、環境和生命科學副實驗室主任Rick Stevens表示：“我們與Cerebras合作已有兩年多了，我們非常高興將新的AI系統引入Argonne。通過部署CS-1，我們極大地縮短了神經網絡的訓練時間，使我們的研究人員能夠大大提高工作效率，從而在癌症、顱腦外傷以及當今社會重要的許多其他領域的深度學習研究中取得重大進展。”
人工智能正在低調但逐漸滲透式地觸及我們生活的各個方面。從推薦音樂或衣服、為你的信用卡保駕護航、協助你導航，人工智能已經無所不在。在科學和健康領域，人工智能正被用於幫助研究人員更好地理解從分子動力學到宇宙學的廣泛主題，並幫助醫生更好地診斷和治療疾病。
Fieldman說：“我們很自豪能夠與Argonne國家實驗室合作，並利用CS-1的巨大計算能力來幫助解決世界上的許多科學問題。在Argonne，Cerebras CS-1正被用於更好地理解從癌症藥物相互作用到黑洞性質的一切。看到領先的研究人員使用CS-1解決醫療保健和基礎科學中的問題是非常有意義的，這也是我們發明技術的原因。”
CS-1有望攻克癌症難題
Argonne部署CS-1的第一個應用領域是癌症藥物反應預測，該項目是美國能源部和美國國家癌症研究所合作的一部分，旨在利用先進的計算和人工智能解決癌症研究中的重大挑戰。Cerebras CS-1的加入支持擴展Argonne在高級計算領域的主要計劃，該計劃還利用了預計在2021年實現的Aurora exascale系統的人工智能能力。
在Argonne實驗室，計算機儀表盤顯示人工智能正在工作。在各種大小的矩形中，就像一幅紅色的蒙德里安油畫，數字熱圖描繪了神經網絡在思考藥物時的活動。在幾個小時的工作結束時，神經網絡將對各種藥物和腫瘤細胞之間的相關性進行評估，這可能會在某一天產生癌症的新療法。
大多數藥物研究都在尋找一小部分已知藥物和一系列細胞之間的相關性，以確定該藥物是否會減緩腫瘤生長。Argonne負責計算、環境和生命科學的副實驗室主任Stevens和他的團隊可以模擬所有藥物分子，以尋找他們從未想過檢查的疾病相關性。科學家們希望所揭示的是他們還未能預料到的聯繫。這使人工智能進入了一個未知的時代。
Argonne部署CS-1是DOE和Cerebras系統之間多實驗室合作的第一部分。Cerebras還與美國能源部的勞倫斯·利弗莫爾國家實驗室合作，加快其人工智能計劃，並利用CS-1的機器學習能力進一步增強其模擬實力。
能源部負責人工智能與技術的副副部長Dimitri Kusnezov博士說：“在能源部，我們認為公私合作是加快美國人工智能研究的重要組成部分，我們期待著與Cerebras的長期和富有成效的合作伙伴關係，這將有助於定義下一代人工智能技術，並改變能源部的運營、業務和任務格局。”
對Feldman來說，這一切都證明了“讓事情變得更快可以讓你做以前做不到的事情，突然之間你得到了你以前沒有獲得的洞察力。”他把這個比喻為發電機的興起和工廠的電氣化。一百年前，發電機只是改進了現有的東西，如皮帶驅動的機器。幾十年過去了，由於發電機的緣故，工廠完全圍繞自動化過程控制進行了重組。製造業的性質發生了變化。”
該公司的下一個階段是實現規模化，並確保其芯片的穩定交付。該公司將芯片封裝為一個完整的系統“設備”，其中還包括其專有的冷卻技術。
CS-1可能會加速AI研究的速度，在諸如疾病研究的實驗方式上帶來變革，以及AI涉及的其他各個領域的轉變，不過其對人類生活帶來的影響目前很難評估。
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