以造出世界上最大加速器芯片 CS-2 Wafer Scale Engine 闻名的公司 Cerebras 昨日宣布他们已经在利用“巨芯”进行人工智能训练上走出了重要的一步。该公司训练出了单芯片上全世界最大的 NLP（自然语言处理）AI 模型。
该模型具有 20 亿个参数，基于 CS-2 芯片进行训练。这块全世界最大的加速器芯片采用 7nm 制程工艺，由一整块方形的晶圆刻蚀而成。它的大小数百倍于主流芯片，具有 15KW 的功率。它集成了 2.6 万亿个 7nm 晶体管，封装了 850000 个内核和 40GB 内存。
▲ 图 1 CS-2 Wafer Scale Engine 芯片
单芯片训练 AI 大模型新纪录
NLP 模型的开发是人工智能中的一个重要领域。利用 NLP 模型，人工智能可以“理解”文字含义，并进行相应的动作。OpenAI 的 DALL.E 模型就是一个典型的 NLP 模型。这个模型可以将使用者的输入的文字信息转化为图片输出。
比如当使用者输入“牛油果形状的扶手椅”后，AI 就会自动生成若干与这句话对应的图像。
▲ 图：AI 接收信息后生成的“牛油果形状扶手椅”图片
不止于此，该模型还能够使 AI 理解物种、几何、历史时代等复杂的知识。
但要实现这一切并不容易，NLP 模型的传统开发具有极高的算力成本和技术门槛。
实际上，如果只讨论数字，Cerebras 开发的这一模型 20 亿的参数量在同行的衬托下，显得有些平平无奇。
前面提到的 DALL.E 模型具有 120 亿个参数，而目前最大的模型是 DeepMind 于去年年底推出的 Gopher，具有 2800 亿个参数。
但除去惊人的数字外，Cerebras 开发的 NLP 还有一个巨大的突破：它降低了 NLP 模型的开发难度。
「巨芯」如何打败 GPU？
按照传统流程，开发 NLP 模型需要开发者将巨大的 NLP 模型切分若干个功能部分，并将他们的工作负载分散到成百上千个图形处理单元上。
数以千百计的图形处理单元对厂商来说意味着巨大的成本。
技术上的困难也同样使厂商们痛苦不堪。
切分模型是一个定制的问题，每个神经网络、每个 GPU 的规格、以及将他们连接（或互联）在一起的网络都是独一无二的，并且不能跨系统移植。
厂商必须在第一次训练前将这些因素统统考虑清楚。
这项工作极其复杂，有时候甚至需要几个月的时间才能完成。
Cerebras 表示这是 NLP 模型训练中“最痛苦的方面之一”。只有极少数公司拥有开发 NLP 所必要的资源和专业知识。对于人工智能行业中的其他公司而言，NLP 的训练则太昂贵、太耗时且无法使用。
但如果单个芯片就能够支持 20 亿个参数的模型，就意味着不需要使用海量的 GPU 分散训练模型的工作量。这可以为厂商节省数千个 GPU 的训练成本和相关的硬件、扩展要求。同时这也使厂商不必经历切分模型并将其工作负载分配给数千个 GPU 的痛苦。
Cerebras 也并未仅仅执拗于数字，评价一个模型的好坏，参数的数量并不是唯一标准。
比起希望诞生于“巨芯”上的模型“努力”，Cerebras 更希望的是模型“聪明”。
之所以 Cerebras 能够在参数量上取得爆炸式增长，是因为利用了权重流技术。这项技术可以将计算和内存的占用量解耦，并允许将内存扩展到足以存储 AI 工作负载中增加的任何数量的参数。
由于这项突破，设置模型的时间从几个月减少到了几分钟。并且开发者在 GPT-J 和 GPT-Neo 等型号之间“只需几次按键”就可以完成切换。这让 NLP 的开发变得更加简单。
这使得 NLP 领域出现了新的变化。
正如 Intersect360 Research 首席研究官 Dan Olds 对 Cerebras 取得成就的评价：“Cerebras 能够以具有成本效益、易于访问的方式将大型语言模型带给大众，这为人工智能开辟了一个激动人心的新时代。”