美国塞雷布拉斯系统公司基于有史以来最大芯片制造的专用人工智能（AI）计算机CS—1，在一场具有5亿个变量的模拟计算中，击败了世界排名第69的超级计算机。这项研究成果近日在世界超级计算大会SC20上进行了展示。单晶圆规模的Cerebras CS-1可以解决一个大型的、稀疏的、结构化的线性方程系统。

单晶圆规模的Cerebras CS-1可以解决一个大型的、稀疏的、结构化的线性方程系统。

　　研究表明，CS—1在解决燃煤电厂的燃烧问题时，其速度要比其模拟的真实火焰更快。塞雷布拉斯及其合作伙伴美国国家能源技术中心称，CS—1的完成速度要快于当今任何基于CPU或GPU的超级计算机。

　　塞雷布拉斯首席执行官安德鲁·费尔德曼表示，天气预报、飞机机翼设计、核电站温度预测以及许多其他复杂的问题，都可以通过模拟“流体在空间中的运动随时间的推移”来解决。模拟计算将世界划分为一组多维数据集，对这些多维数据集中的流体运动进行建模，并确定多维数据集之间的交互作用。这些多维数据集可以有100万个甚至更多，可能需要50万个变量来描述正在发生的事情。

　　此类模拟问题的解决方案需要计算机系统具有许多处理器内核、非常接近内核的大量内存、连接内核和内存的巨大带宽，以及连接内核的带宽负载。同样地，这也是神经网络训练计算机所需要的。CS—1包含一块单芯片，其拥有40万个内核，18GB内存，每秒9PB的内存带宽和每秒100PB的内核间带宽。

　　美国国家能源技术中心的科学家使用CS-1和世界排名第69的超级计算机“焦耳”对燃煤电厂中的燃烧问题进行了模拟。“焦耳”超算具有84000个CPU内核，耗电量为450千瓦。相比之下，CS—1的功率约为20千瓦。模拟显示，“焦耳”在2.1毫秒内完成了计算，而CS-1用时仅为6微秒，将速度提高了200倍以上。

　　费尔德曼认为这一速度具有两重含义。其一，在此类流体力学问题的大型模拟计算上，当今没有CPU甚或GPU的组合可以击败CS—1。其二，由于模拟完成的速度比模拟的真实燃烧事件快，因此CS—1现在可以承担一项新任务，即在复杂机器的控制系统中发挥作用。

　　第一代CS—1使用台积电的16纳米工艺，目前正在研制的下一代CS—1将使用7纳米工艺，其内存为40GB，AI处理器内核数量将达85万个。