如何提高芯片之间的通讯速度？

想要提高芯片之间的通讯速度，应该怎么做呢？传统的思路是优化芯片之间的通信接口。

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谷歌发布了Cloud TPU测试版，以及Google Kubernetes Engine的GPU。比如谷歌云服务中心使用的AI芯片TPU，就专门在每块芯片上都专门设计了4个用来做芯片之间通信的接口，

但是这种思路有一个天花板，就是如今的接口技术，芯片之间的通信技术，达到每秒钟几百甚至上千GB，就已经接近极限了，再要提升，技术上可能会非常困难，这里要额外提一句，每秒钟几百GB的速度，听起来还是挺快的，但对于云计算中心而言，依然会成为制约整个系统运算性能的关键因素，那还有什么别的办法可以继续提高数据传输速度呢？

这里就要说到Cerebras这家公司的“巨无霸”芯片了，它的思路就是把很多块小芯片合在一起，做成一块大芯片，这样原来需要很多芯片之间相互通信的任务，就可以在芯片内部进行数据传输了。

要知道，芯片在自己内部传输数据的速度，是远远高于芯片之间通信的速度的，这就如同，我们左脑跟右脑互相沟通的速度，肯定比我们跟别人沟通说话的速度要快。

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事实上，按照这家公司披露的数据，这块芯片内部通信网络的速度，可以达到1000PB每秒，是目前最快的芯片之间的通信接口速度的10万倍。如果未来超级计算机，都使用这种“巨无霸”芯片，那就能够很好的解决芯片间通信速度。

这个制约运算速度的瓶颈对整体性能的制约影响，那既然把计算芯片做大有那么多的好处，为什么以前就没人做呢，事实上，不是没人做，而是这件事太难了，还没有人能做到，为什么这么说呢？

问题的关键就在“可靠性”三个字上，众所周知，所有的芯片都是在一块圆形的硅片上，经过非常精细的半导体工艺加工而成的，在加工的过程中，难免会有一些加工缺陷和误差，导致硅片上局部失效。

在过去，一片硅片上通常会切割出几百块小芯片，而这些局部工艺的误差，顶多也就是影响其中一部分芯片，我们只需要把剩下的部分完好无损的挑出来，就可以到市场上销售了。

看到这里你可能已经明白了，既然加工过程中，难免会出现一些工艺缺陷，那一块芯片的面积越大，上面出现缺陷的概率就越大。

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所以想要成功的把它制造出来的难度也就越高，像这次发布的“巨无霸”芯片，面积是过去芯片的50多倍，对于工艺可靠性的要求理论上也就提高了50多个量级，这么高的可靠性要求，在过去是很难做到的，这也就是，在过去很少有这种超大型芯片的原因。

看到这里，大家就会知道提高芯片之间通讯速度的一些可行性方法，通过对芯片的结构进行可靠性优化，比如，在芯片内部设计一些冗余和备份的结构，让硅片上即使出现一些加工缺陷，也不会影响芯片整体的正常使用。这就体现了“可靠性”的重要性。

文章由巢影字幕组译制