這樣做還有另一個好處：每個晶片可以以極高的速度和最小的延遲相互通信 。甚至，制造商還可以用多晶圓堆疊的方式將兩個GPU放在一張卡上 。
但也存在問題 。晶圓被粘合在一起后，一榮俱榮、一損俱損 。哪怕只有一個壞了，另一個沒壞，也只能把兩個都丟棄掉 。因此，晶圓量產或成最大問題 。
而為了降低成本，臺積電只在具有高成品率的生產節(jié)點使用這項技術，比如，臺積電的16nm工藝 。
相較于CoWoS和WoW，SoIC更倚重CoW（Chip on Wafer）設計 。對于芯片業(yè)者來說，采用CoW設計的芯片，生產上會更加成熟，良率也可以提升 。
值得一提的是，SoIC能對小于等于10nm的制作過程進行晶圓級的鍵合 。鍵合技術無疑會大大提高臺積電在這方面的競爭力 。
練手怎么樣？
Bow是IPU-POD人工智能計算系統(tǒng)的核心，稱為 BOW PODs 。
它可以從16個BOW芯片擴展到1024個，提供高達358.4千億次的計算機運算速度，同時配合多達64個CPU處理器 。
新的Bow-2000 IPU Machine是Bow Pod系統(tǒng)的構建塊 。
它是基于與第二代IPU-M2000 machine同樣魯棒的系統(tǒng)架構，但是配備了四個強大的Bow IPU處理器，可提供1.4 PetaFLOPS的人工智能計算 。
這么厲害的芯片，還不趕快拿來練練手？
近年來，語言模型的參數(shù)量不斷刷新 。從驚艷四座的谷歌BERT，到OpenAI的GPT-3，再到微軟英偉達推出的威震天等等 。
都對訓練時所需的計算性能提出了更大要求 。
根據(jù)Graphcore公布的初始數(shù)據(jù)可以看出，這些模型在最新的硬件形態(tài)上都有很大的性能提升 。
MLPerf v1.1訓練結果
另外，在圖像方面，無論是典型的CNN網絡，還是近期比較熱門的Vision Transformer網絡，以及深層次的文本到圖片的網絡 。
與上一代產品相比，Bow IPU都有30%到40%的性能提升 。
對于最先進的計算機視覺模型EfficientNet，Bow Pod16能夠提供可比Nvidia DGX A100系統(tǒng)5倍以上的性能，而價格只有它的一半，總體擁有成本優(yōu)勢提升高達10倍 。
下一步，超級智能AI計算機
Graphcore今天還宣布了一件重大的事，正在開發(fā)一款超級智能AI計算機，要在2024年推出，售價1.2億美元 。
我們知道，大腦是一個極其復雜的計算設備，在一個生物神經網絡系統(tǒng)中擁有大約1000億個神經元和超過100萬億個參數(shù)，它提供的計算水平是任何芯片計算機都無法比擬的 。
而這款超級智能AI計算機Good將超越人類大腦的參數(shù)能力 。
Good計算機名字何來？是以計算機科學先驅 i.j. Jack Good 的名字命名 。
Jack Good在1965年的論文《關于第一臺超級智能機器的推測》中就描述了一種超越我們大腦能力的機器 。
未來，它可以進行超過10 Exa-Flops的人工智能浮點計算，最高可達4PB的存儲，帶寬超過10PB/秒 。
Graphcore的首席執(zhí)行官Graphcore表示，「當我們創(chuàng)建 Graphcore 的時候，我們腦海中一直有一個想法，那就是建造一臺超智能計算機，它將超越人腦的能力，這就是我們現(xiàn)在正在努力做的事情 ?！?/p>
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