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AI大模型的热潮不断，预计未来十年，AGI时代即将到来。但目前支撑AI发展的GPU和AI专用芯片，都存在各种各样的问题。
那么，在分析这些问题的基础上，我们能不能针对这些问题进行优化，重新定义一款能够支持未来十年AGI大模型的、足够灵活通用的、效率极高性能数量级提升的、单位算力成本非常低廉的、新的AI处理器类型？
1 首先，分析场景的特点，做好软硬件划分
1.1 一方面，AI处理器存在问题
差不多是从2015年前后，开始兴起了专用AI芯片的浪潮。以谷歌TPU为典型代表的各种架构的AI专用芯片，如雨后春笋般涌现。
但从AI落地情况来看，效果并不是很理想。这里的主要问题在于：
AI芯片专用设计，把许多业务逻辑沉到硬件里，跟业务紧密耦合；但业务变化太快，算法不断更新，芯片和业务的匹配度很低。
AI算法是专用的，面向具体场景，比如人脸识别、车牌识别，各种物品识别等。综合来看，算法有上千种，加上算法自身仍在快速演进，加上各种变种的算法甚至超过数万种。
用户的业务场景是综合性的，把业务场景比做一桌宴席，AI芯片就是主打的那道主菜。对AI芯片公司来说，自己只擅长做这一道菜，并不擅长做其他的菜品，更不擅长帮助用户搭配一桌美味可口、荤素均衡、营养均衡的宴席。
1.2 另一方面，GPU也存在问题
性能效率相对不高，性能逐渐见顶。要想算力提升，只能通过提升集群规模（Scale Out，增加GPU数量）的方式。
增加集群规模，受限于I/O的带宽和延迟。一方面，集群的网络连接数量为O(n^2)，连接数量随着集群规模的指数级增加；另一方面，AI类的计算任务，不同节点间的数据交互本身就非常巨大。因此，受阿姆达尔定律影响，I/O的带宽和延迟，会约束集群规模的大小。（在保证集群交互效率的情况下，）目前能支持的集群规模大约在1500台左右。
还有另外一个强约束，就是成本。据称GPT5需要5万张GPU卡，单卡的成本在5W美金左右，再加上其他硬件和基础设施已经运营的成本。仅硬件开销接近50亿美金，即350亿RMB。这对很多厂家来说，是天文数字。
1.3 问题的核心：芯片的灵活性要匹配场景的灵活性
首先，仍然是从我们之前很多文章中提到的这个“从软件到硬件的典型处理器划分图”开始分析。
指令是处理器软件和硬件的媒介：有的指令非常简单，就是基本的加减乘除等标量计算；有的指令非常复杂，不是纯粹的向量、矩阵或多维张量计算，而是各种维度计算再组合的一个混合的宏指令，或者说是一个算子甚至算法，就对应到一条（单位计算）指令。
AI专用处理器是一种DSA，是在ASIC基础上具有一定的可编程能力。性能效率足够好，但不够灵活，不太适合业务逻辑和算法快速变化的AI场景。而GPU足够灵活，但性能效率不够，并且性能逐渐达到上限。
从目前大模型宏观发展趋势来看：
Transformer会是核心算法，在大模型上已经显露威力。未来模型的底层算法/算子会逐渐统一于Transformer或某个类Transformer的算法。从此趋势分析可得：AI场景的业务逻辑和算法在逐渐收敛，其灵活性在逐渐降低。
此外，AI计算框架也走过了百家争鸣的阶段，目前可以看到的趋势是，PyTorch占据了绝大部分份额。这说明整个生态也在逐渐收敛，整个系统的迭代也在放慢。
这两个趋势都说明了，未来，“专用”的AI芯片会逐渐地绽放光芒。当然了，作为AI芯片的公司，不能等，而是需要相向而行：
需要定义一款，其性能/灵活性特征介于GPU和目前传统AI-DSA处理器之间的，新型的通用AI处理器。“比GPU更高效，比AI芯片更通用”。
通用性体现在两个方面：
一方面，处理器的通用性。能够适配更多的算法差异性和算法迭代，覆盖更多场景和更长的生命周期。
另一方面，面向AGI通用人工智能。不再是专用AI的“场景千千万，处理器千千万”，架构和生态完全碎片；而是一个通用的强人工智能算法，一个通用的强处理器平台，去强智能化的适配各种场景。
2 大核少核 or 小核众核？
CPU是大核，但通常一个芯片里只有不到100个物理核心；而GPU是小核众核的实现，目前通常在上万个核左右；而传统AI芯片，通常是大的定制核+相对少量核（100核以内）的并行。
此外，一个很重要的现象是，GPU核，不再是之前只有CUDA核的标量处理器，而是增加了很多Tensor核的类协处理器的部分。新的GPU处理器不再在处理器核的数量上增加，反而把宝贵的晶体管资源用在单个核的协处理器上，把单核的能力做更多的强化。
因此，新型通用AI芯片需要：
在目前工艺情况下，并行的单芯片处理器核心（GA，通用AI处理器核心）数量在500-1000之间比较合适；
单个GA采用通用高效能CPU核（例如定制的RISC-v CPU）+强大的Tensor协处理器的方式。
3 极致扩展性，多层次强化内联交互
要想实现极致扩展性，通常需要多个层次的资源切分和整合：
首先，单核心内部。可以支持资源的虚拟切分和整合（类似CPU的分时共享和虚拟化vCPU）实现从1-m个vGA核的自由扩展。
其次，单芯片内部。可以从1-n个核的扩展资源切分和整合，也就是说vGA可以实现1-m*n个资源的扩展。
最后，众多芯片构成的计算集群。多个芯片可以组成一台服务器、多个服务器组成一个机柜、多个机柜组成一个POD集群。可以通过集群互联实现1-k个芯片的扩展，也就是说，vGA实现1-m*n*k个资源的极致扩展。
此外，每个层次的数据交互都要求极高，内部需要非常强劲的NOC总线，外部需要带宽数量级提升的高性能网络的支持。
4 AI芯片案例
4.1 Tenstorrent的案例
Tenstorrent的AI核称为Tensix，第一代Tensix每个核有五个标量RISC CPU，单个计算引擎的性能为3 TOPS。
整个芯片代号为Wormhole，有80个Tensix核心，并且集成了ARC架构的Host CPU。此外，Wormhole支持16个100Gbps的Ethernet网络接口。
采用Wormhole芯片，Tenstorrent设计了nebula（星云）服务器，一个4U服务器包含32个Wormhole芯片。
一个机柜包含8台nebula服务器，上图为两个机柜互联的架构示意图。
当然，Scale out横向扩展功能并不止于此，Wormhole在机架级连接方面是非常灵活的。理论上可以达到几乎无限的扩展连接能力。
4.2 Tenstorrent Roadmap
Tenstorrent推出了自研的RISCv处理器 IP，从用于AI-DSA的小CPU核，用于IoT的MCU级别的CPU核心，到笔记本电脑、边缘和服务器以及HPC场景的高性能CPU核。
目前，Tenstorrent的AI芯片，已经量产的有Grayskull和Wormhole，Black
Hole在公司内部调试中。2024年将推出基于Chiplet的AI芯片，集成了自研的RISC-v CPU和AI处理器。
4.3 Tenstorrent Wormhole的不足
从软硬件融合的理念和理论出发，对Tenstorrent Wormhole进行分析，仍有不少待优化的地方：
单个Tensix核心的能力仍有待优化。单核心内部小的用于控制的CPU核，其工作仍需要进一步优化，哪些可以硬件卸载加速，哪些还需要在协处理器增强。此外，内部的各种缓存设计仍需要进一步优化。
核数太少。通过优化单核的资源消耗，以及通过更先进工艺和Chiplet封装等方式把核数再增加4/8倍，比较符合未来2-3年大模型现状（从最新的Roadmap看，已经在规划中了）。
核间通信需要进一步优化。很多核间通信需要CPU参与，一方面集成CPU更高效（已经在规划中了），另一方面，进一步把相关任务从CPU卸载到硬件加速。
片间通信优化。支撑极致扩展性的网络端口，对高性能网络技术的要求非常之高，需要进一步加强。
软硬件耦合设计。软件和硬件必须解耦，而不是紧耦合。只有充分的解耦，才能各自“放飞自我”，实现更多的创新能力增强。
软件定义。做AI大模型的客户，通常都是大客户。大客户的业务系统是已经存在的，客户需要的仅仅是性能提升和成本下降。客户并不想大范围修改业务逻辑，更不想有平台依赖。需要解决这个问题。
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