天玑9000晶体管数量晶体管数量( 二 ) _云知道

这样做还有另一个好处：每个晶片可以以极高的速度和最小的延迟相互通信。甚至，制造商还可以用多晶圆堆叠的方式将两个GPU放在一张卡上。
但也存在问题。晶圆被粘合在一起后，一荣俱荣、一损俱损。哪怕只有一个坏了，另一个没坏，也只能把两个都丢弃掉。因此，晶圆量产或成最大问题。
而为了降低成本，台积电只在具有高成品率的生产节点使用这项技术，比如，台积电的16nm工艺。
相较于CoWoS和WoW，SoIC更倚重CoW（Chip on Wafer）设计。对于芯片业者来说，采用CoW设计的芯片，生产上会更加成熟，良率也可以提升。

值得一提的是，SoIC能对小于等于10nm的制作过程进行晶圆级的键合。键合技术无疑会大大提高台积电在这方面的竞争力。
练手怎么样？
Bow是IPU-POD人工智能计算系统的核心，称为 BOW PODs 。
它可以从16个BOW芯片扩展到1024个，提供高达358.4千亿次的计算机运算速度，同时配合多达64个CPU处理器。

新的Bow-2000 IPU Machine是Bow Pod系统的构建块。
它是基于与第二代IPU-M2000 machine同样鲁棒的系统架构，但是配备了四个强大的Bow IPU处理器，可提供1.4 PetaFLOPS的人工智能计算。

这么厉害的芯片，还不赶快拿来练练手？
近年来，语言模型的参数量不断刷新。从惊艳四座的谷歌BERT，到OpenAI的GPT-3，再到微软英伟达推出的威震天等等。
都对训练时所需的计算性能提出了更大要求。
根据Graphcore公布的初始数据可以看出，这些模型在最新的硬件形态上都有很大的性能提升。

MLPerf v1.1训练结果
另外，在图像方面，无论是典型的CNN网络，还是近期比较热门的Vision Transformer网络，以及深层次的文本到图片的网络。
与上一代产品相比，Bow IPU都有30%到40%的性能提升。
对于最先进的计算机视觉模型EfficientNet，Bow Pod16能够提供可比Nvidia DGX A100系统5倍以上的性能，而价格只有它的一半，总体拥有成本优势提升高达10倍。

下一步，超级智能AI计算机
Graphcore今天还宣布了一件重大的事，正在开发一款超级智能AI计算机，要在2024年推出，售价1.2亿美元。
我们知道，大脑是一个极其复杂的计算设备，在一个生物神经网络系统中拥有大约1000亿个神经元和超过100万亿个参数，它提供的计算水平是任何芯片计算机都无法比拟的。
而这款超级智能AI计算机Good将超越人类大脑的参数能力。

Good计算机名字何来？是以计算机科学先驱 i.j. Jack Good 的名字命名。
Jack Good在1965年的论文《关于第一台超级智能机器的推测》中就描述了一种超越我们大脑能力的机器。
未来，它可以进行超过10 Exa-Flops的人工智能浮点计算，最高可达4PB的存储，带宽超过10PB/秒。
Graphcore的首席执行官Graphcore表示，「当我们创建 Graphcore 的时候，我们脑海中一直有一个想法，那就是建造一台超智能计算机，它将超越人脑的能力，这就是我们现在正在努力做的事情。」