如何看待比 iPad 还大的史上最大芯片问世？ 功耗比电磁炉还高有什么用？
这究竟是个什么概念？
咱们平时接触的芯片，大部分也就是指甲盖大小，最多也就是个游戏显卡，那也得装在电脑主机里，占个不小的空间。可现在这个，直接把“大”这个字推到了一个全新的高度。这就像是以前我们还在用算盘，突然有人拿出了台超级计算机，那种跨越感。
这么大个芯片，到底有什么用？
很多人一听，这么大的芯片，而且还说功耗比电磁炉还高，第一反应就是：“这是要干啥？给家里供暖吗？” 确实，这么高的功耗，听起来就让人觉得是个“耗电怪兽”。
但你要这么想，凡是能做到这么大的芯片，它必然不是为了玩玩而已。它出现的目的，很可能就是为了解决一些我们目前认为“不可能”或者“太慢”的问题。
计算能力的极限突破： 咱们现在都知道，人工智能（AI）发展得如火如荼，各种大模型、复杂的计算需求都在爆炸式增长。像我们平时用的电脑，算个复杂的AI模型，可能要跑好几天。而这种巨型芯片，它的设计目的很可能就是为了并行处理海量数据。你想啊，一块芯片上集成了几百亿、甚至上万亿的晶体管，而且还设计得如此“宽敞”，它就能同时干更多的事情。这对于训练更复杂、更强大的AI模型，或者进行一些极其耗费计算的科学模拟（比如气候变化预测、新材料研发、宇宙学研究），那是如虎添翼。
专门化与效率： 别看它功耗高，但它可能是为了极高效率地完成特定任务而设计的。打个比方，电磁炉虽然耗电，但它能把水烧开，速度比煤气灶快多了，而且受热均匀。这种巨型芯片，它可能就集成了非常多的针对性计算单元，就像一个高度专业的超级工人，只做一件事，但做得又快又好。比如，它可以是专门用来处理视频编码/解码的，或者是专门处理某种加密算法的，或者是专门负责某个大型数据库的检索和分析。
“算力池”的概念： 想象一下，与其把几十个、几百个小芯片凑在一起，还不如把它们“融合”成一个超级巨无霸。这样一来，芯片之间通信的延迟可以大大降低，数据传输的瓶颈也会被打破。这就像是以前大家各自骑自行车送货，现在直接上高速卡车，效率自然高很多。这种“算力池”的概念，尤其适合在数据中心、超级计算机中使用。
未来的“硬件加速”： 随着技术的发展，很多以前只能用软件实现的复杂任务，未来可能都会通过硬件来加速。比如，自动驾驶汽车需要实时处理大量的传感器数据，进行复杂的路径规划和决策。这些都需要非常强大的计算能力，而且必须是低延迟、高效率的。这种巨型芯片，可能是为了实现这些“未来科技”而准备的。
功耗高，但是“用得值”
至于那个“功耗比电磁炉还高”的说法，这肯定是为了强调它的“能量需求”。但我们要知道，能量效率（Performance per Watt）才是衡量一个计算设备好坏的重要指标，而不是单纯看绝对功耗。
单位任务的功耗： 如果这块巨型芯片能够比现有系统快100倍、1000倍地完成某个任务，那么即使它总的功耗比电磁炉高，但完成同样工作的单位时间功耗或者单位工作量功耗，可能反而更低。这就像是，虽然跑车加油费，但它能让你在短时间内到达目的地，如果开车的是卡车，可能到达同样的目的地需要更长的时间，消耗的总油量也未必就少。
散热与集成： 芯片的功耗高，自然会产生巨大的热量。这也是为什么这种巨型芯片需要非常先进的散热技术来配合，比如液冷系统。而且，将这么多计算能力集成在一块“超大”的基板上，虽然制造难度和成本会很高，但它也意味着物理空间的节省和数据传输路径的优化，反而可能在整体的系统集成和能效上有优势。
总结一下：
简单来说，这个比iPad还大的芯片，它出现的意义，就像是人类从石器时代迈向青铜时代一样，是一个在计算能力上量级上的跃升。它的功耗高，是因为它承载了远远超出我们现有想象的计算任务。它的价值，在于它能够解锁那些过去我们想都不敢想的应用场景，尤其是在AI、科学研究、高性能计算等前沿领域。
当然，这种技术也意味着巨大的投入和挑战，从设计、制造到散热、功耗管理，每一个环节都充满了学问。但这正是科技发展的魅力所在，不断挑战极限，创造新的可能。所以，不能简单地把它看作是一个“耗电的大家伙”，而应该理解它背后代表的计算能力的飞跃和对未来需求的响应。
网友意见
其实这玩意属于现在热门的超越摩尔定律的发展路径。大约20年前，人们用180nm工艺在一颗芯片里塞了2-3亿颗晶体管，目前人们可以用7nm工艺在一颗芯片里塞下接近400亿颗晶体管。那么如果未来十年人们需要在在一颗芯片里塞下五到六万亿颗晶体管，需要怎么实现呢，直线思维就是用0.3-0.5nm工艺……
换个思路，20年前的大芯片，面积大概在100多个平方毫米，目前的顶级大芯片面积可能达到800平方毫米，那么我们能不能做一颗45000平方毫米的芯片来容纳这计划中的五到六万亿个晶体管呢。答案就是这颗芯片了。
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说句题外话，开发芯片的这家公司一定有DARPA的早期投资，目前也一定接受着DARPA的资助。
很简单啊，确实有它的用途，目前的人工智能等领域中有不少计算非常的并行，适合用大量的简单运算核来处理，需要大量的延迟很小的内存（带宽），需要非常强大的片上网络（核间互联）来取代慢的要死的片间互联和更慢的infinite band。这颗芯片就是为这种计算用途设计。目前顶尖的GPU有几千个运算核（流式运算器），他有40万个，是80-100倍。目前顶尖的GPU使用4stack的HBM2内存，带宽大概是1024Gbps（1Tbps），而这个是9Pbps（还是9PByte/s）,9000倍。还有更加恐怖的内核间通讯带宽（这个应该归入片上网络NOC，不知道是否应该和PCIE4.0相比）。总之，这颗芯片虽然特别，但是在特定用途上应该是极为强大的。
下面是对这颗芯片的一些猜想（最近没时间详细研究了）
不见得良率很低，因为肯定设计了很复杂的自测程序，能够屏蔽绝大部分的器件缺陷（通过隔离故障单元的方式）。
估计是一些对内存和互联带宽非常敏感的运算，可以看到了，他的带宽比目前最好的采用TSV封装内存的产品高3个数量级以上
这种芯片一般是采取了非常冗余的结构和复杂的自测机制，比如说他有40万个核，每个核都可以自己检测自己的功能，不正确就被屏蔽掉，根据一般的良率，40万个核屏蔽掉1万个故障的核也没有问题。
我猜这个芯片有意思的地方应该是他的时钟树是如何设计的，我猜他是不是采用了异步电路等特殊的设计逻辑以及配套的EDA工具。我猜他的工作频率是比较低的（500MHz以下），发热并不严重。大家应该注意到他的面积是titan V的50多倍，但是titanV的功耗250瓦，我估计他的单位面积功耗和titanV相当。
这么大的芯片封装怎么设计真是有意思啊，保守估计有几万个PIN（估计是WLCSP封装了，应该是凸球），上万个电源和地，所以15000W的功率送进去倒是不存在问题，但是冷却？真是怕冷却不均匀，芯片自己裂开了啊
简单来说，传说可以让柯洁9子的各种alpha go/master,他们说白了就是多层的超大矩阵（数组），为了通过学习生成这些矩阵，一般要用上万台高性能服务器（CPU+GPU），或者上千台NPU专用加速器进行运算，如果是服务器，可能要用到10MW左右的功率，用加速器可能可以减少到0.1-1MW。而这一台仅仅只用15kW，当前前提是他一颗就能比得上别人一万台…………
下面有人说未来家里的电磁炉智能比自己高。我猜测用这个芯片跑master，让柯洁3颗子问题不大。
本来想邀请几个人回答的，结果刘看山推荐的都是处理器方面的答主，其实这事应该主要问NPU和ML方面的人士，问问他们40万个运算核，9PB内存带宽，100PB互联带宽在ML中意味着什么
大致算了一下，已经相当于一个人脑的神经元数量了。外观和终结者2的芯片有点像，只是更大。
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