想要提高芯片之间的通讯速度，应该怎么做呢？HDI线路板厂来告诉你，传统的思路是优化芯片之间的通信接口。

  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。

  据HDI线路板小编了解，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。

  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，HDI线路板小编相信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。