一、引言
GPT 模型作为近年来自然语言处理领域的热门技术之一，其应用范围
越来越广泛。然而，由于模型参数庞大，训练时间长，因此如何提高模
型的训练效率成为了研究人员关注的重点。本文将介绍 Cerebras 公司
的权重流架构，以及如何使用该架构提高 GPT 模型的计算速度和精度。
二、Cerebras 的权重流架构
Cerebras 是一家专门研发 AI 芯片的公司，其旗舰产品是 Wafer Scale
Engine（WSE）芯片，这是世界上目前面积最大的芯片，也是用于训
练大型神经网络的最快芯片之一。WSE 芯片采用了一种名为“权重流”的
架构，该架构可以将所有计算单元直接连接到存储器，消除了传统架构
中的瓶颈，大大提高了计算速度和精度。
权重流架构的核心是将存储器和计算单元直接连接起来，形成一个高效
的网络。传统架构中，计算单元和存储器之间存在许多瓶颈，需要通过
总线和数据缓存来传输数据，这会导致计算效率低下。而权重流架构则
将存储器直接放在计算单元旁边，实现了真正的“计算在存储”（Compute
in Memory，CIM），从而消除了传输数据的需求，大大提高了计算效
率和精度。
