半岛彩票AI大模型飞临，英伟达趁机火了一把，但世界没有永远的王位，英伟达GPU跌下神坛终有时。昨日，就有一个挑战者逆势而上。
3月14日，OpenAI创始人山姆·奥尔特曼曾投资的美国初创公司Cerebras Systems发布了他们的第三代晶圆级AI加速芯片“WSE-3”(Wafer Scale Engine 3)，这款芯片的单颗面积达到了约46225平方毫米，是通常芯片面积的50倍以上，比一本书的面积还要大。
别看它大，但在功耗、价格不变的前提下性能却是翻了一番。在这个“超大号”芯片面前，英伟达的GPU简直弱爆了。
这种巨大的芯片被称为晶圆级芯片（Wafer Scale），简单解释就是在一片晶圆上能切多大芯片，就造多大芯片。
随着新一代芯片增加晶体管密度变得越来越困难，芯片制造商正在寻找其他方法来提高处理器的性能，造大就是一条可行之路。
这家专造大芯片的公司Cerebras Systems已经坚持造出两代产品，此次产品是第三代产品。此前，EEWorld历史文章《“最大”的芯片，都长什么样？》中也有提到该公司。
2019年的第一代WSE-1基于台积电16nm工艺，面积46225平方毫米，晶体管1.2万亿个，拥有40万个AI核心、18GB SRAM缓存，支持9PB/s内存带宽、100Pb/s互连带宽，功耗高达15千瓦。
2021年的第二代WSE-2升级台积电7nm工艺，面积不变还是46225平方毫米，晶体管增至2.6万亿个，核心数增至85万个，缓存扩至40GB，内存带宽20PB/s，互连带宽220Pb/s。其核心面积就已经达到了46225平方毫米，是彼时最大的GPU核心面积的56倍。2022年，Cerebras Systems生产的芯片被硅谷计算机历史博物馆收藏。
如今的第三代WSE-3再次升级为台积电5nm工艺，晶体管数量继续增加达到惊人的4万亿个，而相比之下，英伟达H100芯片所包含的晶体管数量只有800亿个。AI核心数量进一步增加到90万个，缓存容量达到44GB，外部搭配内存容量可选1.5TB、12TB、1200TB。
乍一看，核心数量、缓存容量增加的不多，但性能实现了飞跃，峰值AI算力高达125PFlops，也就是每秒12.5亿亿次浮点计算，堪比顶级超算。
它可以训练相当于GPT-4、Gemini十几倍的下一代AI大模型，能在单一逻辑内存空间内存储24万亿参数，无需分区或者重构。
尽管WSE-3芯片核心数量、缓存容量增加的不多，但性能实现了飞跃，峰值AI算力高达125PFlops，也就是每秒12.5亿亿次浮点计算，堪比顶级超算。用它来训练1万亿参数大模型的速度，相当于用GPU训练10亿参数。四颗并联，它能在一天之内完成700亿参数的，而且支持最多2048路互连，一天就可以完成Llama 700亿参数的训练。
值得一提的是，Cerebras Systems放出了与英伟达H100性能参数的详细对比，公司介绍页信息显示，在人工智能训练加速方面，该芯片的性能是H100的8倍。
不止如此，该公司表示，Cerebras平台比NVIDIA的平台更易于使用。原因在于Cerebras存储权重和激活的方式，并且不必扩展到系统中的多个 GPU，然后扩展到集群中多个 GPU 服务器。
WSE-3的具体功耗、价格暂未公布，根据上代情况来看，应该在200多万美元。
公开信息显示，Cerebras Systems是一家美国AI芯片独角兽公司，公司成立于2016年，主要致力改变芯片计算核心架构，提升芯片集成度，简化集群连接等相关领域的研究以及深度学习的芯片产品的研发。Cerebras Systems的最新一笔融资发生在2021年，由Alphawave Ventures和阿布扎比增长基金(ADG)领投，融资金额2.5亿美元。截至该轮融资，Cerebras融资总额7.2亿美元，公司估值超40亿美元。
今年1月，中国科学院计算所科研团队开发了一种用于全新的计算处理器“大芯片”，相关论文被发表在《基础研究》杂志。
这是一款基于RISC-V架构的 256 核多芯片，并计划将该设计扩展到 1600 核，以创造整个晶圆大小的芯片，以作为一个计算设备，该芯片名为“浙江大芯片”。
据介绍，该芯片设计由 16 个小芯片组成，每个小芯片包含 16 个 RISC-V 内核，并使用片上网络以传统的对称多处理器 (SMP) 方式相互连接，以便小芯片可以共享内存。每个小芯片都有多个芯片到芯片接口，可通过 2.5D 中介层连接到相邻的小芯片，研究人员表示，该设计可扩展到 100 个小芯片，或 1600 个内核。
“浙江大芯片”基于Chiplet架构设计，采用 22 纳米级工艺技术制造，目前还不确定使用中介层互连并在 22 纳米生产节点上制造的 1,600 个核心组件会消耗多少功率。不过，由于延迟的减少，这将极大地优化其功耗和性能。
对于大芯片，研究团队提出了一系列愿景，例如光电计算、近内存计算以及3D堆栈式缓存和主内存，不过中科院并未明确指出他们正在研究的具体方向和交付的时间表。
