內存帶寬高達20PB/s，初出相較于前代產(chǎn)品WSE的企業(yè)請16nm工藝，相較于WSE的已申40萬(wàn)個(gè)核心，產(chǎn)品方面，布的比能夠支持訓練業(yè)界最大的芯片訓練AI模型，稱(chēng)CS-3和英偉達DGX B200是更適2024年上市的兩款最令人興奮的AI硬件新品。這可能導致性能瓶頸和延遲。模型Cerebras已發(fā)布第三代AI芯片技術(shù)實(shí)力方面，初出Cerebras的企業(yè)請AI芯片具有強大的計算能力，Cerebras 的已申AI芯片被認為更適合大模型訓練Cerebras的芯片被認為比GPU更適合用于大模型訓練。在46225mm2面積上集成了40萬(wàn)個(gè)AI核心和1.2萬(wàn)億顆晶體管。布的比尤其是芯片訓練其今年發(fā)布的第三代產(chǎn)品WSE-3，相當于每秒能夠執行12.5億億次浮點(diǎn)計算。更適AI大模型訓練基本離不開(kāi)GPU的模型支持，WSE-2也采用了整片晶圓作為單一芯片，初出Cerebras的芯片通過(guò)保持整個(gè)晶圓的完整性來(lái)降低互連和網(wǎng)絡(luò )成本以及功耗。峰值AI算力高達125 PetaFLOPS，可能需要多個(gè)GPU協(xié)同工作才能達到類(lèi)似的性能。傳統GPU的規模和性能通常較小。Cerebras的AI芯片采用了先進(jìn)的通信架構，晶體管數量達到了創(chuàng )紀錄的2.6萬(wàn)億個(gè)，這一大容量片上內存能夠支持更大規模的AI模型訓練，片上內存提升至40GB，其WSE系列芯片具有龐大的規模和驚人的性能。2019年8月，同時(shí)，實(shí)現了翻倍的增長(cháng)。例如，在大模型訓練中，與WSE相同，包括參數規模高達數十萬(wàn)億個(gè)的模型。這使得它能夠同時(shí)處理大量的數據和計算任務(wù)。并與阿布扎比科技集團G42等機構合作構建超級計算機。今年4月，這一容量遠大于大多數芯片的片外存儲（DDR）。帶寬達到100Pb/s（1Pb=1000TB），具備強大的系統支持。WSE-2在繼承了WSE的晶圓級集成技術(shù)的基礎上，該芯片采用臺積電7nm制程，從而大大減少了數據傳輸的開(kāi)銷(xiāo)和延遲。WSE-3采用臺積電5nm制程，WSE作為Cerebras標志性產(chǎn)品，相較于前代產(chǎn)品有了顯著(zhù)提升。該系統擁有高達1.2PB的內存容量，該芯片配備了18GB的片上靜態(tài)隨機存取存儲器（SRAM），將整個(gè)晶圓作為一個(gè)單獨的芯片來(lái)使用，總部在美國加州，相較于WSE的18GB，有了顯著(zhù)的提升。其設計突破了傳統半導體制造的界限，Cerebras的芯片能夠在單個(gè)設備上容納和訓練比當前熱門(mén)模型大得多的下一代前沿模型。Cerebras發(fā)文比較Cerebras CS-3與英偉達B200，能夠支持訓練業(yè)界最大的AI模型，專(zhuān)注于研發(fā)比GPU更適用于訓練AI模型的晶圓級芯片，無(wú)需進(jìn)行分區或重構，

電子報道（文/李彎彎）近日，這意味著(zhù)內存和計算核心都在同一個(gè)芯片上，這一數值比現有芯片的相關(guān)參數高出一個(gè)單位（3個(gè)數量級）?？胺Q(chēng)全球最大的AI芯片。需要通過(guò)PCIe等接口進(jìn)行數據傳輸，

高帶寬通信。CS-3都做到倍殺DGX B200。大大簡(jiǎn)化了訓練工作流程。WSE-3的內存帶寬高達21PB/s，這在當時(shí)是前所未有的。Cerebras的核心產(chǎn)品線(xiàn)WSE（Wafer Scale Engine）系列已經(jīng)過(guò)更新三代。WSE-3擁有超過(guò)4萬(wàn)億個(gè)晶體管和46225mm2的硅片面積，配備了44GB的片上SRAM緩存，一是對于其自身后續發(fā)展更有利，實(shí)現了全局性的低延遲、相比之下，這種通信架構使得多個(gè)Cerebras芯片之間能夠高效地進(jìn)行數據傳輸和協(xié)作，Cerebras成立于2016年，Cerebras推出第二代芯片WSE-2，2021年，如果其能夠順利上市，進(jìn)一步提升了制程工藝和性能，今年3月，這顆芯片采用臺積電16nm制程，Cerebras發(fā)布的WSE系列芯片，相較于WSE的9PB/s，這使得Cerebras的芯片在功耗和成本方面相較于多個(gè)GPU協(xié)同工作具有優(yōu)勢。Cerebras發(fā)布第一顆芯片WSE，這種技術(shù)使得Cerebras的AI芯片在晶體管數量、例如，二是對于英偉達來(lái)說(shuō)它可能會(huì )成長(cháng)為一個(gè)較大的競爭對手。能夠訓練比GPT-4和Gemini模型大10倍的下一代前沿模型。也有了顯著(zhù)的提升。有90萬(wàn)個(gè)AI核心和4萬(wàn)億顆晶體管。面積約為462255mm2。寫(xiě)在最后目前，計算能力和內存帶寬等方面均達到了業(yè)界領(lǐng)先水平。增加了近一倍。給業(yè)界帶來(lái)了新的思路，搭載WSE-2芯片的AI超算系統CS-2也同期發(fā)布。為復雜的AI應用構建計算機系統，進(jìn)一步縮小了晶體管的尺寸，傳統GPU的內存和計算核心是分離的，Cerebras公司采用獨特的晶圓級集成技術(shù)，Cerebras的CS-3系統是基于WSE-3推出的，WSE-3擁有900,000個(gè)核心和44GB內存，使用更多數據并解決新問(wèn)題。研發(fā)出世界最大芯片的明星AI芯片獨角獸Cerebras Systems已向證券監管機構秘密申請IPO。這種高性能計算能力使得研究人員能夠更快地測試想法、Cerebras推出了第三代晶圓級芯片WSE-3和AI超級計算機CS-3。傳統GPU的核心數量和內存通常較小，WSE-2集成了85萬(wàn)個(gè)專(zhuān)為AI應用優(yōu)化的稀疏線(xiàn)性代數計算（SLAC）核心，是史上最大的AI芯片之一。開(kāi)發(fā)人員可以更加高效地實(shí)現和訓練大模型。成為當時(shí)業(yè)界領(lǐng)先的AI芯片之一。與之相比，實(shí)現了前所未有的集成度和性能?；谄?u>最新旗艦芯片構建的服務(wù)器可輕松高效地訓練萬(wàn)億參數模型。進(jìn)一步提升了AI應用的性能。Cerebras的芯片搭載了大量的核心和內存。相較于WSE的1.2萬(wàn)億個(gè)晶體管，將整片晶圓作為一個(gè)單獨的芯片來(lái)使用，據外媒報道，Cerebras的CS-3系統相較于GPU具有更低的代碼復雜性和更高的易用性。提高了集成度。Cerebras采用了片上內存的設計，采用了獨特的晶圓級集成（Wafer-Scale Integration, WSI）技術(shù)，無(wú)論AI訓練性能還是能效，從對比數據來(lái)看，包括參數規模高達24萬(wàn)億個(gè)的模型。