剛剛，芯片創(chuàng)業(yè)公司 Cerebras 宣布了該公司歷史上最重要的消息，「我們發(fā)布了世界上最快的芯片，該芯片擁有高達(dá) 4 萬億個(gè)晶體管?！?/span>

一直以來，Cerebras 一直在往「大」的芯片方面發(fā)展，此前他們發(fā)布的晶圓級(jí)引擎（Wafer Scale Engine，WSE-1）面積比 iPad 還大。第二代 WSE-2 雖然在面積上沒有變化，但卻擁有驚人的 2.6 萬億個(gè)晶體管以及 85 萬個(gè) AI 優(yōu)化的內(nèi)核。

而現(xiàn)在推出的 WSE-3 包含 4 萬億個(gè)晶體管，在相同的功耗和價(jià)格下，WSE-3 的性能是之前記錄保持者 WSE-2 的兩倍。

此次發(fā)布的 WSE-3 是專為訓(xùn)練業(yè)界最大的 AI 模型而打造的，基于 5 納米、4 萬億晶體管的 WSE-3 將為 Cerebras CS-3 人工智能超級(jí)計(jì)算機(jī)提供動(dòng)力，通過 90 萬個(gè)人工智能優(yōu)化的計(jì)算核心，提供每秒 125 petaflops 峰值 AI 性能（1 petaflops 是指每秒 1,000,000,000,000,000（1 萬億）次浮點(diǎn)運(yùn)算）。

WSE-3 呈正方形，邊長(zhǎng)為 21.5 厘米（面積為 46225mm^2），幾乎是使用了整個(gè) 300 毫米硅片來制造一個(gè)芯片。這么看來，憑借 WSE-3，Cerebras 可以繼續(xù)生產(chǎn)世界上最大的單芯片了。 

WSE-3 大尺寸到底是個(gè)什么概念，在將其與 Nvidia H100 GPU 進(jìn)行比較后發(fā)現(xiàn)，前者大了 57 倍，內(nèi)核數(shù)量增加了 52 倍，芯片內(nèi)存增加了 800 倍，內(nèi)存帶寬增加了 7000 倍，結(jié)構(gòu)帶寬增加了 3700 倍以上。而這些都是芯片實(shí)現(xiàn)高性能的基礎(chǔ)。

圖源：https://spectrum.ieee.org/cerebras-chip-cs3

下圖展示了 WSE-3 的特點(diǎn)：

WSE-3

前兩代晶圓級(jí)引擎的一些參數(shù)。圖源：https://twitter.com/intelligenz_b/status/1768085044898275534

配備 WSE-3 的 CS-3 計(jì)算機(jī)理論上可以處理 24 萬億個(gè)參數(shù)的大型語言模型，這比 OpenAI 的 GPT-4 等頂級(jí)生成式 AI 模型的參數(shù)高出一個(gè)數(shù)量級(jí)（據(jù)傳有 1 萬億個(gè)參數(shù)）。這么看來， 具有 24 萬億個(gè)參數(shù)的模型在一臺(tái)機(jī)器上運(yùn)行成為可能。

圖源：https://www.servethehome.com/cerebras-wse-3-ai-chip-launched-56x-larger-than-nvidia-h100-vertiv-supermicro-hpe-qualcomm/

CS-3 擁有高達(dá) 1.2 PB 的巨大內(nèi)存系統(tǒng)，旨在訓(xùn)練比 GPT-4 和 Gemini 還大 10 倍的下一代前沿模型。24 萬億個(gè)參數(shù)的模型可以存儲(chǔ)在單個(gè)邏輯內(nèi)存空間中，無需分區(qū)或重構(gòu)，從而極大地簡(jiǎn)化了訓(xùn)練工作流程并提高了開發(fā)人員的工作效率。在 CS-3 上訓(xùn)練 1 萬億個(gè)參數(shù)模型就像在 GPU 上訓(xùn)練 10 億個(gè)參數(shù)模型一樣簡(jiǎn)單。

CS-3 專為滿足企業(yè)和超大規(guī)模需求而構(gòu)建。緊湊的四系統(tǒng)配置可以在一天內(nèi)微調(diào) 70B 模型，同時(shí)使用 2048 個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行全面擴(kuò)展，Llama 70B 可以在一天內(nèi)從頭開始訓(xùn)練，這對(duì)于生成式 AI 來說是前所未有的壯舉。

最新的 Cerebras 軟件框架為 PyTorch 2.0 和最新的 AI 模型和技術(shù)（如多模態(tài)模型、視覺 transformer、MoE 和擴(kuò)散模型）提供原生支持。Cerebras 仍是唯一能為動(dòng)態(tài)和非結(jié)構(gòu)化稀疏性提供本機(jī)硬件加速的平臺(tái)，可以將訓(xùn)練速度提高 8 倍。

「八年前，當(dāng)我們開始這一旅程時(shí)，每個(gè)人都說晶圓級(jí)處理器是一個(gè)白日夢(mèng)。我們非常自豪能夠推出第三代突破性人工智能芯片，并且很高興將 WSE-3 和 CS-3 推向市場(chǎng)，以幫助解決當(dāng)今最大的人工智能挑戰(zhàn)」，Cerebras 首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人 Andrew Feldman 如是說道。

Cerebras 聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官 Andrew Feldman

卓越的功耗效率和軟件易用性

由于每個(gè)組件都針對(duì) AI 工作進(jìn)行了優(yōu)化，CS-3 比任何其他系統(tǒng)都能以更小的空間和更低的功耗提供更高的計(jì)算性能。CS-3 性能翻倍，功耗卻保持不變。

CS-3 具有卓越的易用性。相比于大模型常用的 GPU，CS-3 需要的代碼減少 97%，并且能夠在純數(shù)據(jù)并行模式下訓(xùn)練從 1B 到 24T 參數(shù)的模型。GPT-3 大小的模型在 Cerebras 上實(shí)現(xiàn)只需要 565 行代碼（而 GPU 需要 20,507 行 ）—— 這是行業(yè)紀(jì)錄。

圖源：https://www.servethehome.com/cerebras-wse-3-ai-chip-launched-56x-larger-than-nvidia-h100-vertiv-supermicro-hpe-qualcomm/

目前，Cerebras 已經(jīng)積壓了大量來自科技企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)的訂單。美國(guó)阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)計(jì)算、環(huán)境和生命科學(xué)的實(shí)驗(yàn)室副主任 Rick Stevens 稱贊道：「Cerebras 的大膽精神將為人工智能的未來鋪平道路?！?/span>