電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）近日，據(jù)外媒報(bào)道，研發(fā)出世界最大芯片的明星AI芯片獨(dú)角獸Cerebras Systems已向證券監(jiān)管機(jī)構(gòu)秘密申請IPO。

Cerebras成立于2016年，總部在美國加州，專注于研發(fā)比GPU更適用于訓(xùn)練AI模型的晶圓級芯片，為復(fù)雜的AI應(yīng)用構(gòu)建計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，并與阿布扎比科技集團(tuán)G42等機(jī)構(gòu)合作構(gòu)建超級計(jì)算機(jī)?；谄渥钚缕炫炐酒瑯?gòu)建的服務(wù)器可輕松高效地訓(xùn)練萬億參數(shù)模型。

Cerebras已發(fā)布第三代AI芯片

技術(shù)實(shí)力方面，Cerebras公司采用獨(dú)特的晶圓級集成技術(shù)，將整片晶圓作為一個(gè)單獨(dú)的芯片來使用，實(shí)現(xiàn)了前所未有的集成度和性能。這種技術(shù)使得Cerebras的AI芯片在晶體管數(shù)量、計(jì)算能力和內(nèi)存帶寬等方面均達(dá)到了業(yè)界領(lǐng)先水平。

Cerebras的AI芯片具有強(qiáng)大的計(jì)算能力，能夠支持訓(xùn)練業(yè)界最大的AI模型，包括參數(shù)規(guī)模高達(dá)數(shù)十萬億個(gè)的模型。這種高性能計(jì)算能力使得研究人員能夠更快地測試想法、使用更多數(shù)據(jù)并解決新問題。

Cerebras的AI芯片采用了先進(jìn)的通信架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了全局性的低延遲、高帶寬通信。這種通信架構(gòu)使得多個(gè)Cerebras芯片之間能夠高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和協(xié)作，進(jìn)一步提升了AI應(yīng)用的性能。

產(chǎn)品方面，Cerebras的核心產(chǎn)品線WSE（Wafer Scale Engine）系列已經(jīng)過更新三代。2019年8月，Cerebras發(fā)布第一顆芯片WSE，WSE作為Cerebras標(biāo)志性產(chǎn)品，是史上最大的AI芯片之一。其設(shè)計(jì)突破了傳統(tǒng)半導(dǎo)體制造的界限，采用了獨(dú)特的晶圓級集成（Wafer-Scale Integration, WSI）技術(shù)，將整個(gè)晶圓作為一個(gè)單獨(dú)的芯片來使用，這在當(dāng)時(shí)是前所未有的。

這顆芯片采用臺積電16nm制程，在46225mm2面積上集成了40萬個(gè)AI核心和1.2萬億顆晶體管。同時(shí)，該芯片配備了18GB的片上靜態(tài)隨機(jī)存取存儲器（SRAM），這一容量遠(yuǎn)大于大多數(shù)芯片的片外存儲（DDR）。帶寬達(dá)到100Pb/s（1Pb=1000TB），這一數(shù)值比現(xiàn)有芯片的相關(guān)參數(shù)高出一個(gè)單位（3個(gè)數(shù)量級）。

2021年，Cerebras推出第二代芯片WSE-2，搭載WSE-2芯片的AI超算系統(tǒng)CS-2也同期發(fā)布。WSE-2在繼承了WSE的晶圓級集成技術(shù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提升了制程工藝和性能，成為當(dāng)時(shí)業(yè)界領(lǐng)先的AI芯片之一。該芯片采用臺積電7nm制程，相較于前代產(chǎn)品WSE的16nm工藝，進(jìn)一步縮小了晶體管的尺寸，提高了集成度。與WSE相同，WSE-2也采用了整片晶圓作為單一芯片，面積約為462255mm2。晶體管數(shù)量達(dá)到了創(chuàng)紀(jì)錄的2.6萬億個(gè)，相較于WSE的1.2萬億個(gè)晶體管，實(shí)現(xiàn)了翻倍的增長。

WSE-2集成了85萬個(gè)專為AI應(yīng)用優(yōu)化的稀疏線性代數(shù)計(jì)算（SLAC）核心，相較于WSE的40萬個(gè)核心，有了顯著的提升。片上內(nèi)存提升至40GB，相較于WSE的18GB，增加了近一倍。內(nèi)存帶寬高達(dá)20PB/s，相較于WSE的9PB/s，也有了顯著的提升。

今年3月，Cerebras推出了第三代晶圓級芯片WSE-3和AI超級計(jì)算機(jī)CS-3。WSE-3采用臺積電5nm制程，有90萬個(gè)AI核心和4萬億顆晶體管。配備了44GB的片上SRAM緩存，相較于前代產(chǎn)品有了顯著提升。這一大容量片上內(nèi)存能夠支持更大規(guī)模的AI模型訓(xùn)練，無需進(jìn)行分區(qū)或重構(gòu)，大大簡化了訓(xùn)練工作流程。WSE-3的內(nèi)存帶寬高達(dá)21PB/s，峰值A(chǔ)I算力高達(dá)125 PetaFLOPS，相當(dāng)于每秒能夠執(zhí)行12.5億億次浮點(diǎn)計(jì)算。

Cerebras 的AI芯片被認(rèn)為更適合大模型訓(xùn)練

Cerebras的芯片被認(rèn)為比GPU更適合用于大模型訓(xùn)練。其WSE系列芯片具有龐大的規(guī)模和驚人的性能。例如，WSE-3擁有超過4萬億個(gè)晶體管和46225mm2的硅片面積，堪稱全球最大的AI芯片。與之相比，傳統(tǒng)GPU的規(guī)模和性能通常較小。Cerebras的芯片能夠在單個(gè)設(shè)備上容納和訓(xùn)練比當(dāng)前熱門模型大得多的下一代前沿模型。

Cerebras的芯片搭載了大量的核心和內(nèi)存。例如，WSE-3擁有900,000個(gè)核心和44GB內(nèi)存，這使得它能夠同時(shí)處理大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算任務(wù)。傳統(tǒng)GPU的核心數(shù)量和內(nèi)存通常較小，可能需要多個(gè)GPU協(xié)同工作才能達(dá)到類似的性能。

Cerebras采用了片上內(nèi)存的設(shè)計(jì)，這意味著內(nèi)存和計(jì)算核心都在同一個(gè)芯片上，從而大大減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_銷和延遲。相比之下，傳統(tǒng)GPU的內(nèi)存和計(jì)算核心是分離的，需要通過PCIe等接口進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，這可能導(dǎo)致性能瓶頸和延遲。

Cerebras的CS-3系統(tǒng)是基于WSE-3推出的，具備強(qiáng)大的系統(tǒng)支持。該系統(tǒng)擁有高達(dá)1.2PB的內(nèi)存容量，能夠訓(xùn)練比GPT-4和Gemini模型大10倍的下一代前沿模型。在大模型訓(xùn)練中，Cerebras的CS-3系統(tǒng)相較于GPU具有更低的代碼復(fù)雜性和更高的易用性。開發(fā)人員可以更加高效地實(shí)現(xiàn)和訓(xùn)練大模型。

Cerebras的芯片通過保持整個(gè)晶圓的完整性來降低互連和網(wǎng)絡(luò)成本以及功耗。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。

今年4月，Cerebras發(fā)文比較Cerebras CS-3與英偉達(dá)B200，稱CS-3和英偉達(dá)DGX B200是2024年上市的兩款最令人興奮的AI硬件新品。從對比數(shù)據(jù)來看，無論AI訓(xùn)練性能還是能效，CS-3都做到倍殺DGX B200。



寫在最后

目前，AI大模型訓(xùn)練基本離不開GPU的支持，Cerebras發(fā)布的WSE系列芯片，給業(yè)界帶來了新的思路，尤其是其今年發(fā)布的第三代產(chǎn)品WSE-3，能夠支持訓(xùn)練業(yè)界最大的AI模型，包括參數(shù)規(guī)模高達(dá)24萬億個(gè)的模型。如果其能夠順利上市，一是對于其自身后續(xù)發(fā)展更有利，二是對于英偉達(dá)來說它可能會成長為一個(gè)較大的競爭對手。