Cerebras Systems 發(fā)布全球最大芯片 WSE3 搭載4萬億個晶體管。與英偉達 B200 GPU 的2080億晶體管相比較，WSE3 的規(guī)模宛如巨人面對侏儒。其打破常規(guī)，不再將一個晶圓切割為多個單獨芯片，而是巧妙地將一整個12英寸的晶圓轉(zhuǎn)化為一塊龐大芯片，總面積達到 46225 平方毫米，相當于84個常規(guī)芯片組合在一起。

Cerebras 自2015年成立以來，堅持不懈地推出一系列 WSE 芯片，到如今第三代 WSE3，每一步都標志著其對制程工藝的深化掌握，這次更是采用了5納米工藝，承臺積電的技術優(yōu)勢。WSE系列以“世界最大芯片”而馳名，專注于滿足AI大模型訓練的高性能需求，同時具備出色的推理能力。在這一領域，Cerebras 不僅自立門戶，更與高通展開合作，以其推理芯片進一步增強WSE3功能范疇。

WSE3發(fā)布還伴隨一系列承載其強勁計算力的服務器產(chǎn)品——CS1、CS2和CS3，這些服務器產(chǎn)品由AMDCPU賦能，共同構(gòu)成高效的計算生態(tài)，旨在加速現(xiàn)代AI研究及實用性能向前邁進。

憑借其獨特的設計理念和規(guī)模優(yōu)勢，WSE3預示著 AI 硬件技術的一次飛躍。異常強大的算力背后，是Cerebras對芯片工藝的極致追求與不被常規(guī)限制的創(chuàng)新膽識，WSE3正將這份精神通過每一次AI模型的訓練和推理，傳遞至整個科技行業(yè)。

盡管有些人可能懷疑 WSE3 不過是一張巨型晶圓，但其真正的價值并不在于其體積，而在于其背后獨特的設計理念和架構(gòu)。WSE3 構(gòu)造包括84個區(qū)域，其中包含高達90萬個計算核心，每個區(qū)域內(nèi)含有超過1萬個核心。從架構(gòu)層面來看，由核心（Cores）、芯片單元（Die）以及晶圓（Wafer）共同構(gòu)成。

Cerebras的計算架構(gòu)大致可以劃分為WSE、SwarmX 和 MemoryX三個部分。在處理大模型訓練時，MemoryX存儲設備儲存權(quán)重數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)由DDR和Flash技術共同構(gòu)成，最大提供高達1200TB存儲空間。該設計意味著巨大數(shù)量級的模型參數(shù)可以一次性加載到設備中進行處理。在訓練過程中，MemoryX上的權(quán)重數(shù)據(jù)將通過SwarmX傳輸至每個CS系統(tǒng)中的WSE，由WSE處理數(shù)據(jù)并完成向前傳播計算過程，生產(chǎn)出預測值。然后，通過損失函數(shù)計算出預測值與真實值間的梯度，用這些梯度進行反向傳播計算所有權(quán)重的梯度。計算得出的梯度數(shù)據(jù)隨后回到SwarmX，經(jīng)過匯總處理為全局梯度后送回MemoryX，MemoryX內(nèi)的計算單元會直接更新權(quán)重，為下一輪的訓練做準備。

Cerebras Systems把一個晶圓的全部晶體管都用上，并未按常規(guī)將其切割，而是構(gòu)建一個具有90萬個計算核心的密集網(wǎng)絡進行集中處理。松散耦合的計算和存儲設計讓 Cerebras 的 CS 系列服務器能夠輕松實現(xiàn)數(shù)據(jù)并行，不使用其他復雜的并行訓練方法。Cerebras 這一獨特設計理念使其成為AI 訓練領域的強勁競爭者。

深入探究Cerebras革命性 WSE 芯片會發(fā)現(xiàn)，每一顆計算核心都擁有一塊48KB的SRAM存儲單元。令人驚訝的是48KB被巧妙劃分為八個6KB小區(qū)域，每個小區(qū)以32位寬數(shù)據(jù)通道進行操作，合起來就是一條256位寬數(shù)據(jù)高速公路。計算核心在每一個時鐘周期都能夠處理高達兩個64位的讀取通道以及一個64位的寫入通道，合計可達192位。

Cerebras的真正威力還在于它的分布式存儲與計算架構(gòu)，使之擅長高效解決非結(jié)構(gòu)化的稀疏計算問題，尤其是那些需要處理海量零值或接近零值數(shù)據(jù)的場景。為此，WSE3 提供令人震撼的 21PB每秒的片上存儲帶寬，以及超乎想象的214PB每秒的網(wǎng)絡交互帶寬。

Cerebras的設計理念深入人心，無需切割晶圓，就將所有晶體管整合成一個緊密相連的網(wǎng)絡，該網(wǎng)絡由高達90萬個計算核心組成，實現(xiàn)集中加工處理。與此同時，Cerebras系列的CS服務器得益于計算與存儲分離的創(chuàng)新設計，輕松實現(xiàn)數(shù)據(jù)并行處理，省去其他復雜并行訓練方案的需要。這一設計不光為Cerebras贏得了與英偉達抗衡的實力，也為面對越來越龐大的模型規(guī)模——我們說的是達到萬億級參數(shù)——提供解決方案。在AI訓練領域，Cerebras的 Wafer Scale Engine 設計無疑是它的巔峰時刻。

審核編輯 黃宇