電子發燒友網報道（文/李彎彎）近日，據外媒報道，研發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。

Cerebras成立于2016年，總部在美國加州，專注于研發比GPU更適用于訓練AI模型的晶圓級芯片，為復雜的AI應用構建計算機系統，并與阿布扎比科技集團G42等機構合作構建超級計算機。基于其最新旗艦芯片構建的服務器可輕松高效地訓練萬億參數模型。

Cerebras已發布第三代AI芯片

技術實力方面，Cerebras公司采用獨特的晶圓級集成技術，將整片晶圓作為一個單獨的芯片來使用，實現了前所未有的集成度和性能。這種技術使得Cerebras的AI芯片在晶體管數量、計算能力和內存帶寬等方面均達到了業界領先水平。

Cerebras的AI芯片具有強大的計算能力，能夠支持訓練業界最大的AI模型，包括參數規模高達數十萬億個的模型。這種高性能計算能力使得研究人員能夠更快地測試想法、使用更多數據并解決新問題。

Cerebras的AI芯片采用了先進的通信架構，實現了全局性的低延遲、高帶寬通信。這種通信架構使得多個Cerebras芯片之間能夠高效地進行數據傳輸和協作，進一步提升了AI應用的性能。

產品方面，Cerebras的核心產品線WSE（Wafer Scale Engine）系列已經過更新三代。2019年8月，Cerebras發布第一顆芯片WSE，WSE作為Cerebras標志性產品，是史上最大的AI芯片之一。其設計突破了傳統半導體制造的界限，采用了獨特的晶圓級集成（Wafer-Scale Integration, WSI）技術，將整個晶圓作為一個單獨的芯片來使用，這在當時是前所未有的。

這顆芯片采用臺積電16nm制程，在46225mm2面積上集成了40萬個AI核心和1.2萬億顆晶體管。同時，該芯片配備了18GB的片上靜態隨機存取存儲器（SRAM），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），這一數值比現有芯片的相關參數高出一個單位（3個數量級）。

2021年，Cerebras推出第二代芯片WSE-2，搭載WSE-2芯片的AI超算系統CS-2也同期發布。WSE-2在繼承了WSE的晶圓級集成技術的基礎上，進一步提升了制程工藝和性能，成為當時業界領先的AI芯片之一。該芯片采用臺積電7nm制程，相較于前代產品WSE的16nm工藝，進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。晶體管數量達到了創紀錄的2.6萬億個，相較于WSE的1.2萬億個晶體管，實現了翻倍的增長。

WSE-2集成了85萬個專為AI應用優化的稀疏線性代數計算（SLAC）核心，相較于WSE的40萬個核心，有了顯著的提升。片上內存提升至40GB，相較于WSE的18GB，增加了近一倍。內存帶寬高達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超級計算機CS-3。WSE-3采用臺積電5nm制程，有90萬個AI核心和4萬億顆晶體管。配備了44GB的片上SRAM緩存，相較于前代產品有了顯著提升。這一大容量片上內存能夠支持更大規模的AI模型訓練，無需進行分區或重構，大大簡化了訓練工作流程。WSE-3的內存帶寬高達21PB/s，峰值AI算力高達125 PetaFLOPS，相當于每秒能夠執行12.5億億次浮點計算。

Cerebras 的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。其WSE系列芯片具有龐大的規模和驚人的性能。例如，WSE-3擁有超過4萬億個晶體管和46225mm2的硅片面積，堪稱全球最大的AI芯片。與之相比，傳統GPU的規模和性能通常較小。Cerebras的芯片能夠在單個設備上容納和訓練比當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存。例如，WSE-3擁有900,000個核心和44GB內存，這使得它能夠同時處理大量的數據和計算任務。傳統GPU的核心數量和內存通常較小，可能需要多個GPU協同工作才能達到類似的性能。

Cerebras采用了片上內存的設計，這意味著內存和計算核心都在同一個芯片上，從而大大減少了數據傳輸的開銷和延遲。相比之下，傳統GPU的內存和計算核心是分離的，需要通過PCIe等接口進行數據傳輸，這可能導致性能瓶頸和延遲。

Cerebras的CS-3系統是基于WSE-3推出的，具備強大的系統支持。該系統擁有高達1.2PB的內存容量，能夠訓練比GPT-4和Gemini模型大10倍的下一代前沿模型。在大模型訓練中，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。開發人員可以更加高效地實現和訓練大模型。

Cerebras的芯片通過保持整個晶圓的完整性來降低互連和網絡成本以及功耗。這使得Cerebras的芯片在功耗和成本方面相較于多個GPU協同工作具有優勢。

今年4月，Cerebras發文比較Cerebras CS-3與英偉達B200，稱CS-3和英偉達DGX B200是2024年上市的兩款最令人興奮的AI硬件新品。從對比數據來看，無論AI訓練性能還是能效，CS-3都做到倍殺DGX B200。



寫在最后

目前，AI大模型訓練基本離不開GPU的支持，Cerebras發布的WSE系列芯片，給業界帶來了新的思路，尤其是其今年發布的第三代產品WSE-3，能夠支持訓練業界最大的AI模型，包括參數規模高達24萬億個的模型。如果其能夠順利上市，一是對于其自身后續發展更有利，二是對于英偉達來說它可能會成長為一個較大的競爭對手。