Cerebras 发布全球最大 AI 芯片 WSE-3

2024 年 3 月，美国芯片初创公司 Cerebras Systems 正式发布第三代晶圆级 AI 加速芯片WSE-3（Wafer Scale Engine 3）。作为目前全球规模最大、性能最强的 AI 芯片，WSE-3 以 4 万亿晶体管、125 petaFLOPs 的峰值算力和独特的架构设计，重新定义了大模型时代的算力标准。

一、技术参数与创新突破

1. 极致规模与工艺
   • 5nm 制程：采用台积电 5nm 工艺，集成 4 万亿个晶体管（前一代 WSE-2 为 2.6 万亿），核心数量增至 90 万个，片上 SRAM 达 44GB，硅片面积约 462.25 平方厘米（接近 12 英寸晶圆）。
   • 单芯片架构：突破传统切割工艺，将整个晶圆作为单一芯片，显著减少数据传输延迟，提升能效比。
2. 性能跃升
   • 算力密度：峰值 AI 算力达 125 petaFLOPs（FP16），是英伟达 H100 GPU 的 62 倍，且功耗与前一代持平。
   • 训练效率：单芯片可支持 24 万亿参数模型训练（约为 GPT-4 的 10 倍），700 亿参数的 Llama 模型训练仅需 1 天。
3. 系统级优化
   • 液冷设计：采用液体冷却技术，解决超大芯片散热难题，支持高密度集群部署。
   • 软件生态：配套 CS-3 系统简化大模型训练流程，代码量较 GPU 减少约 50%。

二、行业对比与应用场景

1. 对标英伟达 H100
   • 晶体管数量：WSE-3（4 万亿）是 H100（800 亿）的 50 倍；
   • 片上存储：44GB SRAM 是 H100（80GB HBM3）的 880 倍（按片上 / 板载内存计算）；
   • 互连效率：单芯片内数据传输延迟仅为跨 GPU 集群的 1/100。
2. 超级计算机部署
   • Condor Galaxy 3：美国达拉斯在建的超级计算机将搭载 64 个 CS-3 系统（含 WSE-3 芯片），总算力达 8 exaFLOPs，预计 2024 年底完工。
   • 全球算力排名：若与现有 Condor Galaxy 1/2 集群联合，总算力将达 16 exaFLOPs，超越当前全球最快超算 “前沿”（1 exaFLOPs）。
3. 应用领域
   • 大模型训练：支持生成式 AI、蛋白质结构预测等超大规模计算任务；
   • 边缘计算：与高通合作开发推理加速器，拓展端侧应用。

三、行业影响与专家评价

1. 技术里程碑
   • Cerebras CEO Andrew Feldman 称：“WSE-3 是摩尔定律的真正延续，在相同功耗和成本下性能翻倍。”
   • 分析机构 Intersect360 Research 指出，WSE-3 的单芯片架构为高算力需求场景提供了 “更简单、更高效” 的解决方案。
2. 市场挑战
   • 尽管性能领先，WSE-3 仍面临生态壁垒。Tirias Research 分析师 Jim McGregor 认为：“英伟达的 CUDA 生态短期内难以替代，Cerebras 需在特定领域（如大模型训练）建立差异化优势。”
   • 目前 WSE-3 供应有限，Cerebras 计划 2024 年完成总价值超 10 亿美元的集群部署，覆盖美国多地。