3月14日消息，Cerebras Systems發(fā)布了他們的第三代晶圓級AI加速芯片“WSE-3”(Wafer Scale Engine 3)，規(guī)格參數(shù)更加瘋狂，而且在功耗、價(jià)格不變的前提下性能翻了一番。
2019年的第一代WSE-1基于臺積電16nm工藝，面積46225平方毫米，晶體管1.2萬億個，擁有40萬個AI核心、18GB SRAM緩存，支持9PB/s內(nèi)存帶寬、100Pb/s互連帶寬，功耗高達(dá)15千瓦。
2021年的第二代WSE-2升級臺積電7nm工藝，面積不變還是46225平方毫米，晶體管增至2.6萬億個，核心數(shù)增至85萬個，緩存擴(kuò)至40GB，內(nèi)存帶寬20PB/s，互連帶寬220Pb/s。
如今的第三代WSE-3再次升級為臺積電5nm工藝，面積沒說但應(yīng)該差不多，畢竟需要一塊晶圓才能造出一顆芯片，不可能再大太多了。
晶體管數(shù)量繼續(xù)增加達(dá)到驚人的4萬億個，AI核心數(shù)量進(jìn)一步增加到90萬個，緩存容量達(dá)到44GB，外部搭配內(nèi)存容量可選1.5TB、12TB、1200TB。
乍一看，核心數(shù)量、緩存容量增加的不多，但性能實(shí)現(xiàn)了飛躍，峰值A(chǔ)I算力高達(dá)125PFlops，也就是每秒12.5億億次浮點(diǎn)計(jì)算，堪比頂級超算。
它可以訓(xùn)練相當(dāng)于GPT-4、Gemini十幾倍的下一代AI大模型，能在單一邏輯內(nèi)存空間內(nèi)存儲24萬億參數(shù)，無需分區(qū)或者重構(gòu)。
用它來訓(xùn)練1萬億參數(shù)大模型的速度，相當(dāng)于用GPU訓(xùn)練10億參數(shù)。
四顆并聯(lián)，它能在一天之內(nèi)完成700億參數(shù)的調(diào)教，而且支持最多2048路互連，一天就可以完成Llama 700億參數(shù)的訓(xùn)練。
WSE-3的具體功耗、價(jià)格沒公布，根據(jù)上代的情況看應(yīng)該在200多萬美元。
