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【產通社，3月15日訊】美國AI超級計算機公司Cerebras表示，其下一代waferscale AI芯片的性能比上一代產品提高一倍，而消耗相同的功率。晶圓級引擎3（WSE-3）包含4萬億個晶體管，由于使用了更新的芯片制造技術，比上一代產品增加了50%以上。該公司表示，將在新一代AI計算機中使用WSE-3，這些計算機目前安裝在達拉斯的一個數據中心，形成一臺能夠進行8億次浮點運算的超級計算機。

該公司表示，CS-3可以訓練多達24萬億個參數的神經網絡模型，是當今最大LLMs的10倍以上。公司已經與高通達成了一項聯合開發協議，旨在將AI推理的性價比提高10倍。

有了WSE-3，Cerebras可以繼續生產世界上最大的單芯片。該芯片呈正方形，邊長215毫米，使用了幾乎整個300毫米的硅晶圓來制造一個芯片。芯片制造設備通常僅限于生產不超過約800平方毫米的硅片。芯片制造商已經開始通過使用3D集成和其他先進封裝技術來組合多個芯片，從而擺脫這一限制。但即使在這些系統中，晶體管數量也有數百億個。

像往常一樣，如此大的芯片伴隨著一些令人興奮的最高級。

你可以在WSE芯片的繼承中看到摩爾定律的影響。第一個于2019年首次亮相，使用臺積電的16納米技術制造。對于2021年抵達的WSE-2，Cerebras轉向了臺積電的7納米工藝。WSE-3是用這家晶圓巨頭的5納米技術制造的。

自第一個超大規模芯片問世以來，晶體管數量增加了兩倍多。同時，用途也發生了變化。例如，芯片上AI核心的數量明顯持平，內存和內部帶寬也是如此。盡管如此，每秒浮點運算次數的性能提升超過了所有其他指標。

圍繞新AI芯片CS-3構建的計算機旨在訓練新一代巨型大型語言模型，比OpenAI的GPT-4和谷歌的Gemini大10倍。該公司表示，CS-3可以訓練多達24萬億個參數的神經網絡模型，是當今最大LLMs的10倍以上，而無需其他計算機所需的一套軟件技巧。根據Cerebras的說法，這意味著在CS-3上訓練一個1萬億參數模型所需的軟件與在GPU上訓練一個10億參數模型一樣簡單。

可以組合多達2048個系統，這種配置將在一天內從頭開始訓練流行的LLM Llama 70B。不過，該公司表示，目前還沒有那么大的項目。

Cerebras CEO Andrew Feldman表示，神經網絡模型的執行是AI應用的天花板。Cerebras估計，如果地球上每個人都使用ChatGPT，每年將花費1萬億美元——更不用說大量的化石燃料能源了。

Cerebras和高通建立了合作伙伴關系，目標是將推理成本降低10倍。他們的解決方案將涉及應用神經網絡技術，如權重數據壓縮和稀疏性——刪除不必要的連接。這樣，經過大腦訓練的網絡將在高通的新推理芯片AI 100 Ultra上高效運行。（來源：IEEE；編譯：鐠元素）