通过著名媒体《连线》，AI初创公司Cerebras Systems正式公布了史上最大的的单晶圆芯片——Cerebras Wafer Scale Engine，英伟达最大的GPU都不及它的“边角”。
简单来说，Cerebras 打破了传统的技术限制，将一整个300mm硅片直接做成了一颗芯片，因此“大”是人们对它的第一印象，但不止于大。
据悉，这款芯片拥有40万个核（4核处理器的10万倍），其处理能力能够支持大量计算，同时它利用了硅互连的先进封装工艺，实现硅片级别的高速通信和存储，这在理论上让整颗芯片能够用最快的速度调用算力处理极为复杂的AI任务。
目前，官方透露出来的关键指标如下：
· 硅片大小42225平方毫米（边长大约22cm）
· 1.2万亿个晶体管
· 40万个AI内核
· 18GB的片上内存
· 存储带宽19PB/S
· 架构互联（Fabric型）带宽100PB/S
· 采用了台积电16nm工艺
从透露的消息可以看出，这颗芯片拥有史上最大的片上存储空间（英伟达最好GPU的3000倍）、最多的AI核（每一个核相当于一个小型计算机）和最高的通信速度（最高性能GPU的10000倍内存带宽）。
Cerebras Systems CEO Andrew Fieldman在一份声明中说，“Cerebras WSE专为AI而设计，其中包含了不少基础创新，解决了限制芯片尺寸的长达数十年的技术挑战，如单晶圆良率、功率输出、封装等。其中，所有架构设计都是为了优化AI工作的性能。总的来说，WSE只需要较小功耗和空间，就能提供数百或数千倍的现有解决方案的性能。”
据悉，因具备了存储、计算和通信三大关键元素，且完全基于神经网络设计，现有AI系统所需要处理的张量处理操作、数据存储和通信都能够在WSE上完成，同时WSE将集群通信架构理念做进了这款芯片里，突破了传统带宽的限制，带来了低延迟，同时避免了不必要的性能损失。
将网络通信做进芯片里，这不仅带来AI芯片计算能力的改善，也让用户可以基于它建设更高质量的网络。所以与其说它是一台超级计算机，倒不如说，WSE更像是将一个服务器集群系统“做”进了晶圆里。
值得一提的是，考虑到单个晶圆在制造过程中会出现一些杂质，从而导致芯片故障的问题，Cerebras Systems 的芯片设计是留有裕量的，能够保证一个或者少量杂质不会使整个芯片失效，这也保证了芯片的稳定性。
很多人初次看到这样一种配置，不免会为Andrew担心：这么大一块芯片，散热要怎么做？
不得不说，目前为止，各大新闻中都未提及这款芯片的功耗问题。但不难想象，与我们看见的传统“指甲盖”大小的芯片相比，这款芯片的功耗一定不会低。
对此，Andrew表示，这款芯片不会单独销售，而是将被打包到Cerebras设计的计算机“设备”中。原因是它需要一个复杂的水冷系统去散热。据悉，这个水冷系统是一种灌溉网络，可以抵消以15千瓦功率运行的芯片产生的极端热量。
因为散热，这款芯片无法作为加速卡插入现有的任何服务器。在这种设计下，可以猜测它的功率一定会很高，但与它所要替代的系统集群比较来看，它的功耗也算是很低了。
不过相较于散热，业内人士更为关心它是不是能够按照预想跑起来，“目前来看，这款芯片真正的问题是大量内核，如何让40万个核保持协同和有效，这需要严格考量。”
编辑：丁婉
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