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內存帶寬、100Pb/s互連帶寬，功耗高達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，緩存擴至40GB，內存帶寬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)增加達到驚人的4萬億個，AI核心數(shù)量進一步增加到90萬個，緩存容量達到44GB，外部搭配內存容量可選1.5TB、12TB、1200TB。

乍一看，核心數(shù)量、緩存容量增加的不多，但性能實現(xiàn)了飛躍，峰值AI算力高達125PFlops，也就是每秒12.5億億次浮點計算，堪比頂級超算。

它可以訓練相當于GPT-4、Gemini十幾倍的下一代AI大模型，能在單一邏輯內存空間內存儲24萬億參數(shù)，無需分區(qū)或者重構。

用它來訓練1萬億參數(shù)大模型的速度，相當于用GPU訓練10億參數(shù)。

四顆并聯(lián)，它能在一天之內完成700億參數(shù)的調教，而且支持最多2048路互連，一天就可以完成Llama 700億參數(shù)的訓練。

WSE-3的具體功耗、價格沒公布，根據(jù)上代的情況看應該在200多萬美元。