美国芯片设计领域的初创公司Cerebras Systems近期宣布了一项重要的技术突破，他们成功推出了晶圆级Wafer Scale Engine 3 (WSE-3) AI芯片。这款芯片采用了台积电先进的5nm工艺，将半导体技术的边界再次向前推进。WSE-3的问世，不仅代表了Cerebras在芯片设计领域的深厚实力，也象征着整个半导体行业迈向更高性能、更低功耗的新时代。这一性能水平在当前的AI芯片市场中堪称佼佼者，理论上相当于约62个英伟达H100 GPU的性能。

据悉，与Cerebras前一代的WSE-2相比，WSE-3在晶体管数量上实现了显著的增长，增幅高达54%，达到了惊人的4万亿个晶体管。这一数字的提升，不仅意味着芯片内部可以容纳更多的电路和功能，同时也预示着它在处理复杂任务时将会拥有更为出色的性能。

配备WSE-3的CS-3系统在功耗相同的情况下，性能是CS-2的两倍。这一改进使得CS-3成为了一款既高效又强大的计算系统，能够满足更多领域对于高性能计算的需求。Cerebras公司CEO Andrew Feldman对此表示，这是朝着实现摩尔定律迈出的真正一步。摩尔定律是半导体行业的一个重要法则，它预测了芯片上晶体管数量每两年翻一番的趋势。而WSE-3的推出，正是对这一法则的有力验证和延续。

从外观上看，WSE-3 AI芯片几乎由一整块12英寸晶圆制成，形成了一个边长为21.5厘米的正方形。这种独特的设计使得芯片在结构上更加紧凑，同时也提高了散热效率。在内部配置上，WSE-3拥有90万个AI核心，这些核心能够并行处理大量数据，提供高达每秒125 peta浮点运算（PFLOPS）的AI计算性能。这一性能水平在当前的AI芯片市场中堪称佼佼者，理论上相当于约62个英伟达H100 GPU的性能。

Cerebras的WSE系列目前已经发展到了第三代， 电子元器件采购网 每一代都在前一代的基础上进行了显著的改进。从2019年的WSE-1开始，该系列就采用了台积电的先进工艺节点，从16nm到7nm再到现在的5nm。随着工艺节点的进步，晶体管的数量也在不断增加，从WSE-1的1.2万亿个到WSE-2的2.6万亿个，再到现在的WSE-3的4万亿个。这种增长趋势不仅体现了半导体技术的快速发展，也展示了Cerebras在芯片设计领域的持续创新。

配备单个WSE-3芯片的CS-3计算系统，在神经网络模型训练方面展现出了惊人的能力。它能够训练多达24万亿个参数的神经网络模型，这一规模相当于目前最强大的LLM（大型语言模型）规模的十倍，包括OpenAI的GPT-4和谷歌的Gemini等。这意味着CS-3系统能够为人工智能领域的研究和应用提供更为强大的计算支持，推动相关技术的快速发展。

除了强大的计算能力外，CS-3系统还具备出色的可扩展性。它支持连接多达2048台设备，这意味着用户可以根据需要灵活地扩展计算集群的规模。如此规模的计算集群将带来前所未有的计算能力，使得一些之前难以完成的任务变得触手可及。例如，700亿参数的Llama模型的训练可以在一天内完成，这在以前是无法想象的。

CS-3计算系统的推出引起了市场的高度关注。据悉，Cerebras已经收到了来自企业客户、云服务提供商和政府机构等的大量订单。这些订单不仅证明了CS-3系统的强大实力和市场潜力，也反映了各行各业对于高性能计算的需求正在不断增长。

此外，Cerebras还与阿联酋G42公司展开了深度合作。继Condor Galaxy 1（CG-1）和CG-2之后，双方已经开始构建CG-3超级计算机。这台超级计算机将配备64个CS-3计算系统，总计拥有5760万个AI核心，预计AI计算性能将达到惊人的8 exaFLOPS（EFLOPS）。这一性能水平将使得CG-3成为世界上最强大的超级计算机之一，为各种复杂任务的解决提供强大的计算支持。

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