Cerebras发布WSE-3：世界上最大的用于训练模型的人工智能芯片 🚀
单个半导体晶片的性能翻倍，使其能够高效处理具有数万亿参数的大型语言模型
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AI初创公司Cerebras公布了用于生成式人工智能的最大芯片WSE-3。
更大更好的人工智能模型之争日趋激烈，与英伟达(Nvidia)齐名的Cerebras Systems刚刚公布了其最新作品——Wafer Scale Engine 3(WSE-3)。这款第三代人工智能芯片是世界上最大的半导体芯片，将彻底改变整个行业。
简介
对于更强大的人工智能模型的需求不断推动芯片技术的发展界限。以其在该领域创新著称的Cerebras Systems刚刚推出了WSE-3，这是全球最大的人工智能芯片。这款开创性的芯片专为训练人工智能模型而设计，优化神经权重以提升功能性。在本文中，我们将探讨WSE-3的特点，分析其对行业的影响，并讨论其未来前景。
强大的WSE-3
WSE-3具有令人瞩目的性能提升，为人工智能芯片设立了新的标准。指令吞吐量翻倍，从62.5 petaFLOPs增至惊人的125 petaFLOPs，这款芯片拥有强大的计算能力。其晶体管数量也得到了显著提升，达到4万亿个，而前一代产品只有2.6万亿个。采用5纳米技术制造的WSE-3利用了TSMC的制造专业知识，后者是全球领先的芯片制造商之一。
真正的摩尔定律跨越
Cerebras Systems的联合创始人兼首席执行官安德鲁·费尔德曼(Andrew Feldman)强调了WSE-3在摩尔定律方面的重要性。摩尔定律指出芯片电路大致每18个月翻倍一次。费尔德曼宣称，WSE-3代表了真实的摩尔定律跨越，性能翻倍的同时保持相同的功耗和售价。这一进步是该行业期待已久的突破。
尺寸重要
在芯片尺寸方面，WSE-3比其竞争对手（尤其是Nvidia的H100 GPU）都要大得多。费尔德曼对比了两者，突出了性能上的巨大差异。WSE-3比Nvidia的产品大57倍，拥有52倍更多的核心、800倍更多的片上内存和超过3,700倍更多的布线带宽。这些引人注目的数据为WSE-3出色的性能奠定了基础。
完美的平衡
Cerebras在WSE-3中平衡了计算与内存。通过略微增加内存容量和计算核心数量，他们创造了一款既优化计算又优化内存的芯片。费尔德曼表示，他们相信已经实现了计算和内存的理想结合，为人工智能训练提供最佳性能。
重新定义训练时间规则
WSE-3提供了巨大的计算能力，能够处理具有惊人240万亿参数的理论大型语言模型。这比OpenAI的GPT-4等顶级生成式人工智能工具的参数要高一个数量级，后者传闻仅有1万亿参数。Cerebras的设备允许在单个设备上执行整个240万亿参数。相比之下，GPU需要更复杂的编程和更多的代码行来实现类似的结果。
问答
问：WSE-3在尺寸方面如何与其他人工智能芯片相比？
答：WSE-3是目前最大的人工智能芯片，比竞争对手巨大。与Nvidia的H100 GPU相比，它体积大57倍，提供更多的核心、片上内存和布线带宽。
问：WSE-3增强的计算和内存能力具有何重要意义？
答：通过平衡计算和内存，WSE-3实现了人工智能训练的最佳性能。这确保模型可以更快、更高效地训练。
问：与GPU相比，WSE-3如何简化编程？
答：Cerebras的设备比GPU更易于编程。虽然GPU需要复杂的编程，但WSE-3减少了实现类似结果所需的代码行数，使其更易于使用且用户友好。
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Q: WSE-3的性能如何与其他AI芯片相比？
A: WSE-3提供了无与伦比的性能，实现了每秒125拍千亿次的指令吞吐量。这种巨大的计算能力使其能够处理具有高达24万亿参数的大语言模型，使其在竞争对手中脱颖而出。
增强推理的伙伴关系
除了WSE-3令人瞩目的训练能力外，Cerebras还与芯片巨头高通合作，以提升推理过程。通过利用高通的AI 100处理器，Cerebras旨在降低生产中运行生成式AI模型的成本。通过稀疏性、投机解码和网络架构搜索等技术，Cerebras和高通已在推理性能方面取得了显著改进。
展望未来
WSE-3的推出标志着AI芯片发展的一个重要时刻。凭借其开创性的性能和效率，这款芯片为该行业设立了新的标准。随着AI模型的不断增长，以及复杂性的增加，像WSE-3这样的芯片将在推动该领域发展中发挥至关重要的作用。
结论
Cerebras的WSE-3证明了对更强大AI模型的不懈追求。凭借其空前的尺寸、性能以及针对训练的优化，WSE-3已准备革新该行业。这款芯片代表了一大步，提供了增强的计算能力，将推动AI研究和开发方面的进步。
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