2019 年 Cerebras Systems 设计的史上最大芯片 Wafer Scale Engine（WSE），面积达215×215平方毫米，整合 40 万个 AI 核心，1.2 万亿个晶体管，片上18G内存，大小几乎与整个 12 吋晶圆一样，成为了世界最大芯片。如今这样的纪录要被他们自己打破，新推出的 WSE2芯片……
2019 年8月， Cerebras Systems 设计的史上最大芯片 Wafer Scale Engine（WSE）应该还让小伙伴们记忆犹新，因为这颗（板）AI 芯片的面积达215×215平方毫米，整合了 40 万个 AI 核心，1.2 万亿个晶体管，片上18G内存，大小几乎与整个 12 吋晶圆一样，是目前全世界最大的芯片。
不过，这样的纪录要被他们自己打破，新推出的 WSE2芯片面积虽然没有提升，但 AI 核心却提升到 85 万个，晶体管更是一口气翻倍达 2.6 万亿个。
简单粗暴的产品逻辑
去年《电子工程专辑》也报道指出，开发出 WSE 系列 AI 芯片的 Cerebras Systems 是一家2016年才成立的新创 AI 芯片公司。公司资历不长，但是却经历了三轮融资，分别是2016年5月份的2700万美元的A轮融资，2017年1月2500万美元的B轮融资，随后不到一年时间里，Cerebras Systems再次融资6000万美元，彼时估值达到8.6亿美元。
因为人工智能产业也恰巧在那个时候开始盛行，Cerebras Systems也因此被许多人看好。而这家公司发展产品的逻辑不同于其他AI芯片公司，就是奉行一个路子：“简单，粗暴”。为了满足 AI 计算的高性能需求，放弃其他厂商芯片越小越好的思维，以尽可能生产大面积芯片为主。由于面积越大的芯片，其中能整合越多的核心与晶体管，其相对计算效能也越强，但同时也提升了生产成本。
2019 年 11 月份，该公司正式推出了 WSE 系列芯片的第一代，采用台积电 16 纳米工艺，并以整个 12 吋晶圆来打造一个庞大的 AI 芯片。所以，WSE 系列芯片的第一代就整合了40 万个 AI 核心，1.2 万亿个晶体管，面积也高达 4.6 万平方毫米。
当时其性能之强大，让其他以大著称的芯片甘拜下风。
比如英伟达的GV100芯片号称最强GPU，211亿晶体管，核心面积815平方毫米，而WSE芯片晶体管数量是GV100的60倍，面积则是它的56倍多。WSE与当时的CPU芯片相比同样震撼，AMD 64核EPYC二代处理器才320亿晶体管，封装总面积也不过4410平方毫米，光是核心面积WSE就是EPYC二代处理器的10倍有余。
从性能上来看，WES芯片带宽超过100Pb／s，一般的计算芯片以Tb／s级别的单位都难以跟起比较。
除了贵，都挺好的
在关于WSE介绍的白皮书中，有这么一句话——“通过加速人工智能计算，WSE清除了阻碍人工智能进步的最大路障——时间。将训练时间从几个月缩减为几分钟，从几周减少到几秒。让深度学习实践者更快的验证自己的假设，从而不用去担心一些体系机构导致无法测试或者太大风险。WSE降低了好奇心的成本，加速了人工智能新思想和新技术的到来。”
虽然 堪称芯片工艺史上的一大“奇迹”的WSE 芯片第一代之后被顺利生产出来，但是其造价不斐，可以想见的是会采购的单位或企业更是少之又少。最后，还是美国劳伦斯利福摩尔国家实验室（LLNL）把WSE集成到美国国家核安全管理局的拉森超级计算机中，再由美国政府旗下的美国国家科学基金会（NSF）出手相助，购买了两套以 WSE芯片为主的超级计算机CS-1，总价约 500 万美元。
第一代的WSE（有一套电力传输和冷却系统）
从整机价格推算，每片 WSE芯片的价格约为 200 万美元（约合人民币1384万元），Cerebras创始人兼CEO 安德鲁 · 费尔德曼（Andrew Feldman）也曾透露称这种巨无霸芯片及系统的售价在几百万美元级别。
Cerebras Systems的联合创始人兼首席执行官安德鲁 · 费尔德曼（Andrew Feldman）
二代产品晶体管数翻倍
WSE 系列芯片第一代采用的是台积电 16 纳米工艺，现在新一代产品也问世。在日前举办的年度半导体盛会Hot Chips 2020 大会上，WSE2 AI 芯片正式发布。该公司表示，已经在实验室中运行了新款芯片。
虽然具体细节还没公布，但受到晶圆尺寸的限制，会与第一代采用相同的芯片面积。但是因为采用了新一代的台积电 7 纳米工艺，AI 核心数翻倍成长到了 85 万个，而晶体管数量更是一口气增加至 2.6 万亿个，相比之前的规格增加了一倍有余，相信价格也会随之提高。
此外，预计该公司还将增加芯片内置的内存容量并加强芯片互连速率，以提高芯片内数据传输的带宽。去年的第一代芯片具有9PB/s的内存带宽，并且这样一个芯片的TDP为15KW。
目前 7 纳米工艺的最大芯片是英伟达（NVIDIA） 的 GA100 GPU，芯片面积达到 826 平方毫米，拥有 540 亿个晶体管。比较之下，Cerebras Systems 新发布的 WSE2 AI 芯片无论从晶体管数，还是芯片面积都是庞然大物，预计售价也会非常高昂。
WSE芯片尺寸达到了46225平方毫米，比最大的GPU核心要大56倍
晶圆级晶片除了像Cerebras这样制作计算芯片的应用外，也有应用于存储方面的研究。铠侠（前东芝存储）正在进行的新研究就是——通过跳过传统闪存和SSD制造方法过程中所有切割，组装，封装等操作，直接生产晶圆级的SSD ，这样可以极大地降低制造成本和交货时间，并且得到高性能的大量数据存储解决方案。
不过虽然铠侠提出了“晶圆级固态硬盘”的概念，但是还处在早期开发阶段，距离实际上市和应用还很早。目前受瞩目的晶圆级晶片还是Cerebras WSE，而关于第二代Cerebras WSE的更多信息，还是得到该公司宣布最终产品时才能知道。
责编：Luffy Liu
本文综合自Technews、超能网报道
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