WSE-3的主要规格：

4万亿个晶体管

900,000个AI核心

44GB的片上SRAM缓存

台积电5nm工艺制造

可选1.5TB / 12TB / 1.2PB三种内存容量

125 petaflops的峰值AI算力

可训练多达24万亿个参数的人工智能模型

可达2048个CS-3系统的集群规模

Cerebras表示，WSE-3专为满足企业和超大规模需求而构建，旨在训练比GPT-4和Gemini大10倍的下一代前沿模型，24万亿个参数模型可以存储在单个逻辑内存空间中，无需分区或重构，从而大大简化了训练工作流程，提高了开发人员的工作效率。

最新的Cerebras软件框架为PyTorch 2.0和最新的AI模型和技术提供原生支持，比如多模态模型、视觉转换器、专家混合和扩散等，仍然是唯一一个为动态和非结构化稀疏性提供原生硬件加速的平台，可以将训练速度提高8倍。

预览var tableid = settableid(); document.write(''); Table().init({ title: "Wafer Scale Engine系列规格参数对比", header: ["型号","WSE","WSE-2","WSE-3","英伟达A100","英伟达H100"], width: '92%', columnWidth: 'MAX', //表格单元宽度，"MAX"最大内容显示，""AVG"平均，"AUTO"自动，指定[15,16,20] id: tableid, data: [ ["晶体管数目(亿)","12000","26000","40000","540","800"], ["核心面积(mm2)","46255","46255","46255","826","814"], ["制程","16nm","7nm","5nm","7nm","5nm"], ["AI Cores","400000","850000","900000","6912 FP32432 Tensor","16896 FP32528 Tensor"], ["芯片缓存容量","18GB","40GB","44GB","40MB","50MB"], ["缓存带宽","9 PB/s","20 PB/s","21 PB/s","1555 GB/s","3146 GB/s"], ["互联带宽","100 Pb/s","200 Pb/s","214 Pb/s","600 GB/s","900 GB/s"], ] });

在今年的Hot Chips大会上，Cerebras表示现在可以实现整个芯片拥有2.6万亿晶体管，85万个核心，相比之前的规格增加了一倍有余。然而实现方式其实很“简单”，因为去年的那款芯片还是采用的台积电16nm工艺进行制造，现在只需换成台积电最新的7nm制程工艺，就可以实现如此壮举。该公司表示，它已经在实验室中运行了新款芯片。

当然，这第二代的新款晶圆级芯片仍将具有与第一代相同的芯片面积，毕竟，它受到晶圆尺寸的限制。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。

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。

据mynavi报道，铠侠在其内部引入了称为“晶圆级固态硬盘”的技术概念。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。该技术概念旨在利用“超级多探测技术”，探测和并行操作单个晶片中的数百个芯片。在超级计算机中堆叠和安装这种具有超级多探测技术的晶圆级固态硬盘将实现数百万IOPS的巨大性能。

这种晶圆级的芯片在去年其实已经有出现，就是Cerebras Systems推出的晶圆级深度学习芯片，其芯片面积达到46225平方毫米，如果你对这个数据没有概念的话，作为对比，CPU中的核心裸片大小一般在200平方毫米以下，而GPU核心的大小也没有超过1000平方毫米的。官方称这片芯片的尺寸比当时最大的GPU核心要大56倍，整个芯片拥有1.2万亿晶体管。

目前虽然铠侠提出了“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。并且，即使实际应用，最初也是用在商业领域，比如需要大量数据存储的服务器等。