史上最大晶片出2代！7nm加持，電晶體數達2.6 萬億個

2019 年8月， Cerebras Systems 設計的史上最大晶片 Wafer Scale Engine（WSE）應該還讓小夥伴們記憶猶新，因為這顆（板）AI 晶片的面積達215×215平方毫米，整合了 40 萬個 AI 核心，1.2 萬億個電晶體，片上18G內存，大小几乎與整個 12 吋晶圓一樣，是目前全世界最大的晶片。

不過，這樣的紀錄要被他們自己打破，新推出的 WSE2晶片面積雖然沒有提升，但 AI 核心卻提升到 85 萬個，電晶體更是一口氣翻倍達 2.6 萬億個。

簡單粗暴的產品邏輯

去年《電子工程專輯》也報導指出，開發出 WSE 系列 AI 晶片的 Cerebras Systems 是一家2016年才成立的新創 AI 晶片公司。公司資歷不長，但是卻經歷了三輪融資，分別是2016年5月份的2700萬美元的A輪融資，2017年1月2500萬美元的B輪融資，隨後不到一年時間裡，Cerebras Systems再次融資6000萬美元，彼時估值達到8.6億美元。

因為人工智慧產業也恰巧在那個時候開始盛行，Cerebras Systems也因此被許多人看好。而這家公司發展產品的邏輯不同於其他AI晶片公司，就是奉行一個路子：「簡單，粗暴」。為了滿足 AI 計算的高性能需求，放棄其他廠商晶片越小越好的思維，以儘可能生產大面積晶片為主。由於面積越大的晶片，其中能整合越多的核心與電晶體，其相對計算效能也越強，但同時也提升了生產成本。

2019 年 11 月份，該公司正式推出了 WSE 系列晶片的第一代，採用臺積電 16 納米工藝，並以整個 12 吋晶圓來打造一個龐大的 AI 晶片。所以，WSE 系列晶片的第一代就整合了40 萬個 AI 核心，1.2 萬億個電晶體，面積也高達 4.6 萬平方毫米。

當時其性能之強大，讓其他以大著稱的晶片甘拜下風。

比如英偉達的GV100晶片號稱最強GPU，211億電晶體，核心面積815平方毫米，而WSE晶片電晶體數量是GV100的60倍，面積則是它的56倍多。WSE與當時的CPU晶片相比同樣震撼，AMD 64核EPYC二代處理器才320億電晶體，封裝總面積也不過4410平方毫米，光是核心面積WSE就是EPYC二代處理器的10倍有餘。

從性能上來看，WES晶片帶寬超過100Pb／s，一般的計算晶片以Tb／s級別的單位都難以跟起比較。

除了貴，都挺好的

在關於WSE介紹的白皮書中，有這麼一句話——「通過加速人工智慧計算，WSE清除了阻礙人工智慧進步的最大路障——時間。將訓練時間從幾個月縮減為幾分鐘，從幾周減少到幾秒。讓深度學習實踐者更快的驗證自己的假設，從而不用去擔心一些體系機構導致無法測試或者太大風險。WSE降低了好奇心的成本，加速了人工智慧新思想和新技術的到來。」

雖然 堪稱晶片工藝史上的一大「奇蹟」的WSE 晶片第一代之後被順利生產出來，但是其造價不斐，可以想見的是會採購的單位或企業更是少之又少。最後，還是美國勞倫斯利福摩爾國家實驗室（LLNL）把WSE集成到美國國家核安全管理局的拉森超級計算機中，再由美國政府旗下的美國國家科學基金會（NSF）出手相助，購買了兩套以 WSE晶片為主的超級計算機CS-1，總價約 500 萬美元。

第一代的WSE（有一套電力傳輸和冷卻系統）

從整機價格推算，每片 WSE晶片的價格約為 200 萬美元（約合人民幣1384萬元），Cerebras創始人兼CEO 安德魯 · 費爾德曼（Andrew Feldman）也曾透露稱這種巨無霸晶片及系統的售價在幾百萬美元級別。

Cerebras Systems的聯合創始人兼執行長安德魯 · 費爾德曼（Andrew Feldman）

二代產品電晶體數翻倍

WSE 系列晶片第一代採用的是臺積電 16 納米工藝，現在新一代產品也問世。在日前舉辦的年度半導體盛會Hot Chips 2020 大會上，WSE2 AI 晶片正式發布。該公司表示，已經在實驗室中運行了新款晶片。

雖然具體細節還沒公布，但受到晶圓尺寸的限制，會與第一代採用相同的晶片面積。但是因為採用了新一代的臺積電 7 納米工藝，AI 核心數翻倍成長到了 85 萬個，而電晶體數量更是一口氣增加至 2.6 萬億個，相比之前的規格增加了一倍有餘，相信價格也會隨之提高。

此外，預計該公司還將增加晶片內置的內存容量並加強晶片互連速率，以提高晶片內數據傳輸的帶寬。去年的第一代晶片具有9PB/s的內存帶寬，並且這樣一個晶片的TDP為15KW。

目前 7 納米工藝的最大晶片是英偉達（NVIDIA） 的 GA100 GPU，晶片面積達到 826 平方毫米，擁有 540 億個電晶體。比較之下，Cerebras Systems 新發布的 WSE2 AI 晶片無論從電晶體數，還是晶片面積都是龐然大物，預計售價也會非常高昂。

WSE晶片尺寸達到了46225平方毫米，比最大的GPU核心要大56倍

晶圓級晶片除了像Cerebras這樣製作計算晶片的應用外，也有應用於存儲方面的研究。鎧俠（前東芝存儲）正在進行的新研究就是——通過跳過傳統快閃記憶體和SSD製造方法過程中所有切割，組裝，封裝等操作，直接生產晶圓級的SSD ，這樣可以極大地降低製造成本和交貨時間，並且得到高性能的大量數據存儲解決方案。

不過雖然鎧俠提出了「晶圓級固態硬碟」的概念，但是還處在早期開發階段，距離實際上市和應用還很早。目前受矚目的晶圓級晶片還是Cerebras WSE，而關於第二代Cerebras WSE的更多信息，還是得到該公司宣布最終產品時才能知道。