我們印象中的芯片，是這樣的：
或者是這樣的：
今天我們的主角芯片，是這樣的：
這是一傢名為Cerebras公司研發的一款名為Wafer Scale Engine（WSE）的芯片，該芯片采用7納米制程，含有850000個AI核心，擁有2.6萬億晶體管，是同樣采用7納米制程的手機芯片的130倍左右，總面積為46225平方毫米！
如此之大的芯片，到底是幹什麼用的？
首先介紹一下這枚芯片的制造者Cerebras公司。安德魯・費爾德曼於2016年，創辦Cerebras公司，是一傢專註於深度學習計算機系統的公司。
安德魯畢業於斯坦福大學，現為Cerebras聯合創始人及CEO。
2019年11月，Cerebras獲得4.75億美元的E輪融資，估值約24億美元。
Cerebras從誕生之日起，就一直致力於將機器學習問題邏輯解決方案的作用，發揮到極致。
2019年，Cerebras推出第一代WSE芯片，該芯片采用16納米制程，含有40萬個AI核心，擁有1.2萬億個晶體管。
長得十分像墻磚的WSE，能承載谷歌等科技巨頭所創建的超大規模神經網絡所需的並行處理速度。
該芯片一問世，立即引發關註。美媒《連線》誇贊它，是人工智能的紀念碑。臺積電高級副總裁保爾森說，這是他見過的最大芯片。國內外多位芯片專傢聽聞此訊，也紛紛發表朋友圈感慨。
在Hotchips 32大會上，Cerebras公司宣佈，將在今年第三季度，推出WS第二代，再度引發外界關註。
WSE-2仍然由臺積電代工，與WSE-1相比，WSE-2 的晶體管數、內核數、內存、內存帶寬和結構帶寬等性能特征增加瞭一倍以上。由於 WSE-2 采用瞭 7nm 工藝制程，電路之間的寬度僅有七十億分之一米。
如此龐大的芯片尺寸帶來瞭 WSE-2 的大幅性能提升，該芯片的各類性能參數超出競品幾個數量級，能夠極大地縮減 AI 訓練時間。
WSE-2芯片雖好，但目前在實現量產方面存在諸多困難。比如跨裸片互聯，在考慮大芯片受熱膨脹影響不均的情況下，怎麼保證其中每一個計算機核心都能正常工作？
據瞭解，這枚芯片采用瞭定制的連接方式，並使用水冷進行散熱。
那麼，Cerebras制造這麼大的一枚芯片，到底有什麼用呢？WSE芯片是為瞭滿足AI人工智能計算所設計的。
Cerebras曾經與美國能源部合作，基於WSE芯片制造瞭一套“CS-1”超級計算機，性能相當於擁有1000顆CPU的集群。這種超級計算機可以被用於醫療健康、能源、交通等領域的AI模型訓練。
根據Cerebras公司透露，他們已經接到瞭十幾個WSE-2訂單，單個售價在幾百萬美元以上。
人工智能的計算，對傳統芯片架構提出瞭新的挑戰，不管是國內還是國外，很多大公司都致力於AI芯片的研發。
而Cerebras則另辟蹊徑，從多核心裸片互聯入手，以“超級芯片”來試圖解決AI人工智能高性能運算的挑戰。
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