博客
关于我
史上最大芯片诞生!1.2万亿晶体管超级巨无霸,专为AI设计
阅读量:138 次
发布时间:2019-02-26

本文共 664 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

Cerebras Wafer Scale Engine:一款具有历史意义的AI专用芯片

最近,Cerebras Systems公司推出了一个前所未有的AI芯片——Cerebras Wafer Scale Engine。这款芯片以其惊人的规模和性能,引发了整个芯片行业的广泛关注。

这款芯片采用了独特的设计理念,它是单个晶圆上互连的单芯片。与传统的12英寸晶圆芯片不同,Cerebras的芯片采用300mm晶圆,最大尺寸可达22厘米。这使得芯片面积达到了42,225平方毫米,远大于Nvidia的最大的GPU(815平方毫米),且晶体管数量高达12亿,约为英特尔4004处理器的600倍(1971年问世)。

Cerebras Wafer Scale Engine专为AI任务设计,拥有40万个核心和18GB的片上内存。其内存带宽达到19PByte/s,数据传输速度更是达到了100Pbit/s。这种设计理念使得整个芯片可以在高速运行状态下同时运作,极大提升了AI模型的处理效率。

业内专家对这款芯片给予了高度评价。唐杉、姚颂和王兵等资深技术专家纷纷表示,Cerebras的芯片展现了AI芯片设计的未来方向,具有颠覆性的潜力。

值得注意的是,尽管Cerebras Wafer Scale Engine的技术实现具有重大挑战性,特别是量产良品率的考验,但其创新性和潜在影响力不容忽视。未来,这类大规模AI芯片有望在多个领域发挥重要作用。

Cerebras的技术突破不仅体现了芯片设计领域的创新精神,也为AI领域的发展带来了新的可能性。

转载地址:http://sldy.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Python 从入门到精通:30天速成教程到底有多狠?你能坚持下来吗?
查看>>
Python 从数据库中存储和检索密码的最安全方法
查看>>
Python语言及其应用 - 知识点遍历
查看>>
Python 优化提速的 8 个小技巧
查看>>
Python 余弦相似度与皮尔逊相关系数 计算
查看>>
python 使用execjs 报编码错误解决办法,UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0xac in position 145: il
查看>>
python 使用filetype校验文件
查看>>
Python 使用flush函数将缓冲区数据立即写磁盘
查看>>
python 使用in判断不准确,in不好使
查看>>
Python 使用pandas 进行查询和统计详解
查看>>
Redis 配置文件redis.conf详细解释
查看>>
python网络爬虫(2)——scrapy框架的基础使用
查看>>
python网络爬虫实例教程试读_Python网络爬虫实战教程(全套完整版) - 学途无忧网 - 做技术的王者 - Powered By EduSoho...
查看>>
Python 使用哈希函数用于加密
查看>>
Python 依赖管理的革新——Poetry 深度解析
查看>>
python 保留精度及增加去除数字的千位分隔符(金额化数字)
查看>>
python 倒计时 9,8,7,。。。。。。0
查看>>
Python 入门开发学习笔记之数据的增删改查
查看>>
Python 入门教程(2)搭建环境 2.4、VSCode配置Node.js运行环境
查看>>
Python 八大排序算法合集
查看>>