NVIDIA的A100加速卡的GA100核心是目前最強大的7nm芯片之一，826mm2面積、540以晶體管，然而在CerebrasSystems的WSE芯片面前，GA100核心也只是個小弟弟，更何況現(xiàn)在WSE2代也來了。

CerebrasSystems是一家新興的AI芯片公司，他們做產(chǎn)品的思路是簡單粗暴——AI對性能要求很高，那就做一個盡可能大的芯片，集成的核心越多越大，而不去管芯片面積有多大，成本有多高。

2019年11月份，該公司正式推出了WSE芯片——直譯就是晶圓級引擎，用整個晶圓打造一個龐大的AI芯片，所以WSE第一代就集成了40萬個AI核心，1.2萬億個晶體管，面積高達4.6萬平方毫米。

WSE芯片使用的還是臺積電的16nm工藝，其規(guī)模是同級別核心GV100的56.7倍多。

CerebrasSystems這樣的方法造AI芯片是極其昂貴的，可以說不惜成本，一般商業(yè)公司不敢這么做，好在美國政府旗下的美國國家科學(xué)基金會（NSF）出手援助，購買了兩套基于WSE芯片打造的超算CS-1，總價500萬美元，約合人民幣3500萬元，這么算一塊WSE芯片的價格應(yīng)該在200萬美元左右。

16nm工藝的WSE創(chuàng)造了奇跡，現(xiàn)在新一代產(chǎn)品問世了。在日前的Hotchips 32會議上，WSE2代芯片也公布了，具體信息還不夠多，但核心數(shù)翻倍到了85萬個，晶體管數(shù)量翻倍到2.6萬億個，制程工藝升級到了7nm。

不用說，這一代的WSE2芯片性能及價格都會創(chuàng)造新的紀(jì)錄，就看接下來誰會買單了。
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