华为昇腾910是中国唯一入选

英国一名资深芯片工程师James W. Hanlon，盘点了当前十大AI训练芯片。

并给出了各个指标的横向对比，也是目前对AI训练芯片最新的讨论与梳理。

其中，华为昇腾910是中国芯片厂商唯一入选的芯片，其性能如何，也在这一对比中有了展现。

Cerebras Wafer-Scale Engine

这一芯片于今年8月份正式面世，被称为“史上最大AI芯片”，名为“晶圆级引擎”(Cerebras Wafer Scale Engine，简称WSE)。

其最大的特征是将逻辑运算、通讯和存储器集成到单个硅片上，是一种专门用于深度学习的芯片。

一举创下4项世界纪录：

晶体管数量最多的运算芯片：总共包含1.2万亿个晶体管。虽然三星曾造出2万亿个晶体管的芯片，却是用于存储的eUFS。

芯片面积最大：尺寸约20厘米×23厘米，总面积46225平方毫米。

片上缓存最大：包含18GB的片上SRAM存储器。

运算核心最多：包含410,592个处理核心

之所以能够有如此亮眼的数据，直接得益于其集成了84个高速互连的芯片，单个芯片在FP32上的峰值性能表现为40 Tera FLOPs，芯片功率达15千瓦，与AI集群相当。

片上缓存也达到了18GB，是GPU缓存的3000倍;可提供每秒9PB的内存带宽， 比GPU快10,000倍。

晶片规模集成，并不是一个新的想法，但产量、功率传输和热膨胀相关的问题使其很难商业化。在这些方面，Cerebras都给出了相应的解决办法：

为了解决缺陷导致良率不高的问题，Cerebras在设计的芯片时候考虑了1~1.5%的冗余，添加了额外的核心，当某个核心出现问题时将其屏蔽不用，因此有杂质不会导致整个芯片报废。

Cerebras与台积电合作发明了新技术，来处理具有万亿加晶体管芯片的刻蚀和通讯问题。

在芯片上方安装了一块“冷却板”，使用多个垂直安装的水管直接冷却芯片。

Cerebras公司由Sean Lie(首席硬件架构师)、Andrew Feldman(首席执行官)等人于2016年创立。后者曾创建微型服务器公司SeaMicro，并以3.34亿美元的价格出售给AMD。

该公司在加州有194名员工，其中包括173名工程师，迄今为止已经从Benchmark等风投机构获得了1.12亿美元的投资。