Arm 與 SoftBank 曾試圖在最後時刻收購 Cerebras

🔑 增強重點摘要

• •Cerebras Systems 在其首次公開募股 (IPO) 前夕，因投資者需求強勁而提高了發行價格區間和股票數量，目標是籌集高達 48 億美元，公司估值約為 340 億美元，預計於 2026 年 5 月 14 日在納斯達克上市。
• •Cerebras 與 OpenAI 達成了一項價值 100 億美元的商業協議，將在 2028 年前提供 750 兆瓦的運算能力，並可擴展至 2 吉瓦，這顯著增強了其商業前景和估值。
• •Cerebras 的核心創新是其晶圓級引擎 (Wafer-Scale Engine, WSE) 技術，該技術將整個矽晶圓用作單一處理器，從而消除了傳統 GPU 叢集中的互連瓶頸。最新的 WSE-3 擁有 4 兆個電晶體、900,000 個 AI 核心和 44GB 的片上 SRAM，提供每秒 21 PB 的記憶體頻寬。
• •Cerebras 聲稱其 CS-3 系統在大型語言模型 (LLM) 推理任務上，比 NVIDIA 的 DGX B200 Blackwell 快 21 倍，並具有更高的能源效率，這歸因於其獨特的晶圓級架構。
• •軟銀集團作為 AI 領域的主要投資者，已承諾擴建資料中心並投資 AI 硬體，包括與 OpenAI 和 Oracle 合作的 5000 億美元「星門 AI 計畫」。Arm 也積極開發針對邊緣到雲端等各種平台優化的 AI 晶片架構，例如 Lumex 和 Kleidi。

🛠️ 技術深入

• •晶圓級引擎 (Wafer-Scale Engine, WSE) 概述：Cerebras 的 WSE 是一種單晶圓處理器，將近一百萬個運算單元整合在一個統一的 2D 網格中，以實現前所未有的並行性和片上頻寬。
• •WSE-1 (第一代)：採用台積電 14nm 製程，擁有超過 1.2 兆個電晶體、400,000 個 AI 優化核心和 18 GB 高速 SRAM。
• •WSE-2 (第二代)：採用台積電 7nm 製程，擁有 2.6 兆個電晶體、850,000 個核心和 40 GB 片上 SRAM。記憶體頻寬達到每秒 20 PB，總網路頻寬達到每秒 220 PB。
• •WSE-3 (第三代)：採用台積電 5nm 製程，擁有 4 兆個電晶體、900,000 個 AI 優化核心和 44 GB 片上 SRAM。峰值 AI 效能達到 125 PetaFLOPs (FP16)，記憶體頻寬為每秒 21 PB。
• •處理單元 (PE)：每個 WSE 包含數十萬個獨立的處理單元 (PE)，這些 PE 通過 2D 矩形網格互連。每個 PE 都有自己的記憶體和程式計數器。
• •通訊：PE 之間通過 32 位元的「小波 (wavelets)」訊息進行通訊，可在單一時鐘週期內發送或接收。WSE 提供 24 個虛擬通訊通道（稱為顏色），確保數據流暢。
• •記憶體系統：所有片上記憶體（約 40-44 GB）分佈在晶片上的每個 PE 中，實現了極高的聚合片上頻寬。CS-3 系統還支援高達 1.2 PB 的外部記憶體擴展 (MemoryX)，可訓練高達 24 兆參數的 AI 模型。
• •系統整合：Cerebras 系統 (CS) 是一個獨立的機架式系統，包含單個 WSE 的封裝、電源、散熱和 I/O。CS 通過並行 100 Gigabit 乙太網連接到主機 CPU 叢集。

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