美國AI初創企業CerebrasSystems旗下的明星產品WES（Wafer Scale Engine）芯片即將進入新一代，在日前舉辦的Hotchips 32會議上，CerebrasSystems公布了WES 2代芯片的相關信息。

據悉，WES 2代芯片核心數翻倍到了85萬個，晶體管數量翻倍到2．6萬億個，最關鍵的是，將從16nm工藝進入7nm工藝。

造出世界最大芯片，Cerebras Systems是家什么樣的公司？

作為一家在2016年才創立的公司，CerebrasSystems的資歷并不算長，但是卻經歷了三輪融資，分別是2016年5月份的2700萬美元的A輪融資，2017年1月2500萬美元的B輪融資，隨后不到一年時間里，CerebrasSystems再次融資6000萬美元，彼時估值達到8．6億美元。

恰好人工智能產業也是在那個時候開始盛行，CerebrasSystems也因此被許多人看好。而這家公司造AI芯片就是奉行一個路子：“簡單，粗暴”。

在去年CerebrasSystems推出巨型芯片WES的時候，就引起了業界轟動。在關于WSE介紹的白皮書中，有這么一句話——“通過加速人工智能計算，WSE清除了阻礙人工智能進步的最大路障——時間。將訓練時間從幾個月縮減為幾分鐘，從幾周減少到基瞄。讓深度學習實踐者更快的驗證自己的假設，從而不用去擔心一些體系機構導致無法測試或者太大風險。WSE降低了好奇心的成本，加速了人工智能新思想和新技術的到來。”

在WES這顆采用臺積電16nm工藝，面積46000平方毫米，擁有1．2 萬億個晶體管40萬個核心，片上18G內存的芯片上，性能之強大讓當時的芯片“大塊頭”甘拜下風。

比如英偉達的GV100芯片也不過用上了211億晶體管，核心面積815mm2，所以WSE芯片晶體管數量是最強GPU芯片的60倍，面積則是它的56倍多。WSE與當時的CPU芯片相比同樣震撼，AMD的64核EPYC二代處理器才320億晶體管，封裝總面積也不過4410平方毫米，光是核心面積WSE就是EPYC二代處理器的10倍有余。

從性能上來看，WES芯片帶寬超過100Pb／s，一般的計算芯片以Tb／s級別的單位都難以跟起比較。總之，WES芯片的出現堪稱芯片工藝史上的一大“奇跡”。不出預料的話，WES 2代芯片性能跟價格都會大幅提升。

雖然CerebrasSystems造出芯片的芯片性能確實強大，但是投入的成本也十分高昂，不是哪個公司都有這個實力“燒錢”玩的。據悉一塊WES芯片的價格約在200萬美元（約合人民幣1384萬元）左右，在當時也只有美國國家科學基金會（NSF）為了打造超算CS－1而購買了WES芯片。

性能為先，芯片是不是越大就越好？

目前，象CerebrasSystems一樣專門走巨型芯片路線的企業少之又少，這可能除了是他們的企業特色以外，也涉及大整個芯片產業對于芯片大小的共同認知。

之前就有人提出過這么一個問題，現在廠家都專注與縮小晶體管尺寸，目的就是為了在芯片內部打造更大規模的集成電路，那為什么不通過增大芯片的面積來提高性能？

首先從構造上來說，如果是將芯片面積越大來保證刻畫更多的電路，實際上不會減少電路布線的復雜程度，反而還更難。大芯片也也意味著片內器件之間的傳輸要走更長的互連線進行傳輸，造成信號傳輸延遲，可能有人會覺得都是在一塊芯片上，能延遲多少？可是當你將不同芯片內部放大一百、一千倍來看就會發現延遲快慢的差距了。而更長、更多、更復雜的互連線也意味著在芯片設計的過程中，工程師要更周全地考慮阻抗匹配、信號中斷等問題。

二是功耗成本問題，現在的芯片廠商為什么想把芯片做小？就是為了降低功耗，芯片的功耗直接和金屬的寄生電容成正比，更寬的線寬會導致更大的功耗。同樣，晶體管體積縮小也是為了降低功耗，可是同時卻增加了翻倍的數量，還怎么談降耗？同時還需要提供更大的供電輸入，更強的散熱處理，都會讓成本增加。

最后一個也是最重要的一個問題，良品率。很多公司都會提到良品率問題，一般來說芯片良品率隨核心面積指數降低，成本指數上升。芯片的設計和生產過程極度復雜，尤其是芯片面積越大，在晶圓片上刻畫的電路也越多越復雜，越容易失敗。當然有些失敗不會影響整個芯片的大體性能，只是說會讓其產生“瑕疵”，而這種有瑕疵的芯片也刻意正常使用，但就是廠商可能會把有瑕疵的模塊直接關閉，芯片也就缺失某些功能。

總的來說，巨型芯片的買家少之又少，更多的人還是以考慮芯片功能、成本、性價比為首選。為了提高專用性能而付出昂貴的價格和更多的功耗，確實不劃算。