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【新資訊】全球最強最大AI芯片WSE-3發布與AI芯片清洗介紹

合明科技 ?? 2317 Tags:AI芯片AI芯片清洗AI芯片清洗劑

AI世界的進化快的有點跟不上了。全球最強最大AI芯片WSE-3發布了,4萬億晶體管5nm工藝制程。更厲害的是,WSE-3打造的單個超算可訓出24萬億參數模型,相當于GPT-4/Gemini的十倍大。

就在近日,AI芯片初創公司Cerebras重磅發布了「第三代晶圓級引擎」(WSE-3)。性能上,WSE-3是上一代WSE-2的兩倍,且功耗依舊保持不變。

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90萬個AI核心,44GB的片上SRAM存儲,讓WSE-3的峰值性能達到了125 FP16 PetaFLOPS。

這相當于52塊英偉達H100 GPU!

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不僅如此,相比于800億個晶體管,芯片面積為814平方毫米的英偉達H100。

采用臺積電5nm制程的WSE-3,不僅搭載了40000億個晶體管(50倍),芯片面積更是高達46225平方毫米(57倍)。

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專為AI打造的計算能力

此前,在傳統的GPU集群上,研究團隊不僅需要科學地分配模型,還必須在過程中處理各種復雜問題,比如處理器單元的內存容量、互聯帶寬、同步機制等等,同時還要不斷調整超參數并進行優化實驗。

更令人頭疼的是,最終的實現很容易因為小小的變動而受到影響,這樣就會進一步延長解決問題所需的總時間。

相比之下,WSE-3的每一個核心都可以獨立編程,并且專為神經網絡訓練和深度學習推理中,所需的基于張量的稀疏線性代數運算,進行了優化。

而團隊也可以在WSE-3的加持下,以前所未有的速度和規模訓練和運行AI模型,并且不需要任何復雜分布式編程技巧。

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單芯片實現集群級性能

其中,WSE-3配備的44GB片上SRAM內存均勻分布在芯片表面,使得每個核心都能在單個時鐘周期內以極高的帶寬(21 PB/s)訪問到快速內存——是當今地表最強GPU英偉達H100的7000倍。

超高帶寬,極低延遲

而WSE-3的片上互連技術,更是實現了核心間驚人的214 Pb/s互連帶寬,是H100系統的3715倍。

單個CS-3可訓24萬億參數,大GPT-4十倍

由WSE-3組成的CS-3超算,可訓練比GPT-4和Gemini大10倍的下一代前沿大模型。

再次打破了「摩爾定律」!2019年Cerebras首次推出CS-1,便打破了這一長達50年的行業法則。

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官方博客中的一句話,簡直刷新世界觀:

在CS-3上訓練一個萬億參數模型,就像在GPU上訓練一個10億參數模型一樣簡單!

顯然,Cerebras的CS-3強勢出擊,就是為了加速最新的大模型訓練。

它配備了高達1.2PB的巨大存儲系統,單個系統即可訓出24萬億參數的模型——為比GPT-4和Gemini大十倍的模型鋪平道路。

簡之,無需分區或重構,大大簡化訓練工作流提高開發效率。


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在Llama 2、Falcon 40B、MPT-30B以及多模態模型的真實測試中,CS-3每秒輸出的token是上一代的2倍。

而且,CS-3在不增加功耗/成本的情況下,將性能提高了一倍。

除此之外,為了跟上不斷升級的計算和內存需求,Cerebras提高了集群的可擴展性。

上一代CS-2支持多達192個系統的集群,而CS-3可配置高達2048個系統集群,性能飆升10倍。

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具體來說,由2048個CS-3組成的集群,可以提供256 exafloop的AI計算。

能夠在24小時內,從頭訓練一個Llama 70B的模型。

相比之下,Llama2 70B可是用了大約一個月的時間,在Meta的GPU集群上完成的訓練。

首個世界最強芯片打造的超算來了

由G42和Cerebras聯手打造的超級計算機——Condor Galaxy,是目前在云端構建AI模型最簡單、最快速的解決方案。

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它具備超過16 ExaFLOPs的AI計算能力,能夠在幾小時之內完成對最復雜模型的訓練,這一過程在傳統系統中可能需要數天。

其MemoryX系統擁有TB級別的內存容量,能夠輕松處理超過1000億參數的大模型,大大簡化了大規模訓練的復雜度。

AI芯片清洗與清洗劑選擇:

水基清洗的工藝和設備配置選擇對清洗精密器件尤其重要,一旦選定,就會作為一個長期的使用和運行方式。水基清洗劑必須滿足清洗、漂洗、干燥的全工藝流程。

污染物有多種,可歸納為離子型和非離子型兩大類。離子型污染物接觸到環境中的濕氣,通電后發生電化學遷移,形成樹枝狀結構體,造成低電阻通路,破壞了電路板功能。非離子型污染物可穿透PC B 的絕緣層,在PCB板表層下生長枝晶。除了離子型和非離子型污染物,還有粒狀污染物,例如焊料球、焊料槽內的浮點、灰塵、塵埃等,這些污染物會導致焊點質量降低、焊接時焊點拉尖、產生氣孔、短路等等多種不良現象。

這么多污染物,到底哪些才是最備受關注的呢?助焊劑或錫膏普遍應用于回流焊和波峰焊工藝中,它們主要由溶劑、潤濕劑、樹脂、緩蝕劑和活化劑等多種成分,焊后必然存在熱改性生成物,這些物質在所有污染物中的占據主導,從產品失效情況來而言,焊后殘余物是影響產品質量最主要的影響因素,離子型殘留物易引起電遷移使絕緣電阻下降,松香樹脂殘留物易吸附灰塵或雜質引發接觸電阻增大,嚴重者導致開路失效,因此焊后必須進行嚴格的清洗,才能保障電路板的質量。

合明科技研發的水基清洗劑配合合適的清洗工藝能為芯片封裝前提供潔凈的界面條件。

合明科技運用自身原創的產品技術,滿足芯片封裝工藝制程清洗的高難度技術要求,打破國外廠商在行業中的壟斷地位,為芯片封裝材料全面國產自主提供強有力的支持。

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