AI世界的進(jìn)化快的有點跟不上了。全球最強(qiáng)最大AI芯片WSE-3發(fā)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(xùn)出24萬億參數(shù)模型，相當(dāng)于GPT-4/Gemini的十倍大。

就在近日，AI芯片初創(chuàng)公司Cerebras重磅發(fā)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。

90萬個AI核心，44GB的片上SRAM存儲，讓W(xué)SE-3的峰值性能達(dá)到了125 FP16 PetaFLOPS。

這相當(dāng)于52塊英偉達(dá)H100 GPU！

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(dá)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(dá)46225平方毫米（57倍）。

專為AI打造的計算能力

此前，在傳統(tǒng)的GPU集群上，研究團(tuán)隊不僅需要科學(xué)地分配模型，還必須在過程中處理各種復(fù)雜問題，比如處理器單元的內(nèi)存容量、互聯(lián)帶寬、同步機(jī)制等等，同時還要不斷調(diào)整超參數(shù)并進(jìn)行優(yōu)化實驗。

更令人頭疼的是，最終的實現(xiàn)很容易因為小小的變動而受到影響，這樣就會進(jìn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和深度學(xué)習(xí)推理中，所需的基于張量的稀疏線性代數(shù)運算，進(jìn)行了優(yōu)化。

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

單芯片實現(xiàn)集群級性能

其中，WSE-3配備的44GB片上SRAM內(nèi)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(nèi)以極高的帶寬（21 PB/s）訪問到快速內(nèi)存——是當(dāng)今地表最強(qiáng)GPU英偉達(dá)H100的7000倍。

超高帶寬，極低延遲

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

由WSE-3組成的CS-3超算，可訓(xùn)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(dá)50年的行業(yè)法則。

官方博客中的一句話，簡直刷新世界觀：

在CS-3上訓(xùn)練一個萬億參數(shù)模型，就像在GPU上訓(xùn)練一個10億參數(shù)模型一樣簡單！

顯然，Cerebras的CS-3強(qiáng)勢出擊，就是為了加速最新的大模型訓(xùn)練。

它配備了高達(dá)1.2PB的巨大存儲系統(tǒng)，單個系統(tǒng)即可訓(xùn)出24萬億參數(shù)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(qū)或重構(gòu)，大大簡化訓(xùn)練工作流提高開發(fā)效率。

在Llama 2、Falcon 40B、MPT-30B以及多模態(tài)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(nèi)存需求，Cerebras提高了集群的可擴(kuò)展性。

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

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(nèi)，從頭訓(xùn)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(xùn)練。

首個世界最強(qiáng)芯片打造的超算來了

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

它具備超過16 ExaFLOPs的AI計算能力，能夠在幾小時之內(nèi)完成對最復(fù)雜模型的訓(xùn)練，這一過程在傳統(tǒng)系統(tǒng)中可能需要數(shù)天。

其MemoryX系統(tǒng)擁有TB級別的內(nèi)存容量，能夠輕松處理超過1000億參數(shù)的大模型，大大簡化了大規(guī)模訓(xùn)練的復(fù)雜度。

AI芯片清洗與清洗劑選擇：

水基清洗的工藝和設(shè)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(huán)境中的濕氣，通電后發(fā)生電化學(xué)遷移，形成樹枝狀結(jié)構(gòu)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(nèi)的浮點、灰塵、塵埃等，這些污染物會導(dǎo)致焊點質(zhì)量降低、焊接時焊點拉尖、產(chǎn)生氣孔、短路等等多種不良現(xiàn)象。

這么多污染物，到底哪些才是最備受關(guān)注的呢？助焊劑或錫膏普遍應(yīng)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(zhì)在所有污染物中的占據(jù)主導(dǎo)，從產(chǎn)品失效情況來而言，焊后殘余物是影響產(chǎn)品質(zhì)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(zhì)引發(fā)接觸電阻增大，嚴(yán)重者導(dǎo)致開路失效，因此焊后必須進(jìn)行嚴(yán)格的清洗，才能保障電路板的質(zhì)量。

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