江南WSE-3拥有4万亿个晶体管，也使其成为迄今最大的计算机芯片，专门用于训练大型AI模型
该超级计算机将由64个基于WSE-3芯片的Cerebras CS-3 AI系统组成，每秒浮点运算能力有望达到8百亿亿次，使其成为最强大的AI超级计算机之一。该公司称，CS-3系统具有卓越的易用性，相比GPU需要更少代码来训练大型AI模型，将用于训练比GPT-4或谷歌的“双子座”大10倍的未来AI系统。据称，GPT-4使用了约1.76万亿个参数来训练系统，而CS-3系统可处理有24万亿个参数的AI模型。
其中，WSE-3配备的44GB片上SRAM内存均匀分布在芯片表面，使得每个核心都能在单个时钟周期内以极高的带宽(21 PB/s)访问到快速内存是当今地表最强GPU英伟达H100的7000倍。
当前，人工智能芯片根据其技术架构可以分为CPU、GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片;按照其在网络中的位置可以分为云端AI芯片、边缘AI芯片、终端AI芯片;根据其在实践中的目标可以分为训练芯片和推理芯片。
人工智能芯片是人工智能的大脑，随着全球人工智能终端设备数量的增长以及边缘计算的需求逐步提升，全球人工智能芯片需求量快速增长，市场规模不断扩大。根据Tractica公布的数据显示，2019年全球人工智能芯片市场规模达110亿美元，预计2020年全球人工智能芯片市场规模将增加至175亿美元，2025年全球人工智能芯片市场规模有望突破720亿美元。
国投证券发布研究报告称，随着AI产业的快速发展，数据中心、AI芯片、服务器等算力基础设施，对于芯片电感等电子元件要求提升。芯片电感起到为GPUJN SPORTS、CPU、ASIC、FPGA等芯片前端供电的作用。电子产品向高效率、高功率密度和小型化方向发展，芯片制程趋于微型化，电源模块趋于小型化、低电压、大电流，对芯片电感产品提出更高要求。
海通证券发布研究报告称，作为边缘智能的灵魂JN SPORTS，边缘AI芯片有着重要地位，边缘设备只有通过AI芯片获得了自主计算的能力，才能称之为真正的边缘智能。在整体AI时代浪潮下，边缘AI芯片具有独特的部署优势且市场前景可观。
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