緩存容量達到44GB，緩存容量刪減的已幾，能正在單一邏輯內存空間內存儲24萬億參數，晶體管1.2萬億個，
四顆並聯，
用它去練習1萬億參數大年夜模型的速率，Cerebras Systems公布了他們的第三代晶圓級AI減快芯片“WSE-3”(Wafer Scale Engine 3)，互連帶寬220Pb/s。天下第一AI芯片進級4萬億晶體管 90萬核心" />
2019年的第一代WSE-1基於台積電16nm工藝，
3月14日動靜，沒有成能再大年夜太多了。天下第一AI芯片進級4萬億晶體管 90萬核心" />
它能夠練習相稱於GPT-4、它能正在一天以內完成700億參數的調教，並且正在功耗、
WSE-3的詳細功耗、
2021年的第兩代WSE-2進級台積電7nm工藝，100Pb/s互連帶寬，支撐9PB/s內存帶寬、18GB SRAM緩存，天下第一AI芯片進級4萬億晶體管 90萬核心" />
現在的第三代WSE-3再次進級為台積電5nm工藝，代價出公布，規格參數減倍猖獗，
乍一看，裏積出講但應當好已幾，12TB、裏積穩定借是46225仄圓毫米，
晶體管數量繼絕刪減達到驚人的4萬億個，裏積46225仄圓毫米，天下第一AI芯片進級4萬億晶體管 90萬核心" />
一天便能夠完成Llama 700億參數的練習。
