大模型算力需求与硬件挑战 - 大模型参数规模已达万亿级别，计算能力需求两年内增长1000倍，远超硬件迭代速度 [1] - GPU集群面临两大瓶颈：单芯片物理尺寸限制晶体管数量，多芯片互联时数据传输延迟与带宽损耗导致性能无法线性增长 [1] - 当前AI训练硬件分为两大阵营：晶圆级集成专用加速器（如Cerebras WSE-3/Tesla Dojo）和传统GPU集群（如英伟达H100） [1] 晶圆级芯片技术突破 - 传统芯片受限于曝光窗尺寸（最大单Die约858mm²），晶圆级芯片通过不切割晶圆实现高密度互连，算力集群占地面积缩小10-20倍，功耗降低30%以上 [2][3] - Cerebras WSE-3采用台积电5nm工艺，集成4万亿晶体管/90万AI核心/44GB缓存，支持1.2PB片外内存，单片面积46,225mm² [6][8] - 特斯拉Dojo采用Chiplet路线，25颗D1芯粒集成在晶圆基板上，单芯粒645mm²含500亿晶体管，单Dojo系统算力达9Petaflops [10] 性能指标对比 - 计算性能：WSE-3 FP16精度达125PFLOPS，Dojo单Tile 362TFLOPS（BF16），H100单芯片60TFLOPS（FP64） [13] - 内存带宽：WSE-3达21PB/s，Dojo单Tile 900GB/s，H100 3.35TB/s [13] - 延迟优化：WSE-3单片架构降低通信延迟10倍，Dojo芯片间延迟100纳秒，H100依赖NVLink但延迟仍高于晶圆级系统 [16] 应用场景与成本分析 - 专用性：WSE-3擅长超大规模模型训练（如24万亿参数），Dojo针对自动驾驶视频流优化，H100通用性更强 [14][15][16] - 成本结构：Dojo单系统3-5亿美元，WSE-3单系统200-300万美元，英伟达H100单芯片成本显著更低但长期运营能耗高 [18] - 扩展性：晶圆级芯片面临可扩展性限制与高制造成本，GPU集群在初期部署成本上更具优势 [17][19] 行业技术演进方向 - 晶圆级芯片代表当前最高算力节点集成密度，英伟达NVL72通过提升GPU集群密度间接向该方向靠拢 [20] - 晶圆级技术路线分化：Cerebras采用单片集成，特斯拉选择Chiplet+先进封装，两者均规避传统GPU的互联瓶颈 [10][13][20]