晶圓級芯片，是未來

• 今天，大模型參數(shù)已經(jīng)以「億」為單位狂飆。僅僅過了兩年，大模型所需要的計算能力就增加了 1000 倍，這遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了硬件迭代的速度。目前支持 AI 大模型的方案，主流是依靠 GPU 集群。但單芯片 GPU 的瓶頸是很明顯的：第一，單芯片的物理尺寸限制了晶體管數(shù)量，即便采用先進(jìn)制程工藝，算力提升也逐漸逼近摩爾定律的極限；第二，多芯片互聯(lián)時，數(shù)據(jù)在芯片間傳輸產(chǎn)生的延遲與帶寬損耗，導(dǎo)致整體性能無法隨芯片數(shù)量線性增長。這就是為什么，面對 GPT-4、文心一言這類萬億參數(shù)模型，即使堆疊數(shù)千塊英偉達(dá) H100，
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