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2025年02月1日，Cerebras Systems宣布，它将在美国服务器上托管 DeepSeek 的突破性 R1 人工智能模型，承诺速度比基于 GPU 的解决方案快 57 倍，官方资料显示，WSE-3依然是采用了一整张12英寸晶圆来制作，基于台积电5nm制程，芯片面积为46225平方毫米，拥有的晶体管数量达到了4万亿个，拥有90万个AI核心，44GB片上SRAM，整体的内存带宽为21PB/s，结构带宽高达214PB/s。使得WSE-3具有125 FP16 PetaFLOPS的峰值性能，相比上一代的WSE-2提升了1倍。

世界最快大模型Grog登场!每秒500 token破纪录，自研LPU是英伟达GPU的10倍，Grog的LPU在其系统中没有采用高带宽存储器 (HBM)。它使用的是SRAM，其速度比GPU所用的存储器快约20倍。

题材介绍：

1、SRAM释义

SRAM（Static Random Access Memory）静态随机存储器，是一种随机存储器，只要保持通电，里面的数据就可以一直保存。

2、SRAM相较DRAM的优势

RAM主要分为两类，SRAM（Static RAM）、DRAM（Dynamic RAM），其中，SRAM的S是Static的缩写，全称是静态随机存取存储器；而DRAM的D是Dynamic的缩写，全称是动态随机存取存储器。

1)从成本角度与AI的关系

从成本角度来看，SRAM和DRAM在 AI 领域的应用中扮演着不同的角色，SRAM 由于其较高的成本，通常用于高速缓存中，以提高 CPU与其他存储设备之间的数据交换速度。

而DRAM则因其较低的成本(仅需一个场效应管和一个电容)，被广泛应用于内存中，尤其是在内存条中。这是因为 DRAM能够提供更大的存储容量，对于需要大量数据存储的AI 应用来说，这种大容量存储的成本效益更为显著。

在AI 的发展过程中，随着核心数量的增加，对DRAM通道数量的需求也随之增加。这是因为DRAM相比SRAM 更具成本效益，能够更有效地管理和利用存储资源。

此外，DRAM的低功耗特性也使得它成为AI 芯片设计中的一个重要考虑因素，尤其是在追求能效比的背景下，然而，尽管DRAM在成本上具有优势，但 SRAM的高存取速度和较低的制造成本使其在某些特定场景下仍然有其独特的价值。

例如，在更高的频率下，SRAM的功耗与DRAM一样多，这使得它在实现节能AI 方面发挥了作用，且SRAM作为一种不需要刷新电路即可保存数据的技术，对于那些需要周期性更新数据的 AI 应用来说，可能是一个更优的选择。

综上所述，从成本角度来看，DRAM在AI应用中主要由于其成本效益而被广泛采用，尤其是在需要较大存储容量和高效管理存储资源的情况下。而SRAM则因其较高的存取速度和较低的制造成本，在某些特定的应用场景下仍然具有不可替代的地位。

2）在AI芯片设计中的能效

SRAM 的主要优点在于其高能效比和高精度。随着存内逻辑技术的发展，SRAM在保持高速度的同时，还能实现高精度的操作。此外，SRAM不需要刷新电路即可保存内部存储的数据，而DRAM则需要刷新充电一次，否则内部的数据即会丢失。这意味着在AI 芯片设计中，SRAM能够更有效地利用有限的电力资源，提高整体的能效比。

3、在AI领域中的最新应用案例

基于 SRAM的存内计算技术，可以助力实现节能AI的应用。这种技术的应用范围广泛，从智能扬声器等消费电子产品到自动化工厂等工业应用都需要关注其能源效率 。这说明 SRAM不仅在传统的AI 应用中发挥作用，也在节能和能效优化方面展现出潜力。

4、未来的发展趋势

1）在AI应用中的应用与挑战

SRAM作为一种存算一体片，其研究现状与发展趋势显示，尽管面临技术挑战，但仍被视为AI 应用的重要组成部分。特别是在NVIDIA公司的CUDA生态系统主导的大部分AI 应用开发中，GPU因其性能优势而占据主导地位。

这表明，尽管SRAM在AI应用中存在一定的挑战，如内存壁瓶颈等问题，但其未来发展仍然值得关注。

2）从SRAM的角度来看，虽然没有直接提及其成本效益，但可以推测，随着人工智能技术的发展和应用，对存储器的需求将会增加，这可能会影响到SRAM的成本和效益。

特别是在考虑到AI技术对能源消耗巨大的背景下，SRAM作为一种低功耗、高可靠性的存储解决方案，可能会因其节能特性而变得更加重要。