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之前做LLM推理芯片架构探索的时候,我把四大AI推理ASIC公司的架构都翻过一遍。Groq、SambaNova、Tenstorrent、Cerebras。前三家的思路虽然各有侧重,但底层逻辑都在同一个框架里:片上大SRAM + dataflow架构 + 确定性调度,核心差异在NoC拓扑、内存层级、编译器抽象这些维度上展开。 Cerebras是里面让我真正被震惊到的一家,而它却这四家里马上第一个拿到IPO结果的。 这家公司的选择比其他三家都激进一个量级:不做芯片,直接做整片wafer。 单颗WSE-3,21.5cm × 21.5cm的整片晶圆,90万个PE通过scribe-line stitching在物理上连成一片连续的silicon。这个工艺是Cerebras和TSMC联合定制的,把原本用于晶圆切割的窄条改造成跨reticle的金属导线,让所有reticle在物理上拼接成一整块芯片。(配图二展示了单颗WSE-3内部结构:左半边是整片晶圆的reticle网格和scribe-line拼接,右半边放大了单个PE的微架构。) 单个PE的结构极简:8-wide FP16 SIMD计算核,48KB本地SRAM直连,没有cache层级,所有数据访问都是确定性的单周期。加上一个5端口路由器(N/S/E/W + loopback),相邻PE之间的通信延迟也是单周期。关键在于,跨reticle边界的mesh在物理参数上和reticle内部完全一致,编译器和runtime完全不需要感知reticle边界的存在。 从LLM推理的视角看,这个均匀性的价值非常大。 LLM推理的瓶颈在decode阶段。每生成一个token,模型权重要被完整读取一次,计算量却很小,典型的memory-bound场景。GPU集群在这个环节的核心问题是数据搬运:HBM带宽有限,多卡之间还要经过NVLink → NVSwitch → InfiniBand → Ethernet四层互联,每一层带宽和延迟都差几个量级,编程模型必须显式处理每一层的拓扑边界。 Cerebras的做法完全绕开了这个问题。单片wafer内部fabric带宽27 PB/s,权重从外部的MemoryX存储集群通过SwarmX流入wafer后,在PE之间按数据流模式传播执行,同一套placement和routing算法跑遍整片wafer。(配图一展示了这个系统级架构:MemoryX参数存储集群到SwarmX互联fabric,再到底层最多2048台CS-3节点,权重广播和梯度规约的数据流方向一目了然。) 90万个PE各自带48KB SRAM,合计约42GB片上存储,每个PE对自己本地SRAM的访问是单周期确定性的,PE间通信每跳single-cycle,延迟和曼哈顿距离成正比。对于推理场景,前提是weight streaming的编译器能把权重有效地分配到对应的PE上,这42GB分布式片上SRAM的聚合带宽远超GPU的HBM方案,没有cache层级带来的访问不确定性,没有跨芯片搬运的开销。 回到我自己的体感。做推理芯片架构的时候,NoC拓扑和内存层级的权衡花了大量精力,因为芯片边界是硬约束,跨芯片通信的成本和片内通信之间永远存在断层。Cerebras的做法等于从片内通信的角度消除了这个断层,代价是整条制造和封装链都要重新定义。 这也解释了Cerebras的工程取舍。所有架构创新集中在wafer内部,scale-out方向直接复用100GbE + RoCE的以太网生态。wafer内27 PB/s对比跨CS-3的SwarmX在Tbps量级,几个数量级的差距全部交给商品化网络承担。推理场景下单wafer内部的带宽和延迟优势可以直接转化成token生成速度。 OpenAI选择和Cerebras合作做推理,从架构层面看逻辑是通的。大规模在线推理需要低延迟、高吞吐、确定性时延,这三点恰好是wafer-scale架构在片上通信均匀性方面的结构性优势。 但这套架构也有几个结构性的问题值得正视。 良率和成本是绕不开的。整片wafer做单颗芯片,任何一个reticle的缺陷都影响整体。Cerebras靠冗余PE和路由绕行来应对,但冗余比例和良率数据从未公开过。一片wafer的制造成本本身就远高于切割后卖单颗die的模式,叠加23kW、15U的单系统功耗和体积,部署密度和TCO在大规模推理集群的经济性上面临考验。 最关键的是KV cache的容量瓶颈。42GB片上SRAM看起来很大,但长上下文推理场景下KV cache随序列长度线性增长。以Llama 70B为参考,FP16下128K上下文的KV cache就要吃掉约40GB,即使做KV cache量化,长序列场景下的容量压力仍然显著。片上放不下的部分必须依赖MemoryX做外部存储,数据要经过SwarmX回传,这条路径的带宽在Tbps量级,和wafer内部27 PB/s的差距意味着长序列场景下decode速度会被外部带宽卡住。这可能是Cerebras在推理场景面临的最核心的架构约束。
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━━━━━━━━━━━━━ 【美股盘前】📊 2026年6月25日 周四 ━━━━━━━━━━━━━ 一、财经新闻热点 1. 美联储6月按兵不动,维持利率3.50%-3.75%区间,为连续第四次会议暂停加息 → 【关联】宏观利空科技成长股 2. 美联储新主席首秀:上调2026年通胀预期至3.6%,释放"鹰派暂停"信号,加息路径预期上调至3.8% → 【关联】债券市场承压 3. NVIDIA黄仁勋警告:走私AI芯片是"死胡同" → 【关联】$NVDA 长期利好,正规渠道需求强化 4. 瑞银上调AMD、ARM目标价,看好"代理AI"驱动CPU需求 → 【关联】$AMD $ARM 5. AI芯片公司SambaNova估值即将翻5倍至100亿美元 → 【关联】AI基础设施赛道持续火热 6. Cerebras披露:OpenAI云需求超越服务器供给,公司将此前出售设备回租以满足OpenAI需求 → 【关联】$CBRS AI算力供需矛盾持续 7. 内存股持续受捧:AI推动DRAM、NAND、HBM强劲需求 → 【关联】$MU 三星、海力士 8. StockTwits热门股:AMZN、GOOGL、MSFT、Netflix走弱;CBRS、PLTR、BLZE、MU、FDX受关注 → 【关联】科技股分化 9. Reddit"Wendy's救亡"运动爆发,WSB讨论量激增312% → 【关联】$WEN 散户情绪极端
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看陈立武在英特尔财报电话会上怎么说CPU重返AI核心: 1、半导体行业TAM接近1万亿美元,英特尔凭借x86 CPU、先进封装、庞大制造网络三大资产占据有利位置。 2、AI正从训练转向分布式推理、强化学习、Agentic AI、物理AI、机器人和边缘AI。CPU正重新确立自己作为AI时代不可或缺的基础。CPU现在充当着整个AI技术栈的编排层和关键控制平面。 3、CPU重新成为AI堆栈的“编排层和关键控制平面”:客户在部署加速器的同时部署服务器CPU,这一比例正在向CPU回升。过去CPU与GPU的比例是1比8,现在是1比4,并且正在向更好的方向发展。这不是公司一厢情愿,而是客户真实反馈。 4、加速器仍重要(例如与SambaNova的异构合作),但生产级AI计算的主干是以CPU为锚点的架构——这对x86生态和英特尔是结构性长期利好。 5、预计服务器CPU单位需求今年及明年实现双位数增长。
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生成式AI往代理式AI迁移中,新的卡脖子环节又出现了,这次是CPU。之前市场关于算力紧缺的讨论都在GPU、HBM、光模块、电力等环节,其实对于CPU的关注比较少。其实Cpu的紧缺传了一段时间了,看最近英特尔、AMD走势最核心驱动力就是来自cpu开始出现紧缺了,甚至连过往不怎么受待见的港股联想集团,最近两周走的也很强。 1、为什agentic ai时代CPU占比会扩大? 传统AI(主要是大模型训练/推理)高度依赖GPU,因为Transformer的核心是并行矩阵运算,GPU擅长高吞吐的并行计算。这时CPU主要只负责“辅助”:数据路由、内存压缩、GPU调度等,导致数据中心CPU:GPU比例很低(典型1:4~1:8,甚至1颗CPU管8颗GPU)。CPU利用率低,基本是配角。 Agentic AI完全不同,它不是单次“问答”,而是自主多步循环(Planning → Tool Use → Act → Observe → Reflect → Iterate),涉及: 1)编排:调度子任务、多智能体协作、分支逻辑、重试机制。 2)工具调用:网页搜索、API调用、代码执行、数据库查询、向量检索(RAG)、文件处理等。 3)其他CPU密集任务:上下文管理、KV Cache处理、强化学习(RL)仿真评估、数据预/后处理。 这些任务高度串行、I/O密集、逻辑分支多,GPU并不擅长(甚至会闲置)。研究显示:工具处理阶段在CPU上可占总延迟的50%~90.6%(GPU在等待CPU)。Agentic工作流中CPU动态能耗占比可达44%,比传统AI高3~4倍。 简单说,Agentic AI把“思考”交给GPU,但把“做事/协调”交给CPU。CPU从“管家”变成了“总指挥”,必须大幅增加才能让整个系统高效运转。这就是CPU占比扩大的核心驱动(Intel、AMD、Arm、TrendForce等一致观点)。 2、CPU成为新紧缺环节的现实证据 今年Q1 Intel/AMD服务器CPU交期已经拉到6-12周,部分型号基本售罄,价格也提了10%以上。厂商自己都说“demand far exceeded expectations”。不是产能不够,而是Agentic AI把CPU从“可有可无”直接干成了“必须配足”的总指挥。 数据中心项目现在除了电力,就是CPU卡脖子最严重。传统x86(Intel/AMD)高功耗+产能紧张,供应链直接打爆。 3、CPU缺口会有多大? 行业共识是CPU:GPU比例将显著拉近,CPU需求大幅提升:从传统1:4~1:8(CPU:GPU)转向1:1~1:2(部分场景甚至1.4:1,即CPU比GPU还多)。看之前Arm估算,每GW算力需要的CPU核心从3000万激增到1.2亿(4倍增长) CPU算力份额:在Agentic工作流中,CPU承担的算力比未来机架/集群可能从“GPU主导”转向更平衡,甚至出现专用CPU rack来支撑Agentic编排;AMD/NVIDIA新一代平台已开始按1:2~1:4设计 这就带来了CPU需求的真实拐点,是实打实的硬件重构。 4、特别要说下ARM服务器CPU会更受益一些? Agentic AI最需要的就是“高核心数+低功耗+稳定串行处理”。ARM天生多核可扩展、perf/watt领先:Arm AGI CPU(136核,TDP仅300W)对比x86同规格功耗低40%+,每机架性能直接翻倍。风冷机架就能塞8000+核,液冷更能到4万+核,完美解决数据中心的“功耗墙”。 更狠的是生态大转向:AWS Graviton、Google Axion、Microsoft Cobalt早就自研ARM,云巨头集体“去x86化”。Arm 3月直接下场自研AGI CPU(首款量产芯片),Meta、OpenAI、Cerebras都是首发伙伴,OEM有联想、Supermicro。 Counterpoint预测:AI ASIC服务器CPU里,ARM份额从2025年25%干到2029年90%。Arm自己说,这波能把数据中心CPU TAM从30亿版税干到1000亿+,未来几年服务器CPU营收很可能超手机,成为最大增长极。 看下周和5月初英特尔、amd的财报电话会上,cpu实际出货量的变化、以及cpu的真实价格变化。这能说明真的有多紧缺。 5、CPU紧缺哪些公司会受益? 梳理了下哪些公司会受益,后续关注起来: 美股最核心: Intel (INTC)ntel 依然是服务器 CPU 市场的霸主。短缺潮会提升其过往型号的利润率,且其 Gaudi 与 Xeon 的组合在代理推理端有强劲需求。 AMD (AMD):理由:在 Agentic AI 服务器市场,AMD 的 EPYC 处理器因多核心优势和高性价比,目前在云厂商中的市占率持续提升,是 GPU+CPU 均衡配置趋势下的首选。 Arm Holdings (ARM):越来越多的云厂商(亚马逊、微软、谷歌)开始自研基于 ARM 架构的 CPU。无论谁赢,只要 Agent 需求推高 CPU 核心数,Arm 的授权费就会大涨。 港股(制造与分销关键点) 中芯国际 (0981):虽然其在最先进制程受限,但大量非核心逻辑控制芯片(支持 CPU 运作的辅助芯片)和中端 CPU 的需求外溢,会显著提升其产能利用率。 联想集团 (0992):全球第一大服务器与 PC 厂商。在短缺潮初期,拥有强大供应链管理能力和库存的大厂能通过提价和保证供应,抢占更多政企市场份额。 A股(国产替代与配套产业链) 海光信息 (688041):国产 x86 服务器 CPU 的龙头。在 Agentic AI 时代,由于其架构与全球生态兼容性最好,国内算力中心在补齐 CPU 短缺时,海光是第一顺位替代品。 龙芯中科 (688047):自主架构 CPU 的代表。随着国产自主可控需求增强,在党政和关键基础设施的 Agent 应用中受益。 深南电路 (002916) / 沪电股份 (002463):理由:配套受益。CPU 核心数增加和 GPU+CPU 配比调整,要求更复杂的 PCB(印制电路板)和封装基板,这些公司是全球高端服务器 PCB 的主力供应商。 澜起科技 (688008):内存接口芯片龙头。只要 CPU 多,内存条就多。Agent 时代对内存带宽要求极高,其 MRDIMM 和内存接口芯片是 CPU 性能爆发的必需品。 投资逻辑核心其实两点: 1)量价齐升:CPU 厂商(AMD, Intel, arm、海光)最直接。 2)卖铲子的人:由于 Agent 需要高带宽,内存配套(澜起)和先进封装/基板(深南)的需求甚至比 CPU 本身更稳。
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#芙芙sama# 🚦堕落引导踩脚袜榨🐳 女主玩物ID:392822 谢谢大佬 @SUOSX @XSGCM @SUOXV @SXHCL
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【信貸危機】Saba Capital Management創辦人溫斯坦:私募信貸基金失控在即 瑞銀預估違約率或達15% 各方對私募信貸的示警紛至沓來。Saba資產管理創辦人溫斯坦(Boaz Weinstein)指出,Blue Owl Capital旗下基金相關的動盪正暴露出這個1.8萬億美元行業中更深層的破口。
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Tonight coming upppppp on Hatori sama patre0n theater !! 就是今晚 上架!!!!!!!!! 然後各位我被限流了 如果喜歡可以把我加入精選<3
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吴说获悉,原 Multicoin 联合创始人 Kyle Samani 怒斥 Multicoin,表示如果开发者正在 Solana 生态中构建项目,应当认识到 Multicoin 正在反对其所构建的一切。此前,Hyperliquid Policy Center(HPC)与 Multicoin Capital 联合向 CFTC 提交意见函,支持由 CFTC 统一监管预测市场,并呼吁明确监管规则、提高审批透明度。
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