SRAM（静态随机存取存储器）存储性能。
一、OpenAI 重点投资/合作的 AI 芯片（Cerebras）
OpenAI 近期与 Cerebras 达成巨额协议（3年超200亿美元算力+约10亿美元投资），核心就是它的 晶圆级芯片 WSE-3 与 超大片上 SRAM。
Cerebras WSE-3
一整块12英寸晶圆做成单芯片
片上 SRAM 高达 40GB+（传统GPU只有几十MB~GB级）[__LINK_ICON]
全部计算与存储在同一块芯片上[__LINK_ICON]
几乎没有片外内存访问，彻底打破“内存墙”
二、SRAM 是什么、为什么 AI 大模型需要它
SRAM（Static RAM）：静态随机存取存储器
用4–6个晶体管做触发器，通电即存数据、不需刷新
极快、极低延迟（ns级）
成本高、密度低、单位容量贵
AI 大模型痛点（内存墙）
模型权重超大（几十GB~几TB）
传统架构：计算核 ↔ 片上SRAM/缓存 ↔ HBM ↔ DDR ↔ 硬盘
数据来回搬运 延迟高、耗电大、带宽瓶颈
Cerebras 方案
把 整个模型权重放进片上 SRAM
计算时 零片外搬运 → 延迟极低、能效极高
三、SRAM vs HBM vs DDR vs 闪存：性能对比
速度（从快到慢）
SRAM：ns 级（~1–10ns）[__LINK_ICON]
HBM：~10–100ns
DDR5：~100ns 级
闪存/SSD：μs 级（慢1000倍以上）
带宽
SRAM：芯片内部直连，带宽极高（TB/s级）
HBM：~TB/s 级（靠堆叠）
DDR：~百 GB/s
闪存：GB/s 级
密度/容量/成本
SRAM：密度最低、容量小、最贵[__LINK_ICON]
HBM：较高密度、中高容量、很贵
DDR：中密度、大容量、中成本
闪存：高密度、超大容量、便宜
四、对 AI 训练/推理：SRAM 好在哪？
延迟极低：token 生成、实时推理更快
能效极高：省掉数据搬运功耗，散热与电费大幅下降
大模型全片上：超大规模模型可整网在片上运行
稳定性强：减少外部依赖，系统更简单可靠
五、OpenAI 为什么选 Cerebras+SRAM
GPT-5/6 等下一代模型更大、多模态、复杂推理
传统 GPU 受限于片上缓存小、频繁访问 HBM/DDR，瓶颈明显
Cerebras+超大 SRAM 能让大模型 全程片内运行，算力效率、延迟、功耗全面领先
简单说：
SRAM 是目前最快、最适合 AI 大模型核心计算的存储，但贵、容量小。OpenAI 用 Cerebras 把 SRAM 用到极致，解决大模型“内存墙”。
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