晶体管最多的芯片几乎集中在了今年下半年，我们一起来看一下都有哪些吧～
阿里平头哥倚天710 －－ 600亿晶体管
今年10月份，阿里发布了服务器级芯片－－倚天710。其采用的是5nm工艺，晶体管数目达到600亿，这也是迄今为止晶体管数目最多的芯片！
架构方面，倚天710则采用了ARM，ARM在18年发布的针对数据中心场景的处理器IP核Neoverse，亚马逊和英伟达则先后推出了基于ARM架构的服务器，证明了ARM在服务器领域的可行性。ARM指令集效率相比X86效率更高，指令执行速度更快，译码电路简单，同时成本和功耗也相对较低。事实上，平头哥在基于ARM架构的 基础上，还采用了多核互联技术、芯片间互联技术，并对片上互联作出特殊优化，采用新的流控算法，降低系统反压，有效提升了系统效率和扩展性，使单核高性能有效地转化为整个系统的高性能。除此之外，倚天710单芯片支持128核，相比于鲲鹏920和亚马逊AWS Graviton 的64核，优势非常明显。DDR5内存和PCIe5．0也是业界领先，要知道AMD和英特尔都宣布将在下一代处理器应用PCIe5．0，对倚天710来说，将大大提高传输速率，从而提升性能。
再结合阿里在系统优化，软硬件协同设计方面的积累，可以充分释放倚天710的性能，以更低的成本，更高的算力，服务于云计算市场。
苹果M1 Max －－ 570亿晶体管
几乎和倚天710发布同一时间，苹果发布了M1 Max芯片，也是5nm工艺，晶体管数量达到570亿个，CPU核心还是八大二小共10个，神经引擎核心还是16个。
GPU图形核心再次翻番到32个之多，性能也全部翻倍或者接近翻倍：执行单元4096个，并发线程最多98304个，浮点算力10．4TFlops，纹理填充率每秒3270亿，像素像素填充率每秒1640亿。使其成为苹果迄今为止设计的性能最强的芯片。
英伟达A100 －－ Tensor Core GPU
工艺为台积电的7nm N7，基于NVIDIA安培结构的GA100 GPU为A100提供动力，包括542亿个晶体管，芯片尺寸为826平方毫米。
AMD－－EPYC
AMD的EPYC系列霄龙服务器处理器早就突破百亿级别的晶体管了。
寒武纪思元370
思元370账目数据十分优秀，采用7nm制程工艺，集成了390亿个晶体管，最大算力高达256TOPS（INT8），是寒武纪第二代产品思元270算力的2倍。
思元370也创造了“三个第一”和“一个首个”。
1、国内第一颗支持LPDDR5内存的云端AI芯片
2、寒武纪第一颗采用chiplet技术的AI芯片
3、寒武纪第一颗支持国内外主流加密标准的云端芯片
4、全新推理加速引擎MagicMind是业界首个基于MLIR图编译技术达到商业化部署能力的推理引擎
万亿级巨无霸
其实单纯的讨论晶体管数量意义不大，还要看具体的应用场景。比如三星曾经制造了一个很大的闪存芯片－－ eUFS，拥有2万亿个晶体管。Cerebras也曾于2019 年发布第一代 WSE 芯片，这款芯片具有 40 万个内核和 1．2 万亿个晶体管，使用台积电 16nm 工艺制程。
今年，Cerebras宣布推出Wafer Scale Engine 2，拥有2．6万亿个晶体管以及85000个AI优化的内核。同时它也是面积最大的芯片，面积为46255平方毫米，简单粗暴的将一整个300mm硅片直接做成了一颗芯片！
第二代Wafer Scale Engine是专门为超级计算机任务而打造的。相当于一个轻薄笔记本的大小的面积，是无法用在便携电子产品或者笔记本中。
从性能的角度来看，晶体管数量越多，算力越强，但具体到芯片层面，还是会受其他方面的影响，比如架构，Multi die之间的通信时延等。
当然，这里只是单纯的在比较晶体管的数目，而没有比较芯片的体积。这里说体积而不是面积是因为随着3D堆叠技术的逐渐应用，可以预见的是未来晶体管的数目会越来越多。当3nm工艺量产，相信我们的移动处理器和桌面处理器SoC突破千亿级没有问题。
