Новинка от Cerebras: система CS-4 с тремя чипами WSE-3 Turbo

Дата публикации: 21-08-2026 09:19:15

Архитектура классических ускорителей для обучения и инференса LLM упирается в ограничение по шинам передачи данных между GPU — это создает задержки и является узким местом по пропускной способности. Cerebras предлагают альтернативу  — изготовление процессора размером во всю кремниевую пластину целиком. Их новая система CS-4 выводит концепцию wafer-scale engine на следующий технологический уровень.Архитектура WSE-3 TurboВ основе системы CS-4 лежит обновленный процессор WSE-3 Turbo. В отличие от «обычных» чипов, где кремниевая пластина разрезается на сотни отдельных кристаллов, Cerebras использует цельную 300-миллиметровую пластину.Источник.Из основного по WSE-3 Turbo:4 триллиона транзисторов на одном кристалле;900 000 ядер, оптимизированных под тензорные операции и работы с разреженными матрицами;площадь процессора — 46 225 мм²;5-нм техпроцесс TSMC.Для решения проблемы брака при производстве кристаллов столь большой площади Cerebras применяет избыточное резервирование. При обнаружении дефектных участков на этапе заводского тестирования программно-аппаратный слой изолирует поврежденные элементы и перенаправляет топологию связей на резервные ядра без потери целостности структуры.Технические характеристики Cerebras WSE-3 Turbo. Источник.Причина задержек при инференсе LLM  — необходимость постоянно перекачивать веса моделей из внешней HBM в вычислительные блоки через относительно узкие межчиповые шины.В WSE-3 Turbo вся рабочая память размещена непосредственно на кремниевой пластине. Объем SRAM составляет 44 ГБ. За счет интеграции локальных блоков памяти прямо к каждому из 900 000 ядер суммарная агрегированная пропускная способность массива SRAM на чипе достигает 43,2 ПБ/с. В отличие от сборок на базе GPU с HBM3e, архитектура Cerebras исключает задержки на внешнюю передачу промежуточных тензоров через шины PCIe или NVLink, обеспечивая постоянную загрузку вычислительных конвейеров на уровне кристалла.Производительность CS-4Характеристики Cerebras CS-4. Источник.Cerebras CS-4 выполнен в формате стойки на базе платформы Nexus Platform Architecture. Внутри одного шкафа размещены три процессора WSE-3 Turbo. В задачах генерации текста и последовательного вывода токенов важны показатели задержки на один токен. Архитектура CS-4 спроектирована как ускоритель фазы декодирования. Она ориентирована на обеспечение низкого времени отклика — вплоть до 4400 токенов в секунду на пользователя на тяжелых моделях (например, GPT-OSS-120B). Это позволяет удерживать интерактивную скорость вывода даже при резком росте числа одновременных сессий — а это важно для работы автономных ИИ-агентов. График сравнения производительности. Источник.По заявлениям разработчиков, в сценариях высокой нагрузки CS-4 способна за одну секунду сформировать такой объем токенов, на который эквивалентному кластеру (полной серверной стойке на базе традиционных GPU) для аналогичного объема вычислений потребуется около 30 секунд.Сеть и масштабированиеCerebras Nexus Rack-Scale Platform. Источник.Для объединения трех крупных пластин в рамках единой стойки CS-4 использует технологию Direct Wafer Links. Это снижает задержку передачи данных между процессорами WSE-3 Turbo внутри системы всего до 2 мкс.Для внешнего горизонтального масштабирования стойка оснащена сетевой обвязкой с суммарной пропускной способностью 7,2 Тбит/с на базе протоколов Ethernet и RoCE v2. Это позволяет объединять несколько шкафов CS-4 в единый вычислительный кластер под управлением фирменного программного стека Cerebras Software Platform.Собственный сервер SelectelВ основе — самые современные процессоры Intel® Xeon® 6, до 8 ТБ DDR5 и специально разработанная материнская плата. Арендуйте сервер у нас или закажите в свой дата‑центр.Узнать подробности →ИтогиПроцессор Cerebras WSE-3 Turbo. Источник.Cerebras CS-4 демонстрирует, что подход Wafer-Scale переходит из категории экспериментальных инженерных решений в сегмент промышленной эксплуатации. Основной эффект от внедрения подобных систем заключается не только в чистой пиковой производительности, но и в снижении задержек на передачу данных внутри процессора.Cerebras поставляет проприетарное решение — от самого кремния до инженерной обвязки. Учитывая плотность вычислительных ядер, компании приходится самостоятельно проектировать кастомные контуры жидкостного охлаждения и блоки питания под свою архитектуру. Сегодня, когда энергопотребление ИИ-кластеров растет огромными темпами, именно грамотный теплоотвод и подвод питания становятся для производителей чипов такими же важными задачами, как и наращивание количества транзисторов.ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1072844/

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	Cerebras CS-4: WSE-3 «на стероидах» для ускорения инференса	0	9.09	19-08-2026
2	Цукерберг выступил против блокировки китайских ИИ-моделей	0	13.88	29-07-2026
3	NVIDIA Vera: 88 Olympus-Kerne und 1,2 TB/s LPDDR5X für Agentic-AI-Racks	0	22.89	24-07-2026
4	Des puces de la taille d'une assiette : le pari de Cerebras pour l'IA du futur	0	7	09-07-2026
5	Китай создал программно-определяемый 3D ИИ-чип с вычислениями вблизи памяти	5	7	14-07-2026
6	NVIDIA Vera CPU Boosts Agentic AI Workloads with Efficient Olympus Core	0	9.26	27-07-2026
7	ℹ [club62032126|NVIDIA АВТОМАТИЗИРОВАЛА ДООБУЧЕНИЕ COSMOS 3 С ПОМОЩЬЮ ИИ-АГЕНТА] В ...	5	7	16-07-2026
8	NVIDIA готовит Nemotron 4, чтобы догнать китайские открытые модели и продать ещё больше чипов	0	12.31	01-01-1970
9	OpenAI and Broadcom announce chip designed for LLM inference at scale	0	7	24-06-2026

Классификация: Пресс-релизы. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 9. Тональность: 0. Информативность: 9.36. Источник: vk.com.