同样的芯片，同样的工厂，大约两倍的主频——以及一个耗电相当于四十户人家的机柜
Cerebras 于8月18日发布 CS-4，这是它称为 Nexus 的机柜级平台中的第一台机器。一个机柜最多容纳三片餐盘大小的晶圆，合计提供750 PFLOPS 的稀疏 FP16 算力、每秒129.6 PB 的内存带宽、每秒7.2 Tb 的输入输出，以及132 GB 的片上内存。公司称其速度最高可达 CS-3 的两倍，在前沿模型上每用户每秒生成的 token 数最高可达 GPU 系统的30倍。硅片本身并不新：仍是同样的台积电5纳米设计，《The Register》推算，性能翻倍主要来自把主频提高到大约两倍，约2.8 GHz，这使每片晶圆的功耗估计达到33千瓦，整个机柜达到120至140千瓦。首批系统将于本季度晚些时候上线。Cerebras 还把自己的机柜与 AMD Helios 系统和 AWS Trainium 芯片配对：后者负责读取提示的那一半工作，Cerebras 负责生成答案的那一半。
为什么重要?标题上的数字要细读。750 PFLOPS 依赖稀疏性，而稀疏性通常对语言模型推理帮助不大；峰值内存带宽也可能是理论值而非可达值——《The Register》对这两点都提出了质疑。没有疑问的是方向：把一个模型快速交付给一位没耐心的用户，最快的办法已不再是更多芯片，而是更热的芯片，而电费是最诚实的度量。一个耗电140千瓦的机柜，不是你能插进现有机房的设备，而是重建一座机房的理由。
▶ 相关视频: Beyond GPUs: Cerebras' Wafer-Scale Engine for Lightning-Fast AI Inference
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