محرك Cerebras واسع النطاق: متى تختار البنية البديلة للذكاء الاصطناعي
آخر تحديث: 11 ديسمبر 2025
تحديث ديسمبر 2025: نظام CS-3 مع WSE-3 يقدم Llama 4 Maverick بسرعة 2,500 رمز/ثانية لكل مستخدم—أسرع بأكثر من ضعفين من نظام DGX B200 Blackwell من NVIDIA. يحتوي WSE-3 على 4 تريليون ترانزستور، و900,000 نواة ذكاء اصطناعي، و44 جيجابايت من ذاكرة SRAM على الشريحة بعرض نطاق ذاكرة 21 بيتابايت/ثانية (7,000 ضعف H100). البنية واسعة النطاق تزيل اختناقات الربط بين مجموعات GPU لأحمال العمل المحدودة بعرض نطاق الذاكرة.
قدمت Cerebras استدلال Llama 4 Maverick بسرعة 2,500 رمز في الثانية لكل مستخدم—أكثر من ضعف نظام DGX B200 Blackwell الرائد من NVIDIA الذي يشغل نفس النموذج ذي الـ 400 مليار معامل.¹ تعكس فجوة الأداء تباينًا معماريًا جوهريًا: تبني Cerebras المعالجات من رقائق السيليكون الكاملة بدلاً من تقطيع الرقائق إلى مئات الشرائح الفردية. يزيل هذا النهج اختناقات الربط التي تقيد مجموعات GPU، مستبدلاً اقتصاديات التصنيع التقليدية بالأداء الخام لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي المحدودة بعرض نطاق الذاكرة.
يحتوي CS-3، المدعوم بـ WSE-3 (محرك واسع النطاق 3)، على 4 تريليون ترانزستور موزعة على 900,000 نواة محسّنة للذكاء الاصطناعي مع 44 جيجابايت من ذاكرة SRAM على الشريحة توفر 21 بيتابايت في الثانية من عرض نطاق الذاكرة.² للسياق، يتجاوز عرض نطاق الذاكرة هذا H100 بـ 7,000 ضعف. تواجه المؤسسات التي تقيّم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي خيارًا معماريًا حقيقيًا: التوسع أفقيًا مع مجموعات GPU وحمل الاتصالات المتأصل فيها، أو نشر أنظمة واسعة النطاق مصممة خصيصًا لقيود عرض نطاق الذاكرة التي تهيمن على أداء نماذج اللغة الكبيرة.
النهج واسع النطاق
تصنيع الشرائح التقليدي
يتبع تصنيع أشباه الموصلات القياسي نمطًا راسخًا:³
- التصنيع: معالجة رقاقة السيليكون عبر مئات الخطوات
- الاختبار: تحديد المناطق المعيبة
- التقطيع: قطع الرقاقة إلى مئات القوالب الفردية
- التغليف: تركيب القوالب الصالحة في حزم مع التوصيلات
- التكامل: ربط حزم متعددة للأنظمة
ينتج هذا النهج شرائح بحد أقصى 800 ملليمتر مربع تقريبًا—حد تفرضه معدات الليثوغرافيا واقتصاديات العائد. الشرائح الأكبر تعني عيوبًا أكثر لكل قالب، مما يقلل عدد الوحدات الوظيفية من كل رقاقة.
ابتكار Cerebras
قلبت Cerebras معادلة التصنيع:⁴
رقاقة أحادية الشريحة: بدلاً من تقطيع الرقائق إلى شرائح صغيرة، تستخدم Cerebras الرقاقة كاملة تقريبًا بقطر 300 ملم (46,225 ملم²) كمعالج واحد—أكبر بحوالي 50 ضعفًا من قالب GPU التقليدي.
تحمل العيوب: تم حل مشكلة العائد التي تمنع الشرائح واسعة النطاق التقليدية من خلال الابتكار المعماري: - تقليص النوى الفردية إلى 0.05 ملم² (1% من حجم نواة H100 SM) - نوى احتياطية تحل محل المعيبة - النسيج على الشريحة يتجاوز الأعطال - تحسن 100 ضعف في تحمل العيوب مقارنة بالمعالجات متعددة النوى التقليدية
كل شيء على الشريحة: الذاكرة والحساب والربط كلها موجودة على نفس السيليكون، مما يزيل قيود عرض النطاق للذاكرة الخارجية واتصالات شريحة لشريحة.
المزايا المعمارية
يقدم النهج واسع النطاق فوائد محددة:⁵
عرض نطاق الذاكرة: - WSE-3: 21 بيتابايت/ثانية عرض نطاق SRAM على الشريحة - H100: 3 تيرابايت/ثانية عرض نطاق HBM - النسبة: ميزة 7,000 ضعف
عرض نطاق الربط: - WSE-3: 214 بيتابت/ثانية نسيج على الرقاقة - H100 NVLink: 57.6 جيجابايت/ثانية لكل GPU - النسبة: ميزة 3,715 ضعف
سعة الذاكرة: - WSE-3: 44 جيجابايت SRAM على الشريحة (قابلة للتوسيع مع MemoryX الخارجية) - H100: 80 جيجابايت HBM3
كفاءة الطاقة: - بساطة الجهاز الواحد تزيل حمل التنسيق متعدد الشرائح - لا وحدات تحكم ذاكرة خارجية، ولا مفاتيح ربط، ولا مسارات PCB - ميزة كفاءة طاقة مُبلغ عنها مقارنة بمجموعات GPU لأحمال العمل المكافئة
مواصفات WSE-3 وCS-3
بنية النواة
يمثل WSE-3 الجيل الثالث من تقنية Cerebras واسعة النطاق:⁶
مواصفات السيليكون: - عقدة العملية: TSMC 5nm - مساحة القالب: 46,225 ملم² (21.5 سم × 21.5 سم) - عدد الترانزستورات: 4 تريليون - نوى الذكاء الاصطناعي: 900,000 - الأداء الأقصى: 125 بيتافلوبس (FP16)
نظام الذاكرة: - SRAM على الشريحة: 44 جيجابايت - عرض نطاق SRAM: 21 بيتابايت/ثانية - توسيع الذاكرة الخارجية: MemoryX (حتى 1.5 بيتابايت لكل نظام) - عرض نطاق الذاكرة إلى الخارجية: ربط عالي عرض النطاق مملوك
الربط: - نسيج على الرقاقة: 214 بيتابت/ثانية عرض نطاق إجمالي - اتصال نواة لنواة: زمن استجابة دورة ساعة واحدة - لا توجيه خارج الشريحة للاتصال داخل الرقاقة
نظام CS-3
يحزم CS-3 WSE-3 في نظام قابل للنشر:⁷
المواصفات الفيزيائية: - عامل الشكل: وحدة رف 15U - استهلاك الطاقة: ~23 كيلوواط - التبريد: نظام تبريد مائي مملوك
مكونات النظام: - معالج WSE-3 - ذاكرة MemoryX الخارجية (اختيارية) - ربط مجموعة SwarmX (لعمليات نشر CS-3 المتعددة) - أنظمة الإدارة والإدخال/الإخراج
قابلية توسيع المجموعة: - الحد الأقصى للمجموعة: 2,048 نظام CS-3 - حساب المجموعة: حتى 256 إكسافلوبس (FP16) - سعة النموذج: حتى 24 تريليون معامل - قدرة التدريب: Llama 2-70B قابل للتدريب في يوم واحد على مجموعة متواضعة
مقارنة الأجيال
| المواصفات | WSE-1 | WSE-2 | WSE-3 |
|---|---|---|---|
| عقدة العملية | 16nm | 7nm | 5nm |
| الترانزستورات | 1.2T | 2.6T | 4T |
| نوى الذكاء الاصطناعي | 400,000 | 850,000 | 900,000 |
| الذاكرة على الشريحة | 18 جيجابايت | 40 جيجابايت | 44 جيجابايت |
| عرض نطاق الذاكرة | 9 بيتابايت/ثانية | 20 بيتابايت/ثانية | 21 بيتابايت/ثانية |
| FP16 الأقصى | 47 بيتافلوبس | 75 بيتافلوبس | 125 بيتافلوبس |
خصائص الأداء
سرعة الاستدلال
تُظهر Cerebras مزايا استدلال كبيرة:⁸
Llama 4 Maverick (400 مليار معامل): - Cerebras: 2,500+ رمز/ثانية/مستخدم - NVIDIA DGX B200: ~1,000 رمز/ثانية/مستخدم - الميزة: أكثر من 2.5 ضعف
نماذج Llama 3.1: - Llama 3.1 8B: سرعة استدلال قياسية عالمية - Llama 3.1 70B: أسرع بعدة مرات من بدائل GPU - Llama 3.1 405B: مدعوم على سحابة Cerebras
لماذا يتفوق الاستدلال: يعتمد توليد رموز نماذج اللغة الكبيرة على عرض نطاق الذاكرة—كل رمز يتطلب تحميل أوزان النموذج من الذاكرة إلى الحساب. يزيل عرض نطاق Cerebras البالغ 21 بيتابايت/ثانية على الشريحة حاجز الذاكرة الذي يقيد استدلال GPU.
أداء التدريب
تنبثق مزايا التدريب من تبسيط الحوسبة الموزعة:⁹
تقليل تعقيد الكود: يتطلب تدريب نموذج بـ 175 مليار معامل على 4,000 GPU عادةً حوالي 20,000 سطر من كود التدريب الموزع. تنجز Cerebras تدريبًا مكافئًا بـ 565 سطرًا—النموذج بأكمله يتسع على الرقاقة دون تعقيد موازاة البيانات.
إزالة الاتصالات: يتدهور أداء تدريب GPU مع زيادة حجم المجموعة بسبب حمل مزامنة التدرجات. تزيل Cerebras هذا الحمل للنماذج التي تتسع على الشريحة، مع الحفاظ على التوسع الخطي لأحمال العمل المناسبة.
معايير وقت التدريب: - Llama 2-70B: قابل للتدريب في يوم واحد على مجموعة CS-3 - نماذج حتى 24 تريليون معامل: مدعومة بدون حيل توزيع البرمجيات
الحوسبة العلمية
بخلاف نماذج اللغة الكبيرة، تُظهر Cerebras مزايا في المحاكاة العلمية:¹⁰
الديناميكا الجزيئية: حققت Cerebras محاكاة ديناميكا جزيئية طويلة المدى الزمني أسرع بـ 179 ضعفًا من الحاسوب الفائق رقم 1 في العالم (Frontier). تتوافق أنماط الوصول إلى الذاكرة لحمل العمل جيدًا مع البنية واسعة النطاق.
اكتشاف الأدوية: نشرت Mayo Clinic نموذج توقع استجابة أدوية السرطان يعمل "أسرع بمئات المرات" على Cerebras مقارنة بـ GPUs التقليدية.
الجينوميات: نموذج Mayo Genomic Foundation مبني خصيصًا على بنية Cerebras التحتية للتحليل الجينومي على نطاق واسع.
مقارنة Cerebras مع NVIDIA
أين تتفوق Cerebras
أحمال العمل المحدودة بعرض نطاق الذاكرة:¹¹ - استدلال نماذج اللغة الكبيرة (خاصة النماذج الكبيرة) - تدريب النماذج التي تتسع على الشريحة - المحاكاة العلمية مع وصول ذاكرة متدفق - الاستدلال في الوقت الفعلي الذي يتطلب زمن استجابة منخفض ومتسق
نشر مبسط: - تدريب على جهاز واحد للنماذج المتوسطة (بدون كود تدريب موزع) - أداء حتمي (لا تباين في التنسيق متعدد الشرائح) - تعقيد بنية تحتية مخفض (لا نسيج InfiniBand لعمليات النشر الصغيرة)
كفاءة التكلفة (مُدعاة): - استدلال أسرع 21 ضعفًا بـ 1/3 تكلفة DGX B200 - 0.10 دولار/مليون رمز (Llama 3.1 8B) - 0.60 دولار/مليون رمز (Llama 3.1 70B)
أين تتفوق NVIDIA
اتساع النظام البيئي:¹² - نموذج برمجة CUDA يهيمن على الصناعة - أوسع دعم لأطر البرمجيات - أكبر مجتمع مطورين - أكثر مكتبات تحسين النماذج شمولاً
مرونة أحمال العمل: - التدريب والاستدلال على نفس الأجهزة - دعم واسع لبنى النماذج - تطوير عمليات مخصصة عبر CUDA - أنماط نشر مؤسسي راسخة
نضج سلسلة التوريد: - متعهدون متعددون لتكامل الأنظمة - بنية دعم عالمية - مسارات شراء مؤسسي مثبتة - سوق ثانوي للمعدات المستعملة
الضبط الدقيق والتخصيص: - LoRA وQLoRA والضبط الدقيق الكامل مدعومون جيدًا - نظام أدوات واسع - سير عمل الضبط الدقيق المؤسسي راسخ
مصفوفة القرار
| العامل | اختر Cerebras | اختر NVIDIA |
|---|---|---|
| حمل العمل الأساسي | كثيف الاستدلال | كثيف التدريب |
| حجم النموذج | كبير (70B+) | أي حجم |
| متطلبات زمن الاستجابة | منخفض جدًا ومتسق | معتدل |
| خبرة الفريق | بنية ML تحتية محدودة | CUDA/موزع قوي |
| احتياجات التخصيص | نماذج قياسية | بنى مخصصة |
| الاستثمار الحالي | بداية جديدة | بنية GPU تحتية موجودة |
| تحمل المخاطر | أعلى (نظام بيئي أحدث) | أقل (مثبت) |
خيارات النشر
سحابة Cerebras
خدمة استدلال مُدارة للوصول الفوري:¹³
التسعير (ديسمبر 2025): - Llama 3.1 8B: 0.10 دولار/مليون رمز - Llama 3.1 70B: 0.60 دولار/مليون رمز - Llama 3.1 405B: متاح - Llama 4 Scout/Maverick: مدعوم
الميزات: - واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI - ساحة ويب للاختبار - طبقات دعم مؤسسي - امتثال SOC 2
حالات الاستخدام: - استدلال إنتاجي يتطلب السرعة - التقييم قبل الاستثمار في الموقع - أحمال عمل متغيرة بدون التزام رأسمالي
نشر في الموقع
أنظمة CS-3 للبنية التحتية الخاصة:¹⁴
الاعتبارات: - استثمار رأسمالي كبير - متطلبات تبريد مملوكة - تركيب ودعم متخصص - سوق ثانوي محدود (على عكس GPUs)
الأفضل لـ: - متطلبات سيادة البيانات - استخدام عالٍ مستدام - احتياجات التكامل المخصص - التمايز الاستراتيجي عن السحابة
بنية تحتية مخصصة
تدير Cerebras مراكز بيانات مخصصة:¹⁵
المواقع (2025): - أوكلاهوما سيتي، الولايات المتحدة (أكثر من 300 نظام CS-3) - مونتريال، كندا (تشغيلي يوليو 2025) - دالاس، الولايات المتحدة - رينو، الولايات المتحدة - أيرلندا - خيلدرلاند، هولندا
السعة: - 40+ مليون رمز في الثانية سعة إجمالية - توسيع 20 ضعف في السعة عام 2025 - شراكة مع G42 لمرافق إضافية
خيارات المستأجر المخصص: - تخصيص سعة مضمونة - اتفاقيات SLA مخصصة - دعم التكامل المؤسسي
عمليات نشر العملاء
التبني المؤسسي
منظمات كبرى تنشر Cerebras:¹⁶
التكنولوجيا: - Meta: شراكة تدعم Llama API - Mistral: مساعد Le Chat AI - Perplexity: محرك بحث AI - IBM: تطبيقات AI مؤسسية
الرعاية الصحية: - Mayo Clinic: نموذج Genomic Foundation - GlaxoSmithKline: اكتشاف الأدوية - نماذج توقع استجابة أدوية السرطان
الحكومة: - وزارة الطاقة الأمريكية - وزارة الدفاع الأمريكية - برنامج DARPA MAPLE (عقد بقيمة 45 مليون دولار لمحاكاة ساحة المعركة متعددة المجالات)
مبادرة الذكاء الاصطناعي السيادي
برنامج Cerebras للدول يدعم البنية التحتية الحكومية للذكاء الاصطناعي:¹⁷
الارتباطات الحالية: - الولايات المتحدة - المملكة المتحدة - الإمارات العربية المتحدة (شراكة G42)
أهداف التوسع: - الهند - أوروبا (دول متعددة) - الشرق الأوسط - آسيا والمحيط الهادئ - أمريكا اللاتينية
عرض القيمة: - بنية AI تحتية داخل البلد - امتثال سيادة البيانات - تطوير القدرات الوطنية - تقليل الاعتماد على السحابة الأجنبية
اعتبارات البنية التحتية
الطاقة والتبريد
تتطلب أنظمة Cerebras بنية تحتية متخصصة:¹⁸
متطلبات الطاقة: - CS-3: ~23 كيلوواط لكل
[تم اقتطاع المحتوى للترجمة]
