Motor de Escala de Oblea Cerebras: Cuándo Elegir Arquitectura de IA Alternativa
Actualizado el 11 de diciembre de 2025
Actualización de diciembre de 2025: CS-3 con WSE-3 entregando Llama 4 Maverick a 2,500 tokens/seg por usuario—más de 2x más rápido que DGX B200 Blackwell. WSE-3 contiene 4 billones de transistores, 900,000 núcleos de IA, 44GB de SRAM en chip con 21 PB/s de ancho de banda de memoria (7,000x H100). Arquitectura de escala de oblea eliminando cuellos de botella de interconexión de clústeres GPU para cargas de trabajo limitadas por ancho de banda de memoria.
Cerebras entregó inferencia de Llama 4 Maverick a 2,500 tokens por segundo por usuario—más del doble que el sistema insignia DGX B200 Blackwell de NVIDIA ejecutando el mismo modelo de 400 mil millones de parámetros.¹ La brecha de rendimiento refleja una divergencia arquitectónica fundamental: Cerebras construye procesadores a partir de obleas de silicio completas en lugar de cortar las obleas en cientos de chips individuales. Este enfoque elimina los cuellos de botella de interconexión que restringen los clústeres GPU, intercambiando economías de fabricación convencionales por rendimiento bruto en cargas de trabajo de IA limitadas por ancho de banda de memoria.
El CS-3, impulsado por el WSE-3 (Wafer-Scale Engine 3), contiene 4 billones de transistores distribuidos en 900,000 núcleos optimizados para IA con 44GB de SRAM en chip que entrega 21 petabytes por segundo de ancho de banda de memoria.² Para contexto, ese ancho de banda de memoria supera al del H100 en 7,000x. Las organizaciones que evalúan infraestructura de IA enfrentan una elección arquitectónica genuina: escalar horizontalmente con clústeres GPU y su sobrecarga de comunicación inherente, o desplegar sistemas de escala de oblea diseñados específicamente para las restricciones de ancho de banda de memoria que dominan el rendimiento de LLM.
El enfoque de escala de oblea
Fabricación tradicional de chips
La fabricación estándar de semiconductores sigue un patrón bien establecido:³
- Fabricación: Procesar la oblea de silicio a través de cientos de pasos
- Pruebas: Identificar áreas defectuosas
- Corte: Dividir la oblea en cientos de dados individuales
- Empaquetado: Montar los dados funcionales en paquetes con conexiones
- Integración: Conectar múltiples paquetes para sistemas
Este enfoque produce chips de aproximadamente 800 milímetros cuadrados como máximo—un límite impuesto por el equipo de litografía y la economía de rendimiento. Chips más grandes significan más defectos por dado, reduciendo el número de unidades funcionales de cada oblea.
La innovación de Cerebras
Cerebras invirtió la ecuación de fabricación:⁴
Oblea de chip único: En lugar de cortar las obleas en chips pequeños, Cerebras usa casi toda la oblea de 300mm (46,225 mm²) como un solo procesador—aproximadamente 50x más grande que un dado de GPU convencional.
Tolerancia a defectos: El problema de rendimiento que previene los chips tradicionales de escala de oblea se resolvió mediante innovación arquitectónica: - Núcleos individuales reducidos a 0.05mm² (1% del tamaño del núcleo SM del H100) - Núcleos redundantes reemplazan a los defectuosos - Fabric en chip enruta alrededor de fallas - Mejora de 100x en tolerancia a defectos comparado con procesadores multinúcleo convencionales
Todo en chip: Memoria, cómputo e interconexión residen todos en el mismo silicio, eliminando las limitaciones de ancho de banda de memoria externa y conexiones chip a chip.
Ventajas arquitectónicas
El enfoque de escala de oblea entrega beneficios específicos:⁵
Ancho de banda de memoria: - WSE-3: 21 PB/s de ancho de banda SRAM en chip - H100: 3 TB/s de ancho de banda HBM - Ratio: ventaja de 7,000x
Ancho de banda de interconexión: - WSE-3: 214 Pb/s de fabric en oblea - H100 NVLink: 57.6 GB/s por GPU - Ratio: ventaja de 3,715x
Capacidad de memoria: - WSE-3: 44 GB de SRAM en chip (expandible con MemoryX externo) - H100: 80 GB HBM3
Eficiencia energética: - La simplicidad de dispositivo único elimina la sobrecarga de coordinación multi-chip - Sin controladores de memoria externos, switches de interconexión o trazas de PCB - Ventaja de eficiencia energética reportada sobre clústeres GPU para cargas de trabajo equivalentes
Especificaciones de WSE-3 y CS-3
Arquitectura de núcleos
El WSE-3 representa la tercera generación de la tecnología de escala de oblea de Cerebras:⁶
Especificaciones de silicio: - Nodo de proceso: TSMC 5nm - Área del dado: 46,225 mm² (21.5 cm × 21.5 cm) - Conteo de transistores: 4 billones - Núcleos de IA: 900,000 - Rendimiento pico: 125 PetaFLOPs (FP16)
Sistema de memoria: - SRAM en chip: 44 GB - Ancho de banda SRAM: 21 PB/s - Expansión de memoria externa: MemoryX (hasta 1.5 PB por sistema) - Ancho de banda de memoria a externo: Interconexión propietaria de alto ancho de banda
Interconexión: - Fabric en oblea: 214 Pb/s de ancho de banda agregado - Comunicación núcleo a núcleo: Latencia de un solo ciclo de reloj - Sin enrutamiento fuera de chip para comunicación intra-oblea
Sistema CS-3
El CS-3 empaqueta el WSE-3 en un sistema desplegable:⁷
Especificaciones físicas: - Factor de forma: Unidad de rack de 15U - Consumo de energía: ~23 kW - Refrigeración: Sistema de enfriamiento por agua propietario
Componentes del sistema: - Procesador WSE-3 - Memoria externa MemoryX (opcional) - Interconexión de clúster SwarmX (para despliegues multi-CS-3) - Sistemas de gestión e I/O
Escalado de clúster: - Clúster máximo: 2,048 sistemas CS-3 - Cómputo de clúster: Hasta 256 ExaFLOPs (FP16) - Capacidad de modelo: Hasta 24 billones de parámetros - Capacidad de entrenamiento: Llama 2-70B entrenable en un día en clúster modesto
Comparación de generaciones
| Especificación | WSE-1 | WSE-2 | WSE-3 |
|---|---|---|---|
| Nodo de proceso | 16nm | 7nm | 5nm |
| Transistores | 1.2T | 2.6T | 4T |
| Núcleos de IA | 400,000 | 850,000 | 900,000 |
| Memoria en chip | 18 GB | 40 GB | 44 GB |
| Ancho de banda de memoria | 9 PB/s | 20 PB/s | 21 PB/s |
| Pico FP16 | 47 PF | 75 PF | 125 PF |
Características de rendimiento
Velocidad de inferencia
Cerebras demuestra ventajas sustanciales en inferencia:⁸
Llama 4 Maverick (400B parámetros): - Cerebras: 2,500+ tokens/segundo/usuario - NVIDIA DGX B200: ~1,000 tokens/segundo/usuario - Ventaja: >2.5x
Modelos Llama 3.1: - Llama 3.1 8B: Velocidad de inferencia récord mundial - Llama 3.1 70B: Múltiples veces más rápido que alternativas GPU - Llama 3.1 405B: Soportado en la nube de Cerebras
Por qué destaca la inferencia: La generación de tokens de LLM se ve limitada por el ancho de banda de memoria—cada token requiere cargar los pesos del modelo desde la memoria al cómputo. El ancho de banda de 21 PB/s en chip de Cerebras elimina la barrera de memoria que restringe la inferencia en GPU.
Rendimiento de entrenamiento
Las ventajas de entrenamiento emergen de la computación distribuida simplificada:⁹
Reducción de complejidad de código: Entrenar un modelo de 175 mil millones de parámetros en 4,000 GPUs típicamente requiere aproximadamente 20,000 líneas de código de entrenamiento distribuido. Cerebras logra entrenamiento equivalente con 565 líneas—el modelo completo cabe en la oblea sin complejidad de paralelismo de datos.
Eliminación de comunicación: El rendimiento de entrenamiento en GPU se degrada a medida que aumenta el tamaño del clúster debido a la sobrecarga de sincronización de gradientes. Cerebras elimina esta sobrecarga para modelos que caben en chip, manteniendo escalado lineal para cargas de trabajo apropiadas.
Benchmarks de tiempo de entrenamiento: - Llama 2-70B: Entrenable en un día en clúster CS-3 - Modelos hasta 24 billones de parámetros: Soportados sin trucos de distribución de software
Computación científica
Más allá de los LLMs, Cerebras demuestra ventajas en simulación científica:¹⁰
Dinámica molecular: Cerebras logró simulaciones de dinámica molecular de largo plazo 179x más rápido que la supercomputadora #1 del mundo (Frontier). Los patrones de acceso a memoria de la carga de trabajo se alinean bien con la arquitectura de escala de oblea.
Descubrimiento de fármacos: Mayo Clinic desplegó un modelo de predicción de respuesta a fármacos contra el cáncer ejecutándose "cientos de veces más rápido" en Cerebras que en GPUs convencionales.
Genómica: Mayo Genomic Foundation Model construido específicamente en infraestructura Cerebras para análisis genómico a escala.
Comparación Cerebras vs. NVIDIA
Dónde destaca Cerebras
Cargas de trabajo limitadas por ancho de banda de memoria:¹¹ - Inferencia de LLM (especialmente modelos grandes) - Entrenamiento de modelos que caben en chip - Simulaciones científicas con acceso a memoria en streaming - Inferencia en tiempo real que requiere latencia baja consistente
Despliegue simplificado: - Entrenamiento en dispositivo único para modelos moderados (sin código de entrenamiento distribuido) - Rendimiento determinístico (sin varianza de coordinación multi-chip) - Complejidad de infraestructura reducida (sin fabric InfiniBand para despliegues pequeños)
Eficiencia de costo (declarada): - Inferencia 21x más rápida a 1/3 del costo de DGX B200 - $0.10/millón de tokens (Llama 3.1 8B) - $0.60/millón de tokens (Llama 3.1 70B)
Dónde destaca NVIDIA
Amplitud del ecosistema:¹² - El modelo de programación CUDA domina la industria - Soporte más amplio de frameworks de software - Comunidad de desarrolladores más grande - Bibliotecas de optimización de modelos más extensas
Flexibilidad de cargas de trabajo: - Entrenamiento e inferencia en el mismo hardware - Amplio soporte de arquitecturas de modelos - Desarrollo de operaciones personalizadas vía CUDA - Patrones de despliegue empresarial establecidos
Madurez de la cadena de suministro: - Múltiples integradores de sistemas OEM - Infraestructura de soporte global - Rutas de adquisición empresarial probadas - Mercado secundario para equipos usados
Ajuste fino y personalización: - LoRA, QLoRA, ajuste fino completo bien soportados - Ecosistema de herramientas extenso - Flujos de trabajo de ajuste fino empresarial establecidos
Matriz de decisión
| Factor | Elegir Cerebras | Elegir NVIDIA |
|---|---|---|
| Carga de trabajo principal | Inferencia intensiva | Entrenamiento intensivo |
| Tamaño de modelo | Grande (70B+) | Cualquier tamaño |
| Requisito de latencia | Ultra-baja, consistente | Moderada |
| Experiencia del equipo | Infraestructura ML limitada | CUDA/distribuido fuerte |
| Necesidades de personalización | Modelos estándar | Arquitecturas personalizadas |
| Inversión existente | Greenfield | Infraestructura GPU existente |
| Tolerancia al riesgo | Mayor (ecosistema más nuevo) | Menor (probado) |
Opciones de despliegue
Cerebras Cloud
Servicio de inferencia gestionado para acceso inmediato:¹³
Precios (diciembre 2025): - Llama 3.1 8B: $0.10/millón de tokens - Llama 3.1 70B: $0.60/millón de tokens - Llama 3.1 405B: Disponible - Llama 4 Scout/Maverick: Soportado
Características: - API compatible con OpenAI - Playground web para pruebas - Niveles de soporte empresarial - Cumplimiento SOC 2
Casos de uso: - Inferencia de producción que requiere velocidad - Evaluación antes de inversión on-premises - Cargas de trabajo variables sin compromiso de capital
Despliegue on-premises
Sistemas CS-3 para infraestructura privada:¹⁴
Consideraciones: - Inversión de capital significativa - Requisitos de refrigeración propietarios - Instalación y soporte especializados - Mercado secundario limitado (a diferencia de las GPUs)
Mejor para: - Requisitos de soberanía de datos - Alta utilización sostenida - Necesidades de integración personalizada - Diferenciación estratégica de la nube
Infraestructura dedicada
Cerebras opera centros de datos dedicados:¹⁵
Ubicaciones (2025): - Oklahoma City, EE.UU. (más de 300 sistemas CS-3) - Montreal, Canadá (operativo en julio 2025) - Dallas, EE.UU. - Reno, EE.UU. - Irlanda - Gelderland, Países Bajos
Capacidad: - Más de 40 millones de tokens por segundo de capacidad agregada - Expansión de capacidad 20x en 2025 - Asociación con G42 para instalaciones adicionales
Opciones de inquilino dedicado: - Asignación de capacidad garantizada - Acuerdos de SLA personalizados - Soporte de integración empresarial
Despliegues de clientes
Adopción empresarial
Principales organizaciones desplegando Cerebras:¹⁶
Tecnología: - Meta: Asociación impulsando la API de Llama - Mistral: Asistente de IA Le Chat - Perplexity: Motor de búsqueda de IA - IBM: Aplicaciones de IA empresarial
Salud: - Mayo Clinic: Genomic Foundation Model - GlaxoSmithKline: Descubrimiento de fármacos - Modelos de predicción de respuesta a fármacos contra el cáncer
Gobierno: - Departamento de Energía de EE.UU. - Departamento de Defensa de EE.UU. - Programa MAPLE de DARPA (contrato de $45M para simulación de campo de batalla multidominio)
Iniciativa de IA soberana
Programa Cerebras for Nations apoya infraestructura gubernamental de IA:¹⁷
Compromisos actuales: - Estados Unidos - Reino Unido - Emiratos Árabes Unidos (asociación con G42)
Objetivos de expansión: - India - Europa (múltiples naciones) - Medio Oriente - Asia-Pacífico - América Latina
Propuesta de valor: - Infraestructura de IA en el país - Cumplimiento de soberanía de datos - Desarrollo de capacidad nacional - Dependencia reducida de la nube extranjera
Consideraciones de infraestructura
Energía y refrigeración
Los sistemas Cerebras requieren infraestructura especializada:¹⁸
Requisitos de energía: - CS-3: ~23 kW po
[Contenido truncado para traducción]
