Cerebras Wafer-Scale Engine : Quand Choisir une Architecture IA Alternative
Mis à jour le 11 décembre 2025
Mise à jour décembre 2025 : CS-3 avec WSE-3 délivrant Llama 4 Maverick à 2 500 tokens/sec par utilisateur—plus de 2x plus rapide que le système DGX B200 Blackwell de NVIDIA. WSE-3 contient 4 000 milliards de transistors, 900 000 cœurs IA, 44 Go de SRAM on-chip avec 21 Po/s de bande passante mémoire (7 000x H100). L'architecture wafer-scale élimine les goulots d'étranglement d'interconnexion des clusters GPU pour les charges de travail limitées par la bande passante mémoire.
Cerebras a délivré l'inférence Llama 4 Maverick à 2 500 tokens par seconde par utilisateur—plus du double du système phare DGX B200 Blackwell de NVIDIA exécutant le même modèle de 400 milliards de paramètres.¹ L'écart de performance reflète une divergence architecturale fondamentale : Cerebras construit des processeurs à partir de wafers de silicium entiers plutôt que de découper les wafers en centaines de puces individuelles. Cette approche élimine les goulots d'étranglement d'interconnexion qui contraignent les clusters GPU, échangeant l'économie de fabrication conventionnelle contre des performances brutes sur les charges de travail IA limitées par la bande passante mémoire.
Le CS-3, propulsé par le WSE-3 (Wafer-Scale Engine 3), contient 4 000 milliards de transistors répartis sur 900 000 cœurs optimisés pour l'IA avec 44 Go de SRAM on-chip délivrant 21 pétaoctets par seconde de bande passante mémoire.² Pour contexte, cette bande passante mémoire dépasse celle du H100 de 7 000x. Les organisations évaluant leur infrastructure IA font face à un véritable choix architectural : évoluer horizontalement avec des clusters GPU et leur surcharge de communication inhérente, ou déployer des systèmes wafer-scale conçus spécifiquement pour les contraintes de bande passante mémoire qui dominent les performances des LLM.
L'approche wafer-scale
Fabrication de puces traditionnelle
La fabrication de semi-conducteurs standard suit un schéma bien établi :³
- Fabrication : Traitement du wafer de silicium à travers des centaines d'étapes
- Tests : Identification des zones défectueuses
- Découpe : Division du wafer en centaines de dies individuels
- Packaging : Montage des dies fonctionnels dans des boîtiers avec connexions
- Intégration : Connexion de plusieurs boîtiers pour les systèmes
Cette approche produit des puces d'environ 800 millimètres carrés maximum—une limite imposée par l'équipement de lithographie et l'économie du rendement. Des puces plus grandes signifient plus de défauts par die, réduisant le nombre d'unités fonctionnelles obtenues de chaque wafer.
L'innovation de Cerebras
Cerebras a inversé l'équation de fabrication :⁴
Wafer mono-puce : Plutôt que de découper les wafers en petites puces, Cerebras utilise presque l'intégralité du wafer de 300 mm (46 225 mm²) comme un seul processeur—environ 50x plus grand qu'un die GPU conventionnel.
Tolérance aux défauts : Le problème de rendement qui empêche les puces wafer-scale traditionnelles a été résolu par l'innovation architecturale : - Cœurs individuels réduits à 0,05 mm² (1 % de la taille du cœur SM du H100) - Cœurs redondants remplaçant ceux défectueux - Fabric on-chip contournant les défaillances - Amélioration de 100x de la tolérance aux défauts par rapport aux processeurs multi-cœurs conventionnels
Tout on-chip : Mémoire, calcul et interconnexion résident tous sur le même silicium, éliminant les limitations de bande passante de la mémoire externe et des connexions puce-à-puce.
Avantages architecturaux
L'approche wafer-scale offre des bénéfices spécifiques :⁵
Bande passante mémoire : - WSE-3 : 21 Po/s de bande passante SRAM on-chip - H100 : 3 To/s de bande passante HBM - Ratio : avantage de 7 000x
Bande passante d'interconnexion : - WSE-3 : 214 Pb/s de fabric on-wafer - H100 NVLink : 57,6 Go/s par GPU - Ratio : avantage de 3 715x
Capacité mémoire : - WSE-3 : 44 Go de SRAM on-chip (extensible avec MemoryX externe) - H100 : 80 Go HBM3
Efficacité énergétique : - La simplicité d'un seul dispositif élimine la surcharge de coordination multi-puces - Pas de contrôleurs de mémoire externes, commutateurs d'interconnexion ou traces PCB - Avantage d'efficacité énergétique rapporté par rapport aux clusters GPU pour des charges de travail équivalentes
Spécifications WSE-3 et CS-3
Architecture des cœurs
Le WSE-3 représente la troisième génération de la technologie wafer-scale de Cerebras :⁶
Spécifications silicium : - Nœud de processus : TSMC 5nm - Surface du die : 46 225 mm² (21,5 cm × 21,5 cm) - Nombre de transistors : 4 000 milliards - Cœurs IA : 900 000 - Performance crête : 125 PetaFLOPs (FP16)
Système mémoire : - SRAM on-chip : 44 Go - Bande passante SRAM : 21 Po/s - Extension mémoire externe : MemoryX (jusqu'à 1,5 Po par système) - Bande passante mémoire vers externe : Interconnexion propriétaire haut débit
Interconnexion : - Fabric on-wafer : 214 Pb/s de bande passante agrégée - Communication cœur-à-cœur : Latence d'un seul cycle d'horloge - Pas de routage hors-puce pour la communication intra-wafer
Système CS-3
Le CS-3 intègre le WSE-3 dans un système déployable :⁷
Spécifications physiques : - Format : Unité rack 15U - Consommation électrique : ~23 kW - Refroidissement : Système de refroidissement liquide propriétaire
Composants système : - Processeur WSE-3 - Mémoire externe MemoryX (optionnel) - Interconnexion cluster SwarmX (pour déploiements multi-CS-3) - Systèmes de gestion et d'E/S
Mise à l'échelle cluster : - Cluster maximum : 2 048 systèmes CS-3 - Puissance de calcul cluster : Jusqu'à 256 ExaFLOPs (FP16) - Capacité modèle : Jusqu'à 24 000 milliards de paramètres - Capacité d'entraînement : Llama 2-70B entraînable en un jour sur un cluster modeste
Comparaison des générations
| Spécification | WSE-1 | WSE-2 | WSE-3 |
|---|---|---|---|
| Nœud de processus | 16nm | 7nm | 5nm |
| Transistors | 1,2T | 2,6T | 4T |
| Cœurs IA | 400 000 | 850 000 | 900 000 |
| Mémoire on-chip | 18 Go | 40 Go | 44 Go |
| Bande passante mémoire | 9 Po/s | 20 Po/s | 21 Po/s |
| FP16 crête | 47 PF | 75 PF | 125 PF |
Caractéristiques de performance
Vitesse d'inférence
Cerebras démontre des avantages substantiels en inférence :⁸
Llama 4 Maverick (400 milliards de paramètres) : - Cerebras : 2 500+ tokens/seconde/utilisateur - NVIDIA DGX B200 : ~1 000 tokens/seconde/utilisateur - Avantage : >2,5x
Modèles Llama 3.1 : - Llama 3.1 8B : Vitesse d'inférence record mondial - Llama 3.1 70B : Plusieurs fois plus rapide que les alternatives GPU - Llama 3.1 405B : Supporté sur le cloud Cerebras
Pourquoi l'inférence excelle : La génération de tokens LLM est limitée par la bande passante mémoire—chaque token nécessite le chargement des poids du modèle de la mémoire vers le calcul. La bande passante on-chip de 21 Po/s de Cerebras élimine le mur mémoire qui contraint l'inférence GPU.
Performance d'entraînement
Les avantages d'entraînement émergent de la simplification du calcul distribué :⁹
Réduction de la complexité du code : Entraîner un modèle de 175 milliards de paramètres sur 4 000 GPU nécessite typiquement environ 20 000 lignes de code d'entraînement distribué. Cerebras accomplit un entraînement équivalent avec 565 lignes—le modèle entier tient sur le wafer sans complexité de parallélisme de données.
Élimination des communications : Les performances d'entraînement GPU se dégradent à mesure que la taille du cluster augmente en raison de la surcharge de synchronisation des gradients. Cerebras élimine cette surcharge pour les modèles qui tiennent on-chip, maintenant une mise à l'échelle linéaire pour les charges de travail appropriées.
Benchmarks de temps d'entraînement : - Llama 2-70B : Entraînable en un jour sur un cluster CS-3 - Modèles jusqu'à 24 000 milliards de paramètres : Supportés sans astuces de distribution logicielle
Calcul scientifique
Au-delà des LLM, Cerebras démontre des avantages en simulation scientifique :¹⁰
Dynamique moléculaire : Cerebras a réalisé des simulations de dynamique moléculaire à longue échelle de temps 179x plus rapidement que le superordinateur n°1 mondial (Frontier). Les schémas d'accès mémoire de cette charge de travail s'alignent bien avec l'architecture wafer-scale.
Découverte de médicaments : La Mayo Clinic a déployé un modèle de prédiction de réponse aux médicaments anticancéreux fonctionnant « plusieurs centaines de fois plus rapidement » sur Cerebras que sur des GPU conventionnels.
Génomique : Mayo Genomic Foundation Model construit spécifiquement sur l'infrastructure Cerebras pour l'analyse génomique à grande échelle.
Comparaison Cerebras vs. NVIDIA
Où Cerebras excelle
Charges de travail limitées par la bande passante mémoire :¹¹ - Inférence LLM (particulièrement les grands modèles) - Entraînement de modèles qui tiennent on-chip - Simulations scientifiques avec accès mémoire en streaming - Inférence en temps réel nécessitant une latence faible et constante
Déploiement simplifié : - Entraînement sur un seul dispositif pour les modèles modérés (pas de code d'entraînement distribué) - Performance déterministe (pas de variance de coordination multi-puces) - Complexité d'infrastructure réduite (pas de fabric InfiniBand pour les petits déploiements)
Efficacité des coûts (annoncée) : - Inférence 21x plus rapide à 1/3 du coût du DGX B200 - 0,10 $/million de tokens (Llama 3.1 8B) - 0,60 $/million de tokens (Llama 3.1 70B)
Où NVIDIA excelle
Étendue de l'écosystème :¹² - Le modèle de programmation CUDA domine l'industrie - Support le plus large de frameworks logiciels - Plus grande communauté de développeurs - Bibliothèques d'optimisation de modèles les plus étendues
Flexibilité des charges de travail : - Entraînement et inférence sur le même matériel - Large support d'architectures de modèles - Développement d'opérations personnalisées via CUDA - Schémas de déploiement entreprise établis
Maturité de la chaîne d'approvisionnement : - Multiples intégrateurs système OEM - Infrastructure de support mondiale - Voies d'approvisionnement entreprise éprouvées - Marché secondaire pour l'équipement d'occasion
Fine-tuning et personnalisation : - LoRA, QLoRA, fine-tuning complet bien supportés - Écosystème d'outils étendu - Workflows de fine-tuning entreprise établis
Matrice de décision
| Facteur | Choisir Cerebras | Choisir NVIDIA |
|---|---|---|
| Charge de travail principale | Intensive en inférence | Intensive en entraînement |
| Taille du modèle | Grande (70B+) | Toute taille |
| Exigence de latence | Ultra-faible, constante | Modérée |
| Expertise de l'équipe | Infrastructure ML limitée | Fort en CUDA/distribué |
| Besoins de personnalisation | Modèles standards | Architectures personnalisées |
| Investissement existant | Projet nouveau | Infrastructure GPU existante |
| Tolérance au risque | Plus élevée (écosystème plus récent) | Plus faible (éprouvé) |
Options de déploiement
Cerebras Cloud
Service d'inférence géré pour un accès immédiat :¹³
Tarification (décembre 2025) : - Llama 3.1 8B : 0,10 $/million de tokens - Llama 3.1 70B : 0,60 $/million de tokens - Llama 3.1 405B : Disponible - Llama 4 Scout/Maverick : Supporté
Fonctionnalités : - API compatible OpenAI - Playground web pour les tests - Niveaux de support entreprise - Conformité SOC 2
Cas d'usage : - Inférence de production nécessitant de la vitesse - Évaluation avant investissement sur site - Charges de travail variables sans engagement de capital
Déploiement sur site
Systèmes CS-3 pour infrastructure privée :¹⁴
Considérations : - Investissement en capital significatif - Exigences de refroidissement propriétaires - Installation et support spécialisés - Marché secondaire limité (contrairement aux GPU)
Idéal pour : - Exigences de souveraineté des données - Utilisation soutenue élevée - Besoins d'intégration personnalisée - Différenciation stratégique par rapport au cloud
Infrastructure dédiée
Cerebras exploite des datacenters dédiés :¹⁵
Emplacements (2025) : - Oklahoma City, États-Unis (300+ systèmes CS-3) - Montréal, Canada (opérationnel juillet 2025) - Dallas, États-Unis - Reno, États-Unis - Irlande - Gueldre, Pays-Bas
Capacité : - Plus de 40 millions de tokens par seconde de capacité agrégée - Expansion de capacité de 20x en 2025 - Partenariat avec G42 pour des installations supplémentaires
Options de locataire dédié : - Allocation de capacité garantie - Accords SLA personnalisés - Support d'intégration entreprise
Déploiements clients
Adoption entreprise
Grandes organisations déployant Cerebras :¹⁶
Technologie : - Meta : Partenariat alimentant l'API Llama - Mistral : Assistant IA Le Chat - Perplexity : Moteur de recherche IA - IBM : Applications IA entreprise
Santé : - Mayo Clinic : Genomic Foundation Model - GlaxoSmithKline : Découverte de médicaments - Modèles de prédiction de réponse aux médicaments anticancéreux
Gouvernement : - Département de l'Énergie des États-Unis - Département de la Défense des États-Unis - Programme DARPA MAPLE (contrat de 45 M$ pour simulation de champ de bataille multi-domaines)
Initiative IA souveraine
Le programme Cerebras for Nations soutient l'infrastructure IA gouvernementale :¹⁷
Engagements actuels : - États-Unis - Royaume-Uni - Émirats arabes unis (partenariat G42)
Cibles d'expansion : - Inde - Europe (plusieurs nations) - Moyen-Orient - Asie-Pacifique - Amérique latine
Proposition de valeur : - Infrastructure IA nationale - Conformité à la souveraineté des données - Développement des capacités nationales - Réduction de la dépendance au cloud étranger
Considérations d'infrastructure
Alimentation et refroidissement
Les systèmes Cerebras nécessitent une infrastructure spécialisée :¹⁸
Exigences d'alimentation : - CS-3 : ~23 kW par
