Cerebras Wafer-Scale Engine: वैकल्पिक AI आर्किटेक्चर कब चुनें
अपडेटेड 11 दिसंबर, 2025
दिसंबर 2025 अपडेट: CS-3 with WSE-3 प्रति उपयोगकर्ता 2,500 tokens/sec पर Llama 4 Maverick डिलीवर कर रहा है—DGX B200 Blackwell से 2x+ तेज़। WSE-3 में 4 ट्रिलियन ट्रांजिस्टर, 900,000 AI कोर, 21 PB/s मेमोरी बैंडविड्थ (H100 से 7,000x) के साथ 44GB ऑन-चिप SRAM है। Wafer-scale आर्किटेक्चर memory-bandwidth-limited वर्कलोड के लिए GPU क्लस्टर इंटरकनेक्ट बॉटलनेक को समाप्त कर रहा है।
Cerebras ने Llama 4 Maverick inference प्रति उपयोगकर्ता 2,500 टोकन प्रति सेकंड की दर से डिलीवर किया—यह NVIDIA के फ्लैगशिप DGX B200 Blackwell सिस्टम से दोगुने से भी अधिक है जो समान 400-बिलियन पैरामीटर मॉडल चला रहा था।¹ यह प्रदर्शन अंतर एक मौलिक आर्किटेक्चरल विचलन को दर्शाता है: Cerebras वेफर को सैकड़ों अलग-अलग चिप्स में काटने के बजाय पूरे सिलिकॉन वेफर से प्रोसेसर बनाता है। यह दृष्टिकोण GPU क्लस्टर को बाधित करने वाले इंटरकनेक्ट बॉटलनेक को समाप्त करता है, memory-bandwidth-limited AI वर्कलोड पर कच्चे प्रदर्शन के लिए पारंपरिक निर्माण अर्थशास्त्र का व्यापार करता है।
CS-3, जो WSE-3 (Wafer-Scale Engine 3) द्वारा संचालित है, में 900,000 AI-ऑप्टिमाइज़्ड कोर में 4 ट्रिलियन ट्रांजिस्टर हैं जिसमें 44GB ऑन-चिप SRAM है जो 21 पेटाबाइट प्रति सेकंड मेमोरी बैंडविड्थ प्रदान करता है।² संदर्भ के लिए, वह मेमोरी बैंडविड्थ H100 से 7,000x अधिक है। AI इंफ्रास्ट्रक्चर का मूल्यांकन करने वाले संगठनों के पास एक वास्तविक आर्किटेक्चरल विकल्प है: GPU क्लस्टर और उनके अंतर्निहित संचार ओवरहेड के साथ क्षैतिज रूप से स्केल करें, या memory-bandwidth बाधाओं के लिए उद्देश्य-निर्मित wafer-scale सिस्टम तैनात करें जो LLM प्रदर्शन पर हावी हैं।
Wafer-scale दृष्टिकोण
पारंपरिक चिप निर्माण
मानक सेमीकंडक्टर निर्माण एक सुस्थापित पैटर्न का अनुसरण करता है:³
- फैब्रिकेशन: सिलिकॉन वेफर को सैकड़ों चरणों में प्रोसेस करें
- टेस्टिंग: दोषपूर्ण क्षेत्रों की पहचान करें
- डाइसिंग: वेफर को सैकड़ों अलग-अलग डाई में काटें
- पैकेजिंग: अच्छे डाई को कनेक्शन के साथ पैकेज में माउंट करें
- इंटीग्रेशन: सिस्टम के लिए कई पैकेज कनेक्ट करें
यह दृष्टिकोण अधिकतम लगभग 800 वर्ग मिलीमीटर के चिप्स देता है—एक सीमा जो लिथोग्राफी उपकरण और यील्ड अर्थशास्त्र द्वारा लगाई गई है। बड़े चिप्स का मतलब प्रति डाई अधिक दोष है, जो प्रत्येक वेफर से कार्यात्मक इकाइयों की संख्या को कम करता है।
Cerebras का नवाचार
Cerebras ने निर्माण समीकरण को उलट दिया:⁴
सिंगल-चिप वेफर: वेफर को छोटे चिप्स में डाइस करने के बजाय, Cerebras लगभग पूरे 300mm वेफर (46,225 mm²) को एक प्रोसेसर के रूप में उपयोग करता है—पारंपरिक GPU डाई से लगभग 50x बड़ा।
दोष सहनशीलता: यील्ड समस्या जो पारंपरिक wafer-scale चिप्स को रोकती है, आर्किटेक्चरल नवाचार के माध्यम से हल की गई: - व्यक्तिगत कोर 0.05mm² तक कम (H100 SM कोर आकार का 1%) - रिडंडेंट कोर दोषपूर्ण को बदलते हैं - ऑन-चिप फैब्रिक विफलताओं के आसपास रूट करता है - पारंपरिक मल्टी-कोर प्रोसेसर की तुलना में दोष सहनशीलता में 100x सुधार
ऑन-चिप सब कुछ: मेमोरी, कंप्यूट, और इंटरकनेक्ट सभी एक ही सिलिकॉन पर रहते हैं, बाहरी मेमोरी और चिप-टू-चिप कनेक्शन की बैंडविड्थ सीमाओं को समाप्त करते हैं।
आर्किटेक्चरल लाभ
Wafer-scale दृष्टिकोण विशिष्ट लाभ प्रदान करता है:⁵
मेमोरी बैंडविड्थ: - WSE-3: 21 PB/s ऑन-चिप SRAM बैंडविड्थ - H100: 3 TB/s HBM बैंडविड्थ - अनुपात: 7,000x लाभ
इंटरकनेक्ट बैंडविड्थ: - WSE-3: 214 Pb/s ऑन-वेफर फैब्रिक - H100 NVLink: प्रति GPU 57.6 GB/s - अनुपात: 3,715x लाभ
मेमोरी क्षमता: - WSE-3: 44 GB ऑन-चिप SRAM (बाहरी MemoryX के साथ विस्तार योग्य) - H100: 80 GB HBM3
पावर दक्षता: - सिंगल-डिवाइस सरलता मल्टी-चिप समन्वय ओवरहेड को समाप्त करती है - कोई बाहरी मेमोरी कंट्रोलर, इंटरकनेक्ट स्विच, या PCB ट्रेस नहीं - समकक्ष वर्कलोड के लिए GPU क्लस्टर पर रिपोर्ट किया गया ऊर्जा दक्षता लाभ
WSE-3 और CS-3 विनिर्देश
कोर आर्किटेक्चर
WSE-3 Cerebras की wafer-scale तकनीक की तीसरी पीढ़ी का प्रतिनिधित्व करता है:⁶
सिलिकॉन विनिर्देश: - प्रोसेस नोड: TSMC 5nm - डाई एरिया: 46,225 mm² (21.5 cm × 21.5 cm) - ट्रांजिस्टर काउंट: 4 ट्रिलियन - AI कोर: 900,000 - पीक परफॉर्मेंस: 125 PetaFLOPs (FP16)
मेमोरी सिस्टम: - ऑन-चिप SRAM: 44 GB - SRAM बैंडविड्थ: 21 PB/s - बाहरी मेमोरी विस्तार: MemoryX (प्रति सिस्टम 1.5 PB तक) - बाहरी मेमोरी बैंडविड्थ: प्रोप्राइटरी हाई-बैंडविड्थ इंटरकनेक्ट
इंटरकनेक्ट: - ऑन-वेफर फैब्रिक: 214 Pb/s एग्रीगेट बैंडविड्थ - कोर-टू-कोर संचार: सिंगल-क्लॉक-साइकल लेटेंसी - इंट्रा-वेफर संचार के लिए कोई ऑफ-चिप रूटिंग नहीं
CS-3 सिस्टम
CS-3 WSE-3 को एक डिप्लॉयेबल सिस्टम में पैकेज करता है:⁷
भौतिक विनिर्देश: - फॉर्म फैक्टर: 15U रैक यूनिट - पावर कंजम्पशन: ~23 kW - कूलिंग: प्रोप्राइटरी वाटर कूलिंग सिस्टम
सिस्टम घटक: - WSE-3 प्रोसेसर - MemoryX बाहरी मेमोरी (वैकल्पिक) - SwarmX क्लस्टर इंटरकनेक्ट (मल्टी-CS-3 डिप्लॉयमेंट के लिए) - मैनेजमेंट और I/O सिस्टम
क्लस्टर स्केलिंग: - अधिकतम क्लस्टर: 2,048 CS-3 सिस्टम - क्लस्टर कंप्यूट: 256 ExaFLOPs (FP16) तक - मॉडल क्षमता: 24 ट्रिलियन पैरामीटर तक - ट्रेनिंग क्षमता: Llama 2-70B मामूली क्लस्टर पर एक दिन में ट्रेन करने योग्य
पीढ़ी तुलना
| विनिर्देश | WSE-1 | WSE-2 | WSE-3 |
|---|---|---|---|
| प्रोसेस नोड | 16nm | 7nm | 5nm |
| ट्रांजिस्टर | 1.2T | 2.6T | 4T |
| AI कोर | 400,000 | 850,000 | 900,000 |
| ऑन-चिप मेमोरी | 18 GB | 40 GB | 44 GB |
| मेमोरी बैंडविड्थ | 9 PB/s | 20 PB/s | 21 PB/s |
| पीक FP16 | 47 PF | 75 PF | 125 PF |
प्रदर्शन विशेषताएं
Inference स्पीड
Cerebras पर्याप्त inference लाभ प्रदर्शित करता है:⁸
Llama 4 Maverick (400B पैरामीटर): - Cerebras: 2,500+ टोकन/सेकंड/उपयोगकर्ता - NVIDIA DGX B200: ~1,000 टोकन/सेकंड/उपयोगकर्ता - लाभ: >2.5x
Llama 3.1 मॉडल: - Llama 3.1 8B: विश्व-रिकॉर्ड inference स्पीड - Llama 3.1 70B: GPU विकल्पों से कई गुना तेज - Llama 3.1 405B: Cerebras क्लाउड पर समर्थित
Inference क्यों उत्कृष्ट है: LLM टोकन जनरेशन मेमोरी बैंडविड्थ पर बॉटलनेक करता है—प्रत्येक टोकन के लिए मेमोरी से कंप्यूट तक मॉडल वेट लोड करने की आवश्यकता होती है। Cerebras की 21 PB/s ऑन-चिप बैंडविड्थ मेमोरी वॉल को समाप्त करती है जो GPU inference को बाधित करती है।
ट्रेनिंग परफॉर्मेंस
ट्रेनिंग लाभ सरलीकृत डिस्ट्रीब्यूटेड कंप्यूटिंग से उभरते हैं:⁹
कोड जटिलता में कमी: 4,000 GPU पर 175-बिलियन पैरामीटर मॉडल को ट्रेन करने के लिए आमतौर पर लगभग 20,000 लाइन डिस्ट्रीब्यूटेड ट्रेनिंग कोड की आवश्यकता होती है। Cerebras 565 लाइनों के साथ समकक्ष ट्रेनिंग पूरी करता है—पूरा मॉडल डेटा पैरेललिज्म जटिलता के बिना वेफर पर फिट होता है।
संचार उन्मूलन: GPU ट्रेनिंग परफॉर्मेंस ग्रेडिएंट सिंक्रोनाइजेशन ओवरहेड के कारण क्लस्टर आकार बढ़ने के साथ गिरावट करता है। Cerebras ऑन-चिप फिट होने वाले मॉडल के लिए इस ओवरहेड को समाप्त करता है, उपयुक्त वर्कलोड के लिए लीनियर स्केलिंग बनाए रखता है।
टाइम-टू-ट्रेन बेंचमार्क: - Llama 2-70B: CS-3 क्लस्टर पर एक दिन में ट्रेन करने योग्य - 24 ट्रिलियन पैरामीटर तक के मॉडल: सॉफ्टवेयर डिस्ट्रीब्यूशन ट्रिक्स के बिना समर्थित
वैज्ञानिक कंप्यूटिंग
LLM से परे, Cerebras वैज्ञानिक सिमुलेशन में लाभ प्रदर्शित करता है:¹⁰
मॉलिक्यूलर डायनेमिक्स: Cerebras ने दुनिया के #1 सुपरकंप्यूटर (Frontier) से 179x तेज लॉन्ग-टाइमस्केल मॉलिक्यूलर डायनेमिक्स सिमुलेशन हासिल किया। वर्कलोड के मेमोरी-एक्सेस पैटर्न wafer-scale आर्किटेक्चर के साथ अच्छी तरह से संरेखित होते हैं।
ड्रग डिस्कवरी: Mayo Clinic ने एक कैंसर-ड्रग रिस्पॉन्स प्रेडिक्शन मॉडल तैनात किया जो पारंपरिक GPU की तुलना में Cerebras पर "कई सौ गुना तेज" चल रहा है।
जीनोमिक्स: Mayo Genomic Foundation Model विशेष रूप से स्केल पर जीनोमिक विश्लेषण के लिए Cerebras इंफ्रास्ट्रक्चर पर बनाया गया।
Cerebras बनाम NVIDIA तुलना
जहां Cerebras उत्कृष्ट है
Memory-bandwidth-limited वर्कलोड:¹¹ - LLM inference (विशेष रूप से बड़े मॉडल) - ऑन-चिप फिट होने वाले मॉडल की ट्रेनिंग - स्ट्रीमिंग मेमोरी एक्सेस के साथ वैज्ञानिक सिमुलेशन - सुसंगत कम लेटेंसी की आवश्यकता वाली रियल-टाइम inference
सरलीकृत डिप्लॉयमेंट: - मध्यम मॉडल के लिए सिंगल-डिवाइस ट्रेनिंग (कोई डिस्ट्रीब्यूटेड ट्रेनिंग कोड नहीं) - डिटरमिनिस्टिक परफॉर्मेंस (कोई मल्टी-चिप समन्वय वेरिएंस नहीं) - कम इंफ्रास्ट्रक्चर जटिलता (छोटे डिप्लॉयमेंट के लिए कोई InfiniBand फैब्रिक नहीं)
लागत दक्षता (दावा किया गया): - DGX B200 की 1/3 लागत पर 21x तेज inference - $0.10/मिलियन टोकन (Llama 3.1 8B) - $0.60/मिलियन टोकन (Llama 3.1 70B)
जहां NVIDIA उत्कृष्ट है
इकोसिस्टम व्यापकता:¹² - CUDA प्रोग्रामिंग मॉडल उद्योग पर हावी है - व्यापक सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क समर्थन - सबसे बड़ा डेवलपर समुदाय - सबसे व्यापक मॉडल ऑप्टिमाइजेशन लाइब्रेरी
वर्कलोड लचीलापन: - एक ही हार्डवेयर पर ट्रेनिंग और inference - व्यापक मॉडल आर्किटेक्चर समर्थन - CUDA के माध्यम से कस्टम ऑपरेशन डेवलपमेंट - स्थापित एंटरप्राइज डिप्लॉयमेंट पैटर्न
सप्लाई चेन परिपक्वता: - कई OEM सिस्टम इंटीग्रेटर - ग्लोबल सपोर्ट इंफ्रास्ट्रक्चर - सिद्ध एंटरप्राइज प्रोक्योरमेंट पथ - उपयोग किए गए उपकरणों के लिए सेकेंडरी मार्केट
फाइन-ट्यूनिंग और कस्टमाइजेशन: - LoRA, QLoRA, फुल फाइन-ट्यूनिंग अच्छी तरह से समर्थित - व्यापक टूलिंग इकोसिस्टम - एंटरप्राइज फाइन-ट्यूनिंग वर्कफ्लो स्थापित
निर्णय मैट्रिक्स
| कारक | Cerebras चुनें | NVIDIA चुनें |
|---|---|---|
| प्राथमिक वर्कलोड | Inference-भारी | Training-भारी |
| मॉडल आकार | बड़ा (70B+) | कोई भी आकार |
| लेटेंसी आवश्यकता | अल्ट्रा-लो, सुसंगत | मध्यम |
| टीम विशेषज्ञता | सीमित ML इंफ्रास्ट्रक्चर | मजबूत CUDA/डिस्ट्रीब्यूटेड |
| कस्टमाइजेशन जरूरतें | मानक मॉडल | कस्टम आर्किटेक्चर |
| मौजूदा निवेश | ग्रीनफील्ड | GPU इंफ्रास्ट्रक्चर मौजूद है |
| जोखिम सहनशीलता | उच्च (नया इकोसिस्टम) | कम (सिद्ध) |
डिप्लॉयमेंट विकल्प
Cerebras Cloud
तत्काल पहुंच के लिए प्रबंधित inference सेवा:¹³
मूल्य निर्धारण (दिसंबर 2025): - Llama 3.1 8B: $0.10/मिलियन टोकन - Llama 3.1 70B: $0.60/मिलियन टोकन - Llama 3.1 405B: उपलब्ध - Llama 4 Scout/Maverick: समर्थित
विशेषताएं: - OpenAI-संगत API - परीक्षण के लिए वेब प्लेग्राउंड - एंटरप्राइज सपोर्ट टियर - SOC 2 अनुपालन
उपयोग के मामले: - स्पीड की आवश्यकता वाली प्रोडक्शन inference - ऑन-प्रिमाइसेस निवेश से पहले मूल्यांकन - पूंजी प्रतिबद्धता के बिना परिवर्तनशील वर्कलोड
ऑन-प्रिमाइसेस डिप्लॉयमेंट
निजी इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए CS-3 सिस्टम:¹⁴
विचार: - महत्वपूर्ण पूंजी निवेश - प्रोप्राइटरी कूलिंग आवश्यकताएं - विशेष इंस्टॉलेशन और सपोर्ट - सीमित सेकेंडरी मार्केट (GPU के विपरीत)
इसके लिए सर्वोत्तम: - डेटा सॉवरेंटी आवश्यकताएं - निरंतर उच्च उपयोग - कस्टम इंटीग्रेशन जरूरतें - क्लाउड से रणनीतिक विभेदन
डेडिकेटेड इंफ्रास्ट्रक्चर
Cerebras डेडिकेटेड डेटासेंटर संचालित करता है:¹⁵
स्थान (2025): - Oklahoma City, USA (300+ CS-3 सिस्टम) - Montreal, Canada (जुलाई 2025 से ऑपरेशनल) - Dallas, USA - Reno, USA - Ireland - Gelderland, Netherlands
क्षमता: - 40+ मिलियन टोकन प्रति सेकंड एग्रीगेट क्षमता - 2025 में 20x क्षमता विस्तार - अतिरिक्त सुविधाओं के लिए G42 के साथ साझेदारी
डेडिकेटेड टेनेंट विकल्प: - गारंटीड क्षमता आवंटन - कस्टम SLA समझौते - एंटरप्राइज इंटीग्रेशन सपोर्ट
ग्राहक डिप्लॉयमेंट
एंटरप्राइज अपनाना
Cerebras तैनात करने वाले प्रमुख संगठन:¹⁶
टेक्नोलॉजी: - Meta: Llama API को शक्ति प्रदान करने वाली साझेदारी - Mistral: Le Chat AI असिस्टेंट - Perplexity: AI सर्च इंजन - IBM: एंटरप्राइज AI एप्लिकेशन
हेल्थकेयर: - Mayo Clinic: Genomic Foundation Model - GlaxoSmithKline: ड्रग डिस्कवरी - कैंसर ड्रग रिस्पॉन्स प्रेडिक्शन मॉडल
सरकार: - US Department of Energy - US Department of Defense - DARPA MAPLE प्रोग्राम (मल्टी-डोमेन बैटलफील्ड सिमुलेशन के लिए $45M अनुबंध)
सॉवरेन AI पहल
Cerebras for Nations प्रोग्राम सरकारी AI इंफ्रास्ट्रक्चर का समर्थन करता है:¹⁷
वर्तमान जुड़ाव: - United States - United Kingdom - United Arab Emirates (G42 साझेदारी)
विस्तार लक्ष्य: - India - Europe (कई राष्ट्र) - Middle East - Asia-Pacific - Latin America
मूल्य प्रस्ताव: - देश में AI इंफ्रास्ट्रक्चर - डेटा सॉवरेंटी अनुपालन - राष्ट्रीय क्षमता विकास - विदेशी क्लाउड पर निर्भरता में कमी
इंफ्रास्ट्रक्चर विचार
पावर और कूलिंग
Cerebras सिस्टम को विशेष इंफ्रास्ट्रक्चर की आवश्यकता होती है:¹⁸
पावर आवश्यकताएं: - CS-3: ~23 kW प्रति
[अनुवाद के लिए सामग्री संक्षिप्त की गई]
