Cerebras 晶圆级芯片部署万亿参数模型

Cerebras 此前已公开其晶圆级芯片部署超大参数模型的原理，说明如何借助片上大容量内存与层间切分，在单芯片体系内承载万亿级参数模型。2026 年 10 月 25 日，Cerebras 进一步披露具体案例：在 59 片 WSE-3T 晶圆上部署约 3 万亿参数的 Kimi K3，采用 4-bit 权重和 8-bit KV cache，实现 1000-2000+ tokens/s 推理。每片晶圆有 44 GB 片上内存，69 个线性注意力层每片放 2 层、24 个稠密层每片放 1 层，层间仅通过 RDMA over Ethernet 传递激活值，约 2 微秒一跳。目前进展为上述部署细节公开。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。