Bemutatta a CS-4-et a Cerebras, 30-szor gyorsabb lehet a GPU-nál

A Cerebras bemutatta a CS-4-et, az első olyan rendszerét, amely három darab tányér méretű wafer-skálájú processzort foglal egyetlen rackbe. A kedden tartott Supernova rendezvényen leleplezett gépet határfelületi modellek futtatására optimalizálták, és a gyártó szerint akár 30-szor gyorsabb inferenciát tesz lehetővé a GPU-alapú rendszereknél. (TNW)

A bejelentés kevesebb mint egy héttel azután érkezett, hogy az OpenAI bemutatta az Ultrafast módot, amely GPT-5.6 Sol modellt futtat Cerebras szilíciumon.

Hardverarchitektúra és teljesítmény

A CS-4 750 petaflops (sparse FP16) számítási teljesítményt és 129,6 petabájt per másodperc memóriasávszélességet kínál, és 50 trillió paraméternél nagyobb modellek futtatására is alkalmas. A wafer-ek közötti késleltetés 5 mikroszekundumból 2 mikroszekundumra csökkent, a rack pedig feleannyi alkatrészt használ, mint elődje. A Cerebras a tápellátást is közelebb vitte a processzorokhoz, egy eltávolítható egységben a ház hátulján.

A rendszerben található WSE-3 Turbo chip azonban nem új fejlesztés. Ugyanazt a 4 trillió tranzisztort, 900 000 magot, 44 GB on-chip SRAM-ot és TSMC 5 nm-es gyártástechnológiát használja, mint az elődje, a WSE-3. A The Register elemzése szerint ez lényegében a 1,4 GHz-ről 2,8 GHz-re növelt órajellel működő meglévő chip. A waferenkénti számítási teljesítmény és sávszélesség pontosan megduplázódott, ami egy órajelfejlesztésre utal, nem pedig újratervezésre. A Cerebras egyébként is 2027-re ígér egy valódi új generációt.

Energiahatékonyság és üzleti kilátások

A 30-szoros gyorsulás állítása egyetlen modell, a gpt-oss-120b token/másodperc/felhasználó sebességét méri meg nem megnevezett GPU-rendszerekkel szemben. A 250 petaflops/wafer érték egy sparse FP16 számítás, szemben a 25 petaflops sűrű (dense) értékkel. A rendszer energiahatékonysága viszont valóban kiemelkedő: a becslések szerint a CS-4 rackenként 120-140 kilowattot fogyaszt, ami nagyjából feleannyi, mint a hasonló AMD és Nvidia rendszereké. Ez teszi hihetővé a tízszeres átviteli sebesség/watt növekedést.

Andrew Feldman vezérigazgató a késleltetés csökkentésére helyezte a hangsúlyt, nem a nyers átviteli sebességre. „Az AI-ban a sebesség termelékenységet jelent” – mondta, és a Reutersnek elárulta, hogy a cég 2027 végére „négyszer gyorsabbá és húszszor nagyobb átviteli sebességűvé” válik. Sean Lie technológiai igazgató az ügynökrendszerek (agentic systems) sebességét emelte ki: a 30-szoros gyorsulás „több mint egy nagyságrenddel több okfejtést, ellenőrzést vagy eszközhasználatot tesz lehetővé” egy ilyen rendszer számára.

A Cerebras az OpenAI, a G42, az MBZUAI és az AWS neveit említette a bevezetéssel kapcsolatban, de konkrét ügyfélmegállapodásokat vagy árakat nem közölt. Az AMD Helios rackje is szerepel a partnerlistán, ami összhangban van a cég azon szándékával, hogy az Nvidia kivételével minden AI hardvergyártóval együttműködjön.

A pénzügyi háttér vegyes. A második negyedéves bevétele 180,1 millió dollár volt, 74%-kal több az előző évhez képest, a felhőszolgáltatások bevétele pedig csaknem négyszereződött. Azonban az első negyedévi 193,4 millió dollárhoz képest csökkent, és a júniusban jelzett árrés-nyomás nem enyhült. A negyedév 450,5 millió dolláros GAAP nettó veszteséget, 6,9 millió dolláros kiigazított veszteséget és 25,4 milliárd dollár maradványteljesítési kötelezettséget eredményezett. A Cerebras 880-890 millió dolláros éves bevételre és 600 megawatt adatkapacitásra számít 2027 végére.

A koncentráció továbbra is strukturális kérdés: a G42 és a Mohamed bin Zayed Mesterséges Intelligencia Egyetem együtt a 2025-ös bevétel mintegy 86%-át adta. Az OpenAI-val januárban kötött, több mint 10 milliárd dolláros szerződés erre ad választ, akárcsak a második negyedéves új ügyfelek, köztük a Cognition, a Lovable, a CrowdStrike, a Block és a Figma. Az első CS-4 szállítmányok még ebben a negyedévben megkezdődnek.