10 倍詞元容量:Cerebras 推出 WSE-3 Turbo 芯片與 CS-4 系統

作者:溯波(實習) 責編:溯波 評論: 8 月 19 日消息,晶圓級 AI 推理加速器製造商 Cerebras 當地時間 18 日宣佈推出其新一代芯片 WSE-3 Turbo 和基於該芯片的 CS-4 系統。與上代 CS-3 相比,CS-4 帶來了 10 倍的詞元容量和 2 倍的速度。與此前的 WSE-3 類似,WSE-3 Turbo 集成了 90 萬個核心和 44GB SRAM 片上緩存,但其 FP16 稀疏 AI 算力、內存帶寬、片上互聯帶寬、I/O 帶寬均實現翻倍。而 CS-4 系統則可集成 3 塊 WSE-3 Turbo,進一步提升了算力密度。
Cerebras 表示,CS-4 在 OpenAI GPT-OSS 模型上擁有 4465 Token/s 的詞元交付速度,是 GPU 方案的 30 倍,同時較 CS-3 提升 93%。對於超高參數模型,CS-4 的 2μs 低延遲晶圓間互連則能在 10T 規模上實現超 1000 Token/s 的詞元輸出。CS-4 原生支持推理負載拆分,可作為解碼單元與異構的預填充硬件配套使用,發揮雙方架構上的差異化優勢。這一算力硬件基於 Cerebras 全新的 Nexus 機架式平臺,計算、電源、互連 3 大方面現在是重新設計的獨立系統,整體組件數量減少了 50%,製造自動化比例大幅提升。
CS-4 幾乎完全消除了板級供電功率損耗,為 WSE-3 Turbo 提供了雙倍的電力供給。
投訴水文 我要糾錯 下載APP,簽到賺金幣兌豪禮 相關文章關鍵詞:AI芯片,CerebrasAI 芯片製造商 Cerebras 宣佈歐洲算力擴張計劃,2027 年底容量將達 200 兆瓦消息稱 Cerebras 獲 OpenAI 超 200 億美元 AI 芯片訂單,計劃 IPO亞馬遜 AWS 將部署 Cerebras 晶圓級 AI 芯片 CS-3,與自家 Trainium 配套使用我國開發出“能屈能伸”的柔性 AI 芯片:彎折 4 萬次也沒事,成本不到 1 美元消息稱 AI 芯片企業 Cerebras 洽談新一輪融資:估值是去年 10 月的 2.
7 倍OpenAI 與晶圓級 AI 芯片企業 Cerebras 達成合作,三年部署 750MW 推理系統
Related
相關文章

阿里視頻大模型Wan3.0正式上線,行業評價“穩定、真實、有質感”
阿里巴巴影片生成大模型Wan3.0正式上線,單次可生成30秒影片,並首次支援doc、xls、ppt、pdf、md等文檔輸入。企業用戶普遍評價其「穩定、真實、有質感」,能穩定保持角色與場景一致性,並已進入短劇、影視、廣告等生產流程。即日起可於阿里雲百鍊、千問等平台體驗,標準版並推出限時7折優惠。

月之暗面第一代萬億參數多模態模型 Kimi K2.5 官宣月底結束服役
作者:歸瀧 責編:歸瀧 評論: 8 月 24 日消息,月之暗面 Kimi 官方微博今日宣佈,其第一代萬億參數多模態模型 —— Kimi K2.5 本月底即將結束服役。據此前報道,今年 1 月,月之暗面宣佈推出並開源了其最新的 Kimi K2.

消息稱知名 AI 研究員 Luke Metz 離開 OpenAI,加入 Meta 超級智能實驗室
作者:遠洋 責編:遠洋 評論: 感謝網友 華南吳彥祖 的線索投遞!8 月 24 日消息,據知情人士向 Axios 證實,知名 AI 研究員 Luke Metz 已加入 Meta 的超級智能實驗室(Superintelligence Labs)。

Anthropic 最強大模型 Fable 5 遇冷,企業用戶轉向更便宜 AI 產品
作者:遠洋 責編:遠洋 評論: 8 月 24 日消息,據英國《金融時報》報道,Anthropic 的美國客戶正在使用更便宜的替代品來替代其最強大的 AI 工具,這在其預計將實現有史以來規模最大的 IPO 之前,對其高支出的商業模式提出了質疑。

阿里雲視頻生成模型 Wan3.0 正式上線,支持單次生成 30 秒視頻、文檔輸入
作者:遠洋 責編:遠洋 評論: 8 月 24 日消息,阿里雲消息,今天,視頻生成模型 Wan3.0 正式上線。官方稱,Wan3.0 在生成時長、萬能創作、全能參考以及真實世界還原等維度全面升級,單次可生成 30 秒視頻,並首次支持 doc、xls、ppt、pdf、md 等文檔格式輸入,力求準確還原真實世界。

企業AI最後一公里:三路人馬在此交鋒
鄭敏芳 發表於 2026年08月24日 03:09 摘要:尋找自己的位置 2026年世界機器人大會現場,談到這一輪突然走紅的FDE(前線部署工程師),明略科技CEO吳明輝先把時間往回撥了十多年。“12年前我們就在非常認真地研究。”當華爾街見聞·問及FDE與傳統軟件部署有什麼區別時,吳明輝說,兩者都會進入客戶現場,但今天的FDE需要做得更深:一邊把Agent接進真實業務,一邊把現場形成的能力繼續沉澱回後臺。