Cerebras CS-4: тот же чип на удвоенной частоте против GPU

Cerebras показала CS-4 — стоечную систему на чипе WSE-3 Turbo, который физически остаётся тем же 5-нанометровым кристаллом, что и в CS-3. Двукратный прирост дали не новый техпроцесс, а удвоенная частота и переработанное питание с охлаждением. Для закупщика вывод простой: конкурент GPU в инференсе ускорился без смены кремния и без роста цены за транзистор.

Краткое содержание

• WSE-3 Turbo — тот же 5-нанометровый кристалл, что в WSE-3, но частота выросла с 1,4 до 2,8 ГГц;
• один чип — 900 тысяч ядер, 44 ГБ SRAM на кристалле и 43,2 Пбайт/с полосы памяти;
• стойка CS-4 из трёх чипов — до 750 Пфлопс и заявленные до 30 раз больше токенов в секунду на пользователя, чем у GPU;
• ранний доступ — с августа 2026 года, серийные поставки — в третьем квартале.

Разгон вместо нового кристалла

Обычно двукратный прирост в ускорителе — это новый техпроцесс или архитектура. У Cerebras иначе. WSE-3 Turbo — тот же кристалл TSMC 5 нм, что и в WSE-3 двухлетней давности, только частота выросла с 1,4 до 2,8 ГГц. Вычислительные блоки не трогали — перестроили подачу питания: конвертеры теперь стоят в сто раз ближе к кристаллу, чем в обычных платах с GPU, а тепло снимает встроенное жидкостное охлаждение прямо в модуле «бэкпак».

Изменился и сам модуль компоновки. В стойке CS-4 деталей на 50% меньше, чем в CS-3, автоматизация сборки выросла на 60%, а развёртывание, по словам Cerebras, ускорилось втрое. Дата-центру от этого тоже польза: такие стойки проще смонтировать и обслуживать, а не только быстрее считать на них токены.

Что внутри: чип и стойка

• WSE-3 Turbo — пластина 46 225 мм², 4 триллиона транзисторов, 900 тысяч ядер, 44 ГБ SRAM прямо на кристалле;
• до 250 Пфлопс на разреженных вычислениях и 25 Пфлопс на плотных, полоса памяти — 43,2 Пбайт/с на чип;
• стойка CS-4 — три чипа WSE-3 Turbo: суммарно до 750 Пфлопс, 132 ГБ SRAM и до 129,6 Пбайт/с агрегированной полосы;
• задержка между кристаллами внутри стойки — 2 микросекунды, энергопотребление стойки оценивается в 120–140 киловатт.

Питание, охлаждение и место в инфраструктуре

120–140 киловатт на стойку — это уровень топовых GPU-стоек с жидкостным охлаждением, и без соответствующего ввода питания и контура охлаждения такую систему в свой ЦОД не поставить. Это не «замена GPU в любой задаче», а специализированный ускоритель для декодирования токенов: Cerebras прямо говорит о партнёрстве с AMD Instinct и AWS Trainium, где GPU и Trainium берут на себя предварительную обработку запроса, а CS-4 — генерацию ответа на скорости, недостижимой для GPU. Для модели на триллион с лишним параметров, по заявлению компании, достаточно нескольких десятков ускорителей CS-4 — конкурирующим чипам для инференса такого класса обычно нужны тысячи плат.

Ранний доступ к CS-4 стартовал в августе 2026 года для отдельных заказчиков, серийные поставки Cerebras обещает в третьем квартале. Цену компания не раскрывает — как и прежде, система продаётся не поштучно, а как часть кластерного решения с обвязкой и поддержкой.

Для каких задач Компактный GPU-сервер до 2 видеокарт для начальных задач в AI и графике. Оптимален для инференса, визуализации, VFX и рендеринга в студиях и лабораториях, где важна гибкость.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 282 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 4.5U

Для каких задач Универсальная платформа на 4–6 GPU для локального обучения моделей и генеративных задач. Подходит для команд, которым важна надёжность сервера и свобода выбора графики — от RTX 5090 до PRO RTX 6000.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 576 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 6.5U

Для каких задач Сервер промышленного уровня на 8 GPU с кластерной архитектурой. Предназначен для дата-центров и AI-ферм, где требуется масштабируемость и полная загрузка ресурсов под обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

RTX PRO 6000 / RTX 5090

Объем видеопамяти до 768 ГБ

Процессоры

AMD Epyc, Intel Xeon

Количество ядер до 320

RAM до 3072 ГБ DDR5

Форм-фактор 6U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 4 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 564 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 128

RAM до 1536 ГБ DDR5

Форм-фактор 2U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 8 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

Для каких задач HGX объединяет 8 видеокарт NVIDIA H200, достигая экстремальной плотности производительности. Благодаря внутренней связности NVSwitch мгновенно интегрируется в масштабные вычислительные кластеры.

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U