要約
Cerebrasは、トリリオンパラメータを持つフロンティアモデルを同社のウエハスケールチップ上にどのように展開するかを説明しました。CerebrasのWSE-3Tウエハは44GBのオンチップメモリを持ち、トリリオンパラメータモデルはその重みだけでテラバイトのメモリを必要とします。このため、複数のWSE-3Tウエハに大規模モデルを分割して展開し、1000-2000トークン/秒の速度で実行する方法を詳細に解説しています。
具体的には、オープンソースモデルのKimi K3を例に取り、3兆パラメータを持つこのモデルがどのようにメモリに収まり、複数のチップにマッピングされ、高い同時リクエスト数を処理できるのかを示します。Kimi K3は、ターミナルベンチ2.1で88.3%のスコアを記録し、他の先進的なモデルと比較しても高い性能を発揮しています。
最終的に、Cerebrasはウエハ間の接続を通じてモデルをパイプラインで実行し、各ウエハがモデルの重みを保持することで、トークンの流れを効率的に管理します。これにより、モデルの重みが移動することなく、各レイヤーがスムーズに処理され、要求に対して迅速に応答できるように設計されています。
元記事: https://www.cerebras.ai/blog/how-we-deploy-trillion-parameter-frontier-models-on-cerebras
公開日: Sun, 25 Oct 2026 01:33:49 +0000
この記事はAIアシスト編集により作成されています。
📰 元記事: 元記事を読む