Cerebras CS-4 и дорожная карта будущих систем CS-5 и CS-6

Новые подробности о Cerebras CS-4 и будущие CS-5 и CS-6

Анастасия Ратникова
Анастасия Ратникова Технический редактор
26 августа 2026

Технические подробности подсистемы питания, сравнение с GPU на базе HBM4 и дорожная карта до CS-6.

Изображение записи

Cerebras Systems на конференции Hot Chips 2026 поделились планами на новые платформы CS-5 и CS-6. Основное внимание уделили уже анонсированной CS-4: более детально раскрыл компоновку стойки и устройство подсистемы питания. При этом Cerebras сохраняет верность своей ключевой концепции — масштабированию вычислений за счет процессоров Wafer-Scale Engine, функционирующих как единый большой кристалл. 

Архитектурный базис CS-4

В основе обновленной стойки CS-4 находятся цельные 300-мм кремниевые пластины WSE-3T (Wafer-Scale Engine 3 Turbo), причем одна стойка Nexus объединяет до трех таких процессоров. Главное отличие решения Cerebras от классических ускорителей NVIDIA® Rubin или AMD® Instinct™ MI455X заключается в отказе от HBM4 в пользу накристальной SRAM.

Инфографика, сравнивающая физические размеры и пропускную способность памяти чипов ИИ. Слева изображен маленький графический процессор NVIDIA Rubin с пропускной способностью 22 ТБ/с. Справа показана гигантская кремниевая пластина Cerebras CS-4 WSE-3T с пропускной способностью 43 200 ТБ/с. Сверху расположен заголовок, утверждающий, что у Cerebras пропускная способность памяти в 2 000 раз больше, чем у Rubin.
Сравнение пропускной способности памяти NVIDIA® Rubin и Cerebras CS-4 WSE-3T . Источник.

SRAM здесь связана с вычислительными ядрами через распределенную накристальную сеть.В то время как память HBM4 в решениях NVIDIA® Rubin и AMD® Instinct™ MI455X предоставляет пропускную способность до 22–23,3 ТБ/с, накристальный массив SRAM одной пластины WSE-3T выдает 43 200 ТБ/с. Обмен данными между ядрами происходит прямо внутри кремниевой пластины на скорости до 53,5 ПБ/с. Для сравнения, обычным GPU-серверам с NVLink для соединения чипов внутри стойки требуется прокладывать несколько тысяч физических кабелей. 

Питание и охлаждение

Высокая плотность мощности монолитной пластины потребовала глубокого пересмотра схемы электропитания и отвода тепла. На Hot Chips 2026 компания продемонстрировала так называемый «backpack».

Инфографика с заголовком «Inefficient power distribution of GPU» (Неэффективное распределение питания GPU). Справа показана плата с двумя графическими процессорами, где отмечено расстояние около 50 мм от преобразователей питания до центра чипа. Текст слева указывает на потери энергии внутри печатной платы и необходимость добавления медных слоев для снижения резистивных потерь, что увеличивает стоимость и сложность конструкции.
«Неэффективное» распределение питания GPU. Источник.

Монтаж преобразователей питания непосредственно на обратную сторону кремниевой пластины сократил дистанцию передачи тока с 50 мм до 0,5 мм. Это решение значительно уменьшило паразитную индуктивность и свело к минимуму просадки напряжения под высокой нагрузкой. Модуль охлаждения получил замкнутый гидравлический контур с регулятором потока, встроенными датчиками протечек и сухими клапанными разъемами. Обновленный модуль ввода-вывода удвоил полосу пропускания и снизил задержки вдвое по сравнению с прошлым поколением CS-3, а интеграция компонентов в единый блок сократила число сборочных единиц на 50%.

Слайд с заголовком «Efficient power distribution» (Эффективное распределение питания). По центру показана трехмерная схема в разрезе, иллюстрирующая подключение модулей питания к кремниевой пластине Cerebras. Снизу отмечено минимальное расстояние в 0,5 мм. Справа текст сообщает о 100-кратном улучшении по сравнению с GPU благодаря установке DC/DC-преобразователей прямо на пластину, что исключает лишние резистивные потери энергии.
«Эффективное» распределение питания. Источник.

Относительно платформы CS-3 новая стойка обеспечивает двукратный прирост скорости генерации токенов. При сравнении CS-4 с традиционными GPU-кластерами на сложных ИИ-моделях система Cerebras демонстрирует до 30 раз большую скорость инференса и до 10 раз более высокую энергоэффективность.

Дорожная карта: системы CS-5 и CS-6

Cerebras также подробно описала архитектуру будущих поколений вычислительных стоек.

Выход платформы CS-5 намечен на 2027 год. По расчетам инженеров, на моделях класса Gemma 4 31B и gpt-oss-120b производительность достигнет 10 000 токенов в секунду на пользователя. На тяжелых фронтирных сетях (уровня Kimi и GPT-5.6 Sol) ожидается показатель до 5000 токенов в секунду на пользователя при энергоэффективности до 3 млн токенов в секунду на 1 МВт.

Презентационный слайд с заголовком «CS-6: Cerebras wafer-scale SRAM, with 3D stacked DRAM». В правой части представлена схема трехмерной интеграции чипа, показывающая послойное наложение кремниевых пластин и модулей. Текст слева описывает преимущества 3D-пластины, включая достижение высочайших скоростей ИИ-инференса, уменьшение физической площади оборудования и масштабирование памяти SRAM для работы с крупнейшими нейросетевыми моделями.
Cerebras CS-6. Источник.

В поколении CS-6 Cerebras перейдет к трехмерной интеграции. Поскольку плоская 300-мм пластина WSE исчерпала лимит площади в двух измерениях, компания разместит массивы быстрой On-Wafer SRAM и блоки емкой DRAM вертикальным слоем над вычислительными ядрами. Плотное 3D-сопряжение памяти с чипом прямо в структуре пластины позволит умещать тяжелые модели уровня GPT-5.6 Sol в масштабах одной стойки, а вертикальная подача питания и избыточная архитектура изоляции дефектов обеспечат стабильную работу объемного кристалла. 

В настоящее время системы CS-4 поставляются клиентам в рамках программы раннего доступа, а массовая коммерческая доступность запланирована на третий квартал 2026 года.