Cerebras 用 59 片晶圆部署 3 万亿参数模型
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Cerebras 用 59 片晶圆部署 3 万亿参数模型
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AI 综述
Cerebras 发布技术博客，说明如何把万亿参数级前沿模型拆分到多片 WSE-3T 晶圆级芯片上运行。它以约 3 万亿参数的 Kimi K3 为例，将 69 个线性注意力层和 24 个稠密层分配到 59 片晶圆上，称可实现每秒 1000–2000+ tokens 的推理速度。 Cerebras 同时提供免费 API（cloud.cerebras.ai）供试用。上述速度是 Cerebras 在博客中的说法，报道未给出独立验证结果。
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最新进展10月25日 09:33
Cerebras 如何用 59 片 WSE-3T 晶圆部署 3 万亿参数 Kimi K3报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月25日
- Hacker NewsCerebras 如何用 59 片 WSE-3T 晶圆部署 3 万亿参数 Kimi K3
Cerebras 发文说明如何在 WSE-3T 晶圆上部署万亿参数模型，以约 3 万亿参数的 Kimi K3 为例，把 69 个线性注意力层和 24 个稠密层分配到 59 片晶圆上，实现每秒 1000-2000+ tokens。
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