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How to Run Trillion-Parameter Models on Cerebras Chips

How to Run Trillion-Parameter Models on Cerebras Chips
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3-Second Blueprint (English)

  1. A 3T-parameter 4-bit model (~1.5 TB across 93 layers) spans 59 WSE-3 wafers: 24 full-attention wafers plus 35 linear-attention.
  2. Model weights stay parked in on-chip SRAM while activations hop wafer-to-wafer at ~2 µs per hop (~0.1 ms across 58 hops).
  3. Concurrent user capacity is bounded by the ~28 GB of free SRAM left for KV cache on each 44 GB full-attention wafer.
Cerebras WSE-3Wafer-Scale PipeliningHybrid Linear AttentionSRAM KV-Cache Sizing

3-Sekunden-Fazit (Deutsch)

  1. Ein 3-Billionen-Parameter-Modell in 4-Bit (~1,5 TB, 93 Layer) belegt 59 WSE-3-Wafer für Full- und Linear-Attention-Schichten.
  2. Gewichte bleiben fest im On-Chip-SRAM, während nur Aktivierungen in ~2 µs pro Schritt (~0,1 ms über 58 Hops) weiterwandern.
  3. Die maximale Nutzerzahl wird durch die rund 28 GB freien SRAM für den KV-Cache auf den 24 Full-Attention-Wafern begrenzt.
Cerebras WSE-3Wafer-Scale-PipeliningHybride Linear AttentionSRAM-KV-Cache-Limit

Note / Hinweis: Blueprints are AI-generated educational summaries (0% Politics · 0% Religion · 0% Brainrot) and do not constitute medical, legal, or financial advice. / KI-generierte Zusammenfassung zu Bildungszwecken – ersetzt keine medizinische, rechtliche oder finanzielle Fachberatung.