🧠 Cerebras란?세계 최대 규모의 단일 칩

 

 

🧠 Cerebras란?

Cerebras Systems는 2015년에 설립된 미국 AI 반도체 회사로, 세계 최대 규모의 단일 칩인 **Wafer Scale Engine (WSE)**을 기반으로 한 AI 전용 하드웨어를 개발합니다. 대표 제품으로는 CS‑2, 최신형 CS‑3 AI 서버가 있습니다.

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🚀 주요 기술 및 제품

✅ WSE‑3 + CS‑3 플랫폼

• WSE‑3 칩: 약 90만 개 코어, 초대형 온칩 메모리, GPU 대비 52배 연산코어, 880배 메모리 용량, 3,700배 인터커넥트 대역폭 제공.
• CS‑3 시스템: 여러 개의 WSE‑3를 통합한 수냉식 모듈로 구성되며, 고밀도 연산을 저전력으로 처리.

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✅ 성능

• 추론 속도: GPU 대비 최대 70배 빠른 처리량, 2,500 토큰/초 속도 달성.
• Llama‑4 Maverick 같은 모델에서 NVIDIA Blackwell보다 빠른 성능을 보임.

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🧪 활용 분야 및 고객사

• 클라우드 및 온프레미스 배포 모두 지원.
• 활용 고객: Mayo Clinic, Perplexity AI, Tavus, GSK, Meta, DeepLearning.AI 등.
• 분야: 의료 진단, RAG 기반 실시간 추론, 디지털 트윈, 코드 생성, 과학 연구.
• TIME100 선정, Gordon Bell 수상, “세계에서 가장 빠른 AI 추론 시스템”으로 인정.

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⚙️ 기술 아키텍처

• 웨이퍼 스케일 통합 구조로 기존 GPU 클러스터 대비 지연 시간 대폭 감소.
• 온칩 메모리 + 수냉 기반 냉각 시스템으로 초고속 저지연 환경 제공.
• 대규모 확장형 시스템: G42와 공동 구축한 Condor Galaxy 슈퍼컴퓨터 운영.

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✅ 장점과 유의점

장점	유의사항
압도적 추론 속도 (10~70배 빠름)	하드웨어 단가와 물리적 공급 제한
전력 효율 및 공간 효율 우수	CUDA 기반 모델 사용 시 소프트웨어 이식 필요
온프레/프라이빗 클라우드 유연성	GPU 생태계와 아키텍처적 차이 존재

 

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🎯 Cerebras 적합 대상

• 대규모 LLM 학습 및 추론이 필요한 기업/기관
• 실시간 RAG·챗봇·의료 진단 등 초저지연 AI 응용
• 클라우드가 아닌 자체 AI 인프라를 선호하는 보안 중심 조직

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📌 다음 단계 제안

1. 성능 벤치마크: GPU 대비 토큰당 처리 비용 및 속도 비교
2. PoC 실행: Cerebras 클라우드 API 테스트
3. 하드웨어 인프라 설계: 전력, 공간, 냉각 조건 검토
4. 모델 이식: Llama-4, Qwen 32B 등 Cerebras용 조정

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📊 요약 테이블

항목	내용
칩	WSE‑3 (코어 90만개, 초고속 메모리)
시스템	CS‑3 (수냉식, 고밀도 추론)
속도	GPU 대비 최대 70배 빠른 추론
배포	클라우드 API 및 온프레미스
적용분야	RAG, 진단, 과학, 실시간 AI
주의사항	비용, 소프트웨어 호환성

 

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필요하시면 Cerebras vs NVIDIA GPU 성능 비교표, PoC 가이드, 비용 시뮬레이션 자료도 제공해드릴 수 있습니다. 원하시나요? 😊

항목	Cerebras CS‑3 (WSE‑3)	NVIDIA H100 GPU	NVIDIA A100 GPU	NVIDIA V100 GPU
FP16 AI 성능	125 PFLOPS (하프 정밀도, 단일 칩)	≈62 TFLOPS	≈312 TFLOPS	≈125 TFLOPS
메모리 종류 및 용량	Disaggregated MemoryX, 12 TB‒1.2 PB 외부 DRAM/Flash	96 GB HBM3 (NVL PCIe)	80 GB HBM2e / 40 GB HBM2	32 GB HBM2 :
메모리 대역폭	Wafer-scale 통합 → 초고대역폭 설계	3.36 TB/s	1.56 TB/s	0.90 TB/s
총 코어/코어 수	약 900,000개 AI 코어	16,896 CUDA 코어, 528 Tensor 코어	6,912 CUDA, 432 Tensor 코어	5,120 CUDA, 640 Tensor 코어
전력 (TDP)	≈700 W (칩 단일) + 외부 메모리 설비 포함	700 W	400 W	300 W
실제 AI 워크로드 성능	단일 CS‑3 =≈3.5 DGX B200 서버 (8×B200)	vLLM inference 대비 H100은 A100 대비 1.8× 빠름	A100은 V100 대비 60–120 % 빠름	기준 성능 제공
Inference 속도 비교	Llama3.1‑70B: 2,100 토큰/s, GPU 대비 최대 16× 빠름	–	–	–
비교 요약	대형 LLM 학습/추론에 최적: 초고성능·초저지연·대용량 메모리	궁극의 범용 GPU: 멀티성능·NVLink 확장	학습의 강자: GPU 세대 중 A100 탁월	옛 세대지만 여전히 학습 비용 효율