세레브라스가 8월 19일 'Supernova'에서 웨이퍼 3장을 하나로 묶은 CS-4를 공개했어요. 칩당 250페타플롭스인 WSE-3T 3개로 합산 750페타플롭스, 129.6PB/s 대역폭을 냅니다. 올해 3분기 출하 목표로, AI 추론 인프라 경쟁이 한층 더 뜨거워질 전망이에요.
세레브라스 시스템즈(Cerebras Systems)가 어제(8월 19일) 자사 행사 "Supernova"에서 CS-4를 공개했습니다. 세레브라스라고 하면 며칠 전 오픈AI가 GPT-5.6 솔을 14배 빠르게 만들었다고 발표했을 때 뒤에서 도와준 그 회사 맞아요. 이번엔 파트너십이 아니라 자기네 하드웨어 신제품 얘기입니다.
근데 여기서 좀 짚고 넘어갈 게 있는데, CS-4는 완전히 새로운 칩이 아닙니다. 칩 자체는 기존에 쓰던 WSE-3T(Wafer Scale Engine-3 Turbo)를 그대로 씁니다. 대신 이 웨이퍼를 여러 장 묶어서 랙 스케일 시스템으로 만든 게 CS-4예요. 말하자면 엔진은 그대로 두고 차체를 새로 설계한 셈이죠. 세레브라스 최초의 멀티웨이퍼 시스템이라는 점에서 의미가 있습니다.
숫자만 보면 꽤 화려합니다. 칩 하나(WSE-3T)가 250페타플롭스, 44GB SRAM, 43.2페타바이트/초 대역폭, 2.4테라비트/초 오프다이 연결을 지원하는데, CS-4는 이걸 3장 묶어서 합산 750페타플롭스(희소성 FP16 기준), 129.6페타바이트/초 대역폭, 7.2테라비트/초 I/O를 냅니다. 웨이퍼끼리 통신할 때 지연시간이 최소 2마이크로초라고 하니, 3개 웨이퍼가 사실상 하나처럼 움직이는 걸 노린 설계예요. 이 정도 대역폭이면 50조 파라미터가 넘는 모델도 얹을 수 있다고 하네요.
기존 CS-3와 비교하면 와트당 처리량(throughput per watt)이 최대 10배까지 올라간다는 게 세레브라스 측 주장입니다. 추론 특화 랙이다 보니 전력 효율을 꽤 신경 쓴 티가 나요.
그리고 세레브라스는 GPU 기반 시스템 대비 최대 30배 빠르다고도 자신 있게 말하는데, 솔직히 이 대목은 좀 걸러 들을 필요가 있습니다. 750페타플롭스라는 숫자 자체가 희소성(sparsity)을 전제로 한 수치거든요. 근데 실제 LLM 추론에서는 모델 가중치가 대부분 밀집(dense) 상태라서, 이 숫자를 그대로 체감 성능으로 옮기긴 어렵다는 게 업계 쪽 지적입니다. 개인적으로는 30배라는 수치 자체보다, 세레브라스가