片上存储颠覆GPU瓶颈，Cerebras让大模型推理速度十倍飞跃

大模型推理速度的真正瓶颈不在算力，而在显存带宽。Cerebras通过晶圆级引擎将整个模型权重置于芯片内部SRAM，实现本地化高速访问，彻底绕过传统GPU依赖外部HBM显存的数据搬运瓶颈，推理速度跃升10倍以上，达到每秒2000至3000个token，重新定义AI硬件性能边界。

推理速度受限于GPU带宽

在传统GPU架构中，每生成一个token都必须从HBM显存中调取整个模型权重再进行计算。模型权重无法全部存放在GPU核心内部，每生成下一个token都要重复此过程，这种架构天然受限于显存带宽，导致推理速度最多只能达到几百tokens每秒，无法满足实时复杂推理需求。

生成式AI的大模型推理本质上是一场带宽竞赛。每一次输出新token都必须完整走一遍前向传播流程，而这个过程无法并行——前一个词没出来，后一个词就无从谈起。
这意味着无论芯片多快、核心多少，每个token的生成时间下限由数据搬运效率决定。

传统GPU的问题恰恰出在这里：它的计算单元和模型权重被物理隔开。权重存在高带宽内存（HBM）里，每次推理都要通过狭窄的数据总线把几十甚至上百GB的参数从显存拉进计算核心。

这条“数据高速公路”宽度有限，哪怕算力再强，也只能干等数据到位。

业界早已共识，GPU推理的天花板不在FLOPS，而在内存带宽。

即便英伟达最新H100的显存带宽高达3.35TB/s，在面对70B以上大模型时依然捉襟见肘，因为每生成一个token可能需要反复读取全部层的权重，实际有效带宽远低于理论值。结果就是，主流GPU推理速度普遍卡在200到400 tokens每秒，难以突破。

Cerebras的破局点：把整个模型搬进芯片

Cerebras片上整体存储突破瓶颈。Cerebras采用Wafer Scale Engine，将整个模型权重直接存储在芯片上，消除了GPU外存到算力核心的数据总线限制。所有权重和计算单元紧密集成，芯片内部带宽极高，不需要分片调度或外部存储访问，生成每个token几乎不受内存延迟影响，实现超过2500 tokens每秒的推理速度。

Cerebras的Wafer Scale Engine（WSE）从根本上重构了存储与计算的关系。它不依赖外部显存，而是利用整片晶圆制造出一块超大规模芯片，内部集成数十GB的高速SRAM，并将整个大模型的权重一次性加载进去。

这意味着所有参数都“住在”计算单元旁边，无需跨总线搬运。

通俗理解：仓库工位 vs 桌面货架

想象两种工作方式：
第一种，你坐在办公桌前写报告，但所有参考资料都锁在几公里外的仓库里。每写一个句子，就得开车去仓库找资料、复印、再回来写——这就是GPU的处境。
第二种，你面前摆着一个巨型旋转书架，所有资料按需排列，伸手即得——这就是Cerebras的体验。

前者受限于通勤时间和道路宽度，后者只取决于你的打字速度。在AI推理中，“通勤”就是数据搬运，“道路”就是内存总线。Cerebras通过把“仓库”搬到“桌面”，彻底消灭了等待时间。这种差异不是效率优化，而是工作模式的根本变革。当别人还在优化物流车队时，你已经把工厂建在了原料产地。

芯片内部的内存带宽高达数万TB/s级别——这并非夸张，而是由物理距离决定的：片上SRAM与算核之间的互连延迟以皮秒计，带宽密度远超任何板级HBM堆叠。

当GPU还在为一次权重读取等待数百纳秒时，Cerebras已完成多次矩阵运算。这种架构消除了传统冯·诺依曼瓶颈，让计算不再受制于“取数”速度。

更关键的是，WSE的片上存储容量足以容纳当前主流开源大模型（如Llama 3 70B、Mixtral 8x22B），甚至能支持部分稠密200B级模型的全参数加载。一旦模型驻留片上，每个token的生成就变成纯粹的本地计算，没有远程调用、没有缓存缺失、没有总线争抢，推理流水线得以全速运转。

成本与效率优势

实测数据显示，Cerebras在运行相同模型时，推理吞吐量常达2000至3000 tokens每秒，是高端GPU的5到10倍以上。

更重要的是，这种优势在复杂推理场景中更加显著。例如，当模型需要进行链式思维（Chain-of-Thought）或生成中间推理步骤时，传统GPU因频繁访问显存导致延迟飙升，而Cerebras则保持稳定低延迟。这使得它特别适合需要高交互性、低响应时间的应用，如实时对话系统、智能代理决策或代码生成。

此外，由于无需模型分片或量化压缩来适配显存限制，Cerebras能以原始精度运行完整模型，避免因近似计算带来的质量损失。这种“全模型+全精度+高速度”的组合，在当前AI基础设施中几乎独一无二。

值得注意的是，Cerebras的扩展性也优于GPU集群——在多GPU方案中，模型分片会引入通信开销，而WSE单芯片即可承载整模型，避免了跨节点同步的性能损耗。

以Qwen3-32B为例，在Cerebras平台上运行比在传统GPU上快16倍，并且成本仅为十分之一。高速推理不仅提升效率，也让开源模型在性能上超过闭源模型，能够广泛应用于实时场景，从科学计算到编程辅助等，解决了GPU在实时AI推理上的普遍瓶颈问题。

Cerebras提出的推理加速法则表明，推理速度直接决定模型智能：生成token越快，模型能够使用的计算量越大，表现越智能。速度成为智能的关键驱动因素，高速片上存储芯片将智能模型从离线实验室带入实时应用，实现普遍部署。

为什么GPU做不到？物理与经济的双重枷锁

有人会问：既然片上存储这么香，为何英伟达不直接给GPU塞更多缓存？答案在于半导体物理与成本结构的硬约束。

首先，SRAM占用面积远大于DRAM。
一片H100 GPU的SRAM缓存仅几十MB，若要扩展到几十GB，芯片面积将呈指数级增长，良率暴跌，成本失控。

其次，GPU架构本质是通用并行处理器，设计目标是兼顾图形渲染、科学计算与AI训练，而非专精推理。
其内存子系统围绕高带宽外部存储构建，内部缓存仅用于临时暂存热点数据，无法承载全模型。即使采用Chiplet或3D堆叠技术，也无法在合理功耗与成本下实现Cerebras级别的片上存储密度。

Cerebras则从零开始设计，放弃通用性，聚焦大模型推理这一单一场景，用整片晶圆换取极致存储带宽。

这种“专用换性能”的思路，在AI专用芯片领域正成为新范式，但门槛极高——全球仅有Cerebras等极少数公司掌握晶圆级集成技术。