# Cerebras 如何部署万亿参数前沿模型

- 原标题：Cerebras Deploys Trillion-Parameter AI Models
- 类型：博客
- 来源：cerebras.ai
- 发布时间：未知（待核验）
- 首次精选：2026-10-26 15:43
- 分级：值得看
- 原文链接：[https://cerebras.ai/blog/how-we-deploy-trillion-parameter-frontier-models-on-cerebras](<https://cerebras.ai/blog/how-we-deploy-trillion-parameter-frontier-models-on-cerebras>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_8f28bb614a5f](<https://oplearnx.com/resources/pk_8f28bb614a5f>)

## 摘要

这是 Cerebras 于 2026 年 10 月 22 日发布的博客，作者 Sarah Chieng，说明如何在晶圆级芯片上部署大型模型。文中指出单块 WSE-3T 晶圆有 44 GB 片上内存，而万亿参数模型的权重需要数 TB 空间，因此介绍如何把前沿模型拆分到多块 WSE-3T 上，以每秒 1000–2000 以上 token 运行数万亿参数模型。说明以约 3 万亿参数的开源模型 Kimi K3 为例，涉及模型完整放入片上内存、跨芯片映射以及处理高并发请求等内容。

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来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）