Cerebras가 수조 개의 파라미터를 가진 대규모 AI 모델을 효율적으로 배포하는 기술적 메커니즘에 대해 설명하고 있습니다. WSE-3T 웨이퍼의 온칩 메모리에 모델 가중치를 분산 배치하고 파이프라인 방식으로 실행함으로써, 초당 1,000~2,000개 이상의 토큰을 생성하는 성능을 구현합니다. 구체적인 사례로 Kimi K3 모델을 들어, 4비트 가중치 양자화와 8비트 KV 캐시를 활용한 배치 계산법, Ethernet 기반 RDMA를 통한 낮은 지연 시간의 데이터 전송 방식 등을 상세히 다룹니다. 또한, 마이크로배치를 통해 파이프라인을 채우는 방법과 시스템의 효율성을 평가하는 지표로서 '전력당 총 토큰 처리량'이 중요하다는 점을 강조하고 있습니다.