Trilyon parametreli bir yapay zeka, bir saniyede binlerce kelime üretebiliyor mu?
Orijinal başlık: Cerebras Deploys Trillion-Parameter AI Models
KISACA
- Tek cümlede
- Cerebras, 3 trilyon parametreli K3 modelini 59 wafer’da dağıttı ve RDMA ile bağladı.
- Bulgu
- Bu mimaride her wafer 44 GB bellek taşıyor, aralarındaki gecikme sadece 2 mikrosaniye.
- Neden önemli?
- Düşük gecikmeli wafer‑ağ, trilyon‑parametreli modelleri gerçek zamanlı uygulamalara yaklaştırıyor.
Ne oldu?
Cerebras, trilyon parametreli büyük dil modellerinin kendi WSE-3T wafer çipleri üzerinde nasıl çalıştığını anlattı. Örnek alınan Kimi K3 modeli yaklaşık 3 trilyon parametreye sahip; her wafer 44 GB bellek taşıyor ve model 59 ayrı wafer'a bölünerek dağıtılıyor. Wafer'lar birbirine RDMA over Ethernet üzerinden yaklaşık 2 mikrosaniyelik gecikmeyle bağlanıyor. Cerebras, bu mimariyle çok trilyon parametreli modellerde saniyede 1.000 ila 2.000'in üzerinde token üretebildiğini açıkladı.
Saniyede 1.000‑2.000 token üretimi, büyük dil modellerinin ölçeklenebilirliğini yeniden tanımlıyor.
Aynı haberin kısa dikey video özeti.
Bu notu kaynak göstererek alıntılayabilirsin: Hasan Amanet, “Trilyon parametreli bir yapay zeka, bir saniyede binlerce kelime üretebiliyor mu?”, Notes for Data Science, 25 Ekim 2026.