Di tengah ledakan kebutuhan komputasi untuk kecerdasan buatan, satu pertanyaan besar kini muncul: siapa yang akan memimpin arsitektur infrastruktur AI masa depan? Di satu sisi ada Cerebras Systems dengan pendekatan radikalnya: chip raksasa sebesar iPad yang mengusung satu wafer utuh. Di sisi lain, Google TPU v7, bagian dari ekosistem cloud AI yang matang dan telah membuktikan skalabilitasnya dalam pelatihan model bahasa besar seperti PaLM dan Gemini. Ini bukan sekadar kompetisi teknis, melainkan pertarungan filosofis—apakah masa depan AI bergantung pada superchip terpusat atau cluster cloud masif yang tersebar?
Cerebras dikenal lewat Wafer-Scale Engine (WSE)—chip terbesar di dunia dengan 850.000 core, lebih dari 40 GB on-chip SRAM, dan bandwidth internal hingga 220 Pb/s. Seri terbarunya, Cerebras WSE-3, dirancang untuk melatih model miliaran parameter hanya dalam satu perangkat fisik tanpa perlu komunikasi antar node. Ini menjanjikan pengurangan latensi drastis dan efisiensi energi tinggi, karena tidak ada overhead dari jaringan interkoneksi antar GPU seperti di sistem tradisional.
Sementara itu, Google TPU v7 merupakan bagian dari infrastruktur cloud AI Google yang sangat matang. TPU v7 membawa peningkatan performa signifikan dibanding versi sebelumnya, mendukung model transformer dengan triliunan parameter. Google mengklaim arsitektur ini 2x lebih hemat daya dan 3x lebih cepat dalam pelatihan LLM dibanding TPU v4. TPU juga menawarkan integrasi penuh dengan TensorFlow dan JAX, menjadikannya pilihan yang seamless bagi tim AI skala besar di lingkungan Google Cloud.
Lalu, apa perbedaan fundamentalnya?
Cerebras menantang asumsi dasar arsitektur komputasi paralel. Dengan semua core berada di satu chip, latency hampir nihil dan aliran data terjadi secara lokal. Ini sangat ideal untuk workload AI seperti sparse matrix operations, pelatihan model vision transformer, dan inference real-time yang berat. Bahkan, dalam kolaborasi dengan G42 dan TotalEnergies, Cerebras berhasil menyelesaikan pelatihan LLM 13B parameter hanya dalam hitungan hari, dengan footprint energi yang jauh lebih rendah dibanding sistem multi-GPU konvensional.
Di sisi lain, TPU v7 menang dalam ekosistem dan skalabilitas cloud-native. TPU bisa digunakan sebagai bagian dari ratusan pod di pusat data Google, mendukung pelatihan paralel untuk model berskala ChatGPT dan Gemini. Google juga memiliki keunggulan di sisi optimasi compiler (XLA), arsitektur mesh untuk komunikasi antar TPU, dan integrasi pipeline produksi data di Google Cloud Platform.
Dari perspektif pengguna enterprise, Cerebras cocok untuk institusi riset, defense, dan perusahaan yang ingin mengontrol penuh hardware on-premise, sementara TPU lebih cocok untuk tim AI besar yang membutuhkan skalabilitas elastis, dengan manajemen resource otomatis dan keamanan cloud tingkat tinggi.
Lalu siapa yang benar-benar mendefinisikan ulang infrastruktur AI?
Jawabannya mungkin bukan “salah satu”, tetapi pada bagaimana keduanya memperluas spektrum pilihan. Cerebras mendobrak batas desain chip dan membawa paradigma “AI-first silicon” ke level baru, sementara TPU v7 memperkuat posisi cloud sebagai tulang punggung komputasi AI skala raksasa.
Yang jelas, kita memasuki era di mana kecepatan pelatihan, efisiensi energi, dan fleksibilitas deployment menjadi mata uang utama. Baik Cerebras maupun TPU v7 adalah representasi dari bagaimana dunia teknologi sedang berpacu untuk memenuhi kebutuhan model-model AI yang kian besar, kian kompleks, dan kian penting bagi kehidupan manusia sehari-hari.
Referensi Ilmiah
- Feldman, A. (2023). Wafer-Scale Deep Learning with Cerebras WSE-3. Cerebras Systems White Paper.
- Google Cloud (2024). Introducing TPU v7: Next-Gen AI Acceleration for Large Language Models.
- Jouppi, N. P., et al. (2023). Ten Years of Google TPUs: Performance and Evolution. ACM Computing Surveys.
- IEEE Spectrum (2024). Cerebras vs TPU: A Tale of Two AI Supercomputers.
- Zaharia, M., et al. (2023). Hardware-Aware AI: From Cloud to Edge Accelerators. Journal of Systems Architecture.