Cerebras روشی برای استقرار مدل‌های مرزی تریلیون‌پارامتری روی سخت‌افزار ویفر-مقیاس خود منتشر کرده است. این رویکرد مستقیماً استنتاج را در اندازه‌های مدلی هدف می‌گیرد که معمولاً با خوشه‌های GPU چندگرهی مرتبط دانسته می‌شوند، جایی که ظرفیت، توزیع حافظه و رفتار اتصالات بر طراحی سیستم غالب است. این کار در Hacker News همراه با بحث درباره محدودیت‌های صدور دستور در معماری‌های GPU مطرح شد؛ رشته‌ای که مسیر ویفر-مقیاس را به‌عنوان نقطه‌ای مقابل سرویس‌دهی مبتنی بر خوشه قاب‌بندی می‌کند، نه گونه‌ای از آن.
برای تیم‌هایی که سیستم‌های agent می‌سازند، پرسش مرتبط مقیاس خام مدل نیست، بلکه پروفایل هزینه و latency استنتاج مکرر است. ناوگان‌های agent تماس‌های کوچک و متوالی بسیاری با حلقه‌های بازخورد تنگ صادر می‌کنند، بنابراین تصمیم‌های جای‌گذاری که خوشه GPU را فرض می‌کنند، حساب latency و زمان‌بندی متفاوتی از سخت‌افزاری دارند که یک مدل مرزی را از یک سیستم واحد سرویس می‌دهد. استودیو این را متغیری برای جای‌گذاری می‌داند که باید سنجیده شود، نه فرض شود: throughput تحت ترافیک انفجاری tool call، tail latency تحت نشست‌های هم‌زمان agent، و سربار عملیاتی پشته سرویس‌دهی همگی باید پیش از تعهد به یک معماری ارزیابی شوند.
این اعلامیه در زمانی منتشر می‌شود که هزینه و ظرفیت استنتاج بر برنامه‌ریزی agent سازمانی غالب است. روش منتشرشده استقرار روی سخت‌افزار Cerebras را توصیف می‌کند؛ در پوشش بررسی‌شده، معیارهای مقایسه‌ای در برابر سرویس‌دهی GPU را اثبات نمی‌کند و ارقام مستقل throughput و latency برای بارهای کاری به سبک agent همچنان نامشخص است. همین اندازه‌گیری‌ها هستند که تصمیم‌گیری درباره توازن جای‌گذاری را ممکن می‌کنند.