从指令驱动转向Dataflow：
- 为什么关键：传统CPU/GPU靠指令调度（von Neumann瓶颈），Cerebras用数据流（像Google TPU的 systolic array）。
- 你的行动：在GCP上用Cloud Run/Kubernetes搭建原型。写一个Dataflow引擎（用Apache Beam或自定义Python框架），让30B模型的矩阵乘法/注意力计算“流水线化”。示例：用PyTorch的torch.compile()或TensorFlow的XLA编译器模拟，但加自定义pass优化内存布局。
- 测试基准：跑Llama 30B推理，目标：将端到端延迟从500ms降到50ms。工具：用GCP的TPU v4/v5实例作为baseline对比。
极致互联优化：
- 为什么关键：Cerebras的晶圆内通信是光速级（无外部总线）。
- 你的行动：在多节点GCP集群上，取代gRPC用RDMA（Remote Direct Memory Access）或自定义协议（如基于InfiniBand的零拷贝通信）。如果你懂内存屏障（e.g., std::atomic in C++），可以写低级优化避免cache coherence overhead。
- 落地：目标是节点间带宽>1TB/s。参考开源：用DPDK（Data Plane Development Kit）加速网络栈。初期用FPGA云实例（如AWS F1）测试PIM模拟（e.g., 将SRAM模拟为in-memory compute）。
AI辅助设计：
- 为什么关键：Cerebras的布线/布局是纳米级复杂。
- 你的行动：用Gemini 2.5 Pro/Flash生成HLS（High-Level Synthesis）代码，将你的Dataflow逻辑转成FPGA bitstream。输入prompt如：“Generate Verilog for a PIM module with 1024 cores, optimizing for 30B LLM tensor ops”。
- 迭代：结合你的经验，fine-tune生成的代码。工具：Vivado HLS或Quartus Prime。
FPGA上的PIM实现：虽然不如晶圆级WSE极端，但比纯软件/快10–50x（尤其小batch、低延迟场景），能量效率也高几倍到十几倍。文献显示，FPGA PIM在LLM推理中tokens/J能超GPU/CPU平台。
