Cerebras
Cerebras Systems ist ein Pionierunternehmen im Bereich KI-Computing, das den weltweit größten und schnellsten KI-Prozessor - den Wafer Scale Engine (WSE) - entwickelt hat, der darauf ausgelegt ist, KI-Trainings- und Inferenz-Workloads zu beschleunigen.
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Produktinformationen
Aktualisiert:Dec 16, 2024
Cerebras Monatliche Traffic-Trends
Cerebras verzeichnete einen Rückgang des Traffics um 6,2% auf 435,6K Besuche. Ohne spezifische Produktaktualisierungen im November 2024 könnte der Rückgang auf normale Marktschwankungen oder verstärkten Wettbewerb durch etablierte Akteure wie Nvidia zurückzuführen sein.
Was ist Cerebras
Cerebras Systems wurde 2015 gegründet und ist ein amerikanisches Unternehmen für künstliche Intelligenz mit Hauptsitz in Sunnyvale und Büros in San Diego, Toronto und Bangalore. Das Unternehmen ist auf die Entwicklung revolutionärer Wafer-Scale-Computerchips und KI-Systeme für komplexe Deep-Learning-Anwendungen spezialisiert. Ihr Flaggschiffprodukt, der Cerebras Wafer Scale Engine (WSE), ist der größte Computerchip, der jemals gebaut wurde, etwa so groß wie ein Essteller, und enthält über 1,2 Billionen Transistoren. Das Unternehmen hat kürzlich einen Börsengang beantragt und wird mit über 4 Milliarden Dollar bewertet, was seine bedeutende Position im KI-Hardware-Markt markiert.
Hauptfunktionen von Cerebras
Cerebras ist ein Pionierunternehmen für KI-Computing, das den weltweit größten KI-Chip (Wafer Scale Engine) und KI-Supercomputer entwickelt. Ihre Technologie bietet revolutionäre Leistung für das Training und die Inferenz von KI, mit beispielloser Speicherbandbreite, integriertem On-Chip-Speicher und spezialisierter Architektur für KI-Arbeitslasten. Der neueste WSE-3-Chip des Unternehmens bietet im Vergleich zu traditionellen GPU-Lösungen überlegene Geschwindigkeit und Effizienz und kann Modelle mit bis zu 24 Billionen Parametern verarbeiten.
Wafer Scale Engine (WSE): Der größte Computerchip der Welt, in der Größe eines Esstellers, mit 44 GB On-Chip-SRAM und 900.000 Rechenkernen, die es ermöglichen, gesamte KI-Modelle direkt auf dem Chip zu speichern
Hochgeschwindigkeitsinferenz: Liefern bis zu 2100 Tokens/s für LLM-Inferenz, was 68x schneller ist als GPU-basierte Cloud-Lösungen, mit einem Drittel der Kosten und einem Sechstel des Stromverbrauchs
Integrierte Speicherarchitektur: Verfügt über 21 Petabyte/s aggregierte Speicherbandbreite (7000x mehr als Nvidia H100), wodurch traditionelle Speicherengpässe bei der KI-Verarbeitung beseitigt werden
Vereinfachtes Programmiermodell: Beseitigt die Notwendigkeit für komplexe verteilte Programmierung und Clusterverwaltung durch eine integrierte Softwareplattform, die mit TensorFlow und PyTorch kompatibel ist
Anwendungsfälle von Cerebras
Training großer Sprachmodelle: Beschleunigt das Training massiver Sprachmodelle von Monaten auf Stunden und unterstützt Modelle mit Milliarden bis Billionen von Parametern
Entwicklung von KI im Gesundheitswesen: Arbeitet mit Institutionen wie der Mayo Clinic zusammen, um spezialisierte KI-Modelle für Anwendungen und Forschung im Gesundheitswesen zu entwickeln
Hochleistungsrechnen: Versorgt Supercomputing-Zentren und Forschungseinrichtungen für wissenschaftliches Rechnen und komplexe Simulationen
KI-Inferenz für Unternehmen: Bietet hochgeschwindigkeitsfähige, kosteneffektive Inferenzdienste für Unternehmen, die große KI-Modelle in Produktionsumgebungen einsetzen
Vorteile
Unvergleichliche Verarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz für KI-Arbeitslasten
Vereinfachte Programmierung und Bereitstellung im Vergleich zu verteilten Systemen
Überlegene Speicherbandbreite und integrierte Architektur
Nachteile
Hohe anfängliche Investitionskosten
Starke Abhängigkeit von einem einzelnen Kunden (G42) für Einnahmen
Relativ neue Technologie mit begrenzter Erfolgsbilanz im Vergleich zu etablierten Lösungen
Wie verwendet man Cerebras
Registrieren Sie sich für den Zugang zur Cerebras API: Besuchen Sie cerebras.ai und beantragen Sie den Zugang zu ihrem Inferenz-API-Dienst. Sie erhalten einen API-Schlüssel, sobald Sie genehmigt wurden.
Wählen Sie Ihr Modell: Wählen Sie aus verfügbaren Modellen wie Llama 3.1-8B oder Llama 3.1-70B basierend auf Ihren Bedürfnissen und Ihrem Budget. Die Preise betragen 10¢ pro Million Tokens für das 8B-Modell und 60¢ pro Million Tokens für das 70B-Modell.
Integrieren Sie die API: Verwenden Sie das vertraute Format der OpenAI Chat Completions - ersetzen Sie einfach den API-Schlüssel, um die Inferenzfähigkeiten von Cerebras in Ihre Anwendung zu integrieren.
Zugriff auf die Dokumentation: Besuchen Sie docs.cerebras.ai für detaillierte API-Dokumentation, Tutorials und Anleitungen zur Verwendung des Cerebras SDK zur Integration von LLMs in Ihre Anwendungen.
Optional: Verwenden Sie den Model Studio Builder: Für das Training benutzerdefinierter Modelle verwenden Sie den Model Studio Builder, um auf den Cerebras Wafer-Scale-Cluster und den Model Zoo zuzugreifen, um Ihr Modell weiter anzupassen.
Optional: Framework-Integration: Wenn Sie TensorFlow oder PyTorch verwenden, integrieren Sie sich mit der Cerebras Software-Plattform, um Ihre Modelle in das CS-2-System zu bringen.
Nutzung überwachen: Verfolgen Sie Ihre Token-Nutzung und Kosten über das Plattform-Dashboard, um Ihre Inferenz-Workloads zu verwalten.
Cerebras FAQs
Cerebras Systems Inc. ist ein amerikanisches Unternehmen für künstliche Intelligenz (KI), das 2015 gegründet wurde und Computersysteme für komplexe KI-Deep-Learning-Anwendungen entwickelt. Sie haben Büros in Sunnyvale, San Diego, Toronto und Bangalore, Indien.
Offizielle Beiträge
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Analyse der Cerebras Website
Cerebras Traffic & Rankings
435.6K
Monatliche Besuche
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Globaler Rang
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Kategorie-Rang
Traffic-Trends: Sep 2024-Nov 2024
Cerebras Nutzereinblicke
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