Cerebras Einführung
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.
Mehr anzeigenWas 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.
Wie funktioniert Cerebras?
Die Technologie von Cerebras konzentriert sich auf ihren Wafer Scale Engine (WSE) und CS-Systeme, die Rechenleistung, Speicher und Interconnect-Architektur in einem einzigen massiven Chip integrieren. Im Gegensatz zu herkömmlichen GPUs, die Schwierigkeiten haben, Daten zwischen Speicher und Rechenkernen zu bewegen, speichert die Architektur von Cerebras alle Modellschichten direkt auf dem Chip, was eine viel schnellere Verarbeitung ermöglicht. Der neueste WSE-3-Chip liefert 125 Petaflops Rechenleistung und verfügt über 44 GB On-Chip-SRAM-Speicher mit 21 PB/s Bandbreite. Über ihren Cerebras Inferenzdienst bieten sie Zugang zu ihrer Technologie über API, die es Entwicklern ermöglicht, KI-Modelle wie Metas LLaMA 3.1 mit Geschwindigkeiten von bis zu 2.100 Tokens pro Sekunde auszuführen - erheblich schneller als GPU-basierte Lösungen.
Vorteile von Cerebras
Die Lösung von Cerebras bietet mehrere wesentliche Vorteile: Sie liefert bis zu 20-mal schnellere Leistung als GPU-basierte Alternativen und verbraucht dabei nur ein Sechstel des Energieverbrauchs; sie hält eine erstklassige Genauigkeit aufrecht, indem sie im 16-Bit-Bereich für die Inferenz bleibt; sie beseitigt die Komplexität des verteilten Rechnens, da das gesamte Modell auf einen Chip passt; und sie bietet kostengünstige Lösungen mit Inferenzkosten, die auf ein Drittel der traditionellen Cloud-Plattformen geschätzt werden. Diese Vorteile machen sie besonders attraktiv für Entwickler, die an Echtzeit- oder hochvolumigen KI-Anwendungen arbeiten, insbesondere in Sektoren wie Gesundheitswesen, Energie und wissenschaftlichem Rechnen.
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