Cerebras Wafer-Scale Engine: Wann alternative KI-Architektur die richtige Wahl ist
Aktualisiert am 11. Dezember 2025
Dezember 2025 Update: CS-3 mit WSE-3 liefert Llama 4 Maverick mit 2.500 Tokens/Sek. pro Nutzer – mehr als 2x schneller als DGX B200 Blackwell. WSE-3 enthält 4 Billionen Transistoren, 900.000 KI-Kerne, 44 GB On-Chip-SRAM mit 21 PB/s Speicherbandbreite (7.000x H100). Die Wafer-Scale-Architektur eliminiert GPU-Cluster-Interconnect-Engpässe für speicherbandbreitenlimitierte Workloads.
Cerebras erreichte Llama 4 Maverick Inference mit 2.500 Tokens pro Sekunde pro Nutzer – mehr als das Doppelte von NVIDIAs Flaggschiff-System DGX B200 Blackwell bei Ausführung desselben 400-Milliarden-Parameter-Modells.¹ Der Leistungsunterschied spiegelt eine fundamentale architektonische Divergenz wider: Cerebras baut Prozessoren aus ganzen Silizium-Wafern, anstatt Wafer in Hunderte einzelner Chips zu zerteilen. Dieser Ansatz eliminiert die Interconnect-Engpässe, die GPU-Cluster einschränken, und tauscht konventionelle Fertigungsökonomie gegen Rohleistung bei speicherbandbreitenlimitierten KI-Workloads.
Der CS-3, angetrieben vom WSE-3 (Wafer-Scale Engine 3), enthält 4 Billionen Transistoren verteilt auf 900.000 KI-optimierte Kerne mit 44 GB On-Chip-SRAM, die 21 Petabyte pro Sekunde Speicherbandbreite liefern.² Zur Einordnung: Diese Speicherbandbreite übertrifft die des H100 um das 7.000-fache. Organisationen, die KI-Infrastruktur evaluieren, stehen vor einer echten architektonischen Entscheidung: horizontal mit GPU-Clustern und deren inhärentem Kommunikations-Overhead skalieren, oder Wafer-Scale-Systeme einsetzen, die speziell für die Speicherbandbreitenbeschränkungen entwickelt wurden, die die LLM-Performance dominieren.
Der Wafer-Scale-Ansatz
Traditionelle Chipfertigung
Die Standard-Halbleiterfertigung folgt einem etablierten Muster:³
- Fertigung: Silizium-Wafer durch Hunderte von Schritten prozessieren
- Prüfung: Defekte Bereiche identifizieren
- Vereinzelung: Wafer in Hunderte einzelner Dies schneiden
- Packaging: Funktionsfähige Dies mit Verbindungen in Gehäuse montieren
- Integration: Mehrere Packages für Systeme verbinden
Dieser Ansatz ergibt Chips von maximal etwa 800 Quadratmillimetern – eine Grenze, die durch Lithographieanlagen und Ausbeute-Ökonomie bestimmt wird. Größere Chips bedeuten mehr Defekte pro Die, was die Anzahl funktionsfähiger Einheiten pro Wafer reduziert.
Cerebras' Innovation
Cerebras kehrte die Fertigungsgleichung um:⁴
Single-Chip-Wafer: Anstatt Wafer in kleine Chips zu zerteilen, nutzt Cerebras nahezu den gesamten 300-mm-Wafer (46.225 mm²) als einen Prozessor – etwa 50-mal größer als ein konventioneller GPU-Die.
Defekttoleranz: Das Ausbeuteproblem, das traditionelle Wafer-Scale-Chips verhindert, wurde durch architektonische Innovation gelöst: - Einzelne Kerne auf 0,05 mm² reduziert (1% der H100-SM-Kerngröße) - Redundante Kerne ersetzen defekte - On-Chip-Fabric routet um Fehler herum - 100-fache Verbesserung der Defekttoleranz im Vergleich zu konventionellen Multi-Core-Prozessoren
Alles auf dem Chip: Speicher, Recheneinheiten und Interconnect befinden sich alle auf demselben Silizium, was die Bandbreitenbeschränkungen von externem Speicher und Chip-zu-Chip-Verbindungen eliminiert.
Architektonische Vorteile
Der Wafer-Scale-Ansatz liefert spezifische Vorteile:⁵
Speicherbandbreite: - WSE-3: 21 PB/s On-Chip-SRAM-Bandbreite - H100: 3 TB/s HBM-Bandbreite - Verhältnis: 7.000-facher Vorteil
Interconnect-Bandbreite: - WSE-3: 214 Pb/s On-Wafer-Fabric - H100 NVLink: 57,6 GB/s pro GPU - Verhältnis: 3.715-facher Vorteil
Speicherkapazität: - WSE-3: 44 GB On-Chip-SRAM (erweiterbar mit externem MemoryX) - H100: 80 GB HBM3
Energieeffizienz: - Single-Device-Einfachheit eliminiert Multi-Chip-Koordinations-Overhead - Keine externen Speichercontroller, Interconnect-Switches oder PCB-Leiterbahnen - Berichteter Energieeffizienzvorteil gegenüber GPU-Clustern bei äquivalenten Workloads
WSE-3 und CS-3 Spezifikationen
Kernarchitektur
Der WSE-3 repräsentiert die dritte Generation von Cerebras' Wafer-Scale-Technologie:⁶
Silizium-Spezifikationen: - Prozessknoten: TSMC 5nm - Die-Fläche: 46.225 mm² (21,5 cm × 21,5 cm) - Transistoranzahl: 4 Billionen - KI-Kerne: 900.000 - Spitzenleistung: 125 PetaFLOPs (FP16)
Speichersystem: - On-Chip-SRAM: 44 GB - SRAM-Bandbreite: 21 PB/s - Externe Speichererweiterung: MemoryX (bis zu 1,5 PB pro System) - Speicherbandbreite zu extern: Proprietärer Hochbandbreiten-Interconnect
Interconnect: - On-Wafer-Fabric: 214 Pb/s aggregierte Bandbreite - Kern-zu-Kern-Kommunikation: Single-Clock-Cycle-Latenz - Kein Off-Chip-Routing für Intra-Wafer-Kommunikation
CS-3-System
Das CS-3 verpackt den WSE-3 in ein deployierbares System:⁷
Physische Spezifikationen: - Formfaktor: 15U Rack-Einheit - Stromverbrauch: ~23 kW - Kühlung: Proprietäres Wasserkühlungssystem
Systemkomponenten: - WSE-3-Prozessor - MemoryX externer Speicher (optional) - SwarmX Cluster-Interconnect (für Multi-CS-3-Deployments) - Management- und I/O-Systeme
Cluster-Skalierung: - Maximaler Cluster: 2.048 CS-3-Systeme - Cluster-Rechenleistung: Bis zu 256 ExaFLOPs (FP16) - Modellkapazität: Bis zu 24 Billionen Parameter - Trainingskapazität: Llama 2-70B trainierbar in einem Tag auf bescheidenem Cluster
Generationsvergleich
| Spezifikation | WSE-1 | WSE-2 | WSE-3 |
|---|---|---|---|
| Prozessknoten | 16nm | 7nm | 5nm |
| Transistoren | 1,2T | 2,6T | 4T |
| KI-Kerne | 400.000 | 850.000 | 900.000 |
| On-Chip-Speicher | 18 GB | 40 GB | 44 GB |
| Speicherbandbreite | 9 PB/s | 20 PB/s | 21 PB/s |
| Peak FP16 | 47 PF | 75 PF | 125 PF |
Leistungscharakteristiken
Inference-Geschwindigkeit
Cerebras demonstriert substanzielle Inference-Vorteile:⁸
Llama 4 Maverick (400B Parameter): - Cerebras: 2.500+ Tokens/Sekunde/Nutzer - NVIDIA DGX B200: ~1.000 Tokens/Sekunde/Nutzer - Vorteil: >2,5x
Llama 3.1 Modelle: - Llama 3.1 8B: Weltrekord-Inference-Geschwindigkeit - Llama 3.1 70B: Mehrfach schneller als GPU-Alternativen - Llama 3.1 405B: Unterstützt auf Cerebras Cloud
Warum Inference exzelliert: LLM-Token-Generierung wird durch Speicherbandbreite begrenzt – jedes Token erfordert das Laden von Modellgewichten vom Speicher zur Berechnung. Cerebras' 21 PB/s On-Chip-Bandbreite eliminiert die Speicherwand, die GPU-Inference einschränkt.
Training-Performance
Trainingsvorteile entstehen durch vereinfachtes Distributed Computing:⁹
Reduktion der Code-Komplexität: Das Training eines 175-Milliarden-Parameter-Modells auf 4.000 GPUs erfordert typischerweise etwa 20.000 Zeilen Distributed-Training-Code. Cerebras erreicht äquivalentes Training mit 565 Zeilen – das gesamte Modell passt auf den Wafer ohne Datenparallelismus-Komplexität.
Eliminierung der Kommunikation: GPU-Training-Performance degradiert mit zunehmender Clustergröße aufgrund von Gradienten-Synchronisations-Overhead. Cerebras eliminiert diesen Overhead für Modelle, die auf den Chip passen, und erhält lineare Skalierung für geeignete Workloads.
Time-to-Train-Benchmarks: - Llama 2-70B: Trainierbar in einem Tag auf CS-3-Cluster - Modelle bis 24 Billionen Parameter: Unterstützt ohne Software-Verteilungstricks
Scientific Computing
Über LLMs hinaus demonstriert Cerebras Vorteile bei wissenschaftlichen Simulationen:¹⁰
Molekulardynamik: Cerebras erreichte Langzeit-Molekulardynamik-Simulationen 179x schneller als der weltweit #1 Supercomputer (Frontier). Die Speicherzugriffsmuster des Workloads passen gut zur Wafer-Scale-Architektur.
Medikamentenentwicklung: Mayo Clinic setzte ein Krebs-Medikamentenansprech-Vorhersagemodell ein, das auf Cerebras "viele hundertmal schneller" läuft als auf konventionellen GPUs.
Genomik: Mayo Genomic Foundation Model wurde speziell auf Cerebras-Infrastruktur für Genomanalysen in großem Maßstab entwickelt.
Cerebras vs. NVIDIA Vergleich
Wo Cerebras exzelliert
Speicherbandbreitenlimitierte Workloads:¹¹ - LLM-Inference (besonders große Modelle) - Training von Modellen, die auf den Chip passen - Wissenschaftliche Simulationen mit Streaming-Speicherzugriff - Echtzeit-Inference mit Anforderung an konsistent niedrige Latenz
Vereinfachtes Deployment: - Single-Device-Training für moderate Modelle (kein Distributed-Training-Code) - Deterministische Performance (keine Multi-Chip-Koordinationsvarianz) - Reduzierte Infrastruktur-Komplexität (kein InfiniBand-Fabric für kleine Deployments)
Kosteneffizienz (behauptet): - 21x schnellere Inference bei 1/3 der Kosten von DGX B200 - $0,10/Million Tokens (Llama 3.1 8B) - $0,60/Million Tokens (Llama 3.1 70B)
Wo NVIDIA exzelliert
Ökosystem-Breite:¹² - CUDA-Programmiermodell dominiert die Branche - Breiteste Software-Framework-Unterstützung - Größte Entwickler-Community - Umfangreichste Modelloptimierungsbibliotheken
Workload-Flexibilität: - Training und Inference auf derselben Hardware - Breite Modellarchitektur-Unterstützung - Custom-Operation-Entwicklung via CUDA - Etablierte Enterprise-Deployment-Muster
Supply-Chain-Reife: - Mehrere OEM-Systemintegratoren - Globale Support-Infrastruktur - Bewährte Enterprise-Beschaffungswege - Sekundärmarkt für gebrauchte Geräte
Fine-Tuning und Anpassung: - LoRA, QLoRA, vollständiges Fine-Tuning gut unterstützt - Umfangreiches Tooling-Ökosystem - Enterprise-Fine-Tuning-Workflows etabliert
Entscheidungsmatrix
| Faktor | Wähle Cerebras | Wähle NVIDIA |
|---|---|---|
| Primärer Workload | Inference-lastig | Training-lastig |
| Modellgröße | Groß (70B+) | Jede Größe |
| Latenzanforderung | Ultra-niedrig, konsistent | Moderat |
| Team-Expertise | Begrenzte ML-Infrastruktur | Starke CUDA/Distributed-Kenntnisse |
| Anpassungsbedarf | Standardmodelle | Custom-Architekturen |
| Bestehende Investition | Greenfield | GPU-Infrastruktur existiert |
| Risikotoleranz | Höher (neueres Ökosystem) | Niedriger (bewährt) |
Deployment-Optionen
Cerebras Cloud
Managed Inference Service für sofortigen Zugang:¹³
Preise (Dezember 2025): - Llama 3.1 8B: $0,10/Million Tokens - Llama 3.1 70B: $0,60/Million Tokens - Llama 3.1 405B: Verfügbar - Llama 4 Scout/Maverick: Unterstützt
Features: - OpenAI-kompatible API - Web-Playground zum Testen - Enterprise-Support-Stufen - SOC 2-Compliance
Anwendungsfälle: - Produktions-Inference mit Geschwindigkeitsanforderung - Evaluation vor On-Premises-Investition - Variable Workloads ohne Kapitalbindung
On-Premises-Deployment
CS-3-Systeme für private Infrastruktur:¹⁴
Überlegungen: - Signifikante Kapitalinvestition - Proprietäre Kühlanforderungen - Spezialisierte Installation und Support - Begrenzter Sekundärmarkt (anders als GPUs)
Am besten geeignet für: - Datensouveränitätsanforderungen - Nachhaltig hohe Auslastung - Custom-Integrationsbedarf - Strategische Differenzierung von Cloud
Dedizierte Infrastruktur
Cerebras betreibt dedizierte Rechenzentren:¹⁵
Standorte (2025): - Oklahoma City, USA (300+ CS-3-Systeme) - Montreal, Kanada (operativ ab Juli 2025) - Dallas, USA - Reno, USA - Irland - Gelderland, Niederlande
Kapazität: - 40+ Millionen Tokens pro Sekunde aggregierte Kapazität - 20-fache Kapazitätserweiterung in 2025 - Partnerschaft mit G42 für zusätzliche Einrichtungen
Dedizierte Mandanten-Optionen: - Garantierte Kapazitätszuweisung - Custom-SLA-Vereinbarungen - Enterprise-Integrations-Support
Kundendeployments
Enterprise-Adoption
Große Organisationen, die Cerebras einsetzen:¹⁶
Technologie: - Meta: Partnerschaft für Llama API - Mistral: Le Chat KI-Assistent - Perplexity: KI-Suchmaschine - IBM: Enterprise-KI-Anwendungen
Gesundheitswesen: - Mayo Clinic: Genomic Foundation Model - GlaxoSmithKline: Medikamentenentwicklung - Krebs-Medikamentenansprech-Vorhersagemodelle
Regierung: - US Department of Energy - US Department of Defense - DARPA MAPLE-Programm ($45M-Vertrag für Multi-Domain-Schlachtfeld-Simulation)
Sovereign AI Initiative
Cerebras for Nations-Programm unterstützt staatliche KI-Infrastruktur:¹⁷
Aktuelle Engagements: - Vereinigte Staaten - Vereinigtes Königreich - Vereinigte Arabische Emirate (G42-Partnerschaft)
Expansionsziele: - Indien - Europa (mehrere Nationen) - Naher Osten - Asien-Pazifik - Lateinamerika
Wertversprechen: - KI-Infrastruktur im eigenen Land - Datensouveränitäts-Compliance - Nationale Fähigkeitsentwicklung - Reduzierte Abhängigkeit von ausländischer Cloud
Infrastruktur-Überlegungen
Strom und Kühlung
Cerebras-Systeme erfordern spezialisierte Infrastruktur:¹⁸
Stromanforderungen: - CS-3: ~23 kW pro
[Inhalt für Übersetzung gekürzt]
