de.wedoany.com-Bericht: Das US-amerikanische Unternehmen für intelligente Chips Cerebras plant, seine Rechenzentren und Infrastruktur für künstliche Intelligenz in Europa auszubauen. Die Investitionen sollen mehrere Milliarden US-Dollar betragen und die lokale Rechenleistung bis 2027 auf 200 Megawatt gesteigert werden. Andrew Feldman, CEO von Cerebras, erklärte auf der Raise Summit AI-Konferenz in Paris, dass der Ausbau vor allem der wachsenden Nachfrage nach KI-Inferenz-Rechenleistung in Europa diene und gleichzeitig den Anforderungen europäischer Kunden an Datenkontrolle, lokale Bereitstellung und Verwaltung von Rechenressourcen gerecht werde.
Cerebras betreibt derzeit bereits drei Rechenzentren mit seinen Chips in Frankreich, Finnland und Norwegen. Die nächste Bauphase baut auf den bestehenden Einrichtungen auf und erweitert die Kapazitäten für Server, Wafer-Prozessoren, Stromversorgung und -verteilung, Kühlung sowie Netzwerkanbindung. Ziel ist es, in verschiedenen Regionen Europas größere KI-Rechenknoten zu schaffen. Die 200 Megawatt beziehen sich nicht auf die Leistung eines einzelnen Chips oder Servers, sondern auf die Gesamtkapazität der Rechenausrüstung und der zugehörigen Infrastruktur im Rechenzentrum. Der tatsächliche Bau erfordert eine gleichzeitige Erweiterung von Serverraumfläche, Stromanschluss, Kühlsystemen, Glasfasernetzen und Betriebsmanagementplattformen.
Der Aufbau der KI-Infrastruktur in Europa wird sowohl von der Rechenleistungsnachfrage als auch von Datenverwaltungsanforderungen beeinflusst. Nachdem generative KI-Modelle in Unternehmensanwendungen Einzug gehalten haben, müssen Inferenzaufgaben nach Abschluss des Modelltrainings kontinuierlich Benutzeranfragen verarbeiten, wobei die Betriebsfrequenz in der Regel höher ist als beim zentralisierten Training. Mit der Zunahme von KI-Agenten, die autonom Werkzeuge einsetzen, Informationen abfragen und Aufgaben ausführen können, kann eine einzelne Benutzeranfrage mehrere Runden von Modellberechnungen, Datenabrufen und Systeminteraktionen auslösen. Die Inferenzinfrastruktur muss daher eine höhere Parallelität bewältigen und gleichzeitig niedrige Antwortlatenzen aufrechterhalten.
Feldman erklärte, dass die Nachfrage nach KI-Rechenleistung in Europa schneller wachse als die bestehenden Einrichtungen erweitert werden könnten. Durch die Bereitstellung von Rechenzentren in Frankreich, Finnland, Norwegen und anderen europäischen Regionen könne Cerebras einen Teil der Modell- und Datenverarbeitung innerhalb Europas ermöglichen und so die Abhängigkeit von weit entfernten, grenzüberschreitenden Rechenressourcen verringern. Für Kunden aus der Pharmaindustrie, der Softwareentwicklung und dem Hochleistungsrechnen bieten lokale Rechenknoten zudem kürzere Datenübertragungswege und mehr Spielraum bei der Datenkontrolle und der Wahl der Infrastruktur.
Die Kerntechnologie von Cerebras sind Wafer-Prozessoren. Während herkömmliche Chips in der Regel von einem ganzen Wafer in mehrere kleinere Prozessoren geschnitten werden, die dann über Hochgeschwindigkeitsnetzwerke zu Rechenclustern verbunden werden, nutzt Cerebras einen Prozessor in der Größe eines nahezu vollständigen Wafers als ein einziges Rechensystem. Größere Chips ermöglichen die Unterbringung von mehr Rechenkernen und Speicherressourcen innerhalb desselben Prozessors, wodurch Wartezeiten durch wiederholte Datenübertragungen zwischen mehreren unabhängigen Chips reduziert werden.
Diese Architektur ist hauptsächlich auf das Training großer Modelle und KI-Inferenzszenarien ausgerichtet. Mehrchip-Systeme sind auf die Verbindung innerhalb des Servers und den Datenaustausch über Server hinweg angewiesen. Mit zunehmender Verbindungsgröße können Kommunikationslatenz und Datensynchronisation die Gesamtrecheneffizienz einschränken. Wafer-Systeme versuchen, mehr Berechnungen und Datenaustausch innerhalb eines einzelnen großen Prozessors zu konzentrieren, sodass Modelle Inferenzen schneller durchführen und Ergebnisse zurückgeben können. Allerdings stellen große Prozessoren höhere Anforderungen an Chipfertigung, Stromversorgung, Kühlung, Systemverpackung und Fehlermanagement, und die zugehörigen Rechenzentren müssen ihre Infrastruktur entsprechend den Geräteeigenschaften konfigurieren.
Zu den europäischen Kunden von Cerebras gehören das britische Pharmaunternehmen GlaxoSmithKline sowie Hochleistungsrechenzentren und Softwareentwickler in Schottland und Deutschland. Das Unternehmen hat außerdem einen Vertrag über die Lieferung von Rechenleistung mit OpenAI abgeschlossen, dessen Volumen auf über 20 Milliarden US-Dollar geschätzt wird und der vorsieht, ChatGPT mindestens bis 2028 mit Rechenressourcen zu versorgen. Kürzlich wurde zudem eine Partnerschaft mit Amazon Web Services geschlossen. Diese Kooperationen bedeuten, dass die neue Rechenleistung von Cerebras nicht nur Kunden der eigenen Rechenzentren zur Verfügung steht, sondern auch über KI-Plattformen und Cloud-Service-Kanäle angeboten werden kann.
Was den Bauzeitplan betrifft, muss Cerebras die Rechenleistung in Europa in einem relativ kurzen Zeitraum auf 200 Megawatt steigern. Ob das Projekt termingerecht abgeschlossen werden kann, hängt von der Standortwahl der Rechenzentren, der Stromverfügbarkeit, der Gerätelieferung, der Chip-Produktionskapazität und dem Fortschritt der zugehörigen Bauarbeiten ab. Die bestehenden Knoten in Frankreich, Finnland und Norwegen werden die frühen Erweiterungsaufgaben übernehmen. Ob weitere europäische Länder hinzukommen, hängt von den dortigen Stromverhältnissen, Datenverwaltungsanforderungen und der Kundenverteilung ab.
Diese Erweiterung spiegelt wider, dass sich der Wettbewerb im Bereich der KI-Infrastruktur von der reinen Chipleistung hin zur Bereitstellung von Rechendiensten verlagert. Unternehmen wie Nvidia, AMD und Cerebras müssen nicht nur Prozessoren liefern, sondern auch die Integration der Chips in Rechenzentren, die Netzwerkverbindung, die Energieversorgung und den langfristigen Betrieb sicherstellen. Die von Cerebras geplante 200-Megawatt-KI-Infrastruktur in Europa wird ein wichtiger Prüfstein dafür sein, ob sich sein Wafer-System in groß angelegten kommerziellen Inferenzszenarien durchsetzen kann.
