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文章链接：https://cerebras.ai/blog/llama-405b-inference

讨论总结

这个讨论围绕着Llama 3.1 405B在Cerebras上的运行展开。涉及技术方面如硬件限制、内存带宽等，也有对价格和性价比的探讨，还提到了Cerebras与其他公司的竞争关系、潜在的应用场景、投资情况等，讨论者提出了各自的疑问、观点和推测，整体氛围比较理性。

主要观点

  1. 👍 Cerebras存在软件提升快于硬件的情况
    • 支持理由：Cameron_pfiffer认为Cerebras似乎受软件限制而非计算限制，硬件速度提升跟不上软件速度提升的频率。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Cerebras与Nvidia在计算和内存方面有不同特性
    • 正方观点：Auradragon1认为Nvidia卡可通过串联提供大量计算和内存，Cerebras串联越多可能失去优势。
    • 反方观点：MINIMAN10001反驳Cerebras已能以出色性能运行405b，不需要更多资源。
  3. 💡 Cerebras的定价是高端但合理的
    • 解释：有人认为Cerebras作为创业公司定价虽高，但考虑到其性能和定位，价格是合理的。
  4. 💪 Cerebras在软件工程方面取得成果
    • 解释：评论者肯定Cerebras能让Llama 3.1 405B以969 tokens/s的速度运行这一软件工程成果。
  5. 🤔 Cerebras目前还不能算是Nvidia真正的竞争对手
    • 解释：jd_3d指出Cerebras需要能训练出400B参数的最先进模型才有竞争力，且目前生产能力远小于NVIDIA。

金句与有趣评论

  1. “😂 Cameron_pfiffer：Cerebras seems to be software bound, not compute bound, which is a great problem to have.”
    • 亮点：直接指出Cerebras面临软件提升快于硬件的状况。
  2. “🤔 Auradragon1：There probably is. Nvidia cards are designed to be chained together to offer massive amounts of compute and memory.”
    • 亮点：对比了Nvidia卡和Cerebras在计算和内存方面的不同设计。
  3. “👀 MINIMAN10001：Lol that’s silly. We already know they are chaining together enough water scale chips to run 405b at 969 tokens.”
    • 亮点：反驳了Auradragon1的观点，强调Cerebras现有的能力。
  4. “😎 That’s a nice feat of software engineering they have done, there were people in the industry claiming that they won’t be able to run 405b models with their megachips.”
    • 亮点：肯定Cerebras的软件工程成果，并提及之前业内的质疑。
  5. “🤨 Different_Fix_2217：Lol that asking price. Openrouter offers 405B at 1/10th the price per million.”
    • 亮点：通过对比Openrouter的价格，指出Cerebras价格较高。

情感分析

总体情感倾向较为中性客观。主要分歧点在于Cerebras的性能、竞争力和价格方面。可能的原因是不同评论者从不同的角度出发，如技术角度、商业角度、消费者角度等，所以对Cerebras有不同的评价。

趋势与预测

  • 新兴话题：Cerebras未来是否能成为像英伟达一样的公司、是否会有更多面向消费者的产品。
  • 潜在影响：如果Cerebras在技术和商业上取得更大突破，可能会改变人工智能硬件和软件的市场格局，对相关的人工智能应用开发和企业运营产生影响。

详细内容：

标题：Llama 3.1 405B 在 Cerebras 推理中的表现引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上一则关于“Llama 3.1 405B 现在在 Cerebras 推理上能达到 969 tokens/s”的帖子引发了众多关注。该帖子https://cerebras.ai/blog/llama-405b-inference吸引了大量讨论，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在 Cerebras 推理的性能、应用场景、成本以及与其他竞品的比较等方面。有人认为 Cerebras 似乎是软件受限而非计算受限，每过一两个月其速度就有惊人提升。有人好奇其能推理的模型是否有限，也有人指出 Nvidia 显卡在串联使用时具有优势，而 Cerebras 可能在这方面存在劣势。

有人提出疑问，内存带宽能否扩展，是否有新的 HBM 制造商入场。还有人好奇这种推理速度的具体用例，比如在 Agentic Workflows 和高频交易中。有人觉得 Cerebras 是一家每月亏损数百万的初创公司，要么尽快盈利，要么出售给 OpenAI 等公司。

有人表示，Cerebras 目前的付费层级仅限企业，免费层级模型列表中没有 405B。也有人认为，获取 Cerebras 服务的等待名单并不难。还有人关心其上下文长度是否仍限制在 4K 或 8K，得到的回复是能达到 128K 上下文长度和全 16 位精度。

有人认为 Openrouter 提供的 405B 价格更低，但速度可能也更慢。也有人觉得 Cerebras 这一成果是软件工程的壮举，但在硬件优化跑 LLM 方面似乎还不够，成本效益不如小型 GPU 集群。

总的来说，这次讨论展示了大家对 Cerebras 推理性能的不同看法和期待，也探讨了其在未来市场中的前景和挑战。