Cerebras CS-4: Neue KI-Hardware mit 30-fach schnellerer Inferenz
Veröffentlicht am: 20.08.2026 um 12:42 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Cerebras Systems hat sein neues System CS-4 vorgestellt, das erste Multi-Wafer-Rechnersystem des Unternehmens mit drei WSE-3-Turbo-Chips pro Rack. Die Auslieferung soll ab dem dritten Quartal 2026 beginnen. Nach Angaben des Unternehmens soll das System die Inferenz von KI-Modellen deutlich beschleunigen und damit einen zentralen Engpass beim Einsatz großer Sprachmodelle adressieren.
Technische Kennzahlen
Laut Cerebras erreicht das CS-4 eine bis zu 30-fach schnellere Inferenz im Vergleich zu klassischen GPU-Systemen sowie einen zehnfach höheren Durchsatz pro Watt gegenüber dem Vorgängersystem CS-3. Diese Angaben stammen vom Hersteller selbst und wurden nicht unabhängig verifiziert.
Als technische Eckdaten nennt Cerebras 750 PFLOPS bei sparsamer FP16-Berechnung, 132 Gigabyte SRAM, eine Speicherbandbreite von 129,6 Petabyte pro Sekunde sowie eine Wafer-zu-Wafer-Latenz von 2 Mikrosekunden.
Kern des Systems ist der übertaktete WSE-3-Turbo-Chip, dessen Takt laut dem Fachmedium The Next Platform von 1,4 auf 2,8 Gigahertz verdoppelt wurde – bei gleichbleibend 900.000 Kernen, 44 Gigabyte SRAM und Fertigung im 5-Nanometer-Verfahren von TSMC.
Pro einzelnem Wafer gibt das Fachmedium The Register 250 PFLOPS sparsame FP16-Leistung, 43,2 Petabyte pro Sekunde Speicherbandbreite und 2,4 Terabit pro Sekunde I/O-Durchsatz an.
Rack-Architektur und Netzwerktechnik
Das sogenannte Nexus-Rack vereint drei "Backpacks" und kommt laut The Next Platform mit 50 Prozent weniger Komponenten aus als frühere Konfigurationen, was eine dreifach schnellere Bereitstellung ermöglichen soll. Die Leistungsaufnahme liegt bei 120 bis 140 Kilowatt.
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Wie Network World berichtet, setzt Cerebras auf eine sogenannte Switchless-Architektur mit direkten Wafer-Verbindungen, einer Latenz von 2 Mikrosekunden, 7,2 Terabit pro Sekunde I/O-Durchsatz und Unterstützung für RoCE v2.
Ein zentrales Merkmal des CS-4 ist die Unterstützung disaggregierter Inferenz: Die sogenannte Prefill-Phase läuft dabei über AMD-Helios- und AWS-Trainium-Systeme, während die eigentliche Decode-Phase auf Cerebras-Hardware stattfindet. Diese Aufteilung soll die jeweiligen Stärken unterschiedlicher Beschleuniger-Architekturen kombinieren.
Leistungswerte in der Praxis
Beim Benchmark-Anbieter Artificial Analysis erzielte das System laut The Register 4.400 Tokens pro Sekunde bei dem Modell GPT-OSS-120B. Für Modelle mit mehr als zehn Billionen Parametern rechnet Cerebras mit über 1.000 Tokens pro Sekunde, wobei es sich um extrapolierte Werte handelt.
Geschäftliche Einordnung
OpenAI setzt laut einem Bericht von aiinsiders.net bereits Cerebras-Technik für sein Modell GPT-5.6 Sol ein und erreicht dabei 750 Tokens pro Sekunde; OpenAI hält demnach einen Aktienanteil von rund 2,3 Milliarden US-Dollar an Cerebras. Nach Angaben von temperaturezero.com hat OpenAI zudem 750 Megawatt Rechenzentrumskapazität bei Cerebras gebucht.
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Geschäftlich meldete Cerebras für das zweite Quartal 2026 einen Umsatz von 180,1 Millionen US-Dollar, ein Plus von 74 Prozent gegenüber dem Vorjahr. Der Cloud-Umsatz stieg um 281 Prozent auf 126,0 Millionen US-Dollar, während der Hardware-Umsatz um 23 Prozent auf 54,1 Millionen US-Dollar zurückging.
Unter dem Strich verzeichnete das Unternehmen einen Nettoverlust von 450,5 Millionen US-Dollar. Cerebras plant laut transcriptdaily.com bis Ende 2027 den Ausbau auf 600 Megawatt Rechenzentrumskapazität.
Trotz der ambitionierten Ankündigungen räumt Cerebras laut aiinsiders.net ein, dass klassische GPUs im Markt weiterhin dominieren. Das CS-4 ziele gezielt auf den Inferenz-Engpass ab, nicht auf das Training großer Modelle – ein Bereich, in dem GPU-basierte Systeme weiterhin die vorherrschende Technologie bleiben.
