DeepSeek服务引领AI芯片市场新潮流 降低成本却迎来爆单
在IT之家报道的最新消息中，ZDNET于2月10日透露了一个引人注目的消息：AI芯片厂商Cerebras的CEO AndrewFeldman在接受采访时透露，该公司已被运行DeepSeek-R1大语言模型的订单压垮。
这一消息引起了业界的广泛关注，尤其在AI技术不断进步的今天，先进芯片对于加速人工智能发展的重要性愈发凸显。
关于Cerebras的先进技术背景
此前，Cerebras已经推出用于AI的晶圆级芯片，一块芯片就提供高达125PFLOPS的峰值算力。
结合片外内存，可以实现至高1.2PB的内存容量。
这一技术突破对于人工智能领域而言具有重大意义，因为它为处理庞大的数据集和进行复杂的计算提供了强大的硬件支持。
DeepSeek-R1模型的经济性与影响力
DeepSeek-R1的预训练成本相比gpto1等主流模型可以降低到十分之一，效果却相近甚至更好。
这种经济性引发了业界的热议，很多人认为这是AI发展的一个重要分水岭。
DeepSeek对人工智能的影响不仅在当下，更在于它将刺激出更大的AI系统的发展。
随着成本的降低，市场正在变得越来越大。
对此，Feldman充满信心地表示，降低成本反而将扩大市场容量，正如过去五十年中电脑和智能手机的成功故事所证明的那样。
Cerebras的创新解决方案
在使用DeepSeek等推理模型时，用户经常需要等待输入提示词后的响应，这是一个亟待解决的痛点。
为了改善这一体验，Cerebras采用了一种名为Chain-of-thought（CoT）的方法。
这种方法能够增强模型的推理能力，通过将多步问题分解为中间步骤，允许模型在需要时执行额外的计算。
推理过程中逐字进行推理，确保了更高的准确性。
这种技术的实施需要强大的算力支持，这正是Cerebras晶圆级AI芯片的用武之地。
模型的蒸馏技术与经济性优化
为了缓解用户在使用DeepSeek模型时的等待痛点，Cerebras提供了一种称为蒸馏的技术。
通过蒸馏，大模型的知识可以被转移到较小的模型上。
大模型通常被称为教师模型，较小的模型则被称为学生模型。
对于DeepSeek而言，客户可以利用在HuggingFace开源的模型参数（权重）作为教师模型，蒸馏出一个较小的学生模型用于实际部署。
Cerebras在官网展示的数据显示，DeepSeek R1蒸馏到Llama70B后精度几乎没有下降。
这种技术不仅提高了模型的响应速度，还降低了部署成本，为客户提供了更加经济的解决方案。
Feldman的观点与期待
Andrew Feldman对DeepSeek的未来充满信心。
他认为DeepSeek是第一个顶级的开源推理模型，是开源AI的重大胜利。
通过蒸馏技术，即使研究人员不访问源码，也可以复制新AI模型的进步。
DeepSeek的经济性不仅震惊了整个人工智能行业，更使得尖端AI芯片和网络技术获得了更多的投资。
Cerebras目前只提供蒸馏后的70B模型，因为客户更倾向于选择价格实惠的模型。
对于追求更高准确性的客户，他们也会选择更大的模型。
这种灵活性为客户提供了多种选择，满足了不同的需求。
随着人工智能技术的不断进步和成本的降低，人们期待着更美好的未来。
这不仅将激发更多的创新投资和技术进步，还将推动人工智能市场的进一步扩张。
随着更多的公司和研究者加入到这一领域中来，我们有理由相信人工智能将在未来发挥更大的作用并带来更大的价值。
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