Cerebras Systems Inc., dont le siège social est situé à Sunnyvale, en Californie, développe des semi-conducteurs, des supercalculateurs,et des logiciels associés pour alimenter des applications d'intelligence artificielle d'apprentissage profond,telles que les moteurs d'inférence. Ses produits comprennent des semi-conducteurs à échelle de plaquette (WSE), des supercalculateurs de série CS,et des API cloud pour l'entraînement et l'inférence en IA, permettant aux utilisateurs d'accéder à sa puissance de calcul à distance. L'entreprise construit également des centres de données utilisant ses processeurs pour fournir des services de cloud computing directs.
Les semi-conducteurs WSE-3 de Cerebras, mesurant 215 mm²(8,5 pouces carrés),, sont actuellement les plus grands semi-conducteurs d'IA jamais construits, occupant des plaquettes de silicium entières. Ils utilisent l'intégration à échelle de plaquette et un réseau commuté pour réduire la latence et les goulots d'étranglement d'interconnexion par rapport aux grappes de GPU,et emploient de la mémoire statique à accès aléatoire(SRAM) au lieu de la mémoire dynamique à accès aléatoire. Bien que considérablement plus puissants que les offres des concurrents, ils présentent des inconvénients, notamment une grande taille, une consommation électrique de 25 kW,et des coûts allant jusqu'à 3 millions de dollars par nœud.
Histoire
Cerebras Systems a été fondée en 2015 par Andrew Feldman, Gary Lauterbach, Michael James, Sean Lie,et Jean-Philippe Fricker, qui avaient auparavant travaillé ensemble chez SeaMicro, une entreprise fondée par Feldman et Lauterbach en 2007 et vendue à AMD en 2012 pour 334 millions de dollars. Les fondateurs ont reconnu que les GPU n'étaient pas optimaux pour les processus d'IA de haut niveau, mais ils ont dû surmonter des défis d'ingénierie significatifs, notamment concevoir des méthodes de refroidissement uniques pour empêcher un semi-conducteur massif de brûler, développer des logiciels pour contourner les défauts de fabrication microscopiques,et inventer une machine pour percer 40 vis dans la plaquette simultanément sans la fissurer.
L'entreprise a lutté avec l'emballage des circuits intégrés - l'adhésion du silicium à une carte mère, la réception de l'alimentation électrique,et la gestion du chauffage, du refroidissement,et de la livraison des données. Brûlant 8 millions de dollars par mois et dépensant 200 millions de dollars sur le problème, Cerebras a finalement produit un produit fonctionnel en juillet 2019 après des essais et erreurs exhaustifs.
En août 2019, Cerebras a annoncé ses semi-conducteurs WSE-1 de première génération et le système de supercalcul CS-1, un appareil monté en rack de 19 pouces avec un processeur principal WSE unique contenant 400 000 cœurs de traitement, 1,2 billion de transistors, douze connexions Ethernet de 100 gigabits,et 18 gigaoctets de mémoire. Les premiers clients comprenaient des institutions éducatives et des entreprises de sciences de la vie construisant des supercalculateurs pour la découverte de médicaments, la dynamique des fluides computationnelle, la recherche génétique, la prédiction de réponse aux médicaments,et la recherche sur la COVID-19, telles que GlaxoSmithKline, AstraZeneca, le Laboratoire national de technologie énergétique, le Laboratoire national de Lawrence Livermore, le Centre de supercalcul de Pittsburgh,et le Centre de calcul parallèle d'Édimbourg.
En septembre 2020, Cerebras a ouvert un bureau au Japon et s'est associé avec Tokyo Electron. En avril 2021, il a publié le système CS-2 basé sur le WSE-2, fabriqué par le processus de 7 nm de TSMC. Le WSE-2 possède 850 000 cœurs, 2,6 billions de transistors, 40 gigaoctets de SRAM sur puce, 20 pétaoctets par seconde de bande passante mémoire,et 220 pétaabits par seconde de bande passante de réseau, permettant le support de modèles d'IA avec plus de 120 billions de paramètres. Les clients comprenaient TotalEnergies, nference, le Centre national pour les applications de supercalcul,et le Centre de supercalcul Leibniz.
En août 2021, Cerebras s'est associé avec Peptilogics sur l'IA pour les thérapeutiques peptidiques. En juin 2022, il a établi un record pour les plus grands modèles d'IA entraînés sur un seul dispositif - un système CS-2 a entraîné des modèles jusqu'à 20 billions de paramètres, y compris GPT-3XL 1,3B, GPT-J 6B, GPT-3 13B,et GPT-NeoX 20B, avec une complexité logicielle réduite. En août 2022, le Musée d'histoire de l'informatique a dévoilé un affichage présentant le WSE-2,et Cerebras a ouvert un bureau à Bangalore, en Inde.
En septembre 2022, Cerebras a annoncé des grappes à échelle de plaquette, connectant jusqu'à 192 systèmes CS-2, avec un cluster de 16 systèmes fournissant 13,6 millions de cœurs pour le traitement du langage naturel utilisant le parallélisme de données. En octobre 2022, les Laboratoires nationaux de Sandia ont commencé à utiliser le CS-2 pour le calcul de gestion du stock nucléaire. En novembre 2022, Cerebras a dévoilé le supercalculateur Andromède, combinant 16 puces WSE-2 dans un cluster avec 13,5 millions de cœurs optimisés pour l'IA, délivrant jusqu'à 1 exaflop de calcul d'IA tout en consommant 500 kW - considérablement moins que les systèmes accélérés par GPU comparables. Ce mois-là a également vu des partenariats avec Cirrascale Cloud Services pour un service de calcul "payer-par-modèle" à tarif forfaitaire,et des jalons au Laboratoire national de technologie énergétique. Le Laboratoire national d'Argonne a remporté le Prix spécial Gordon Bell 2022 pour la recherche sur la COVID-19 utilisant le CS-2 aux côtés de produits Nvidia et Hewlett-Packard.
En juillet 2023, G42 a accepté de payer environ 100 millions de dollars pour le premier de potentiellement neuf supercalculateurs de Cerebras.
Technologie et Produits
La technologie centrale de Cerebras est le moteur à échelle de plaquette, un semi-conducteur unique qui s'étend sur une plaquette de silicium entière, éliminant le besoin de multiples puces et d'interconnexions. Le WSE-3, annoncé en 2024, continue cette approche avec des performances améliorées. Le supercalculateur CS-3, introduit en 2024, abrite le WSE-3 et est conçu pour l'entraînement et l'inférence de grands modèles d'IA. L'entreprise offre également des API cloud pour l'entraînement et l'inférence en IA, permettant aux clients d'accéder à son matériel sans l'acheter.
L'utilisation de SRAM au lieu de DRAM fournit une bande passante mémoire extrêmement élevée et une faible latence, ce qui est critique pour les charges de travail d'apprentissage profond. L'architecture de réseau commuté permet une communication efficace au sein de la puce, réduisant les goulots d'étranglement courants dans les grappes de GPU.
Fabrication et Clients
Les semi-conducteurs de Cerebras sont fabriqués par TSMC, actuellement la seule entreprise capable de produire ses puces. L'entreprise a des bureaux à Sunnyvale, San Diego, Toronto,et Bangalore, en Inde. Ses principaux clients comprennent l'Université Mohamed bin Zayed d'intelligence artificielle(62% des revenus de 2025), G42(24% des revenus de 2025), OpenAI(signé en 2026), et Amazon Web Services(signé en 2026).
Position sur le Marché et Concurrence
Les principaux concurrents matériels de Cerebras sont Nvidia, AMD, Intel,et Broadcom, tandis que ses services de cloud computing concurrencent Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Oracle Corporation,et CoreWeave. L'approche à échelle de plaquette de l'entreprise offre des avantages en performance et en efficacité énergétique pour certaines charges de travail d'IA, mais son coût élevé et ses exigences de puissance limitent son marché à des applications spécialisées.
Applications et Recherche
Les systèmes de Cerebras ont été utilisés dans des domaines divers, y compris la découverte de médicaments, la génomique, la dynamique des fluides computationnelle,et la sécurité nationale. Le partenariat de l'entreprise avec G42 a élargi sa portée au Moyen-Orient,et sa collaboration avec OpenAI et Amazon Web Services signale une adoption croissante dans l'industrie de l'IA. Cerebras a également été impliqué dans la recherche d'IA à grande échelle, telle que l'entraînement de modèles avec des billions de paramètres sur un seul système.
Développements Récents
En 2024, Cerebras a introduit le WSE-3 et le CS-3, repoussant davantage les limites de la taille des puces et des performances. L'entreprise a continué à étendre ses offres cloud, permettant un accès plus large à sa technologie. En date de 2025, Cerebras reste un acteur de niche sur le marché du matériel d'IA, mais son approche unique a attiré une attention et des investissements significatifs.