Cerebras Systems Inc.は、カリフォルニア州サニーベールに本社を置き、人工知能のディープラーニングアプリケーション（推論エンジンなど）を支える半導体、スーパーコンピュータ、および関連ソフトウェアを開発しています。同社の製品には、ウェハースケールエンジン（WSE）半導体、CSシリーズのスーパーコンピュータ、AIトレーニングと推論のためのクラウドAPIが含まれており、ユーザーはリモートでその計算能力にアクセスできます。同社はまた、自社のプロセッサを使用したデータセンターを構築し、直接クラウドコンピューティングサービスを提供しています。
CerebrasのWSE-3半導体は、215mm（8.5インチ）四方で、現在製造されている中で最大のAI半導体であり、シリコンウェハー全体を占有します。これらはウェハースケール集積とスイッチドファブリックを使用して、GPUクラスターと比較してレイテンシと相互接続のボトルネックを低減し、動的ランダムアクセスメモリの代わりに静的ランダムアクセスメモリ（SRAM）を採用しています。競合他社の製品よりも大幅に強力である一方で、サイズが大きい、消費電力が25kW、ノードあたり最大300万ドルのコストといった欠点があります。
歴史
Cerebras Systemsは、2015年にAndrew Feldman、Gary Lauterbach、Michael James、Sean Lie、Jean-Philippe Frickerによって設立されました。彼らは以前、FeldmanとLauterbachが2007年に設立し、2012年にAMDに3億3400万ドルで売却したSeaMicroで一緒に働いていました。創業者たちは、GPUが高度なAIプロセスに最適ではないことを認識していましたが、巨大な半導体が焼けないようにする独自の冷却方法の設計、微細な製造欠陥を回避するソフトウェアの開発、ウェハーを割らずに40本のネジを同時にウェハーにドリルで穴を開ける機械の発明など、重要な工学的課題を克服する必要がありました。
同社は集積回路のパッケージング（シリコンをマザーボードに接着し、電力を受け取り、発熱、冷却、データ配信を管理すること）に苦労しました。毎月800万ドルを費やし、この問題に2億ドルを費やした後、Cerebrasは試行錯誤の末、2019年7月にようやく動作する製品を完成させました。
2019年8月、Cerebrasは第1世代のWSE-1半導体とCS-1スーパーコンピューティングシステムを発表しました。これは19インチラックマウント型のアプライアンスで、40万の処理コア、1.2兆個のトランジスタ、12の100ギガビットイーサネット接続、18ギガバイトのメモリを備えた単一のWSEプライマリプロセッサを搭載しています。初期の顧客には、創薬、計算流体力学、遺伝子研究、薬剤応答予測、COVID-19研究のためのスーパーコンピュータを構築する教育機関やライフサイエンス企業が含まれており、グラクソ・スミスクライン、アストラゼネカ、国立エネルギー技術研究所、ローレンス・リバモア国立研究所、ピッツバーグ・スーパーコンピューティング・センター、エジンバラ並列計算センターなどが挙げられます。
2020年9月、Cerebrasは日本にオフィスを開設し、東京エレクトロンと提携しました。2021年4月には、TSMCの7nmプロセスで製造されたWSE-2をベースにしたCS-2システムをリリースしました。WSE-2は85万コア、2.6兆個のトランジスタ、40ギガバイトのオンチップSRAM、毎秒20ペタバイトのメモリ帯域幅、毎秒220ペタビットのファブリック帯域幅を備え、120兆を超えるパラメータを持つAIモデルをサポートできます。顧客には、トタルエナジーズ、nference、国立スーパーコンピューティング応用センター、ライプニッツ・スーパーコンピューティング・センターが含まれていました。
2021年8月、Cerebrasはペプチド治療薬のAIに関してPeptilogicsと提携しました。2022年6月には、単一デバイスでトレーニングされた最大のAIモデルの記録を樹立しました。CS-2システムは、GPT-3XL 1.3B、GPT-J 6B、GPT-3 13B、GPT-NeoX 20Bを含む最大200億パラメータのモデルを、ソフトウェアの複雑さを低減してトレーニングしました。2022年8月、コンピュータ歴史博物館はWSE-2を展示し、Cerebrasはインドのバンガロールにオフィスを開設しました。
2022年9月、Cerebrasはウェハースケールクラスターを発表し、最大192のCS-2システムを接続しました。16システムのクラスターは、データ並列処理を使用した自然言語処理のために1360万コアを提供します。2022年10月、サンディア国立研究所は核備蓄管理コンピューティングにCS-2の使用を開始しました。2022年11月、Cerebrasはアンドロメダスーパーコンピュータを発表しました。これは16のWSE-2チップをクラスターに組み合わせ、1350万のAI最適化コアを備え、500kWを消費しながら最大1エクサフロップスのAIコンピューティングを提供します。これは、同等のGPUアクセラレーションシステムよりも大幅に少ない消費電力です。同月には、Cirrascale Cloud Servicesとの定額制の「ペイ・パー・モデル」コンピューティングサービスに関する提携や、国立エネルギー技術研究所でのマイルストーンもありました。アルゴンヌ国立研究所は、CS-2をNvidiaおよびHewlett-Packard製品と併用したCOVID-19研究で、2022年のゴードン・ベル特別賞を受賞しました。
2023年7月、G42はCerebrasから最大9台のスーパーコンピュータのうち最初の1台に約1億ドルを支払うことに合意しました。
技術と製品
Cerebrasの中核技術はウェハースケールエンジンであり、シリコンウェハー全体に広がる単一半導体で、複数のチップと相互接続の必要性を排除します。2024年に発表されたWSE-3は、このアプローチを継続し、性能を強化しています。2024年に導入されたCS-3スーパーコンピュータはWSE-3を搭載し、大規模AIモデルのトレーニングと推論の両方に対応するよう設計されています。同社はまた、AIトレーニングと推論のためのクラウドAPIも提供しており、顧客はハードウェアを購入せずにアクセスできます。
DRAMの代わりにSRAMを使用することで、非常に高いメモリ帯域幅と低レイテンシが実現され、これはディープラーニングのワークロードにとって重要です。スイッチドファブリックアーキテクチャにより、チップ内の効率的な通信が可能になり、GPUクラスターで一般的なボトルネックが低減されます。
製造と顧客
Cerebrasの半導体はTSMCによって製造されており、現在同社のチップを生産できる唯一の企業です。同社はサニーベール、サンディエゴ、トロント、インドのバンガロールにオフィスを構えています。主な顧客には、モハメド・ビン・ザイード人工知能大学（2025年の収益の62%）、G42（2025年の収益の24%）、OpenAI（2026年に契約）、Amazon Web Services（2026年に契約）が含まれます。
市場での位置付けと競争
Cerebrasの主なハードウェア競合他社は、Nvidia、AMD、Intel、Broadcomであり、クラウドコンピューティングサービスはAmazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloud Platform、Oracle Corporation、CoreWeaveと競合しています。同社のウェハースケールアプローチは、特定のAIワークロードにおいて性能とエネルギー効率の面で利点を提供しますが、高コストと高い電力要件により、その市場は特殊なアプリケーションに限定されています。
アプリケーションと研究
Cerebrasシステムは、創薬、ゲノミクス、計算流体力学、国家安全保障など、多様な分野で使用されています。同社のG42との提携により中東への展開が拡大し、OpenAIおよびAmazon Web Servicesとの協力はAI業界での採用拡大を示しています。Cerebrasはまた、単一システムで数十億のパラメータを持つモデルのトレーニングなど、大規模なAI研究にも関与しています。
最近の動向
2024年、CerebrasはWSE-3とCS-3を発表し、チップのサイズと性能の限界をさらに押し広げました。同社はクラウドサービスを拡大し続け、その技術へのより広範なアクセスを可能にしています。2025年現在、CerebrasはAIハードウェア市場でニッチなプレーヤーであり続けていますが、その独自のアプローチは大きな注目と投資を集めています。