Cerebras Systems Inc.는 캘리포니아주 서니베일에 본사를 둔 반도체 및 슈퍼컴퓨터 기업이다. 이 회사는 웨이퍼 스케일 엔진(WSE) 시리즈를 포함한 세계에서 가장 큰 AI 프로세서 중 일부를 설계 및 제조하며, 고객이 원격으로 하드웨어에 접근할 수 있도록 하는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공한다. 2024년, 이 회사는 추가 확장을 위한 자본 조달을 위해 기업공개(IPO)를 신청했으며, 이는 성장 궤적에서 중요한 단계를 의미한다.
이 회사의 핵심 제품에는 WSE-3 반도체, CS-3 슈퍼컴퓨터, AI 추론 및 훈련 클라우드용 API가 포함된다. 이러한 시스템은 딥러닝 및 대규모 언어 모델 워크로드를 가속화하도록 설계되었으며, 종종 기존 GPU 기반 클러스터를 초과하는 성능을 제공한다. Cerebras의 기술은 실리콘 웨이퍼 전체를 단일 칩으로 사용하는 웨이퍼 스케일 통합이라는 기법으로 주목할 만하며, 이는 다중 칩 대안에 비해 상호 연결 지연 시간과 전력 소비를 줄인다.
설립 및 초기 개발
Cerebras는 2015년 앤드루 펠드먼, 게리 라우터바흐, 마이클 제임스, 숀 리, 장-필리프 프리커에 의해 설립되었으며, 이들 모두는 2012년 AMD에 인수된 서버 기술 기업 SeaMicro에서 함께 근무한 경험이 있다. 창립자들은 GPU가 모든 AI 작업에 이상적이지 않다는 점을 인식하고, 처음부터 새로운 아키텍처를 설계하기로 결정했다. 초기 과제에는 대형 칩에서 발생하는 열을 관리하기 위한 독특한 냉각 방법 개발, 미세한 제조 결함을 우회하는 소프트웨어 생성, 웨이퍼를 마더보드에 안전하게 설치하는 기계 발명이 포함되었다. 이 회사는 이러한 패키징 문제를 해결하기 위해 수년간 약 2억 달러를 지출했으며, 월 약 800만 달러를 소진한 끝에 2019년 7월 작동 가능한 제품을 달성했다.
제품 진화: WSE-1 및 WSE-2
2019년 8월, Cerebras는 1세대 웨이퍼 스케일 엔진(WSE-1)과 CS-1 슈퍼컴퓨팅 시스템을 발표했다. WSE-1은 40만 개의 처리 코어, 1.2조 개의 트랜지스터, 18기가바이트의 온칩 메모리를 갖추었다. CS-1은 19인치 랙 장착형 기기로, 12개의 100기가비트 이더넷 연결을 제공하며 기존 데이터 센터에 연결되도록 설계되었다. 초기 고객에는 글락소스미스클라인과 아스트라제네카 같은 제약 회사와 로렌스 리버모어 및 피츠버그 슈퍼컴퓨팅 센터 같은 국립 연구소가 포함되었으며, 이들은 약물 발견, 유전체 연구, 시뮬레이션에 시스템을 사용했다.
2021년 4월, Cerebras는 WSE-2 칩을 기반으로 한 CS-2를 출시했으며, 이는 코어 수를 85만 개로 두 배로 늘리고 온칩 SRAM을 40기가바이트로 확장했다. TSMC의 7나노미터 공정으로 제조된 CS-2는 더 작아졌으며(26인치 높이), 120조 개 이상의 매개변수를 가진 AI 모델을 지원할 수 있었다. CS-2의 고객에는 토탈에너지스, 국립 슈퍼컴퓨팅 응용 센터, 라이프니츠 슈퍼컴퓨팅 센터가 포함되었다. 2022년 6월, Cerebras는 단일 CS-2 시스템에서 최대 200억 개의 매개변수를 가진 모델(GPT-3 및 GPT-NeoX 버전 포함)을 훈련시키는 기록을 세웠다.
확장: 안드로메다 및 웨이퍼 스케일 클러스터
2022년 9월, Cerebras는 여러 CS-2 시스템을 단일 컴퓨팅 클러스터로 연결하는 웨이퍼 스케일 클러스터 개념을 도입했다. 16개 시스템 클러스터는 1,360만 개의 코어를 달성할 수 있었고, 최대 192개의 CS-2를 연결하여 대규모 AI 훈련 워크로드를 처리할 수 있었다. 2022년 11월, 이 회사는 16칩 클러스터인 안드로메다를 공개했으며, 이는 500킬로와트만 소비하면서 최대 1엑사플롭의 AI 컴퓨팅 성능을 제공했다. 이는 비교 가능한 GPU 기반 슈퍼컴퓨터보다 훨씬 적은 전력으로, Cerebras의 에너지 및 확장성 측면에서의 효율성 이점을 강조했다.
최근 성과 및 파트너십
2023년, Cerebras는 아랍에미리트에 기반을 둔 AI 기업 G42와 파트너십을 맺었으며, G42는 첫 번째 유닛에 대해 약 1억 달러 규모의 거래로 최대 9대의 슈퍼컴퓨터를 구매하기로 합의했다. 이 회사는 또한 고객 기반을 OpenAI와 아마존 웹 서비스(AWS)로 확장했으며, 이후 발표에 따르면 2026년에 계약이 체결되었다. 2024년 기준, Cerebras에는 4개의 주요 고객이 있었다: 모하메드 빈 자이드 인공지능 대학교(2025년 매출의 62%), G42(24%), OpenAI, AWS. 이 회사는 또한 샌디에이고, 토론토, 인도 방갈로르에 사무소를 운영하며, 웨이퍼 스케일 칩의 특수 요구 사항으로 인해 TSMC를 유일한 반도체 제조업체로 사용한다.
기술 및 경쟁 환경
Cerebras의 칩은 215제곱밀리미터 크기로 전체 실리콘 웨이퍼를 덮는, 지금까지 만들어진 가장 큰 AI 반도체이다. 이들은 많은 GPU에서 발견되는 동적 RAM 대신 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM)를 사용하며, 이는 속도에 기여한다. 하드웨어의 주요 경쟁업체로는 Nvidia, AMD, Intel, Broadcom이 있으며, 클라우드 컴퓨팅 서비스는 아마존 웹 서비스, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드, 오라클 클라우드, CoreWeave와 경쟁한다. 장점에도 불구하고, Cerebras는 25킬로와트의 전력 소모와 노드당 최대 300만 달러의 비용이라는 단점을 안고 있어, 고성능 AI 사용자라는 틈새 시장에 국한된다.
IPO 신청 및 기업 전망
2024년, Cerebras는 상장을 위해 IPO를 신청했으며, 연구 개발, 제조 능력, 글로벌 확장을 위한 자금 조달을 목표로 했다. 이 신청은 대규모 언어 모델과 생성형 AI 애플리케이션의 확산에 따른 AI 인프라 수요 증가 속에서 이루어졌다. 2024년 기준, 이 회사는 아직 IPO를 완료하지 않았으며, 재무 세부 사항은 비공개로 유지되었다. 이 움직임은 AI 하드웨어 분야에서 차별화된 플레이어로서의 입지를 활용하려는 전략적 노력으로 여겨졌지만, 소수의 핵심 고객에 대한 과도한 의존과 기술의 높은 비용에 대한 조사도 받았다.
응용 분야 및 생태계
Cerebras 시스템은 약물 발견, 유전체학, 유체 역학, 핵 비축 관리 등 다양한 과학 및 상업 응용 분야에서 사용된다. 예를 들어, 국립 에너지 기술 연구소와 아르곤 국립 연구소는 딥러닝을 활용한 COVID-19 연구에 Cerebras 하드웨어를 사용했다. 이 회사는 또한 계산 화학 및 기후 모델링 분야의 노력을 지원하지만, 주요 초점은 머신러닝과 AI 훈련 및 추론에 남아 있다. 클라우드 API를 통해 Cerebras는 개발자가 하드웨어를 구매하지 않고도 기술에 접근할 수 있게 하여, 대기업 및 연구 기관을 넘어 영향력을 확장한다.
향후 방향
앞으로 Cerebras는 더 큰 칩과 더 효율적인 냉각 메커니즘 계획과 함께 웨이퍼 스케일 컴퓨팅의 경계를 계속 확장하는 것을 목표로 한다. 이 회사는 또한 엣지 컴퓨팅 및 온디바이스 AI와 같은 새로운 시장을 탐색하고 있지만, 이러한 분야는 아직 초기 단계에 있다. AI 산업이 빠르게 진화함에 따라, Cerebras의 성공은 비용을 관리하고 생산을 확장하면서 기술적 리더십을 유지하는 능력에 달려 있다. IPO가 성공한다면 이러한 목표를 달성하는 데 필요한 재정적 자원을 제공할 수 있지만, AWS Trainium 및 구글 클라우드 TPU와 같은 맞춤형 실리콘에 대규모 투자를 하는 주요 클라우드 제공업체들로 인해 경쟁 환경은 여전히 치열하다.
역사 전반에 걸쳐 Cerebras는 혁신 능력을 입증하며, 전례 없는 엔지니어링 과제를 극복하고 AI 하드웨어에서 가능한 것을 재정의하는 제품을 제공해 왔다. 2024년 기준, 이 회사는 웨이퍼 스케일 기술이 기존 GPU 기반 아키텍처에 대한 뚜렷한 대안을 제공하면서, 더 강력하고 효율적인 AI 시스템을 위한 추진에서 핵심 플레이어로 계속 활동하고 있다.