Cerebras Systems Inc., com sede em Sunnyvale, Califórnia, desenvolve semicondutores, supercomputadores e software relacionado para alimentar aplicações de inteligência artificial de deep learning, como motores de inferência. Seus produtos incluem semicondutores de motor em escala de wafer (WSE), supercomputadores da série CS e APIs de nuvem para treinamento e inferência de IA, permitendo aos usuários acessar seu poder de computação remotamente. A empresa também constrói centros de dados usando seus processadores para fornecer serviços diretos de computação em nube.
Os semicondutores WSE-3 da Cerebras, que medem 215 mm (8,5 polegadas) ao quadrado, são atualmente os maiores semicondutores de IA já construidos, ocupando wafers de silício inteiros. Eles usam integração em escala de wafer e fabric comutado para reduzir latência e gargalos de interconexão em comparação com clusters de GPU, e empregam memória estática de acesso aleatório (SRAM) em vez de memória dinámica de acesso aleatório. Embora significativamente mais potentes que as ofertas dos concorrentes, enfrentan desvantagens como tamanho grande, consumo de energia de 25 kW e custos de até 3 milhões de dólares por nó.
História
Cerebras Systems foi fundada em 2015 por Andrew Feldman, Gary Lauterbach, Michael James, Sean Lie e Jean-Philippe Fricker, que haviam trabalhado juntos anteriormente na SeaMicro, uma empresa iniciada por Feldman e Lauterbach em 2007 e vendida à AMD em 2012 por 334 milhões de dólares. Os fundadores reconheceram que as GPUs não eram óptimas para processos de IA de alto nível, mas tiveron que superar desafíos significativos de engeniería, incluindo o diseño de métodos únicos de refrigeração para evitar que um semicondutor massivo se queimasse, o desenvolvimento de software para contornar defeitos microscópicos de fabricação e a invenção de uma máquina para perfurar 40 parafusos no wafer simultáneamente sem racharlo.
A empresa lutó com o empacotamento de circuitos integrados - adherir silício a uma placa-mãe, receber energia e gerenciar calor, refrigeração e entrega de dados. Gastando 8 milhões de dólares por mes e invirtiendo 200 milhões de dólares no problema, Cerebras finalmente produjo um produto funcional em julho de 2019 após exaustiva tentativa e erro.
Em agosto de 2019, Cerebras anunció seus semicondutores de primeira generación WSE-1 e o sistema de supercomputação CS-1, um aparato montado em rack de 19 polegadas com um único processador primário WSE contendo 400.000 núcleos de processamento, 1,2 trilhões de transistores, doce conexões Ethernet de 100 gigabits e 18 gigabytes de memoria. Os primeiros clientes incluían instituciones educativas e empresas de ciencias da vida que construían supercomputadores para descubrimiento de fármacos, dinámica de fluidos computacional, investigación genética, predicción de resposta a fármacos e investigación sobre COVID-19, como GlaxoSmithKline, AstraZeneca, o Laboratório Nacional de Tecnología Energética, o Laboratório Nacional Lawrence Livermore, o Centro de Supercomputación de Pittsburgh e o Centro de Computación Paralela de Edimburgo.
Em setembro de 2020, Cerebras abrió um escritório no Japón e asoció-se com Tokyo Electron. Em abril de 2021, lançó o sistema CS-2 baseado no WSE-2, fabricado pelo processo de 7 nm da TSMC. O WSE-2 tem 850.000 núcleos, 2,6 trilhões de transistores, 40 gigabytes de SRAM on-chip, 20 petabytes por segundo de ancho de banda de memoria e 220 petabits por segundo de ancho de banda de fabric, permitindo suporte para modelos de IA com mais de 120 trilhões de parámetros. Os clientes incluían TotalEnergies, nference, o Centro Nacional de Aplicaciones de Supercomputación e o Centro de Supercomputación Leibniz.
Em agosto de 2021, Cerebras asoció-se com Peptilogics em IA para terapéutica de péptidos. Em junho de 2022, estabeleceu um récord para os maiores modelos de IA treinados em um único dispositivo - um sistema CS-2 treinou modelos de até 20 bilhões de parámetros, incluindo GPT-3XL 1.3B, GPT-J 6B, GPT-3 13B e GPT-NeoX 20B, com complexidade de software reduzida. Em agosto de 2022, o Museo de História da Computación reveló uma exhibición apresentando o WSE-2, e Cerebras abrió um escritório em Bangalore, Índia.
Em setembro de 2022, Cerebras anunció Clusters de Escala de Wafer, conectando até 192 sistemas CS-2, com um cluster de 16 sistemas fornecendo 13,6 milhões de núcleos para processamento de linguagem natural usando paralelismo de datos. Em outubro de 2022, os Laboratórios Nacionais Sandia começaron a usar o CS-2 para computación de custodia de stockpile nuclear. Em novembro de 2022, Cerebras reveló o supercomputador Andromeda, combinando 16 chips WSE-2 em um cluster com 13,5 milhões de núcleos optimizados para IA, entregando até 1 exaflop de computación de IA enquanto consumía 500 kW - drasticamente menos que sistemas comparables acelerados por GPU. Ese mes também viu asociaciones com Cirrascale Cloud Services para um serviço de computación de tarifa plana "pague por modelo", e hitos no Laboratório Nacional de Tecnología Energética. O Laboratório Nacional Argonne ganó o Premio Especial Gordon Bell 2022 por investigación sobre COVID-19 usando o CS-2 junto com produtos de Nvidia e Hewlett-Packard.
Em julho de 2023, G42 acordó pagar alrededor de 100 milhões de dólares pelo primeiro de potencialmente nove supercomputadores da Cerebras.
Tecnología e Produtos
A tecnología central da Cerebras é o motor em escala de wafer, um único semicondutor que abarca um wafer de silício inteiro, eliminando a necessidade de múltiples chips e interconexiones. O WSE-3, anunciado em 2024, continúa esta abordagem com rendimiento mejorado. O supercomputador CS-3, introducido em 2024, alberga o WSE-3 e está diseñado tanto para entrenamiento como para inferencia de grandes modelos de IA. A empresa também oferece APIs de nube para entrenamiento e inferencia de IA, permitindo aos clientes acessar seu hardware sem comprarlo.
O uso de SRAM em vez de DRAM proporciona ancho de banda de memoria extremadamente alto e baixa latencia, o que é crítico para cargas de trabajo de deep learning. A arquitectura de fabric comutado permite comunicación eficiente dentro do chip, reduzindo gargalos comuns em clusters de GPU.
Fabricación e Clientes
Os semicondutores da Cerebras são fabricados por TSMC, actualmente a única empresa capaz de producir seus chips. A empresa tem escritorios em Sunnyvale, San Diego, Toronto e Bangalore, Índia. Seus principais clientes incluem a Universidade de Inteligencia Artificial Mohamed bin Zayed (62% das receitas de 2025), G42 (24% das receitas de 2025), OpenAI (firmado em 2026) e Amazon Web Services (firmado em 2026).
Posición de Mercado e Competencia
Os principais competidores de hardware da Cerebras son Nvidia, AMD, Intel e Broadcom, enquanto seus serviços de computación en nube competen com Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Oracle Corporation e CoreWeave. A abordagem em escala de wafer da empresa oferece vantaxes em rendimiento e eficiencia energética para certas cargas de trabalho de IA, pero seu alto custo e requisitos de energía limitan seu mercado a aplicaciones especializadas.
Aplicaciones e Investigación
Os sistemas da Cerebras têm sido usados em campos diversos, incluindo descubrimiento de fármacos, genómica, dinámica de fluidos computacional e seguridad nacional. A asociación da empresa com G42 expandiu seu alcance no Oriente Medio, e sua colaboración com OpenAI e Amazon Web Services señala uma adopción creciente na industria da IA. Cerebras também tem estado involucrada em investigación de IA a gran escala, como o entrenamiento de modelos com bilhões de parámetros em um único sistema.
Desarrollos Recientes
Em 2024, Cerebras introdujo o WSE-3 e o CS-3, empujando ainda más os límites do tamaño e rendimiento dos chips. A empresa tem continuado expandindo suas ofertas de nube, permitiendo un acesso más amplio a sua tecnología. A partir de 2025, Cerebras permanece como um actor de nicho no mercado de hardware de IA, pero sua abordagem única tem atraído atención e inversión significativas.