Cerebras Systems Inc.总部位于加利福尼亚州桑尼维尔，开发半导体、超级计算机及相关软件，为人工智能深度学习应用（如推理引擎）提供支持。其产品包括晶圆级引擎（WSE）-3半导体、CS-3超级计算机，以及“AI推理云”和“AI训练云”API，允许用户无需购买其硬件即可访问公司的计算能力。该公司还使用其处理器和超级计算机建设数据中心，直接向客户提供云计算服务。
该公司的WSE-3半导体尺寸为215毫米（8.5英寸）见方，是目前有史以来最大的AI半导体。它们占据整个硅晶圆，并采用晶圆级集成和交换矩阵技术。与GPU集群相比，这减少了延迟和互连瓶颈。它们使用静态随机存取存储器，而非动态随机存取存储器。Cerebras半导体和计算机系统比竞争对手的产品强大得多；然而，它们也存在缺点，包括体积庞大、功耗达25千瓦，以及每个节点高达300万美元的成本。
创立与早期挑战
Cerebras Systems于2015年由Andrew Feldman、Gary Lauterbach、Michael James、Sean Lie和Jean-Philippe Fricker创立。这五位创始人曾在SeaMicro共事，该公司由Feldman和Lauterbach于2007年创立，并于2012年以3.34亿美元出售给AMD。创始人深知GPU并非高级流程的理想半导体。然而，他们必须设计独特的冷却方法，以防止“巨型”半导体在通电时烧毁；开发独特的软件来绕过常见的微观制造缺陷；并发明一种机器，能够同时将40颗螺丝钻入晶圆而不使其破裂。
该公司在解决集成电路封装问题方面遇到困难：将硅附着到主板上、接收电力、处理加热和冷却以及输送和返回数据的管道。它每月烧掉800万美元，并花费2亿美元试图解决这一问题。2019年7月，经过反复试验，该公司终于生产出可用的产品。
第一代产品
2019年8月，Cerebras发布了WSE-1，即其第一代晶圆级引擎（WSE）半导体，以及CS-1超级计算系统。CS-1是一款19英寸机架式设备，包含一个WSE主处理器，拥有40万个处理核心、1.2万亿个晶体管（十二个100千兆以太网连接）和18千兆字节内存。
该公司的首批客户是教育机构和生命科学公司，它们正在建设超级计算机，用于药物发现、计算流体动力学、遗传和基因组研究、预测药物反应以及COVID-19研究。早期客户包括葛兰素史克、阿斯利康、国家能源技术实验室、劳伦斯利弗莫尔国家实验室、匹兹堡超级计算中心和爱丁堡并行计算中心。
扩展与CS-2
2020年9月，该公司在日本开设办事处，并与东京电子合作。2021年4月，该公司发布了基于其WSE-2的CS-2系统，WSE-2拥有85万个核心。CS-2由台积电采用7纳米工艺制造，高26英寸（660毫米），仅占标准数据中心机架的三分之一。WSE-2拥有85万个核心和2.6万亿个晶体管，使单个系统能够支持超过120万亿参数的AI模型。WSE-2将片上SRAM扩展到40千兆字节，内存带宽扩展到每秒20拍字节，总交换带宽扩展到每秒220拍比特。客户包括道达尔能源、nference、国家超级计算应用中心（NCSA）和莱布尼茨超级计算中心。
2021年8月，Cerebras宣布与Peptilogics合作，开发用于肽治疗的AI。2022年6月，Cerebras创下了单设备训练最大AI模型的纪录，，一个配备单个Cerebras晶圆的CS-2系统训练了多达200亿参数的模型。Cerebras CS-2系统能够训练数十亿参数的自然语言处理（NLP）模型，包括GPT-3XL 13亿参数模型，以及GPT-J 6B、GPT-3 13B和GPT-NeoX 20B，同时降低了软件复杂性和基础设施需求。
认可与集群
2022年8月，位于加利福尼亚州山景城的计算机历史博物馆推出了一个名为“世界上最大的芯片”的新展品，展示WSE-2。同样在2022年8月，Cerebras在印度班加罗尔开设了办事处。2022年9月，Cerebras宣布可以将芯片拼接在一起，打造有史以来最大的AI计算集群。一个晶圆级集群最多可连接192个CS-2 AI系统，而16个CS-2 AI系统的集群可创建一个拥有1360万个核心的计算系统，用于自然语言处理。它使用数据并行性进行训练。
2022年10月，美国国家核安全管理局的桑迪亚国家实验室开始使用CS-2进行核库存管理计算，以确定核武器是否能按预期工作。2022年11月，Cerebras推出了Andromeda超级计算机，它将16个WSE-2芯片组合成一个集群，拥有1350万个AI优化核心，提供高达1艾弗洛普的AI计算能力，即每秒至少10^18次运算。整个系统消耗500千瓦，这远低于大致可比的GPU加速超级计算机的功耗。
合作伙伴关系与近期发展
2022年11月，Cerebras宣布与Cirrascale Cloud Services合作，为其Cerebras AI模型工作室提供固定费率的“按模型付费”计算时间。2022年11月，国家能源技术实验室（NETL）使用Cerebras产品取得了里程碑式进展。2022年11月，阿贡国家实验室通过使用CS-2以及Nvidia和惠普的产品，将大型语言模型用于分析和预测SARS-CoV-2变体，赢得了2022年戈登·贝尔COVID-19研究特别奖。
2023年7月，G42同意支付约1亿美元购买Cerebras的首台超级计算机，并可能最终购买多达九台。首台系统于2024年交付。该公司有四大主要客户：穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（占2025年收入的62%）、G42（占2025年收入的24%）、OpenAI（2026年签约）和亚马逊网络服务（2026年签约）。
制造与市场地位
Cerebras在桑尼维尔、圣地亚哥、多伦多和印度班加罗尔设有办事处。其半导体由台积电制造，目前台积电是唯一有能力制造Cerebras芯片的公司。该公司硬件的主要竞争对手是Nvidia、AMD、Intel和Broadcom，而其云计算服务的主要竞争对手是亚马逊网络服务、Microsoft Azure、Google Cloud Platform、Oracle Corporation和CoreWeave。
Cerebras的人工智能硬件方法偏离了许多竞争对手采用的以GPU为中心的模型。通过使用晶圆级集成，该公司旨在减少困扰多芯片系统的通信开销，这对于训练大型语言模型和其他深度学习工作负载尤为重要。该公司对机器学习基础设施的关注使其在更广泛的生成式AI生态系统中占据利基地位，应用范围从神经网络研究到商业云服务。
尽管具有技术优势，但Cerebras系统的高成本和功耗需求限制了其仅适用于专业用例。该公司对台积电制造的依赖，以及相对于Nvidia和AMD等巨头而言较小的客户群，凸显了在半导体行业竞争的挑战。然而，其与OpenAI和亚马逊网络服务等实体的合作伙伴关系表明，人们对AI计算替代架构的兴趣日益增长。