A Cerebras Systems egy amerikai mesterséges intelligencia vállalat, amelynek irodái vannak a Szilícium-völgyben, San Diegóban, Torontóban és Tokióban [1] . A Cerebras olyan komplex mesterséges intelligencia-alkalmazásokhoz épít számítógépes rendszereket, amelyek mély tanulást igényelnek [2] .
A Cerebrast 2015-ben alapította Andrew Feldman, Gary Lauterbach, Michael James, Sean Lee és Jean-Philippe Fricker [3] . Ez az öt alapító együtt dolgozott a SeaMicronál, amelyet 2007-ben Feldman és Lauterbach alapított, majd 2012-ben 334 millió dollárért eladták az AMD -nek [4] [5] .
2016 májusában a Cerebras 27 millió dollárt kapott az A sorozatból, amelyet a Benchmark Foundation Capital és az Eclipse Ventures vezetett [6] [3] . 2016 decemberében a B sorozatú finanszírozást a Coatu Management Llc, 2017 januárjában pedig a C sorozatú finanszírozást a VY Capital [3] . 2018 novemberében a Cerebras 88 millió dollárral zárta a Series D fordulóját, amivel a cég egyszarvúvá változott Ebben a körben a befektetők között szerepelt az Altimeter, a VY Capital, a Coatu, a Foundation Capital, a Benchmark és az Eclipse [7] [8] .
2019. augusztus 19-én a Cerebras bejelentette Wafer-Scale Engine-jét (WSE) [9] [10] [11] . 2019 novemberében a Cerebras több mint 270 millió dollárral zárta az E sorozatot, 2,4 milliárd dolláros értékelés mellett [12] .
2020-ban a vállalat bejelentette, hogy irodát nyit Japánban, és partnerséget köt a Tokyo Electron Devices-szel.
2021 áprilisában a Cerebras bejelentette a 850 000 magból álló Wafer Scale Engine Two (WSE-2) CS-2-t [1] . 2021 augusztusában a vállalat bejelentette neurális számítástechnikai skálázási technológiáját, amely több mint 120 billió kapcsolattal rendelkező neurális hálózatot képes kezelni [13] .
A Cerebras Wafer Scale Engine (WSE) egyetlen, integrált szilícium lapka léptékű processzor, amely számítási erőforrásokat, memóriát és összekötő szövetet tartalmaz [14] . A WSE-1 a Cerebras CS-1, a Cerebras első generációs mesterséges intelligencia számítógépének alapja. Ezt a 19 hüvelykes, rackbe szerelt eszközt az AI betanítására és a neurális hálózat alapú operatív számítástechnika támogatására tervezték az adatközpontokban [10] . A CS-1 egy WSE CPU-t tartalmaz 400 000 processzormaggal, valamint tizenkét 100 Gigabites Ethernet csatlakozást az átvitelhez és az adatátvitelhez [10] [15] . A WSE-1 1,2 billió tranzisztort, 400 000 processzormagot és 18 gigabájt RAM-ot tartalmaz [9] [10] [11] .
2021 áprilisában a Cerebras bejelentette a TSMC 7 nm-es eljárásával előállított 2. generációs Wafer Scale Engine-en (WSE-2) alapuló CS-2 mesterséges intelligencia rendszert [1] . A számítástechnikai komplexum 26 hüvelyk magas, és a szabványos adatközponti rack egyharmadában elfér [16] . A Cerebras WSE-2 processzor 850 000 magos, 2600 milliárd tranzisztor került a processzorlapra. A WSE-2 az előző verzióhoz képest 40 gigabájtra, a memória sávszélességét 20 petabájtra , a teljes kapcsolatgyári sávszélességet pedig 220 petabájtra bővítette másodpercenként.
2021 augusztusában a vállalat bejelentette neurocomputing skálázási megoldását, amely több integrált áramkört (közönségesen "chip"-ként) egyesít egy több kapcsolattal rendelkező neurális hálózatba. Ez lehetővé teszi, hogy egyetlen rendszer támogassa a több mint 120 billió paraméterrel rendelkező AI modelleket. Ez a megoldás négy újítást tartalmaz: Cerebras Weight Streaming, egy új szoftver-végrehajtási architektúra; Cerebras MemoryX, memóriabővítési technológia; Cerebras SwarmX, mesterséges intelligenciára optimalizált kommunikációs szövet; és a Selectable Sparity, a ritka részecskék dinamikus összegyűjtésére szolgáló technológia.
A cerebras technológiákat a hírek szerint a gyógyszerészeti és élettudományi szektorban dolgozó ügyfelek használják.
2020-ban a GlaxoSmithKline (GSK) elkezdte használni a Cerebras CS-1 mesterséges intelligencia rendszert a londoni mesterséges intelligencia központjában a neurális hálózatok modellezésére, hogy felgyorsítsa a genetikai és genomikai kutatásokat, és csökkentse a gyógyszerek felfedezéséhez szükséges időt. A GSK kutatócsoportja növelni tudta az általuk generált kódolómodellek összetettségét, miközben csökkentette a képzési időt. További gyógyszeripari ügyfelek közé tartozik az AstraZeneca , amely képes volt a GPU-klaszteren végzett két hétről két napra csökkenteni a képzési időt a Cerebras CS-1 használatával.
Az Argonne National Laboratory 2020 óta használja a CS-1-et a COVID-19-ben és a világ legnagyobb rákkezelési adatbázisán alapuló rákkutatásban. Egy sor modell fut CS-1-en, hogy megjósolja a rákgyógyszerek válaszát az elért daganatokra, ami a CS-1-en a GPU alapteljesítményénél több százszor gyorsabban gyorsul .
A Lawrence Livermore National Laboratory Lassen szuperszámítógépe a CS-1-et használta mind minősített, mind nem osztályozott fizikai modellezési feladatokhoz.
2021 augusztusában a Cerebras partnerséget jelentett be a Peptilogics biotechnológiai platformot gyártó céggel, hogy mesterséges intelligencia-megoldásokat fejlesszen ki a peptidterápiák fejlesztési ciklusának felgyorsítása érdekében.