美国AI芯片公司:Cerebras Systems Inc.(CBRS)

Cerebras Systems Inc.(Nasdaq:CBRS)创立于2016年,总部位于美国加州Sunnyvale,全职雇员401人,Cerebras Systems 是一家开发计算芯片的 IT 公司,为复杂的 AI 深度学习应用构建计算机系统,公司是一家由顶级风险投资家和业内最成功的技术专家支持的初创公司。

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Cerebras Systems Inc.(CBRS)美股百科

Cerebras Systems Inc. 是一家美国人工智能 (AI) 公司,在开发先进的人工智能硬件和软件解决方案方面取得了重大进展。Cerebras Systems Inc. 在桑尼维尔和圣地亚哥、多伦多、东京和印度班加罗尔设有办事处。Cerebras 为复杂的 AI 深度学习应用构建计算机系统。文章源自美股之家 | 美股百科 | 港美股开户投资-https://www.mg21.com/cbrs.html

Cerebras Systems 创新的核心是该公司于 2019 年推出的晶圆级引擎 (WSE)。WSE 是世界上最大的计算机芯片,专为复杂的 AI 和深度学习应用而设计。Cerebras 不断迭代这项技术,其最新芯片是 2024 年推出的 WSE-3,它基于 5nm 工艺,拥有令人印象深刻的 4 万亿个晶体管。文章源自美股之家 | 美股百科 | 港美股开户投资-https://www.mg21.com/cbrs.html

Cerebras Systems 构建 AI 系统来为处理器供电、冷却和提供数据。Cerebras Systems 使用熟悉的 ML 框架(如 PyTorch)开发软件,将这些系统连接到行业领先的超级计算机中,这些超级计算机易于使用,即使是最复杂的 AI 工作也是如此。客户使用Cerebras Systems的超级计算机来训练行业领先的模型。Cerebras Systems使用这些超级计算机以其他商业技术无法实现的速度运行推理。文章源自美股之家 | 美股百科 | 港美股开户投资-https://www.mg21.com/cbrs.html

Cerebras Systems在本地和通过云端向客户提供这些 AI 功能。AI 计算包括训练和推理。在训练方面,与同一代领先的 8 路 GPU 系统相比,Cerebras 的许多客户已经实现了 10 倍以上的训练解决方案时间,并制作了他们自己的最先进模型。在推理方面,Cerebras 提供的输出生成速度比顶级 CSP 的基于 GPU 的解决方案快 10 倍以上,这是对领先开源模型的基准测试。这使得 AI 应用程序能够实时交互,并开发出更智能、更强大的 AI 代理。它可加快开发速度,并消除使用数千个 GPU 时所需的复杂分布式计算工作。文章源自美股之家 | 美股百科 | 港美股开户投资-https://www.mg21.com/cbrs.html

Cerebras 使 AI 民主化,使内部 AI 或分布式计算专业知识较少的组织能够充分利用 AI 的全部潜力。文章源自美股之家 | 美股百科 | 港美股开户投资-https://www.mg21.com/cbrs.html

Cerebras Systems Inc.技术百科

Cerebras 晶圆级引擎 (Wafer Scale Engine,WSE) 是一个单一的晶圆级集成处理器,包括计算、内存和互连结构。WSE-1 为 Cerebras CS-1 提供动力,这是 Cerebras 的第一代 AI 计算机。它是一款 19 英寸机架式设备,专为数据中心的 AI 训练和推理工作负载而设计。CS-1 包括一个带有 400,000 个处理核心的 WSE 主处理器,以及 12 个用于传输数据的 100 千兆以太网连接。 WSE-1 拥有 1.2 万亿个晶体管、400,000 个计算核心和 18 GB 内存。文章源自美股之家 | 美股百科 | 港美股开户投资-https://www.mg21.com/cbrs.html

2021 年 4 月,Cerebras 宣布推出基于第二代晶圆级引擎 (WSE-2) 的 CS-2 AI 系统,该系统采用台积电的 7 纳米工艺制造。它高 26 英寸,标准数据中心机架的三分之一空间即可容纳。Cerebras WSE-2 拥有 85 万个内核和 2.6 万亿个晶体管。WSE-2 将片上 SRAM 扩展到 40 GB,内存带宽扩展到每秒 20 PB,总结构带宽扩展到每秒 220 PB。文章源自美股之家 | 美股百科 | 港美股开户投资-https://www.mg21.com/cbrs.html

2021 年 8 月,Cerebras 公司宣布了一种将多个集成电路(通常称为“芯片”)连接到具有许多连接的神经网络的系统。它使单个系统能够支持具有超过 120 万亿个参数的 AI 模型。文章源自美股之家 | 美股百科 | 港美股开户投资-https://www.mg21.com/cbrs.html

2022 年 6 月,Cerebras 创下了有史以来在一台设备上训练的最大 AI 模型的记录。Cerebras 表示,有史以来第一次,一个带有一个 Cerebras 晶圆的 CS-2 系统可以训练多达 200 亿个参数的模型。Cerebras CS-2 系统可以训练数十亿参数的自然语言处理 (NLP) 模型,包括 GPT-3XL 13 亿个模型,以及 GPT-J 6B、GPT-3 13B 和 GPT-NeoX 20B,同时降低软件复杂性和基础设施。文章源自美股之家 | 美股百科 | 港美股开户投资-https://www.mg21.com/cbrs.html

2022 年 8 月,Cerebras 宣布其客户现在可以训练 Transformer 式的自然语言 AI ​​模型,其序列比使用传统计算机硬件可能达到的序列长 20 倍,这有望带来自然语言处理 (NLP) 方面的突破,尤其是在制药和生命科学领域。

2022 年 9 月,Cerebras 宣布可以将其芯片拼凑在一起,创建有史以来最大的 AI 计算集群。晶圆级集群可以将多达 192 个 CS-2 AI 系统连接到一个集群中,而 16 个 CS-2 AI 系统组成的集群可以创建一个拥有 1360 万个核心的计算系统,用于自然语言处理。新的 Cerebras 晶圆级集群的关键在于专门使用数据并行进行训练,这是所有 AI 工作的首选方法。

2022 年 11 月,Cerebras 发布了其最新的超级计算机 Andromeda,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,可提供高达 1 Exaflop 的 AI 计算能力,或每秒至少 1 千万亿次(10 的 18 次方)次运算。整个系统消耗 500 千瓦,这比相当的 GPU 加速超级计算机要低得多。

2022 年 11 月,Cerebras 宣布与 Cirrascale Cloud Services 合作,为其 Cerebras AI Model Studio 提供统一费率的“按模型付费”计算时间。价格范围从“10 小时内训练 13 亿参数的 GPT-3 模型”的 2,500 美元到“85 天内训练 700 亿参数的版本”的 250 万美元不等。据称,与市场上类似的云服务相比,该服务将成本降低了一半,同时将速度提高了八倍。

2024 年 3 月,Cerebras Systems通过推出Wafer Scale Engine 3(WSE-3),基于5nm、拥有4万亿个晶体管的 WSE-3 专为训练业界最大的AI模型而打造,为Cerebras CS-3 AI超级计算机提供动力,通过900,000 个 AI 优化计算核心提供125 petaflops的峰值AI性能。CS-3拥有高达1.2 PB的超大内存系统,旨在训练比 GPT-4 和 Gemini 大10倍的下一代前沿模型。24万亿个参数模型可以存储在单个逻辑内存空间中,无需分区或重构,从而简化了训练工作流程并提高了开发人员的工作效率。与戴尔科技合作推出。

Cerebras Systems Inc.(CBRS)产品部署

1、CS-1

2020 年,葛兰素史克 (GSK) 开始在其伦敦 AI 中心使用 Cerebras CS-1 AI 系统,用于神经网络模型,以加速遗传和基因组研究并减少药物发现所需的时间。GSK 研究团队能够增加他们可以生成的编码器模型的复杂性,同时减少训练时间。其他制药行业客户包括阿斯利康,该公司使用 Cerebras CS-1 系统将 GPU 集群上的训练时间从两周缩短到两天。GSK 和 Cerebras 最近于 2021 年 12 月共同发表了关于表观基因组语言模型的研究。

Argonne National Laboratory 自 2020 年以来一直使用 CS-1 进行 Covid-19 研究和癌症肿瘤研究,该研究基于世界上最大的癌症治疗数据库。在 CS-1 上运行的一系列用于预测癌症药物对肿瘤反应的模型与 GPU 基线相比,在 CS-1 上实现了数百倍的速度提升。

2020 年 11 月,Cerebras 和国家能源技术实验室 (National Energy Technology Laboratory,NETL) 展示了 Cerebras 的 CS-1 系统在科学计算工作负载上的破纪录性能。在计算流体动力学的关键工作负载上,CS-1 比焦耳超级计算机快 200 倍。

劳伦斯利弗莫尔国家实验室(Lawrence Livermore National Lab)的拉森(Lassen)超级计算机在机密和非机密领域都采用了 CS-1,用于物理模拟。匹兹堡超级计算中心 (Pittsburgh Supercomputing Center,PSC) 也将 CS-1 融入其 Neocortex 超级计算机,用于双重 HPC 和 AI 工作负载。爱丁堡大学(University of Edinburgh)的超级计算中心 EPCC 也部署了 CS-1 系统,用于基于 AI 的研究。

2021 年 8 月,Cerebras 宣布与 Peptilogics 合作开发肽疗法的 AI。

2、CS-2

2022 年 3 月,Cerebras 宣布公司在 TotalEnergies 的休斯顿工厂部署了 CS-2 系统,TotalEnergies 是其在能源领域的首家公开披露的客户。Cerebras 还宣布已在 nference 部署了 CS-2 系统,nference 是一家使用自然语言处理来分析大量生物医学数据的初创公司。CS-2 将用于训练 Transformer 模型,该模型旨在处理来自大量非结构化医疗数据的信息,从而为医生提供新的见解并改善患者的康复和治疗。

2022 年 5 月,Cerebras 宣布美国国家超级计算应用中心 (National Center for Supercomputing Applications,NCSA) 已在其 HOLL-I 超级计算机中部署了 Cerebras CS-2 系统。他们还宣布,德国莱布尼茨超级计算中心 (Leibniz Supercomputing Centre,LRZ) 计划部署一台采用 CS-2 系统和 HPE Superdome Flex 服务器的新超级计算机。新的超级计算系统预计将于当年夏天交付给 LRZ。这将是欧洲首次部署 CS-2 系统。

2022 年 10 月,美国国家核安全局(U.S. National Nuclear Security Administration)宣布将赞助一项研究,研究将 Cerebras 的 CS-2 用于核储备管理计算。这份多年期合同将通过桑迪亚国家实验室(Sandia National Laboratories)、劳伦斯利弗莫尔国家实验室(Lawrence Livermore National Lab)和洛斯阿拉莫斯国家实验室(Los Alamos National Laboratory)执行。

2022 年 11 月,Cerebras 和国家能源技术实验室 (NETL) 在形成和求解场方程的科学计算工作量方面取得了破纪录的表现。Cerebras 证明其 CS-2 系统在场方程建模方面比 NETL 的焦耳超级计算机快 470 倍。

Cerebras 与阿联酋科技集团 G42 合作,部署其 AI 超级计算机来创建聊天机器人并分析基因组和预防保健数据。2023 年 7 月,G42 同意支付约 1 亿美元从 Cerebras 购买可能为 9 台超级计算机中的第一台,每台超级计算机的计算能力为 4 百亿亿次浮点运算。2023 年 8 月,Cerebras、穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学(Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence)和 G42 子公司 Inception 推出了大型语言模型 Jais。

梅奥诊所Mayo Clinic)在 2024 年摩根大通医疗保健大会上宣布与 Cerebra 合作,详细介绍了利用 Cerebras 生成式 AI 计算能力开发的第一个基础模型。该解决方案将结合基因组数据与患者记录和医疗证据中的去识别数据,探索预测患者对治疗反应的能力,以控制疾病,并将首先应用于类风湿性关节炎。该模型可以作为类似解决方案的原型,以支持其他疾病的诊断和治疗。

Cerebras Systems Inc.(CBRS)历史百科

Cerebras 成立于 2015 年,创始人包括 Andrew Feldman、Gary Lauterbach、Michael James、Sean Lie 和 Jean-Philippe Fricker。这五位创始人曾共同在 SeaMicro 工作,该公司由 Feldman 和 Lauterbach 于 2007 年创立,后来于 2012 年以 3.34 亿美元的价格卖给了 AMD

2016 年 5 月,Cerebras 在由 Benchmark、Foundation Capital 和 Eclipse Ventures 领投的 A 轮融资中获得了 2700 万美元。

2016 年 12 月,B 轮2500万美元融资由 Benchmark 领投,SV Angel 和 Eclipse Ventures 领投。

2017 年 1 月,Cerebras 完成 6000 万美元 C 轮融资,由 Sequoia Capital、Foundation Capital、Benchmark、Eclipse Ventures、Altimeter Capital等共同投资。

2018 年 11 月,Cerebras 完成 8100 万美元 D 轮融资,成为独角兽。本轮投资者包括 Altimeter、VY Capital、Coatue、Foundation Capital、Benchmark 和 Eclipse。

2019 年 8 月 19 日,Cerebras 宣布其晶圆级引擎 (WSE)。

2019 年 11 月,Cerebras 完成 2.72 亿美元 E 轮融资,估值为 24 亿美元。

2020 年,该公司宣布在日本设立办事处并与东京电子器件公司建立合作伙伴关系。

2021 年 4 月,Cerebras 宣布基于该公司的晶圆级引擎二 (WSE-2) 推出 CS-2,该引擎拥有 850,000 个核心。2021 年 8 月,该公司宣布了其大脑规模技术,可以运行具有超过 120 万亿个连接的神经网络。

2021 年 11 月,Cerebras 宣布已在 F 轮融资中筹集了 2.5 亿美元,公司估值超过 40 亿美元。F 轮融资由 Alpha Wave Ventures 和阿布扎比增长基金 (Abu Dhabi Growth Fund,ADG) 领投,Eclipse Ventures、Empede Capital和Azure Ventures Group跟投。

2022年8月,Cerebras公司在加利福尼亚州山景城的计算机历史博物馆受到了表彰。该博物馆将WSE-2芯片——迄今为止制造的最大计算机芯片——加入其永久收藏,并为其揭幕了一个新的展示。这标志着在将晶体管作为集成部件制造的历史上取得了一个"划时代"的成就。

2022 年 8 月,Cerebras 宣布在印度班加罗尔开设新办事处。

2023年7月,Cerebras 获得来自IPOSharks和Vishal Rao(个人)的二级市场融资。

2024年8月3日,据外媒披露,英伟达的竞争对手、人工智能芯片制造商Cerebras Systems已秘密申请在美国首次公开募股 (IPO),最快2024年10月上市,准备挑战行业巨头英伟达( Nvidia)。

Cerebras Systems Inc.(CBRS)美股投资

2024年9月30日,设计和生产半导体和超级计算机并提供人工智能服务的 Cerebras Systems 公司周一向美国证券交易委员会(SEC)提交了 IPO 申请,希望通过首次公开募股筹集最多 8 亿美元的资金。Cerebras Systems 计划在纳斯达克上市,股票代码为 CBRS。CitiBarclaysUBS Investment BankWells Fargo Securities、Mizuho Securities 和 TD Cowen 是该交易的联席账簿管理人。定价条款尚未披露。

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 最后更新:2024-10-1
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  • 本文由 美股之家原创 发表于 2024年9月24日
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      Cerebras 提供一系列产品和服务: 

      CS-2 AI System:CS-2 于 2021 年 4 月发布,基于第二代 WSE-2 芯片。它具有 850,000 个内核、40 GB 的片上 SRAM 和 2.6 万亿个晶体管。
      CS-3 Computer:Cerebras 系列的最新产品,采用 WSE-3 芯片。它专为 AI 训练和推理任务而设计。
      推理服务(Inference Service):Cerebras 于 2024 年 8 月推出,声称这是世界上最快的推理服务,其性能远远超过基于 GPU 的解决方案。

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