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曾造出世界最大芯片的美國 AI 芯片明星創(chuàng)企 Cerebras Systems，最新宣布完成 2.5 億美元（約合 16 億人民幣）F 輪融資。此次融資由 Alphawave Ventures 和阿布扎比增長基金（ADG）領投。截至本輪融資，Cerebras 的融資總額已達 7.2 億美元（約合 46 億人民幣），公司估值超過 40 億美元（約合 256 億人民幣）。

2019 年 8 月，Cerebras 的首顆晶圓級芯片 WSE 一問世便轟動全球科技圈，它由一整片晶圓制成，在 46225mm2 面積上集成了 1.2 萬億個晶體管。其 2021 年推出的二代 WSE-2 更進一步，采用 7nm 制程，創(chuàng)下集成 2.6 萬億個晶體管的新紀錄。

相比之下，被業(yè)界視作云端 AI 芯片標桿的英偉達 A100 GPU，同樣采用 7nm 制程，總共有 540 億個晶體管。

接下來，Cerebras 計劃將此次融資用于擴大其全球業(yè)務和工程師團隊，以及設計下一代基于臺積電 5nm 節(jié)點的處理器。

01.創(chuàng)業(yè)伙伴再上路，投資人稱正在重新定義 AI 的可能性

Cerebras Systems 位于美國加利福尼亞州，由 Andrew Feldman、Gary Lauterbach 等人創(chuàng)建于 2015 年。

Andrew Feldman 和 Gary Lauterbach 分別是 Cerebras Systems 的首席執(zhí)行官和首席技術官，兩人的合作時間已經(jīng)超過 12 年。

Andrew Feldman 有著斯坦福大學的 MBA 學位，曾多次作為公司高管完成了收購和上市。Gary Lauterbach 則是行業(yè)中著名的計算機架構師，曾擔任 SPARC Ⅲ 和 UltraSPARC Ⅳ 微處理器的首席架構師。

2007 年，Andrew Feldman 和 Gary Lauterbach 就一起創(chuàng)辦了微型服務器公司 SeaMicro。2012 年，SeaMicro 被?AMD?以 3.34 億美元收購，兩人也一起加入了 AMD。Andrew Feldman 在 AMD 做了兩年半的副總裁

Cerebras Systems 創(chuàng)建至今已完成了 6 輪融資，總金額達 7.2 億美元。早在 2016 年，Cerebras Systems 完成了第一筆 6450 萬美元的融資；次年 1 月，Cerebras Systems 拿下 2500 萬美元的 B 輪融資；6 個月后，再次籌集 6000 萬美元；2018 年 11 月，完成 8800 萬美元的 D 輪融資。

隨著不斷地融資，Cerebras Systems 也從價值 2.45 億美元的公司成為了新的 AI 芯片獨角獸。Twitter、為 Snap 提供資金的 Benchmark，傳奇芯片設計師、AMD 前 CTO Fred Weber、著名非營利實驗室 OpenAI 的 AI 科學家、AlexNet 的聯(lián)合創(chuàng)建者 Ilya Sutskever 等業(yè)界知名機構或大牛都對其進行了投資。

2019 年，Cerebras Systems 完成了 E 輪融資，公司估值約為 24 億美元。如今，新的 F 輪融資為該公司又籌集了 2.5 億美元的資金，而這相當于 Cerebras Systems 大約 6% 的股份，其估值已超過 40 億美元。

據(jù)科技媒體 AnandTech 報道，這 2.5 億美元的融資將會支撐 Cerebras 未來 2-3 年的布局，包括在 5nm 節(jié)點上設計芯片和新的內存擴展方案等。目前 Cerebras Systems 在美國桑尼維爾、美國圣地亞哥、加拿大多倫多、日本東京等地擁有約 400 名員工，并希望到 2022 年底擴大到 600 人，主要增加工程師人數(shù)并專注于產(chǎn)品的全棧開發(fā)。

Alphawave Ventures 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼董事長 Rick Gerson 稱：“Cerebras Systems 正在重新定義人工智能的可能性，并在加快制藥和生命科學等幾個領域的創(chuàng)新方面有著一流的表現(xiàn)。我們很自豪能與 Andrew 和 Cerebras 的團隊合作，支持他們將高性能 AI 計算引入全球新市場和地區(qū)?！?/p>

02.二代處理器具有 2.6 萬億個晶體管，性能提升超 1 倍

2019 年，Cerebras Systems 發(fā)布了其第一代 WSE 芯片，這款芯片具有 40 萬個內核和 1.2 萬億個晶體管，使用臺積電 16nm 工藝制程。

今年 4 月，Cerebras Systems 推出了第二代處理器 WSE-2，具有破紀錄的 2.6 萬億個晶體管（市場上最大的 GPU 只有 540 億個晶體管）和 85 萬顆 AI 優(yōu)化內核，大小類似餐盤，采用臺積電的 7nm 工藝。相比于第一代 WSE 處理器，WSE-2 在 AI 內核數(shù)量、晶體管數(shù)量、密度、內存帶寬等參數(shù)上都有著一倍以上的提升。

和當下的很多芯片不同，Cerebras Systems 的 WSE-1 和 WSE-2 并不是用晶圓上的一小部分制成，而是將整個直徑為 300mm 的晶圓加工成 1 顆芯片。雖然這種芯片體積較大，但是由于晶體管和內核的數(shù)量、互連優(yōu)勢，相比同等算力的 GPU 集群，其功耗和所占空間都更小。

傳統(tǒng)的 GPU 集群如果想要達到同等算力，需要數(shù)十個幾架承載數(shù)百甚至數(shù)千個 GPU 芯片。而 CS-2 只有 26 英寸高，是標準數(shù)據(jù)中心機架的 1/3。

Cerebras Systems 的技術也在醫(yī)藥、天文、科研等多個領域發(fā)揮出了作用。

無論是美國阿貢國家實驗室、勞倫斯利弗莫爾國家實驗室、匹茲堡超算中心、愛丁堡大學超算中心等科研機構還是葛蘭素史克、東京電子器件等廠商都成為了 Cerebras Systems 的忠實客戶。

03.參數(shù)規(guī)模提升 100 倍，還在云端提供深度學習服務

今年 8 月 24 日，Cerebras Systems 還推出了世界上首個具備腦規(guī)模的 AI 解決方案。

人腦包含約 100 萬億個突觸結構，而此前最大的人工智能硬件集群大約只有 1 萬億參數(shù)，類似于同等數(shù)量的突觸，僅有人腦規(guī)模的 1%。而 Cerebras Systems 單一的 CS-2 支持超過 120 萬億參數(shù)，在規(guī)模上達到了人腦水平，推動了 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡技術的發(fā)展。

阿貢國家實驗室副主任 Rick Stevens 談道：“Cerebras 的發(fā)明將提高 100 倍的參數(shù)容量，它有可能改變行業(yè)。我們將首次能夠探索大腦大小的模型，開辟了廣闊的研究和洞察的新途徑。”

該解決方案包括四項核心技術，代號分別為 Weight Streaming、MemoryX、SwarmX 和 Sparsity。

Weight Streaming 可以讓 AI 模型參數(shù)存儲在芯片外，同時提供與芯片相同的訓練和推理性能的能力，簡化了工作負載分配模型。

MemoryX 是一種新的內存擴展技術，可實現(xiàn) 2.4 PTAB 的高性能內存，支持 120 萬億的參數(shù)模型。

SwarmX 是一種高性能、AI 優(yōu)化的通信互連結構，可以互連多達 1.63 億個 AI 內核，跨越 192 個 CS-2 系統(tǒng)協(xié)同工作，訓練單個神經(jīng)網(wǎng)絡。

Sparsity 可以讓用戶選擇模型的重量稀疏程度，減少模型處理所需的 FLOP 算力和時間。

9 月 16 日，美國深度學習云服務商 Cirrascale Cloud Services 宣布采用 CS-2 系統(tǒng)和 WSE-2 處理器。

在其應用中，8GPU 服務器比 CS-2 系統(tǒng)訓練自然語言處理 NLP BERT 模型的時間慢 9.5 倍。而在訓練精度上，用戶需要超過 120 個 GPU 才能匹配單個 CS-2 系統(tǒng)的訓練精度。

04.結語：Cerebras Systems 開拓巨型芯片路線獲認可

需要指出的是，Cerebras Systems 的 WSE 系列芯片并非單純的放大芯片尺寸。大尺寸芯片需要芯片企業(yè)在互連、芯片封裝、散熱等方面都有著獨特的技術和解決方案，這些技術方案也體現(xiàn)在了 Cerebras Systems 腦規(guī)模 AI 解決方案中。

雖然其芯片的尺寸較大，無法用于 PC、移動設備等領域，但 Cerebras Systems 也向我們展示了巨型芯片的廣闊應用前景，其產(chǎn)品可以在超算、云端等機構或企業(yè)的方案占據(jù)一席之地。而新一輪的融資代表了資本對這一技術路線的認可。

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