芯東西11月11日?qǐng)?bào)道，曾造出世界最大芯片的美國(guó)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(zhǎng)基金（ADG）領(lǐng)投。截至本輪融資，Cerebras的融資總額已達(dá)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）。

▲Cerebras Systems WSE處理器

2019年8月，Cerebras的首顆晶圓級(jí)芯片WSE一問世便轟動(dòng)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(gè)晶體管。其2021年推出的二代WSE-2更進(jìn)一步，采用7nm制程，創(chuàng)下集成2.6萬億個(gè)晶體管的新紀(jì)錄。

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

接下來，Cerebras計(jì)劃將此次融資用于擴(kuò)大其全球業(yè)務(wù)和工程師團(tuán)隊(duì)，以及設(shè)計(jì)下一代基于臺(tái)積電5nm節(jié)點(diǎn)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(guó)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(shù)官，兩人的合作時(shí)間已經(jīng)超過12年。

Andrew Feldman有著斯坦福大學(xué)的MBA學(xué)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(jì)算機(jī)架構(gòu)師，曾擔(dān)任SPARC Ⅲ和UltraSPARC Ⅳ微處理器的首席架構(gòu)師。

2007年，Andrew Feldman和Gary Lauterbach就一起創(chuàng)辦了微型服務(wù)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首席執(zhí)行官Andrew Feldman（左）和首席技術(shù)官Gary Lauterbach（右）

Cerebras Systems創(chuàng)建至今已完成了6輪融資，總金額達(dá)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(gè)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(jià)值2.45億美元的公司成為了新的AI芯片獨(dú)角獸。Twitter、為Snap提供資金的Benchmark，傳奇芯片設(shè)計(jì)師、AMD前CTOFred Weber、著名非營(yíng)利實(shí)驗(yàn)室OpenAI的AI科學(xué)家、AlexNet的聯(lián)合創(chuàng)建者Ilya Sutskever等業(yè)界知名機(jī)構(gòu)或大牛都對(duì)其進(jìn)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(dāng)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(bào)道，這2.5億美元的融資將會(huì)支撐Cerebras未來2-3年的布局，包括在5nm節(jié)點(diǎn)上設(shè)計(jì)芯片和新的內(nèi)存擴(kuò)展方案等。目前Cerebras Systems在美國(guó)桑尼維爾、美國(guó)圣地亞哥、加拿大多倫多、日本東京等地?fù)碛屑s400名員工，并希望到2022年底擴(kuò)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(zhǎng)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(xué)等幾個(gè)領(lǐng)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(tuán)隊(duì)合作，支持他們將高性能AI計(jì)算引入全球新市場(chǎng)和地區(qū)。”

02二代處理器具有2.6萬億個(gè)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(gè)內(nèi)核和1.2萬億個(gè)晶體管，使用臺(tái)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(jì)錄的2.6萬億個(gè)晶體管（市場(chǎng)上最大的GPU只有540億個(gè)晶體管）和85萬顆AI優(yōu)化內(nèi)核，大小類似餐盤，采用臺(tái)積電的7nm工藝。相比于第一代WSE處理器，WSE-2在AI內(nèi)核數(shù)量、晶體管數(shù)量、密度、內(nèi)存帶寬等參數(shù)上都有著一倍以上的提升。

▲Cerebras兩代處理器參數(shù)對(duì)比（來源：AnandTech）

和當(dāng)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(gè)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(nèi)核的數(shù)量、互連優(yōu)勢(shì)，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(dá)到同等算力，需要數(shù)十個(gè)幾架承載數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)GPU芯片。而CS-2只有26英寸高，是標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)中心機(jī)架的1/3。

Cerebras Systems的技術(shù)也在醫(yī)藥、天文、科研等多個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮出了作用。

無論是美國(guó)阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室、勞倫斯利弗莫爾國(guó)家實(shí)驗(yàn)室、匹茲堡超算中心、愛丁堡大學(xué)超算中心等科研機(jī)構(gòu)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(shí)客戶。

03參數(shù)規(guī)模提升100倍，還在云端提供深度學(xué)習(xí)服務(wù)

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

人腦包含約100萬億個(gè)突觸結(jié)構(gòu)，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(dá)到了人腦水平，推動(dòng)了AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展。

阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)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?！?/p>

該解決方案包括四項(xiàng)核心技術(shù)，代號(hào)分別為Weight Streaming、MemoryX、SwarmX和Sparsity。

Weight Streaming可以讓AI模型參數(shù)存儲(chǔ)在芯片外，同時(shí)提供與芯片相同的訓(xùn)練和推理性能的能力，簡(jiǎn)化了工作負(fù)載分配模型。

MemoryX是一種新的內(nèi)存擴(kuò)展技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)2.4 PTAB的高性能內(nèi)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(jié)構(gòu)，可以互連多達(dá)1.63億個(gè)AI內(nèi)核，跨越192個(gè)CS-2系統(tǒng)協(xié)同工作，訓(xùn)練單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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(shí)間。

9月16日，美國(guó)深度學(xué)習(xí)云服務(wù)商Cirrascale Cloud Services宣布采用CS-2系統(tǒng)和WSE-2處理器。

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

▲Cerebras Systems系統(tǒng)在機(jī)房中

04結(jié)語：Cerebras Systems，開拓巨型芯片路線獲認(rèn)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(dú)特的技術(shù)和解決方案，這些技術(shù)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(dòng)設(shè)備等領(lǐng)域，但Cerebras Systems也向我們展示了巨型芯片的廣闊應(yīng)用前景，其產(chǎn)品可以在超算、云端等機(jī)構(gòu)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(duì)這一技術(shù)路線的認(rèn)可。

來源：Cerebras Systems、AnandTech

本文來自微信公眾號(hào) “芯東西”（ID：aichip001），編譯：高歌，編輯：Panken，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

關(guān)鍵詞： 芯片 獨(dú)角獸 融資