3月14日、OpenAIの創業者サム・オルトマン氏が投資したチップベンチャー企業Cerebras Systemsは、最新のWafer Scale Engine 3チップ（WSE-3チップとも呼ばれる）を発売した。このチップの単粒面積は約46225平方ミリに達し、通常のチップ面積の50倍以上で、1冊の本の面積よりも広い。
同社によると、WSE-3チップは業界最大のAIモデルを訓練するために構築されたもので、この新デバイスは、4兆個のトランジスタ、90万個のAIコアを含む5ナノプロセスを用いて構築された。これに対して、インテルのH 100チップに含まれるトランジスタの数は800億個。
特筆すべきは、WSE-3チップの性能パラメータを紹介する際、Cerebras Systemsはこの製品を全面的にH 100に対称し、会社の紹介ページ情報によると、人工知能訓練の加速において、このチップの性能はH 100の8倍である。"Cerebrasは、NVIDIAのプラットフォームよりも使いやすいプラットフォームであることを示していることがわかります。このような状況を引き起こす重要な理由の1つは、Cerebrasストレージの重みとアクティブ化の方法であり、システム内の複数のGPUに拡張する必要がなく、次にクラスタ内の複数のGPUサーバに拡張する必要があることです。"同社はプレスリリースで紹介している。
　　"大&amp ;quot;奇跡を起こす
公開情報によると、Cerebras Systemsは米国のAIチップユニコーン会社で、2016年に設立され、主にチップコンピューティングコアアーキテクチャの変更、チップ集積度の向上、クラスター接続などの関連分野の研究の簡略化、深学習したチップ製品の研究開発に力を入れている。Cerebras Systemsの最新の融資は2021年に発生し、Alphawave Venturesとアブダビ成長基金（ADG）が出資し、融資額は2億5000万ドルだった。Cerebrasの融資総額は7億2000万ドルで、同社の推定値は40億ドルを超えた。
同様に注目すべきは、Cerebras Systemsの投資チームが&amp ;quot;大物&amp ;quot;OpenAIの創始者サム・アルトマン（Sam Altman）、AMDの元CTOフレッド・ウェブ、Benchmark、Coatue Management、Eclipse Venturesなど多くのスター投資機関が集まっている。
Cerebras Systemsの普通の道を歩まないスタイルも産業によく知られている--同社製チップは従来&amp ;quot;巨大&amp ;quot;有名である。2019年8月、Cerebras Systemsは1.2兆個のトランジスタ、40万個のAIコアを集積したWafer Scale Engine（WSE）シリーズの初のチップを発表した。一般的なチップメーカーの製造プロセスでは、やはりシリコンインゴットから1枚のウエハを切り取り、それを数百の独立したチップに分割する場合、WESはウエハ全体を直接1つのチップにすることを選択し、これにより1つのチップの面積は12インチウエハで切り取ることができる矩形の面積と同じ大きさになる。
2021年4月、Cerebras SystemsはWSE-2を発表した。公式データによると、第2世代チップは2兆6000億個のトランジスタと85万個のコアを持ち、第1世代トランジスタ数、コア数、メモリなどに比べて倍以上増加した。そのコア面積はすでに46225平方ミリに達し、当時最大だったGPUコア面積の56倍に達した。2022年、Cerebras Systems製チップはシリコンバレーコンピュータ歴史博物館に所蔵されている。
WSE-3チップの製品紹介で、同社は、現在のクラスタでは、相互接続とネットワークコスト、消費電力を50倍以上削減することができる数万のGPUまたはAIアクセラレータが問題を処理する可能性があると指摘している。Infiniband、Ethernet、PCIe、NVILinkスイッチを備えたNVIDIA GPUクラスタでは、再リンクチップに大量の電力とコストがかかっています。Cerebras Systemsは、チップ全体を1つに保つことでこの問題を解決します。
大型チップもCerebras Systemsが投資を獲得した重要な理由の1つである。産業アナリストは第一財経記者に対し、このようなチップは雄大なシステムの代替案を提供していると指摘した。同時に、大きなチップにはより多くのトランジスタが搭載されており、これはより大きな計算力とメモリの優位性を意味しています。
市場は注文しますか。
Cerebras Systemsは、このチップに対する市場の関心を見ていると述べていますが、企業、政府、国際クラウドを含むさまざまな部門から大量のバックログ注文があったと述べています。しかし、上述の産業関係者は第一財経記者に対して、現在のCerebras Systemsの製品は依然として主流市場の注目点の外にあり、同時に、このような巨大なチップをデータセンターに応用するには、消費電力、ハードウェア関連施設、ソフトウェアアーキテクチャなどの多方面の問題を考慮しなければならず、主流市場の需要にとって、この製品は適切なソリューションではないと分析した。
これまでオルトマン氏は、その神経擬態方法がAI開発コストを大幅に削減し、真の汎用人工知能の実現に役立つと述べてきた。最近、OpenAIが計算力資源不足に直面していることに伴い、OpenAIにCerebras Systemsの買収を提案する声も高まっている。
Tirias Researchのチーフ・アナリストであるJim McGregor氏は、Cerebrasは英偉達に比べて小人数のプラットフォームのようなもので、両者の広さは比較にならないと考えている。OpenAIが実現に向けて取り組んでいるAGI目標から見ると、WSEはウエハ級チップであるにもかかわらず、処理できない場合もあり、百万ドル級AIスーパーコンピュータ、そして英偉達のSuprPodとSeleneはより適切な代替である。