花旗牽頭，40億美元

　　6月21日消息，據(jù)The Information報道，研發(fā)出世界最大芯片的明星AI芯片獨角獸Cerebras Systems已向證券監(jiān)管機(jī)構(gòu)秘密申請IPO。

　　Cerebras成立于2016年，總部在美國加州，專注于研發(fā)比GPU更適用于訓(xùn)練AI模型的晶圓級芯片，為復(fù)雜的AI應(yīng)用構(gòu)建計算機(jī)系統(tǒng)，并與阿布扎比科技集團(tuán)G42等機(jī)構(gòu)合作構(gòu)建超級計算機(jī)。基于其最新旗艦芯片構(gòu)建的服務(wù)器可輕松高效地訓(xùn)練萬億參數(shù)模型。

　　這家創(chuàng)企正在創(chuàng)建優(yōu)先股，價格比上一輪私人融資大幅折扣。此舉可能會使其股票在首次公開募股前對私人投資者和參與公開上市的人更具吸引力。據(jù)此前報道，Cerebras已聘請花旗集團(tuán)擔(dān)任其IPO的牽頭銀行。

　　根據(jù)Prime Unicorn Index共享的文件，6月初，Cerebras批準(zhǔn)以14.66美元發(fā)行約2700萬股新股。這遠(yuǎn)低于其2021年F輪融資時的27.74美元股價，該輪估值超過40億美元。新的股票授權(quán)表明，Cerebras對自己的估值約為25億美元。

　　尚不清楚Cerebras是否已正式出售這些股票，或者誰將持有這些股票。

　　該公司已累計融資7.2億美元，估值約為42億到50億美元。在AI領(lǐng)域聲名赫赫的OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Sam Altman曾參與Cerebras的8000萬美元D輪融資。Cerebras在官網(wǎng)將Altman列在其投資人列表的第一位。

　　GPU競不是最佳引擎？

　　當(dāng)芯片設(shè)計企業(yè)都在將晶圓分割成數(shù)百顆獨立芯片時，Cerebras另辟蹊徑，選擇將整塊晶圓做成一顆芯片。

　　2019年8月，其首顆晶圓級芯片WSE以“世界最大芯片”的名號引爆全球科技圈，它由一整片晶圓制成，采用臺積電16nm制程，在46225mm2面積上集成了40萬個AI核心和1.2萬億顆晶體管。其2021年推出的二代WSE-2更進(jìn)一步，采用臺積電7nm制程，創(chuàng)下集成85萬個AI核心和2.6萬億顆晶體管的新紀(jì)錄，搭載WSE-2芯片的AI超算系統(tǒng)CS-2也同期發(fā)布。

　　今年3月，Cerebras推出了第三代晶圓級芯片WSE-3和AI超級計算機(jī)CS-3。WSE-3采用臺積電5nm制程，有90萬個AI核心和4萬億顆晶體管，AI峰值算力高達(dá)每秒125千萬億次。

　　CS-3是15U的服務(wù)器，最高功耗為23kW，可在本地或云端使用。CS-3擁有高達(dá)1.2PB的巨大存儲系統(tǒng)，旨在訓(xùn)練比OpenAI GPT-4和谷歌Gemini大10倍的下一代前沿模型。在CS-3上訓(xùn)練1萬億參數(shù)模型就像在GPU上訓(xùn)練10億參數(shù)模型一樣簡單。

　　Cerebras團(tuán)隊認(rèn)為，GPU不是訓(xùn)練大模型的最佳引擎，因為開發(fā)者必須將模型分割成許多部分，將它們分布在數(shù)百和數(shù)千個GPU上，這意味著他們必須重寫模型以跨集群工作，他們的代碼將從大約600行增加到20000行。而Cerebras想解決的就是這個問題。

　　其首席執(zhí)行官Andrew Feldman曾用做西裝打比方，有一位裁縫可以在一周內(nèi)作出一套西裝，他雇傭了隔壁也能一周做一套西裝的裁縫，現(xiàn)在他們一周可以做出兩套西裝，但他們無法在三天半內(nèi)做出一套西裝。

　　GPU就像無法協(xié)同工作的裁縫，至少在分子動力學(xué)的一些問題上是這樣，隨著連接的GPU越來越多，它們可以同時模擬更多的原子，但卻無法更快地模擬相同數(shù)量的原子。而WSE以完全不同的方式擴(kuò)展，芯片不受互連帶寬的限，可以快速通信，就像兩個裁縫完美協(xié)作、在三天半內(nèi)制作出一套西裝一樣。

　　與GPU不同，Cerebras晶圓級集群將計算和內(nèi)存組件分離，支持輕松擴(kuò)展MemoryX單元的內(nèi)存容量。Cerebras為超大規(guī)模客戶提供120TB和1200TB選項，而1200TB的配置能夠存儲有24萬億個參數(shù)的模型。單個CS-3機(jī)架可存儲比10000節(jié)點GPU集群更多的模型參數(shù)，使得一臺機(jī)器上可以開發(fā)和調(diào)試萬億參數(shù)模型。

　　同樣訓(xùn)練700億參數(shù)大語言模型Llama 2，GPU集群需要大約1個月，而CS-3集群只用1天。

　　產(chǎn)品側(cè)，CS-3可與英偉達(dá)同臺競技

　　今年4月，Cerebras發(fā)文比較Cerebras CS-3與英偉達(dá)B200，稱CS-3和英偉達(dá)DGX B200是2024年上市的兩款最令人興奮的AI硬件新品。

　　無論AI訓(xùn)練性能還是能效，CS-3都做到倍殺DGX B200。

　　Cerebras還提供AI模型服務(wù)。其平臺已經(jīng)訓(xùn)練了各種各樣的模型，從多語言大模型到醫(yī)療健康聊天機(jī)器人，幫助客戶訓(xùn)練基礎(chǔ)模型或者微調(diào)開源模型，而且大部分工作都是開源的。

　　Andrew Feldman和Gary Lauterbach分別是Cerebras Systems的首席執(zhí)行官和首席技術(shù)官。兩人已合作超過12年，曾在2007年聯(lián)合創(chuàng)辦高帶寬微服務(wù)器先驅(qū)SeaMicro，這家公司在2012年被AMD以超過3億美元的價格收購，兩人也一起加入了AMD。Andrew Feldman在AMD做了兩年半的副總裁。

　　Andrew Feldman有斯坦福大學(xué)MBA學(xué)位，多次作為公司高管完成了收購和上市。Gary Lauterbach是計算機(jī)架構(gòu)大牛，曾擔(dān)任SPARC Ⅲ和UltraSPARC Ⅳ微處理器的首席架構(gòu)師。

　　最后：AI競賽升溫，算力股正躺贏？

　　AI算力繁榮正帶動相關(guān)股票的飆漲。本周英偉達(dá)以超過3.3萬億美元的市值登頂“全球股王”。此前向云計算公司出售數(shù)據(jù)中心組件的Astera Labs在今年3月上市時，首日股價暴漲76%。

　　IPO計劃顯示，Cerebras希望駕馭投資者對AI硬件銷售的熱情浪潮。這家AI芯片公司需展示它計劃如何獲得AI計算市場。其財務(wù)業(yè)績暫時無法得知，該公司在12月的一篇博客文章中表示，它最近達(dá)到了“現(xiàn)金流收支平衡”，但未詳細(xì)說明。

　　本文轉(zhuǎn)載于“美股研究社”，智通財經(jīng)編輯：劉家殷

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責(zé)任編輯：歐陽名軍