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 サニーベールの本社 | |
| 会社種別 | プライベート |
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| 業界 | |
| 設立 | 2015年 |
| 創設者 |
|
| 本部 | 、 私たち |
主要人物 | アンドリュー・フェルドマン（CEO） |
| 製品 | ウェーハスケールエンジン |
| 収益 |  7,870万ドル（2023年）[1] |
 1億2,700万ドル（2023年）[1] | |
従業員数 | 401（2024）[2] |
| Webサイト | セレブラス |
セレブラスシステムズ社は、サニーベール、サンディエゴ、トロント、インドのバンガロールにオフィスを構えるアメリカの人工知能（AI）企業です。[3] [4]セレブラスは、複雑なAIディープラーニングアプリケーション用のコンピュータシステムを構築しています。[5]
歴史
セレブラスは、アンドリュー・フェルドマン、ゲイリー・ローターバッハ、マイケル・ジェームズ、ショーン・リー、ジャン＝フィリップ・フリッカーによって2015年に設立されました。[ 6]これら5人の創設者は、フェルドマンとローターバッハによって2007年に設立され、後に2012年に3億3400万ドルでAMDに売却されたSeaMicroで一緒に働いていました。[7] [8]
2016年5月、セレブラスはベンチマーク、ファウンデーション・キャピタル、エクリプス・ベンチャーズが主導するシリーズA資金調達で2,700万ドルを確保した。[9] [6]
2016年12月にはCoatue Managementが主導するシリーズBの資金調達が行われ、続いて2017年1月にはVY Capitalが主導するシリーズCの資金調達が行われた。[6]
2018年11月、セレブラスはシリーズDラウンドを8,800万ドルで完了し、ユニコーン企業となった。このラウンドの投資家には、アルティメーター、VYキャピタル、コーチュ、ファウンデーションキャピタル、ベンチマーク、エクリプスなどが含まれていた。[10] [11]
2019年8月19日、セレブラスは第一世代のウェーハスケールエンジン（WSE）を発表しました。[12] [13] [14] '
2019年11月、セレブラスはシリーズEラウンドを2億7000万ドル以上で完了し、評価額は24億ドルとなった。[15]
同社は2020年に日本にオフィスを設立し、東京エレクトロンデバイスと提携することを発表しました。[16]
2021年4月、セレブラスは、85万個のコアを持つ同社のウェハースケールエンジン2（WSE-2）をベースにしたCS-2を発表しました。[17] 2021年8月、同社は120兆を超える接続を持つニューラルネットワークを実行できる脳スケールの技術を発表しました。 [18]
2021年11月、セレブラスはシリーズFの資金調達でさらに2億5000万ドルを調達し、同社の評価額が40億ドルを超えたと発表した。シリーズFの資金調達ラウンドは、アルファウェーブベンチャーズとアブダビグロースファンド（ADG）が主導した。[19]これまでに同社は7億2000万ドルの資金を調達している。[19] [20]
2022年8月、セレブラスはカリフォルニア州マウンテンビューのコンピュータ歴史博物館から表彰された。博物館は常設コレクションにWSE-2を追加し、これまでに作られた最大のコンピュータチップであるWSE-2を特集した新しい展示を公開した。これはトランジスタを統合部品として製造する歴史において「画期的な」成果である。[21] [22]
セレブラスは2024年9月に新規株式公開（IPO）の目論見書を提出し、ナスダック取引所に「CBRS」のティッカーで上場する予定だった。目論見書によると、当時の収益の大半はアラブ首長国連邦のAI持株会社G42からのものだった。[23]提出から1週間後、対米外国投資委員会がG42の同社への投資を審査しており、IPOが遅れる可能性があると報じられた。[24]
セレブラスは2024年4月にフォーブス誌のAI 50に選出され[25]、2024年5月にはタイム誌の最も影響力のある企業100社リストに選出された[26]。
テクノロジー
Cerebras Wafer Scale Engine (WSE) は、コンピューティング、メモリ、相互接続ファブリックを含む単一のウェハスケール統合プロセッサです。WSE-1 は、Cerebras の第一世代 AI コンピュータである Cerebras CS-1 に搭載されています。[27] これは、データセンターでの AI トレーニングおよび推論ワークロード向けに設計された19 インチ ラックマウント アプライアンスです。 [13] CS-1 には、400,000 個の処理コアを備えた単一の WSE プライマリ プロセッサと、データの入出力用の100 ギガビット イーサネット接続が含まれています。 [28] [13] WSE-1 には、1.2 兆個のトランジスタ、400,000 個のコンピューティング コア、18 ギガバイトのメモリがあります。[12] [13] [14]
2021年4月、セレブラスはTSMCの7nmプロセスで製造された第2世代ウェーハスケールエンジン（WSE-2）をベースにしたCS-2 AIシステムを発表しました。[17]高さは26インチで、標準的なデータセンターラックの3分の1に収まります。[29] [17] セレブラスWSE-2には85万個のコアと2.6兆個のトランジスタがあります。[29] [30] WSE-2はオンチップSRAMを40ギガバイトに、メモリ帯域幅を毎秒20ペタバイトに、ファブリック帯域幅全体を毎秒220ペタビットに拡張しました。[31] [32]
同社は2021年8月、複数の集積回路（一般に「チップ」と呼ばれる）を多数の接続を持つ ニューラルネットワークに接続するシステムを発表した。 [18]これにより、単一のシステムで120兆を超えるパラメータを持つAIモデルをサポートできるようになる。[33]
2022年6月、セレブラスは、1台のデバイスでトレーニングされたAIモデルの最大記録を樹立しました。[34] セレブラスは、史上初めて、1台のセレブラスウェーハを備えた単一のCS-2システムで、最大200億のパラメータを持つモデルをトレーニングできると述べました。[35]セレブラスCS-2システムは、GPT-3XL 13億モデル、GPT-J 6B、GPT-3 13B、GPT-NeoX 20Bなど、数十億パラメータの自然言語処理（NLP）モデルを、ソフトウェアの複雑さとインフラストラクチャを削減しながらトレーニングできます。[35] [34]
2022年9月、セレブラスは、自社のチップを組み合わせて、AIコンピューティング向けとしては史上最大となるコンピューティングクラスターを構築できると発表した。[36]ウェーハスケールクラスターは、最大192台のCS-2 AIシステムをクラスターに接続でき、16台のCS-2 AIシステムのクラスターは、自然言語処理用の1,360万コアのコンピューティングシステムを構築できる。[36]新しいセレブラスウェーハスケールクラスターの鍵となるのは、トレーニングにデータ並列処理のみを使用することであり、これはすべてのAI作業で推奨されるアプローチである。[37]
2022年11月、セレブラスはスーパーコンピュータ「アンドロメダ」を発表しました。これは16個のWSE-2チップを1つのクラスターに統合し、1,350万個のAI最適化コアを備え、最大1エクサフロップスのAIコンピューティングパワー、つまり1秒あたり少なくとも1京（10の18乗）の演算処理能力を実現します。[38] [39]システム全体の消費電力は500kWで、これは同等のGPUアクセラレーションスーパーコンピュータよりも大幅に低い値でした。[38]
2022年11月、セレブラスはCirrascale Cloud Servicesとの提携を発表し、同社のセレブラスAIモデルスタジオ向けに定額の「モデルごとの支払い」コンピューティング時間を提供すると発表した。このサービスは、市場にある同様のクラウドサービスと比較してコストを半分に削減し、速度を最大8倍に向上させると言われている。[40]
2023年7月、セレブラスとUAEに拠点を置くG42は、AIモデルのトレーニング用に9台の相互接続されたスーパーコンピューターからなる世界最大のネットワーク、コンドルギャラクシーを発表しました。コンドルギャラクシー1（CG-1）と名付けられた最初のスーパーコンピューターは、4エクサフロップスのFP16パフォーマンスと5,400万個のコアを誇ります。[41] 2023年11月には、4エクサフロップスと5,400万個のコアを含むコンドルギャラクシー2（CG-2）が発表されました。
2024年3月、両社はコンドルギャラクシー3（CG-3）の建設に着工した。これは8エクサフロップスの性能を達成し、5,800万個のAI最適化コアを搭載している。[42]
同社は2024年3月に、CS-3コンピューターの基盤となる、4兆個のトランジスタと90万個のAIに最適化されたコアを搭載した5nmベースのチップであるWSE-3も発表した。また、セレブラスは2024年6月に発表されたデルテクノロジーズとの提携を発表し、生成AIのためのAIコンピューティングインフラストラクチャを構築した。[43]
2024年8月、セレブラスはAI推論サービスを発表し、世界最速であり、多くの場合、主流の技術であるNvidiaのH100「ホッパー」グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）を使用して構築されたシステムよりも10～20倍高速であると主張した。[44]
2024年10月現在、最新のLlama 3.2モデルを実行すると、Cerebrasの推論パフォーマンスの優位性はさらに大きくなります。8月から10月までのAI推論パフォーマンスの飛躍は3.5倍と大きく、オンプレミスで実行されているCerebras CS-3システムとCerebrasが運営するクラウド間のギャップを広げています。[45]
展開
顧客は、ハイパースケール、製薬、ライフサイエンス、エネルギー分野などでセレブラスの技術を使用していると報告されている。[46] [47]
CS-1
2020年、グラクソ・スミスクライン（GSK）は、ロンドンのAIハブでCerebras CS-1 AIシステムを使い始め、ニューラルネットワークモデルで遺伝子およびゲノム研究を加速し、創薬にかかる時間を短縮しました。[48] GSKの研究チームは、生成できるエンコーダーモデルの複雑さを高めながら、トレーニング時間を短縮することができました。[49]他の製薬業界の顧客にはAstraZenecaがあり、Cerebras CS-1システムを使用することで、トレーニング時間をGPUクラスターでの2週間から2日に短縮することができました。[50] GSKとCerebrasは最近、2021年12月にエピゲノム言語モデルに関する研究を共同発表しました。
アルゴンヌ国立研究所は、世界最大の癌治療データベースに基づいて、2020年からCOVID-19研究と癌腫瘍研究にCS-1を使用しています。[51]腫瘍に対する抗癌剤の反応を予測するためにCS-1で実行される一連のモデルは、GPUベースラインと比較してCS-1上で数百倍の高速化を達成しました。[46]
セレブラスと国立エネルギー技術研究所（NETL）は、2020年11月に科学計算ワークロードでセレブラスのCS-1システムの記録破りのパフォーマンスを実証しました。CS-1は、計算流体力学の主要ワークロードでジュールスーパーコンピュータの200倍の速度を示しました。[52]
ローレンス・リバモア国立研究所のラッセン・スーパーコンピュータは、物理シミュレーションのために機密領域と非機密領域の両方にCS-1を組み込んでいます。[53]ピッツバーグ・スーパーコンピューティング・センター（PSC）も、HPCとAIの二重ワークロードのために、NeocortexスーパーコンピュータにCS-1を組み込んでいます。[54]エディンバラ大学のスーパーコンピューティング・センターである EPCCも、AIベースの研究のためにCS-1システムを導入しています。[55]
2021年8月、セレブラスはペプチド治療のためのAI開発に関してペプティロジックスとの提携を発表した。[56]
CS-2
2022年3月、セレブラスは、エネルギー分野で初めて公表された顧客であるトータルエナジーズのヒューストン施設にCS-2システムを導入したと発表した。 [47]セレブラスはまた、自然言語処理を使用して膨大な量の生物医学データを分析するスタートアップであるnferenceにCS-2システムを導入したことを発表した。CS-2は、大量の非構造化医療データから情報を処理し、医師に新鮮な洞察を提供し、患者の回復と治療を改善するように設計されたトランスフォーマーモデルのトレーニングに使用される。[57]
2022年5月、セレブラスは、国立スーパーコンピューティング応用センター（NCSA）がHOLL-IスーパーコンピューターにセレブラスCS-2システムを導入したと発表した。[58]また、ドイツのライプニッツ・スーパーコンピューティング・センター（LRZ）が、HPEスーパードームフレックスサーバーとともにCS-2システムを搭載した新しいスーパーコンピューターを導入する予定であることも発表した。[59]新しいスーパーコンピューティングシステムは、今夏LRZに納入される予定。これは、ヨーロッパで最初のCS-2システムの導入となる。[59]
2022年10月、米国国家核安全保障局がセレブラスのCS-2を核備蓄管理コンピューティングに使用することを調査する研究を後援すると発表された。[60] [61]この複数年契約は、サンディア国立研究所、ローレンス・リバモア国立研究所、ロスアラモス国立研究所を通じて実行される。[60]
2022年11月、セレブラスと国立エネルギー技術研究所（NETL）は、場の方程式の形成と解法の科学的計算ワークロードで記録破りのパフォーマンスを達成しました。セレブラスは、場の方程式のモデリングにおいて、CS-2システムがNETLのジュールスーパーコンピュータよりも最大470倍高速であることを実証しました。[62]
高性能コンピューティングの使用を通じてCOVID-19パンデミックの理解に向けた優れた研究成果を称える2022年ゴードン・ベルHPCベースCOVID-19研究特別賞受賞者は、セレブラスのCS-2システムを使用して、大規模言語モデルを変換してCOVID-19変異体を分析するこの受賞研究を実施しました。この論文は、アルゴンヌ国立研究所、カリフォルニア工科大学、ハーバード大学、ノーザンイリノイ大学、ミュンヘン工科大学、シカゴ大学、イリノイ大学シカゴ校、Nvidia、セレブラスの34人のチームによって執筆されました。ANLは、CS-2ウェーハスケールエンジンクラスターを使用することで、チームは1日もかからずにSARS-CoV-2ゲノム全体をトレーニングする際に収束を達成できたと述べています。[63] [64]
セレブラスは、チャットボットの作成やゲノムおよび予防医療データの分析のためにAIスーパーコンピュータを展開するため、 アラブ首長国連邦のテクノロジーグループG42と提携した。2023年7月、G42は、それぞれ4エクサフロップスの計算能力を持つ、潜在的に9台のスーパーコンピュータのうち最初の1台をセレブラスから1億ドルほどで購入することに合意した。[65] [66] [67] 2023年8月、セレブラス、モハメド・ビン・ザイド人工知能大学、G42の子会社インセプションは、大規模言語モデルであるJaisを立ち上げた。[68]
メイヨー・クリニックは、 2024年のJPモルガン・ヘルスケア・カンファレンスでセレブラスとの提携を発表し、セレブラスの生成AIコンピューティング機能を活用して開発する最初の基盤モデルの詳細を示した。このソリューションは、ゲノムデータと患者記録および医療証拠からの匿名化されたデータを組み合わせて、疾患を管理するための治療に対する患者の反応を予測する能力を探求するもので、最初は関節リウマチに適用される。このモデルは、他の疾患の診断と治療をサポートする同様のソリューションのプロトタイプとして機能する可能性がある。
2024年5月、セレブラスはサンディア国立研究所、ローレンス・リバモア国立研究所、ロスアラモス国立研究所、国家核安全保障局の研究者と共同で分子動力学シミュレーションを実施し、80万個の原子が相互作用する様子をシミュレートし、相互作用を一度に1フェムト秒単位で計算した。セレブラスWSE-2では、各ステップの計算にわずかマイクロ秒しかかからなかった。これは実際の相互作用より9桁遅いが、フロンティアスーパーコンピューターの179倍の速さでもある。この成果により、1年分の計算がわずか2日に短縮された。[69]
CS-3
2024年3月、セレブラスはCS-3と第3世代のウェーハスケールエンジン（WSE-3）を発表しました。これは同社の技術の最新開発を表しています。CS-2の2倍の性能を持ち、90万個のコアをホストしています。CS-3クラスターは、わずか1日でLlama2-70BのようなAIモデルをトレーニングすることができます。[70] WSE-3は、TIME誌によって2024年のベスト発明として認められました。[71]
参照
参考文献
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外部リンク
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