Cerebras Systems는 3세대 웨이퍼 스케일 AI 프로세서와 새로운 AI 서버를 출범하며, 전 세계에서 가장 빠른 AI 칩임을 주장합니다.
Cerebras Systems가 WSE-3라는 새로운 5나노미터 AI 프로세서를 출시했습니다. Sunnyvale, California에 본사를 둔 이 스타트업은 이 칩이 세계에서 가장 빠르다고 주장합니다. WSE-3 칩은 선행 제품의 성능을 2배로 높였으며, 이는 3월 13일 회사 발표에 따른 것입니다. "우리는 다시 한 번 동일한 저녁 접시 크기의 폼 팩터로 지구상에서 가장 크고 빠른 AI 칩을 제공했습니다"라고 제품 관리 부사장 Andy Hock이 말했습니다. 새로운 프로세서는 가장 대규모 AI 모델을 훈련하도록 설계된 Cerebras의 CS-3 AI 서버에 전력을 공급합니다.
Cerebras는 2019년 하드웨어 시장에 진출했으며, 원래의 Wafer Scale Engine (WSE)를 출시했습니다. 이는 8x8인치 칩으로, 당시 가장 큰 GPU보다 56배 더 컸으며, 1.2조 개의 트랜지스터와 400,000개의 컴퓨팅 코어를 특징으로 했습니다. 2021년 회사는 WSE-2를 출시했으며, 이는 7나노미터 칩으로 2.6조 개의 트랜지스터와 850,000개의 코어로 성능을 2배로 높였습니다. WSE-3는 4백만 개의 트랜지스터와 900,000개의 코어를 특징으로 하며, 125 petaflops의 성능을 제공합니다. "CS-3는 우리에게 큰 진전입니다"라고 Hock이 Data Center Knowledge에 말했습니다. "이는 우리의 CS-2 서버보다 2배 더 많은 성능을 제공합니다. 따라서 동일한 전력 소비로 대규모 AI 모델 훈련이 2배 더 빨라지며, 우리 고객들에게 동일한 가격으로 제공됩니다."
Cerebras는 자신을 Nvidia GPU 기반 AI 시스템의 대안으로 포지셔닝했으며, 고객이 기존 접근 방식보다 훨씬 적은 칩으로 Cerebras 하드웨어에서 AI 훈련을 실행할 수 있다는 주장을 제시합니다. "하나의 Cerebras 서버는 10개 랙의 GPU와 동일한 작업을 수행할 수 있습니다"라고 Cambrian AI Research의 창립자이자 수석 분석가인 Karl Freund가 말했습니다. Nvidia는 AI 시장을 지배하고 있으며 GPU로 AI 칩 시장의 약 85%를 차지하는 반면, AMD, Intel, Google, AWS, Microsoft, Cerebras 및 기타 기업들은 약 15%를 차지하고 있습니다. 회사는 수백만 달러씩 드는 서버를 판매하여 수익을 창출하며, CS-3 시스템을 클라우드를 통해 고객, 대규모 기업, 정부 기관 및 국제 클라우드 제공업체에 제공합니다. 최근 고객에는 Mayo Clinic, Argonne National Laboratory 및 제약사 GlaxoSmithKline이 포함됩니다.
2023년 7월, Cerebras는 United Arab Emirates에 본사를 둔 기술 지주회사 G42와 $100 million 규모의 계약을 발표했으며, 이는 9개의 상호 연결된 클라우드 기반 AI 슈퍼컴퓨터 중 첫 번째를 구축하기 위한 것입니다. 그 이후 두 회사는 총 8 exaflops의 AI 컴퓨팅 성능을 보유한 2개의 슈퍼컴퓨터를 구축했으며, 이는 클라우드를 통해 접근 가능하고 대규모 언어 모델 및 생성형 AI 모델 훈련에 최적화되어 있습니다. Cerebras와 G42는 현재 Dallas에서 Condor Galaxy 3 슈퍼컴퓨터를 구축 중이며, 이는 64개의 CS-3 시스템으로 구동되며 8 exaflops의 AI 컴퓨팅 성능을 생산할 것입니다. 2024년 말까지 두 회사는 총 55.6 exaflops의 컴퓨팅 성능을 갖춘 9개의 슈퍼컴퓨터 모두를 완성할 계획입니다.
Cerebras는 AI 칩 부문의 초기 진입자로서 성공을 거두었지만, 회사는 시장의 최고 수준을 겨냥하고 있으며 대량 생산 제품이 아닙니다. "처음부터 Cerebras는 매우 다른 접근 방식을 취했습니다"라고 Freund가 말했습니다. "다른 모든 회사들은 Nvidia를 능가하려고 시도하고 있는데, 이는 정말 하기 어렵습니다. Cerebras는 '우리는 전체 wafer-scale AI 엔진을 구축할 것이다'라고 말했으며, 이는 아무도 한 적 없는 일입니다. 장점은 엄청나게 높은 성능입니다." Moor Insights & Strategy의 분석가인 Matt Kimball에 따르면, "이는 중소 기업부터 대규모 기업까지 모두가 구매하는 HPE 또는 Dell 제품과 같지 않습니다. 더 작은 회사들은 새로운 기술을 천천히 채택하는 경향이 있으며, 비용이 이를 구매하기 어렵게 만들 수 있다고 생각합니다."