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全球首个！7nm世界最大芯片打造AI集群，解锁120万亿「大脑级」AI模型
最终，用户可以将 CS-2 的使用数量从1个扩展到192个，同时无需更改软件。 也就是说，最终，WSE 2可以提供高达 2.4 PB 的高性能内存，CS-2 可以支持具有多达 120 万亿个参数的模型。 也就是说，10 个 CS-2 有望实现比单个 CS-2 快 10 倍的相同解决方案。 最终，SwarmX 可以将CS-2 系统从2个扩展到192 个，鉴于每个 CS-2 提供85万个 AI 优化内核，Cerebras 便可连接 1.63 亿个 AI 优化内核集群。 连接SwarmX的 CS-2 计算机接收神经网络的权重流、分割后的训练数据，同时计算传送到 MemoryX 的反向传播梯度。
53220发布于 2021-09-17 - 来自专栏芯智讯
Cerebras推出全球最强AI超算：5400万个AI内核，算力高达4 exaFLOPS！
而为了推动WSE-2的商用，Cerebras还宣布推出了CS-2 AI超级计算机，其基于单个WSE-2芯片打造，不仅比任何其他AI超算系统使用空间更少、功耗更低、但运算性能更高。 甚至可以支持192台CS-2 AI计算机近乎线性的扩展，从而打造出包含高达1.63亿个AI核心的计算集群，可支持超过120万亿参数的大模型的训练。 △CS-2 AI超级计算机 此次，Cerebras携手G42打造的算力高达4 exaFLOPS的最强AI超级计算机CG-1，正是由64台CS-2 AI计算机组合而成。 5400万个AI内核，AI算力超4 exaFLOPS 据介绍，CG-1与任何已知的GPU集群不同，其由64台CS-2 AI计算机组成，每台CS-2 AI计算机则是由一个WSE-2芯片所驱动，这也使得整个 CG-1使用简单的数据并行性，就可实现从1到64个CS-2系统的近乎线性的性能扩展。扩展后的配置可支持多达100万亿个参数模型。要知道今年以来非常火爆的AI大模型GPT-4为1.8万亿个参数。
60220编辑于 2023-08-09 - 来自专栏云头条
英伟达来了个劲敌：一个 CS2 可取代数百个 GPU
该系统名为CS-2。WSE2和CS-2都已于4月推出。 该芯片于4月首次亮相，是新CS-2机器的核心部件，新CS-2机器是该公司专用AI计算机的第二个版本。 第三个设备是所谓的光纤交换机，负责将CS-2连接到MemoryX，名为SwarmX。该交换机可以将多达192台CS-2机器连接到MemoryX，构成可针对单一大型神经网络协同工作的集群。 为了实现数据并行处理，Cerebras将所有权重保存在MemoryX中，然后有所选择地将这些权重传输给CS-2，CS-2只存储单个数据切片。 当然，更多CS-2机器以及新设备的推销之道将取决于市场是否准备好迎接数万亿或数十万亿权重的神经网络。CS-2及其他部件预计将在今年第四季度出货，因此几个月后即可见分晓。 现有客户似乎很感兴趣。
47320编辑于 2022-03-18 - 来自专栏新智元
每秒1000000000000000000次运算！Cerebras新超级计算机打造世界最大1350万核心AI集群
在严格的数据并行模式下，Andromeda实现了CS-2简易的模型分配，以及从1到16个CS-2的单键扩展。 Cerebras的编译器处理了所有的细节和善后工作，用户只需输入一行代码，指定在多少个CS-2上运行，然后就大功告成了。 在GPT-3、GPT-J和GPT-NeoX中，Andromeda的处理能力随CS-2数量的增加呈现了近乎完美的线性增长。 最终，WSE 2可以提供高达 2.4 PB 的高性能内存，CS-2 可以支持具有多达 120 万亿个参数的模型。 最终，SwarmX 可以将CS-2 系统从2个扩展到192 个，鉴于每个 CS-2 提供85万个 AI 优化内核，Cerebras 便可连接 1.63 亿个 AI 优化内核集群。
60640编辑于 2023-01-07 - 来自专栏新智元
地表最强AI超算震撼发布！4 ExaFLOPs算力破天，6000亿参数模型10天训完
这意味着我们届时会拥有576个CS-2、近5亿个核心，内部带宽达到3,490 TB。我们将需要超过5亿个AMD Epyc来为我们提供数据。」 2022年11月，Cerebras将这两项技术推向市场，推出了Andromeda——这是一台1 exaFLOP、16 CS-2 AI的超算。 - 第一阶段： CG-1目前由32个CS-2系统组成，已在圣克拉拉的Colovore数据中心启动并运行。 - 第二阶段： Cerebras将把CG-1的规模扩大一倍，将其扩展到64个CS-2系统，速度为4 exaFLOPS。一个64节点系统代表一个完整的超算实例。 自Andromeda发布以来，Cerebras一直在提供基于云的访问Cerebras系统的服务，最多可连接16个CS-2系统。
84110编辑于 2023-08-07 - 来自专栏智药邦
艾伯维和Cerebras合作加速人工智能生物医药研究
在生物医学自然语言处理 (NLP) 模型上使用Cerebras CS-2，艾伯维实现了超过图形处理单元 (GPU) 128倍的性能，而能耗只有1/3。 CS-2系统将提供实时改进，缓解了大部分挑战，同时提供更简单的编程模型，通过使团队更快地迭代和测试更多想法来加速交付。 更大的复杂性需要更多的计算能力。 CS-2提供数百个GPU的深度学习性能，具有单个节点的编程简易性。因此，设置和配置所花费的时间更少，训练时间更少，可探索的想法更多。
37530编辑于 2022-06-08 - 来自专栏机器之心
单机训练200亿参数大模型：Cerebras打破新纪录
Cerebras 的 CS-2 是一个独立的超级计算集群，其中包括 Wafer Scale Engine-2 芯片，所有相关的电源、内存和存储子系统。 200 亿的参数量大概是个什么水平？ Cerebras 的方法能够降低 GPT-3XL 1.3B、GPT-J 6B、GPT-3 13B 和 GPT-NeoX 20B 模型的应用门槛，使整个 AI 生态系统能够在几分钟内建立大型模型，并在单个 CS 「当 CS-2 客户在大量数据集上训练 GPT-3 和 GPT-J 级模型时，我们非常期待 CS-2 客户的新应用和新发现。」
63540编辑于 2022-06-27 - 来自专栏量子位
一块芯片比iPad还大，全球最大AI处理器刚刚更新了2代，A100看了会沉默
而WSE-2将用于业界最快的AI计算机CS-2。 ? △Cerebras系统（图源：spectrum） CS-2专门为加速AI应用而设计，旨在实现快速、灵活的训练和低延迟的数据处理，可以在更小的空间和更低的功耗下，提供更高的计算性能。 这使得CS-2拥有更高的计算密度、更快的内存和更高的带宽互连，从而将训练速度提升数个数量级、使推理的延迟更低，并且易于部署。 Cerebras芯片，将集群的AI计算和内存资源带到单个设备上，一个CS-2的性能相当于整个GPU集群的性能，同时具有单个设备的简单性。 CS-2在一个芯片上有85万个内核，提供了集群规模的速度，同时避免了通信缓慢的问题。 同时这也意味着，即使是最大、最复杂的ML模型，也不需要分布式训练或并行编程，因此能节省数周的模型调整和配置时间。
52340发布于 2021-04-23 - 来自专栏新智元
刚刚，这个英伟达挑战者宣布融资2.5亿美元：用世界最大的芯片，打造最快的AI计算机！
目前该公司拥有世界最大的计算机芯片WSE-2，和世界最快的AI计算机集群CS-2，是英伟达在AI领域的强劲对手。 又一家AI芯片明星企业获得融资！ Cerebras打造的CS-2是目前世界上最快的AI计算机。该机由Cerebras晶圆级引擎WSE-2提供核心算力。 Cerebras WSE-2与英伟达A100 GPU的性能参数对比 今年9月，该公司宣布与云运营商Cirrascale建立了合作伙伴关系，提供CS-2的出租服务。 Cerebras MemoryX：启用百万亿参数模型 这是一种一内存扩展技术，它使模型参数能够存储在芯片外，并有效地流式传输到CS-2上，实现同在芯片上那样的性能。 也就是说，10个CS-2有望实现比单个CS-2快10倍的相同解决方案，鉴于每个CS-2提供85万个AI优化内核，Cerebras便可连接1.63亿个AI优化内核集群。
49520发布于 2021-11-15 - 来自专栏机器之心
7纳米制程、2.6万亿晶体管、比ipad还大，初创公司推「巨无霸」芯片
此外，承载 WSE 2 的计算机系统 CS-2 也没有太大变化。CS-2 旨在实现快速、灵活的训练和低延迟的数据中心推断。 目前，CS-2 由 WSE-2 提供动力，与其他数据中心 AI 解决方案相比，CS-2 具有更高的计算密度、更快的内存和更高的带宽互连，并使用领先的 ML 框架进行编程。
56610编辑于 2023-03-29 自制扫雷小游戏
(char** b, int rs, int cs) { int a = 0; for (int i = 1; i <= rs-2; i++) { for (int j = 1; j <= cs kkk(a, rs, cs, '0');//kkk函数把矩阵a初始化为全'0' kkk(b, rs, cs, '*');//把矩阵a初始化为全'*' le(a,L,rs-2,cs-2);// \n"); } for (int i = 0; i <= cs-2; i++) { color(14); printf("%2d ", i); } printf i <= rs-2; i++) { color(14); Sleep(10); printf("%2d ", i); for (int j = 1; j <= cs (2); Sleep(10); printf("%2c ", b[i][j]); } printf("\n"); } nnn(a, b, e,rs-2,cs
26310编辑于 2025-11-15- 来自专栏机器之心
AI设计的芯片将突破摩尔定律、世界最大芯片成就脑级AI……一文回顾HotChips33
Cerebras 推出世界最大芯片集群 CS-2 可实现大脑级 AI 模型 随着 GPT-3 等大规模预训练模型愈演愈烈，Cerebras Systems 也坚定不移地走在研发世界上最大的芯片这条道路上 Cerebras 在会上表示，新推出的 CS-2 AI计算机单个就可以处理 120 万亿个参数的 AI 模型，理论上能够击败拥有 100 万亿个突触连接的人脑。 （来源：zdnet.com） Cerebras 还介绍了 CS-2 中用到的一系列行业首创技术，包括世界上最大的芯片 WSE-2、包含 2.4 PB 的 DRAM 闪存和 NAND 内存的片外内存盒 MemoryX 、可以将多达 192 台 CS-2 机器连接到 MemoryX 成为一个集群的 SwarmX 技术。
55110编辑于 2023-03-29 - 来自专栏光芯前沿
Cerebras的晶圆级算力革命
◆ 集群部署与HPC应用：从AI到科学计算的全场景覆盖 Cerebras构建了全球最具扩展性的AI超级计算机集群，从2022年的Andromeda集群（16个CS-2，1EFLOP/s AI16 其中Condor Galaxy 1配备64个CS-2，提供4EFLOP/s算力和82TB内存；Condor Galaxy 2则采用192个CS-3，实现24EFLOP/s算力和324TB内存，满足不同规模的计算需求 在HPC领域，Cerebras系统已在多个关键场景取得突破性成果：在分子动力学模拟中，单个CS-2芯片的模拟速度达到980000时间步/秒，远超Frontier超级计算机（37888个GPU，21兆瓦功耗 ）的1470时间步/秒，仅需27千瓦功耗即可实现相当甚至更优的模拟效果，能效比领先数个量级；在地震处理领域，研究人员为CS-2定制的Tile Low-Rank矩阵向量乘法算法，实现92.58PB/s的持续内存带宽
33610编辑于 2025-12-25 - 来自专栏智药邦
GSK和Cerebras的合作｜高性能AI计算如何加速药物发现
最近宣布的第二代Cerebras系统名为CS-2，由一个新的85万核WSE-2提供动力，其人工智能计算性能是GSK目前工作中使用的CS-1的两倍以上。 通过与Cerebras的持续合作，GSK将利用CS-2进一步加快EBERT训练和相关研究，为该领域一些最紧迫的问题带来新的模型、新的数据集和新的人工智能。 像Cerebras CS-1及其后续产品CS-2这样的人工智能加速器系统在这一发现过程中发挥着重要作用。
57230编辑于 2022-04-13 - 来自专栏量子位
免费可商用开源GPT模型问世，50G权重直接下载，性能不输GPT-3
后来这个超大WSE又升级了二代，然后团队基于WSE-2打造出了一个名叫Cerebras CS-2的AI超算。 这次的Cerebras-GPT系列模型，就是在这个Cerebras CS-2的AI超算中训练出来的。对此这家公司表示： 虽然训练这么大体量的模型通常需要几个月时间，但我们几周就能搞定。
1.2K30编辑于 2023-04-06 - 来自专栏智药邦
GSK和Cerebras合作开发表观基因组学模型
在最新的 CS-2 系统上进行的测试（其计算核心和内存是 CS-1 的两倍以上）证明了其较小的 EBERTBASE 模型的预训练吞吐量翻了一番。 此外，我们已经证明 CS-2 将能够以与 CS-1 上的 EBERTBASE 大致相同的吞吐量预训练他们的 EBERTLARGE 模型。我们已经迫不及待了。 第二代WSE（WSE-2）为Cerebras的CS-2系统提供动力：它是有史以来最大的计算机芯片，是地球上最快的人工智能处理器。
44410编辑于 2022-04-13 - 来自专栏新智元
4万亿晶体管5nm制程，全球最快AI芯片碾压H100！单机可训24万亿参数LLM，Llama 70B一天搞定
上一代CS-2支持多达192个系统的集群，而CS-3可配置高达2048个系统集群，性能飙升10倍。 具体来说，由2048个CS-3组成的集群，可以提供256 exafloop的AI计算。 （之前的CS-2集群只有1.5TB和12TB可选） 单个CS-3可与单个1200 TB内存单元配对使用，这意味着单个CS-3机架可以存储模型参数，比10000个节点的GPU集群多得多。
30310编辑于 2024-03-25 - 来自专栏blog-技术博客
汇编基础
segment dw 0,0,0 stack ends code segment start:mov ax,stack # cs,ss,da 系统加载程序时会有系统指定加载的位置，cs 确定后，ds应该就是cs
1.8K41发布于 2020-08-17
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