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原創：親愛的數據“美國AI芯片創業公司Cerebras公司技術團隊 ， 大多數為純芯片設計背景 。 ”「親愛的數據」曾聽聞拜訪過該公司的科學家說：
“2017年上門拜訪的時候 ， 公司第一頁PPT說 ， Cerebras公司40個創業技術高管加起來有超過800年的IC設計工齡 。 ”這句話會令半導體投資人怦然心動 。 經驗久 ， 很靠譜 。 投資軟件 ， 偏向投資年輕團隊 。 投資芯片 ， 偏向投資年長團隊 。 誰是全球最成功的AI芯片創業公司？現在還不能下結論 。 但Cerebras公司肯定是 AI+HPC（高性能計算） 芯片設計領域的先驅 。
Cerebras Systems ， 可直接翻譯為“大腦系統” 。
公司近期公開的一輪融資是2021年11月 ， 融資2.5億美元（約合人民幣16億） ， 總額達7.2億美元（約合人民幣46億） 。 2022 年 3 月 2 日 ， Cerebras公司宣布：道達爾能源公司已在美國休斯頓工廠部署了CS-2 系統 ， 以加速能源研究 ， 計算工作量涉及人工智能和地質模擬的結合 。
這是CerebrasCS-2在能源領域的首次公開部署 。
道達爾能源公司成立于1924年 ， 是一家跨國綜合石油和天然氣公司 ， 是全球七大“超級”石油公司之一 。 能源行業處處都是“重大決定” 。
我們應該去哪里建造風電場？
我們應該去哪里鉆探石油？
任何一個“去”的決定 ， 都會投入大量資源 ， 還不清楚是否做對了 。 并且 ， 這些決定不能等待 。 能源是一個競爭激烈的行業 ， 尋找最佳發電地點或尋找下一個突破性能源存儲技術的競爭非常激烈 。 風險很高 。 難怪道達爾能源公司使用HPC構建“超級”模型來幫助做出這些決定 。
對此 ， 中國計算機學會高性能計算專委會秘書長張云泉評價：
“AI for Science是由中國學者開創的一個新方向 ， 其思想起源于2020年的戈登·貝爾獎獲獎工作 。 Cerebras公司單體大AI芯片在能源領域的成功應用 ， 再次證明人工智能算法和高性能芯片在科學計算方向上的巨大潛在應用前景 ， 值得關注 。 ”
作為基準 ， 能源專家選擇了一段地震建模代碼 ， 該代碼將地震傳感器網格生成的PB級的數據轉換為延伸到地殼下方很遠的三維模型 。 在評估 CS-2 時 ， 道達爾能源的工程師選擇了一段地震建模代碼作為基準應用程序“seismicwave propagation modelling using stencil based finite difference algorithms” 。
在一臺超級計算機上運行一次完整的代碼 ， 可能需要幾周的時間 。 該團隊編寫了自定義內核 ， 優化 CS-2 的專有代碼 。 據兩家公司稱 ， 在基準測試中 ， 與基于GPU的系統相比 ， 機器性能提升了 100 倍 。
創始人 Andrew Feldman將此歸功于更高的內存帶寬和使用 Cerebras 的軟件系統 。
他談道：“道達爾能源和 Cerebras 工程師使用新的 Cerebras 軟件語言 (CSL) 編寫了基準代碼 ， 它是 Cerebras 軟件開發工具包的一部分 。 ”如果世界上最快的“加速器”沒有一個完整的、易于使用的軟件堆棧 ， 將很難使用 。
Cerebras公司技術博客指出：“開發人員可以使用 Cerebras SDK 為其獨立應用程序創建自定義內核 ， 或修改為其特殊用途提供的內核庫 。 SDK 使開發人員能夠利用 Cerebras 開發團隊使用的工具和軟件 ， 來提高底層計算的能力 。 ”
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