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原创：亲爱的数据“美国AI芯片创业公司Cerebras公司技术团队 ， 大多数为纯芯片设计背景 。 ”「亲爱的数据」曾听闻拜访过该公司的科学家说：
“2017年上门拜访的时候 ， 公司第一页PPT说 ， Cerebras公司40个创业技术高管加起来有超过800年的IC设计工龄 。 ”这句话会令半导体投资人怦然心动 。 经验久 ， 很靠谱 。 投资软件 ， 偏向投资年轻团队 。 投资芯片 ， 偏向投资年长团队 。 谁是全球最成功的AI芯片创业公司？现在还不能下结论 。 但Cerebras公司肯定是 AI+HPC（高性能计算） 芯片设计领域的先驱 。
Cerebras Systems ， 可直接翻译为“大脑系统” 。
公司近期公开的一轮融资是2021年11月 ， 融资2.5亿美元（约合人民币16亿） ， 总额达7.2亿美元（约合人民币46亿） 。 2022 年 3 月 2 日 ， Cerebras公司宣布：道达尔能源公司已在美国休斯顿工厂部署了CS-2 系统 ， 以加速能源研究 ， 计算工作量涉及人工智能和地质模拟的结合 。
这是CerebrasCS-2在能源领域的首次公开部署 。
道达尔能源公司成立于1924年 ， 是一家跨国综合石油和天然气公司 ， 是全球七大“超级”石油公司之一 。 能源行业处处都是“重大决定” 。
我们应该去哪里建造风电场？
我们应该去哪里钻探石油？
任何一个“去”的决定 ， 都会投入大量资源 ， 还不清楚是否做对了 。 并且 ， 这些决定不能等待 。 能源是一个竞争激烈的行业 ， 寻找最佳发电地点或寻找下一个突破性能源存储技术的竞争非常激烈 。 风险很高 。 难怪道达尔能源公司使用HPC构建“超级”模型来帮助做出这些决定 。
对此 ， 中国计算机学会高性能计算专委会秘书长张云泉评价：
“AI for Science是由中国学者开创的一个新方向 ， 其思想起源于2020年的戈登·贝尔奖获奖工作 。 Cerebras公司单体大AI芯片在能源领域的成功应用 ， 再次证明人工智能算法和高性能芯片在科学计算方向上的巨大潜在应用前景 ， 值得关注 。 ”
作为基准 ， 能源专家选择了一段地震建模代码 ， 该代码将地震传感器网格生成的PB级的数据转换为延伸到地壳下方很远的三维模型 。 在评估 CS-2 时 ， 道达尔能源的工程师选择了一段地震建模代码作为基准应用程序“seismicwave propagation modelling using stencil based finite difference algorithms” 。
在一台超级计算机上运行一次完整的代码 ， 可能需要几周的时间 。 该团队编写了自定义内核 ， 优化 CS-2 的专有代码 。 据两家公司称 ， 在基准测试中 ， 与基于GPU的系统相比 ， 机器性能提升了 100 倍 。
创始人 Andrew Feldman将此归功于更高的内存带宽和使用 Cerebras 的软件系统 。
他谈道：“道达尔能源和 Cerebras 工程师使用新的 Cerebras 软件语言 (CSL) 编写了基准代码 ， 它是 Cerebras 软件开发工具包的一部分 。 ”如果世界上最快的“加速器”没有一个完整的、易于使用的软件堆栈 ， 将很难使用 。
Cerebras公司技术博客指出：“开发人员可以使用 Cerebras SDK 为其独立应用程序创建自定义内核 ， 或修改为其特殊用途提供的内核库 。 SDK 使开发人员能够利用 Cerebras 开发团队使用的工具和软件 ， 来提高底层计算的能力 。 ”
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