AI・機械学習
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Cerebras CS-3（セレブラスシーエススリー）
Cerebras Systems製ウェーハスケールAIコンピュータ。900,000コア・44GBオンチップSRAM搭載の世界最大チップで超大規模モデルのトレーニング・推論を1台で処理。
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2026/6/4 更新
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Cerebras
ウェーハスケール
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Cerebras CS-3とは
Cerebras CS-3は、2016年創業の米国Cerebras Systemsが2024年に発売したAIコンピューティングシステム。核心となるWSE-3（Wafer-Scale Engine 3）は半導体製造において通常「不良品が多く採算が取れない」とされる超大面積シリコンウェーファー1枚をそのまま1チップとして使用するウェーハスケール集積の到達点。
WSE-3のスペック
| 項目 | WSE-3（CS-3） | NVIDIA H100 SXM |
|---|---|---|
| ダイサイズ | 46,225mm² | 814mm² |
| トランジスタ数 | 4兆（4×10¹²） | 800億 |
| コア数 | 900,000 AI Cores | 16,896 CUDA |
| オンチップSRAM | 44GB | 50MB L2 |
| メモリ帯域幅 | 21PB/s（チップ内） | 3.35TB/s |
| TDP | 23kW | 700W |
ウェーハスケール設計の革新性
通常の半導体は製造歩留まりの問題から、1枚のウェーファーを多数の小チップに切り出す。Cerebrasはウェーファー全体を使う代わりに「冗長コア設計」を採用し、製造欠陥があるコアを自動的にバイパスして残りのコアを活用する（WSE-3の有効コア率は99%以上）。
メリット:
- チップ間通信（CPU-GPU間のPCIeボトルネック）が消滅 → 通信レイテンシ皆無
- 44GBのオンチップSRAMがDRAMより100倍以上高速なメモリ帯域を提供
- 大規模モデルのシャーディングが不要（単一システムでLlama 70Bを収容）
デメリット:
- 1台約250万ドルの超高額
- 消費電力23kWのため特殊冷却設備（液冷）が必須
- 水冷インフラ整備が必要な大規模データセンター専用
ユースケース
2024〜2025年の主要採用事例:
- 医療AI: AstraZenecaがタンパク質構造予測・創薬研究に使用
- 国防: 米国DoE（エネルギー省）国立研究所への導入（Argonne/Sandia等）
- 大規模LLM事前学習: Llama-3 70Bクラスモデルのファインチューニング
- 気象予測モデル: ECMWF（欧州中期予報センター）での実証実験
Cerebras Cloud
2024年よりCerebras Cloudとして推論APIを提供。Llama-3 70Bで2,100tok/sと業界最速クラスのスループットを公開。料金は100万トークンあたり$0.60（Llama 3.1 70B）とコスト競争力も持ちつつある。