Graphcore是一家資金雄厚、雄心勃勃的英國晶片設計師,專注於人工智慧應用,它公佈了自己所說的世界’世界上最複雜的晶片:巨像MK2或GC200IPU。
Graphcore說,這款處理器擁有594億個電晶體,效能比公司的巨無霸MK1提高了8倍。它號稱擁有超過540億個電晶體的Nvidia的A100,它曾擁有世界上最大的處理器的稱號,這家美國公司今年早些時候宣佈。
每個GC200晶片有1472個獨立的處理器核心和8832個獨立的並行執行緒,所有這些都由900MB的處理器記憶體支援。Graphcore將透過其新的IPU機器M2000提供GC200,M2000在一個比薩餅盒大小的包裝中包含四個GC200晶片,可提供1petaflop的總計算能力。該公司表示,它的新硬體是“完全即插即用”的,客戶可以將多達64000個ipu連線在一起,總共需要16個exaflops的計算能力。
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這一聲明發布之際,晶片界仍在被人工智慧的出現所震撼。訓練人工智慧模型需要高度並行的處理器,這一需求吸引了新的玩家進入市場(如Graphcore),甚至鼓勵了一些現有的科技巨頭(如谷歌)**自己的專用晶片。
不過,到目前為止,Nvidia已經佔據了市場的主導地位,因為它最初設計用於加速影片遊戲中圖形渲染的gpu已經證明非常適合人工智慧處理。Graphcore正試圖挑戰這一主導地位,它已經吸引了微軟和戴爾等科技行業的大量資金和資深支持者。
今年早些時候,Graphcore宣佈,在最新一輪融資中,它吸引了1.5億美元的研發資金,總估值達到19.5億美元。該公司成立於2012年,當時正是深度學習趨勢真正興起的時候,該公司聲稱其最大的優勢在於其晶片的設計從一開始就考慮到了人工智慧。
MoorInsights&Strategy的分析師KarlFreund告訴Verge,Graphcore的最新產品給他留下了深刻的印象,特別是其軟體的升級,這是正確利用人工智慧所需的巨大並行處理能力的關鍵。
“Graphcore關注的不僅僅是晶片,還有系統,”Freund說。“訓練有意義的神經網路不可能在一個晶片上完成,它必須在成百上千甚至上萬個晶片上完成,而在我看來,這種可擴充套件性因素正是Graphcore脫穎而出的原因。”
例如,他指出,Graphcore的支援軟體“對於初創企業來說非常完整”,能夠與各種人工智慧框架進行互動,並提供工作負載監控工具,使研究人員能夠充分利用他們的硬體。
即使在硬體市場上,企業在晶片上可安裝的電晶體數量上展開競爭,軟體仍將決定企業的命運。
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