英国芯片设计师Graphcore推出了比Nvidia更复杂的新型AI处理器

人工智能 2020-09-05 16:58:09

Graphcore是一家资金雄厚,雄心勃勃的英国芯片设计师,专门研究AI应用,该公司推出了它所说的世界上最复杂的芯片:Colossus MK2或GC200 IPU。

Graphcore说,该处理器具有594亿个晶体管,性能是该公司的Colossus MK1的八倍。它拥有超过在英伟达A100中发现的540亿个晶体管,该A100以前曾是全球最大处理器的称号,而这家美国公司在今年早些时候宣布。

每个GC200芯片具有1,472个独立的处理器内核和8,832个独立的并行线程,所有这些均由900MB的处理器内RAM支持。Graphcore将通过其新的IPU机器M2000使GC200可用,该机器在一个披萨盒的大小中包含四个GC200芯片,并提供1 petaflop的总计算量。该公司表示,其新硬件是“完全即插即用的”,客户将能够将多达64,000个IPU连接在一起,总共具有16 exa的计算能力。

宣布这一消息之际,人工智能的出现仍在撼动着芯片世界。训练AI模型需要高度并行的处理器,这一需求吸引了新的市场参与者(例如Graphcore),甚至还鼓励一些现有的技术巨头(例如Google)制造自己的专用芯片。

到目前为止,英伟达已经占领了市场,因为它最初设计用于加速视频游戏中图形渲染的GPU已被证明非常适合AI处理。Graphcore试图挑战这一主导地位,并且已经吸引了微软和戴尔等科技行业的大量资金和资深支持者。

今年早些时候,Graphcore宣布在最新一轮融资中已吸引1.5亿美元的研发资金,总估值为19.5亿美元。该公司成立于2012年,大约在深度学习趋势真正起飞的时候,它声称其最大的优势是其芯片的设计完全考虑了AI。

Moor Insights&Strategy的分析师Karl Freund告诉The Verge,他对Graphcore的最新产品印象深刻,特别是对其软件的升级,这是正确利用AI所需的巨大并行处理能力的关键。

“ GRAPHCORE关注的不仅是芯片,还包括系统。”

“ Graphcore不仅关注芯片,还关注系统”,Freund说。“训练有意义的神经网络无法在单个芯片上完成,它必须在成百上千,甚至成千上万的芯片上完成,而在我看来,可扩展性才是真正使Graphcore脱颖而出的原因。”

他指出,例如,Graphcore的支持软件“对于初创公司来说非常完善”,能够与各种AI框架进行交互,并提供了使工作人员能够充分利用其硬件的工作量监视工具。

看起来,即使在硬件市场上,公司在可以安装在芯片上的晶体管数量上展开竞争,但软件仍然会成败公司的命运。

郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时候联系我们修改或删除,多谢