專為AI設(shè)計的處理器：IPU

對于一個初創(chuàng)企業(yè)來說，能夠獲得如此多的資本的青睞，相信它一定有十分突出的特點，才能讓其在眾多企業(yè)中脫穎而出。對于Graphcore來說，IPU便是它的殺手锏。

智能處理器單元（IPU）硬件和相應(yīng)的“Poplar”軟件是Graphcore的知名技術(shù)，該軟件是專門針對 AI 應(yīng)用程序所需要的密集型計算而設(shè)計的。

在AI加速器市場，GPU儼然成為領(lǐng)導(dǎo)者。如果只是要做基本的前饋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，GPU是很不錯的解決方案，但隨著網(wǎng)絡(luò)變得越來越復(fù)雜，人們需要全新的解決方案，或許這也是為何需要用ASIC和FPGA的原因。

隨著深度學習技術(shù)的不斷發(fā)展，使用GPU可能會阻礙創(chuàng)新的思路，因為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他種類結(jié)構(gòu)，例如強化學習，不能很妥善地映像在GPU上。研究領(lǐng)域因為缺乏夠好的硬件平臺而受到限制，這也是為什么Graphcore要將IPU推向市場的原因。

Graphcore推出的16納米 “Colossus”IPU，一片就包含240億個晶體管，超過1200個低精度浮點運算核心以及所有機器學習所需的控制操作和超越函數(shù)，125 teraFLOPS算力。每個核心可以跑至多6個線程，所以針對一個4U架子（8張C2 PCIe卡，每個C2卡包含兩個IPU），就能有10萬個獨立線程并行。Graphcore宣稱，其數(shù)據(jù)處理和處理架構(gòu)，在效率方面至多可以達到現(xiàn)如今性能最強的GPU的100倍。

IPU 是專門為 AI 設(shè)計的處理器，它擁有強大的并行處理能力，建立了快速訓練模型，并實現(xiàn)了實時操控，這使得Graphcore能夠在自然語言處理方面取得重大的進展，這也是 IPU 處理器區(qū)別于其他處理器的一個重要因素。

寫在最后

2018年11月，Graphcore的IPU產(chǎn)品已經(jīng)開始向Dell出貨，面向的是數(shù)據(jù)中心設(shè)備，每臺Dell－Graphcore IPU設(shè)備插8張C2卡，實現(xiàn)超過2 petaFLOPS算力。

2019年11月，Graphcore宣布與微軟的具體合作內(nèi)容，并正式發(fā)布Microsoft Azure上Graphcore智能處理單元（IPU）的預(yù)覽版。這對Graphcore而言是具有里程碑意義的時刻，證明了其IPU硬件和Poplar軟件棧的成熟性。

BMW的投資人設(shè)想Graphcore的芯片或許還能應(yīng)用到汽車上，這些都會成為Graphcore的未來市場。

就目前來看，在AI芯片這樣一個新興市場上，不僅初創(chuàng)企業(yè)之間在博弈，加入這一戰(zhàn)場的企業(yè)也越來越多，谷歌、特斯拉花錢為自己造AI芯片，英特爾和英偉達這些傳統(tǒng)巨頭現(xiàn)在也都在專用AI芯片領(lǐng)域發(fā)力。不得不說，Graphcore擁有得天獨厚的優(yōu)勢和具備驚人的成長速度，已成為該市場上的領(lǐng)先者。