專為AI設(shè)計(jì)的處理器：IPU

對于一個(gè)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(diǎn)，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(jì)算而設(shè)計(jì)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(cuò)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(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，使用GPU可能會阻礙創(chuàng)新的思路，因?yàn)檫f歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他種類結(jié)構(gòu)，例如強(qiáng)化學(xué)習(xí)，不能很妥善地映像在GPU上。研究領(lǐng)域因?yàn)槿狈�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(gè)晶體管，超過1200個(gè)低精度浮點(diǎn)運(yùn)算核心以及所有機(jī)器學(xué)習(xí)所需的控制操作和超越函數(shù)，125 teraFLOPS算力。每個(gè)核心可以跑至多6個(gè)線程，所以針對一個(gè)4U架子（8張C2 PCIe卡，每個(gè)C2卡包含兩個(gè)IPU），就能有10萬個(gè)獨(dú)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(dá)到現(xiàn)如今性能最強(qiáng)的GPU的100倍。

IPU 是專門為 AI 設(shè)計(jì)的處理器，它擁有強(qiáng)大的并行處理能力，建立了快速訓(xùn)練模型，并實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)操控，這使得Graphcore能夠在自然語言處理方面取得重大的進(jìn)展，這也是 IPU 處理器區(qū)別于其他處理器的一個(gè)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(shí)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(shí)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(gè)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(dá)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(dú)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。