Графкор
 | |
| тип компании | Частный |
|---|---|
| Промышленность | Полупроводники |
| Основан | 2016 |
| Основатели |
|
| Главное управление | , |
Действующие лица |
|
| Продукты | Чашка, Тополь |
| Доход | 2,7 миллиона долларов США (2022 г.) [1] |
| −205 миллионов долларов США (2022 г.) [1] | |
Количество работников | 494 (2023) [1] |
| Веб-сайт | www |
Graphcore Limited — британская полупроводниковая компания, разрабатывающая ускорители для искусственного интеллекта и машинного обучения . Компания представила массивно-параллельный интеллектуальный процессор (IPU), который содержит полную модель машинного обучения внутри процессора. [2]
История [ править ]
Graphcore была основана в 2016 году Саймоном Ноулзом и Найджелом Туном . [3]
Осенью 2016 года Graphcore получила первый раунд финансирования под руководством Robert Bosch Venture Capital. Среди других спонсоров — Samsung , Amadeus Capital Partners , C4 Ventures, Draper Esprit , Foundation Capital и Pitango . [4] [5]
В июле 2017 года Graphcore получила финансирование в раунде B под руководством Atomico . [6] за которым через несколько месяцев последовало финансирование в размере 50 миллионов долларов от Sequoia Capital . [7]
В декабре 2018 года Graphcore закрыла серию D, привлекая $200 млн при оценке в $1,7 млрд, что сделало компанию единорогом . Среди инвесторов были Microsoft, Samsung и Dell Technologies. [8]
13 ноября 2019 года Graphcore объявила, что ее IPU Graphcore C2 доступны для предварительной версии в Microsoft Azure . [9]
Meta Platforms приобрела команду сетевых технологий искусственного интеллекта у Graphcore в начале 2023 года. [10]
Продукты [ править ]
В 2016 году Graphcore анонсировала первую в мире цепочку графических инструментов, предназначенную для машинного интеллекта, под названием Poplar Software Stack. [11] [12] [13]
В июле 2017 года Graphcore анонсировала свой первый чип под названием Colossus GC2, «16-нм массово-параллельный процессор с плавающей запятой смешанной точности», впервые доступный в 2018 году. [14] [15] Упакованный с двумя чипами на одной карте PCI Express, называемый Graphcore C2 IPU (блок обработки данных), он, как утверждается, выполняет ту же роль, что и графический процессор, в сочетании со стандартными платформами машинного обучения, такими как TensorFlow . [14] устройства зависит от оперативной памяти , а не от традиционных иерархий кэша. Производительность [16]
В июле 2020 года Graphcore представила процессор второго поколения под названием GC200, построенный по TSMC компании 7-нм производственному процессу FinFET . GC200 представляет собой интегральную схему площадью 823 квадратных миллиметра с 59 миллиардами транзисторов, 1472 вычислительными ядрами и 900 Мбайт локальной памяти. [17] В 2022 году Graphcore и TSMC представили Bow IPU — 3D-корпус кристалла GC200, соединенного лицом к лицу с кристаллом передачи энергии, который обеспечивает более высокую тактовую частоту при более низком напряжении ядра. [18] Целью Graphcore является создание машины Good , названной в честь И. Дж. Гуда , позволяющей моделировать ИИ с большим количеством параметров, чем количество синапсов в человеческом мозге. [18]
| Дата выпуска | Продукт | Узел процесса | Ядра | Потоки | Транзисторы | терафлопс ( FP16 ) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| июль 2017 г. | Колосс™ MK1 — GC2 IPU | 16 нм TSMC | 1216 | 7296 | ? | ~100-125 [19] |
| июль 2020 г. | Colossus™ MK2 — GC200 IPU | 7 нм TSMC | 1472 | 8832 | 59 миллиардов | ~250-280 [20] |
| Колосс™ МК3 | ~500 [21] |
И старые, и новые чипы могут использовать 6 потоков на плитку (всего 7296 и 8832 потоков соответственно) « параллелизм MIMD (множественные инструкции, множественные данные) и распределенная локальная память в качестве единственной формы памяти на устройстве». (кроме регистров). Старый чип GC2 имеет 256 КиБ на тайл, а новый чип GC200 имеет около 630 КиБ на тайл, которые расположены в виде островов (4 тайла на остров). [22] которые расположены в столбцах, а задержка лучше всего в пределах плитки. IPU использует IEEE FP16 со стохастическим округлением, а также FP32 одинарной точности с более низкой производительностью. [23] Код и данные, выполняемые локально, должны умещаться в плитке, но при передаче сообщений может использоваться вся встроенная или внешняя память, а программное обеспечение для искусственного интеллекта делает это прозрачным, например, имеет поддержку PyTorch .
См. также [ править ]
Ссылки [ править ]
- ^ Перейти обратно: а б с Черный, Макс А. (5 октября 2023 г.). «Убытки растут, нужны деньги стартапу по производству чипов Graphcore, конкуренту Nvidia, который готов подать документы» . Рейтер .
- ^ Питер Кларк (01 ноября 2016 г.). «Стартап AI Chip делится своими мыслями: «Очень большой» чип FinFET находится в разработке в TSMC» . время . Проверено 2 августа 2017 г.
- ^ Джолли, Джаспер (29 декабря 2020 г.). «Британский производитель микросхем Graphcore оценен в $2,8 млрд после привлечения $222 млн» . Хранитель .
- ^ Арджун Харпал (31 октября 2016 г.). «Производитель ИИ-чипов Graphcore привлекает 30 миллионов долларов, чтобы конкурировать с Intel» . CNBC . Проверено 31 июля 2017 г.
- ^ Мадхумита Мурджа (31 октября 2016 г.). «Британский стартап по производству чипов Graphcore привлекает 30 миллионов фунтов стерлингов для борьбы с гигантами искусственного интеллекта» . Файнэншл Таймс . Проверено 2 августа 2017 г.
- ^ Джереми Кан и Ян Кинг (20 июля 2017 г.). «Британский разработчик микросхем Graphcore получил 30 миллионов долларов на расширение» . Блумберг . Проверено 31 июля 2017 г.
- ^ Линли, Мэтью (12 ноября 2017 г.). «Graphcore привлекает 50 миллионов долларов на фоне бурной активности в области чипов искусственного интеллекта» . ТехКранч . Проверено 7 декабря 2017 г.
- ^ «Стартап по производству ИИ-чипов Graphcore завершает серию D стоимостью 200 миллионов долларов и добавляет BMW и Microsoft в качестве стратегических инвесторов» . ТехКранч . 18 декабря 2018 года . Проверено 19 декабря 2018 г.
- ^ Тун, Найджел. «Microsoft и Graphcore сотрудничают в целях ускорения искусственного интеллекта» . www.graphcore.ai . Проверено 16 ноября 2019 г.
- ^ Пол, Кэти (5 мая 2023 г.). «Meta Platforms набирает команду по сетевым чипам искусственного интеллекта из Graphcore» . Рейтер.
- ^ Файлс, Мэтт. «Внутри «мозга» искусственного интеллекта: как выглядит машинное обучение?» . www.graphcore.ai . Проверено 16 ноября 2019 г.
- ^ Доэрти, Салли. «Представляем Poplar® — наше программное обеспечение для IPU-процессора на NeurIPS» . www.graphcore.ai . Проверено 16 ноября 2019 г.
- ^ Файлс, Мэтт. «Графовые вычисления для машинного интеллекта с помощью Poplar™» . www.graphcore.ai . Проверено 16 ноября 2019 г.
- ^ Перейти обратно: а б Трейдер, Тиффани (20 июля 2017 г.). «Graphcore готовится к выпуску 16-нм чипа Colossus-IPU» . hpcwire.com . Провод HPC . Проверено 11 декабря 2017 г.
- ^ Луккези, Рэй (19 ноября 2018 г.). «Новые чипы GraphCore GC2 с производительностью 2PFlop в сервере Dell» . silvertonconsulting.com . Сильвертон Консалтинг . Проверено 16 декабря 2018 г.
- ^ Citadel Группа исследований и разработок высокопроизводительных вычислений (2019). «Анализ архитектуры Graphcore IPU с помощью микробенчмаркинга» (PDF) .
- ^ «Graphcore представляет системы IPU 2-го поколения для масштабного искусственного интеллекта» . Проверено 9 августа 2020 г.
- ^ Перейти обратно: а б Тимоти Прикетт Морган: GraphCore становится полноценным 3D с чипами искусственного интеллекта. Следующая платформа, 3 марта 2022 г.
- ^ Кеннеди, Патрик (07.06.2019). «Практическое знакомство с картой Graphcore C2 IPU PCIe на выставке Dell Tech World» . Сервис TheHome . Проверено 26 июня 2023 г.
- ^ ООО, Графкор. «Процессоры IPU» . www.graphcore.ai . Проверено 26 июня 2023 г.
- ^ «ScalAH22: 13-й семинар по последним достижениям в области масштабируемых алгоритмов для крупномасштабных гетерогенных систем» . www.csm.ornl.gov . Проверено 26 июня 2023 г.
- ^ Цзя, Чжэ; Тиллман, Блейк; Маджиони, Марко; Даниэле Паоло Скарпацца (2019). «Анализ архитектуры Graphcore IPU с помощью микробенчмаркинга». arXiv : 1912.03413 [ cs.DC ].
- ^ «ГРАФКОРНЫЙ IPU ВТОРОГО ПОКОЛЕНИЯ» (PDF) .