機器智能標志著一個新的計算時代的開始，這個時代需要一種從根本上不同于以往的處理器和軟件工具,。這個迅速增長的新市場為Graphcore創(chuàng)造了打造一家大型全球科技公司的機會,。

基于AI算法的更大需求

眾所周知,，使用AI算法的公司通常會選擇使用GPU，而機器學習算法需要快速處理海量數(shù)據(jù),，這使得企業(yè)對硬件的需求日益攀升,。

與傳統(tǒng)處理器不同，Graphcore所設(shè)計的這款芯片是專為機器學習系統(tǒng)打造,，這種芯片可以部署于各種機器學習的應(yīng)用,，例如聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、自動駕駛,、云計算以及機器人等領(lǐng)域,，他們相信越來越多的企業(yè)將使用這些技術(shù)。

芯片產(chǎn)業(yè)鏈復(fù)雜,，從技術(shù)研發(fā),、產(chǎn)品迭代及資金鏈需求角度而言，初創(chuàng)公司的成長挑戰(zhàn)都是巨大的,。盡管如此,，Graphcore還是迅速打開了行業(yè)知名度，原因之一離不開英國產(chǎn)業(yè)市場的特殊性,。

在這樣的大環(huán)境下,，Graphcore想要在AI硬件這個快速發(fā)展的行業(yè)中對標巨頭英特爾和英偉達，成長為一個英國本土大型上市企業(yè)，并且不會出售給競爭對手,。

根據(jù)IDC數(shù)據(jù)預(yù)測,，認知和人工智能系統(tǒng)在2017年全球收入將達到125億美元，并預(yù)計在2020年增長到460億美元,。投資者之所以紛紛押注芯片制造商,，也是因為這項技術(shù)是這一增長趨勢背后最為重要基礎(chǔ)支持。

Graphcore的誕生和目標

與一般的新銳公司不同,，Graphcore在人工智能學習的反應(yīng)速度以及低能耗方面,，其開發(fā)的產(chǎn)品要比目前市場上所有的圖像處理解決方案好10到100倍。

Graphcore成立于2016年,，其總部位于英國布里斯托,，兩位聯(lián)合創(chuàng)始人Nigel Toon、Simons Knowles此前還共同創(chuàng)立過市值4.35億美金的3G蜂窩芯片公司Icera,，后賣給英偉達,。

Graphcore頻受資本和學界青睞，主要來自于其核心產(chǎn)品一款名為IPU的AI芯片,，與常見的IPU（ImageProcessingUnit,，圖像處理器）不同，其IPU主要應(yīng)用于無人駕駛汽車和云計算,，專門為強大的機器習得系統(tǒng)設(shè)計,。

此外還開發(fā)了一套可以幫助用戶無縫使用TensorFlow和MXNet等機器學習框架的接口，并為此提供了一個包含工具,、驅(qū)動和應(yīng)用庫的開源軟件框架Poplar,。

總的來說，Graphcore認為先做Training然后做Inference的機制,，未來一定會被Learning取代,，即未來理想的人工智能應(yīng)該能夠在部署之后還能保持持續(xù)的學習和進化。

市場看好融資多輪順暢

自創(chuàng)立以來,，Graphcore就吸收了不少戰(zhàn)略投資方,，其中A輪包括三星和博世，以及該輪融資中的寶馬和微軟,。

在2017年初,，Graphcore完成的3000萬美元融資就備受關(guān)注，因為這次投資方里包括了三星集團,、德國汽車巨頭Bosch以及Arm創(chuàng)始人HermannHauser,，還吸引了DeepMind聯(lián)合創(chuàng)始人DemisHassabis、Uber首席科學家ZoubinGhahramani以及AtomicoandDellTechnologiesCapital的投資,。

2017年10月,，Graphcore接受了紅杉資本5千萬美元的投資,，這是最近成為風險投資新寵的AI芯片公司之一。

2018年12月,，英國AI芯片公司Graphcore宣布完成新一輪2億美元融資,，寶馬旗下風投公司iVentures和微軟作為戰(zhàn)略投資方加入，公司估值達到17億美元,。這樣一來,，其融資總額超過3億美元。

本輪融資為Graphcore的D輪融資,，在最近一個月里敲定,，新晉投資人和早期投資人各占一半金額。由其早期投資人Skype創(chuàng)始人NiklasZennstrm'sAtomico以及歐洲大型投資公司Sofina領(lǐng)投,。寶馬iVentures和微軟,、美利安全球投資者均是該輪融資的新晉投資方。

合理的推測是,，博世和寶馬將為Graphcore推進自動駕駛和車聯(lián)網(wǎng)市場提供便利,，而三星則是手機和語音助手領(lǐng)域的窗口，戴爾還將為其提供云計算芯片市場的DOE和渠道資源,。

此外,，羅伯特博世風險投資公司、C4風險投資公司,、戴爾科技資本,、以色列最大風投Pitango、三星和紅杉資本等跟投,。

IPU的核心特征及難點

根據(jù)公開資料顯示，GraphcoreIPU的一些關(guān)鍵特征包括：

①同時支持Training和Inference,。

②采用同構(gòu)多核（many-core）架構(gòu),，超過1000個獨立的處理器。每個處理器核的處理能力和具體支持的操作還不清楚,。支持all-to-all的核間通信,，采用Bulk Synchronous Parallel的同步計算模型。

③采用大量片上memory,，不直接連接DRAM,，這可能是他們的架構(gòu)中最激進的一個選擇。

Graphcore IPU的多功能性,，即支持多種機器學習技術(shù)的高效表現(xiàn)適合各種應(yīng)用,，無論是智能語音助手還是自動駕駛車輛。因為GraphcoreIPU的靈活性,，能夠在數(shù)據(jù)中心和車輛中使用相同的處理器,，以減少用戶的開發(fā)時間和工作量,。

此外，Graphcore IPU的規(guī)模很大,，通常包括數(shù)千到數(shù)百萬個頂點,，這也意味著巨大的并行性。同時IPU是稀疏的,，大多數(shù)頂點只連接到其他一小部分頂點,，即低精度。

對于新架構(gòu),，幾乎Graphcore運行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的所有計算機系統(tǒng),，甚至包括Google的特殊硬件，都使用RAM存儲,。從RAM中獲取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重需要耗費大量的計算資源,，所以處理器可以幫忙解決。

在Graphcore的芯片上,，權(quán)重存儲在處理器中的高速緩存中,，而不是存儲在RAM中，也不需要移動,，因此,，事情就變得比較簡單了?？赡芪覀儠玫揭粋€系統(tǒng),，比如一萬億個權(quán)重。

與微軟戴爾的緊密合作

11月18日至22日,，Graphcore在美國丹佛舉辦的SC19上展示與微軟最新聯(lián)合發(fā)布的微軟Azure上GraphcoreIPU相關(guān)產(chǎn)品與介紹,，并提供相關(guān)的注冊信息。

另外,，使用了Graphcore第一個IPU技術(shù)的戴爾易安信DSS8440也將首次對外展示,。

微軟和Graphcore的開發(fā)人員使用BERT語言模型實現(xiàn)了最先進的性能和準確性，僅用一個IPU服務(wù)器系統(tǒng)和8個C2IPU處理器PCIe卡就可以在56個小時內(nèi)訓(xùn)練BERTBase,。通過BERT推理,，吞吐量提高了3倍，延遲改善了20％以上,，從而可以更快地交付結(jié)果,。

微軟和Graphcore已經(jīng)緊密合作了兩年多。就在11月14日,，Graphcore宣布了與微軟的具體合作內(nèi)容,，并正式發(fā)布MicrosoftAzure上Graphcore智能處理單元（IPU）的預(yù)覽版。這是重大公有云供應(yīng)商首次提供Grapchore IPU,，這些IPU從構(gòu)建之初便旨在支持下一代機器學習,。

其強大的并行處理能力實現(xiàn)了快速訓(xùn)練模型并進行超低延時運行,，這也使的Graphcore能夠在自然語言處理以及在理解自動駕駛視頻方面取得重大進展。因此,，IPU強大的并行處理能力是我們區(qū)別于其他處理器的一個重要因素,。

Graphcore還將與戴爾公司一起展示第一個IPU技術(shù)，該技術(shù)旨在滿足企業(yè)客戶構(gòu)建本地機器智能計算的需求,。在戴爾公司的DellEMCDSS8440是一款采用Graphcore技術(shù)的機器學習服務(wù)器,。

該系統(tǒng)使用8個GraphcoreC2IPU處理器PCIe卡提供1.6PetaFlops的機器智能計算，每個卡有2個IPU處理器,，所有卡都在標準4U機箱中與高速IPU-Link技術(shù)連接,。

這個全新的芯片速度會非常快,，可以支撐很多不同的神經(jīng)系統(tǒng),，擁有極高的擴展性。Arm聯(lián)合創(chuàng)始人甚至把Graphcore IPU成為芯片產(chǎn)業(yè)的第三次革命,。

結(jié)尾：

隨著人工智能對芯片算力和帶寬的需求越來越高,，現(xiàn)在大多數(shù)的ASIC AI芯片并不能滿足當下的需求。為此打造一個全新架構(gòu)的AI芯片就成為迫切需求,，這也正是Graphcore IPU正在做的事情,。